Wirklich, ich les Text über Text und es trieft von den Bindestrichen und von den Floskeln und von den immer gleichen Formulierungen, dass ich auch son bisschen son 'n KI Ermüdungsmoment hab. Ich glaube, da ist noch Riesenpotenzial, was wir eben auch noch heben wollen. Agent Harnesses beispielsweise, Tools wie Claude Code sind eben ja nicht nur gut fürs Programmieren, sondern sind halt eben auch hervorragend für Wissensarbeit. Und Claude Code würde ich nicht abgeben wollen. Da würde ich, glaube ich, doppelt so viel arbeiten müssen.
Christoph Magnussen:Es ist schon mal guter Take. Die Frage, was KI mit Medien machen kann, vor allem mit Fotos, mit Videos, mit Inhalten, mit Texten, das ist eine große Frage. Und darum soll's auch gehen bei AI to the DNA, denn ihr wollt besser verstehen, wie ihr nicht einfach nur irgendwelche Tools benutzt und in den Alltag reinstolpert, sondern auch, wie ihr besser verstehen könnt, wie ihr sie für die Zukunft einsetzt. Und niemand Besseres als Dr. Paul Elvers könnte darüber sprechen.
Christoph Magnussen:Er ist der Head of AI von FUNKE, hat einen Hintergrund in Geisteswissenschaften und dann aber auch tief in der Datenanalyse. Und das bringt er alles zusammen, nicht nur die strategische Perspektive, sondern auch das ganz konkrete Doing im Alltag, wie er sein Team, seine Leute und den ganzen Konzern dort trainiert, schult und weiterentwickelt. Das ist heute das Thema. Ihr könnt euch freuen auf AI to the DNA. Wir haben ja das große Versprechen vom Tooltouristen zum AI Anwendungsweltmeister und Paul und ich haben uns gerade in der Küche schon warm gequatscht.
Christoph Magnussen:Insofern, wir tauchen direkt in das Thema ein und Du hast als Head of AI bei FUNKE natürlich nicht nur die strategische Ausrichtung, die wichtig ist, sondern auch wirklich Day to they, was euer Businessmodell betrifft. Und Du hast mir gerade darüber geschmissen, das Thema Deepfake, eigentlich 'n altes Thema, ist aktueller denn je.
Dr. Paul Elvers:Absolut. Das Thema Deepfake beschäftigt die gesamte Medienbranche. Es ist ja kein neues Thema, muss man dazu sagen. Es ist eigentlich schon viele Jahre bekannt, spätestens seit dem Varoufakis-Mittelfinger. Ich weiß nicht, ob Du dich Ja, an den erinnerst, wo man ja immer gerätselt hat, hat er das jetzt wirklich gemacht oder nicht?
Dr. Paul Elvers:Also diese gewisse Unsicherheit, die dann einfach in die Medienlandschaft kam, dass man eigentlich nicht so genau weiß, wem man noch trauen kann, was man noch trauen kann. Dass einfach ja wieder eine Schärfung da noch mal stattgefunden hat für das, was echt ist. Und ja, mit generativer KI erleben wir natürlich, dass die Möglichkeiten, Bilder und Videomaterialien zu erzeugen, die täuschend echt aussehen, einfach viel besser geworden sind und viel einfacher zur Verfügung stehen. Und ja, und natürlich gleichzeitig die Gesellschaft Bedürfnis hat nach echter, faktenbasierter Information, die wir als Medien natürlich auch zur Verfügung stellen. Das ist unser Auftrag als Medienhaus, dass wir eben auch unsere Verantwortung als 4.
Dr. Paul Elvers:Säule der Demokratie wahrnehmen und eben darüber berichten, was passiert. Und und in diesem in diesem Spannungsfeld befinden auch wir uns natürlich.
Christoph Magnussen:Du hattest gleich vorhin zum Einstieg 'n Case, wo ihr selber gelernt habt, drüber gestolpert seid und gemerkt habt, was war da los? Ja. Vielleicht kannst Du den noch mal teilen. Ja. Und dann gerne auch mal aus deiner Rolle als Head of AI, was war denn nachher dein Part da drin?
Dr. Paul Elvers:Ja, also uns ist es tatsächlich auch passiert, muss man sagen. Also einigen Medienhäusern ist es natürlich passiert, dass dass KI in in ein fertiges Produkt gekommen ist. Bei uns war es so, dass zurzeit als Maduro, der venezolanische Präsident aus außer Landes gebracht wurde, da sozusagen ja ein politisches Großereignis, was stattfindet.
Christoph Magnussen:Als die Amerikaner ihn aus einem Haus rausgezogen haben und verfrachtet haben, ja. So? Richtig. Falls ich über das nicht mitbekommen haben sollte. Ja.
Dr. Paul Elvers:Und natürlich mussten auch wieder drüber berichten. Und man kann sich das so vorstellen, wenn so was passiert, dann will die ganze Welt darüber sprechen. Und jeder möchte natürlich zuerst auch die Story, die am nächsten dran ist, haben. Und das wollen wir natürlich auch. Und normalerweise hat man dann, wenn man jetzt deutsches Medienhaus ist, keine Person vor Ort, die das jetzt aus erster Hand berichten können, keine vielleicht direkten Quellen.
Dr. Paul Elvers:Gerade jetzt in Venezuela nicht. Und dann muss man eben auf Pressedienste zurückgreifen. Und das haben auch wir gemacht. Es gibt viele Pressedienste, mit denen wir zusammenarbeiten. Und 1 dieser Pressedienste hat uns dann ein Bild ausgeliefert, was KI generiert war.
Dr. Paul Elvers:Das ist zu dem Zeitpunkt aber im Eifer des Gefechtes den Personen eben nicht aufgefallen, es ist Fehler passiert. Und wir haben erst später dann entdeckt, dass es sich dann ein KI generiertes Bild handelt und das natürlich dann auch sauber aufgearbeitet. Aber da war sozusagen das Kind natürlich schon in den Brunnen gefallen. Und ja, und jetzt ziehen wir natürlich aber die Lehren da draus und überlegen, was heißt das eigentlich und wie müssen wir auch unsere Prozesse nachschärfen und an welchen Stellen müssen wir jetzt eben noch mal auch drauf achten, dass wir beispielsweise Bildredakteur*innen noch mal stärker sensibilisieren, dass wir auch noch mal wirklich tief reingehen in ja, diese Herausforderung herauszufinden, ob Bilder eben KI generiert sind oder nicht, wenn sozusagen die offensichtlichen Cues halt eben fehlen. Und das ist eine Herausforderung, die alle Medienhäuser jetzt betrifft.
Dr. Paul Elvers:Das ist nicht nur betrifft nicht nur uns, betrifft im Prinzip auch die Pressedienste selbst, weil eben ja, die die Lage sozusagen, die die Komplexität, diese Bilder zu erkennen, ist halt extrem schwierig. Und es gibt verschiedene Technologien, die das sozusagen eben abdecken können. Es gibt ja auch Wasserzeichen, die zum Teil gesetzt werden von großen Techanbietern, die sich eben auch darauf committen, das eben zu machen. Aber diese Wasserzeichen können auch wieder schnell umgangen werden. Da kann beispielsweise Screenshot von Bild gemacht werden oder Ähnliches, sodass am Ende doch auch menschliche Skills wieder gebraucht werden, entscheiden zu entscheiden, ist dieses Bild jetzt vertrauenswürdig?
Dr. Paul Elvers:Glaube ich, dieses Bild ist echt oder eben nicht? Und das geht eben auch über eine rein maschinenlesbare Identifizierung der Bilder hinaus.
Christoph Magnussen:Würdest Du sagen, also ich stell mir gerade vor und wir haben das Thema bisher zu wenig beleuchtet, zumindest bei mir jetzt, weil wir immer sehr auch stark geschaut haben, was ist möglich, was kannst Du machen? Aber wenn man überlegt, welche Kraft Bilder haben und auch in der Vergangenheit schon hatten wir ja nicht nur Bilder, Texte, Videos, aber ich denke jetzt gerade an Bilder. Und ich stell mir vor, Du hattest früher Reporter aus Krisengebieten, Kriegsgebieten und hast Bilder, die geschossen wurden, die bis heute prägen, ne? Also ich denk jetzt so Vietnamkrieg gibt's Bilder, die die kennen selbst Leute, die natürlich nicht dabei waren, logisch, aber auch Leute, die nicht in der Zeit Zeitung gelesen haben, weil die einfach über die Zeit überdauert haben. Trotzdem gibt's ja auch immer wieder in der Geschichte Bilder, die mehr Kontext danach bekommen, wo man noch mal sagt, ja, ist ausm Kontext gerissen worden, das Foto, ne?
Christoph Magnussen:Das Foto an sich Ja. Hat was ausgelöst, bewegt, aber ist eigentlich ausm Kontext gezogen worden. Ist das ähnlich, wenn Du überlegst, früher die Geschwindigkeit war zwar niedriger, nichtsdestotrotz konntest Du mit Bildmedium natürlich arbeiten und es ausm Kontext ziehen. Also die Verantwortung der journalistischen Arbeit ist eigentlich die gleiche geblieben oder sagst Du, es wird halt noch mal technischer, man muss noch mehr können. Wo wo wo würdest Du das einordnen?
Christoph Magnussen:Und wie sorgst Du dafür, dass das bei euch die Leute noch entsprechend machen und können? Also
Dr. Paul Elvers:wie ich ja auch eben schon gesagt hab, ich glaube, die Herausforderung an sich ist nicht neu. Also auch in Zeiten der Fotografie konnte man manipulieren, konnte man auch die Realität in bestimmten Weise darstellen, dass sie sozusagen nicht mehr wahrheitsgemäß abgebildet ist. Und Aber natürlich hat sich das Phänomen eben durch künstliche Intelligenz massiv vergrößert und beschleunigt. Wir sehen's ja einfach, die die die die Menge an Content nimmt ja einfach mit 1 Geschwindigkeit zu, dass es schwierig ist, da hinzuhalten. Und das ist, glaube ich, die große Herausforderung, dass sozusagen die Geschwindigkeit an Content, die auch auch die Anforderungen dann an Mitarbeitende im Medienhaus eben, die daraus auch resultiert, ja?
Dr. Paul Elvers:Wenn wir wieder auf den Madurofall gehen, die die Schnelligkeit, mit der das passiert, die Menge an Bilder, die auch über Pressedienste ausgeliefert werden.
Christoph Magnussen:Wie schnell muss so jemand entscheiden? Sagen wir, es kommt, einfach da da beim Beispiel mal zu bleiben. Wie schnell entscheidest Du von die Meldung kommt rein bis der Artikel ist online.
Dr. Paul Elvers:Das kann, wenn das sozusagen son heißes Thema ist, nicht viel Zeit sein, ja. Und es kann auch sein, dass das am Wochenende passiert. Es kann auch sein, dass das nachts im am Wochenende passiert, Weil eben solche Ereignisse, also nichts ist älter als die Nachrichten von gestern. So, das ist halt nach wie vor so. Und gerade gerade heute gerade heute, wo sozusagen ja die Taktzahl auch der Medien natürlich sich immer mehr beschleunigt.
Dr. Paul Elvers:Und und da müssen eben diese Entscheidungen in in in sehr kurzer Zeit dann auch getroffen werden. Und ja, was kann man tun? Also ich glaube, wir müssen eben auf auf vielen Ebenen da sozusagen etwas gegen tun. Es gibt, angefangen von der wahrscheinlich höchsten politischen Ebene, eben im Rahmen der KI Verordnung, also dem EU AI Act, wo auch ja klar geregelt wird, KI Bilder müssen eben sozusagen durch Wasserzeichen auch gekennzeichnet werden. Werden wir mal sehen, wie gut sich der Standard dann etabliert, aber zumindest ist das sozusagen ein Stream.
Dr. Paul Elvers:Und aber ich glaub eben auch ganz auf der Personenebene und das ist das, was ich eben meinte, wir müssen halt Mitarbeitende schulen, eben auch diese neuen Kompetenzen zu erlernen. Was heißt es eigentlich, son Bild auf Herz und Nieren zu überprüfen, ob es eben echt ist? Und da gehört zum Beispiel zu. Ich muss quasi klassische Cues von KI Bildern erkennen. Es gibt immer noch so, ne, also KI Bilder werden immer besser und es wird immer schwieriger, sie zu erkennen.
Dr. Paul Elvers:Aber es gibt immer noch Cues, wo ich da sozusagen das von ableiten kann. Für mich ist zum Beispiel so, wie fällt ein Schatten? Ist immer noch etwas, was nicht hundertprozentig perfekt immer realistisch gelöst wird. Tiefenschärfe oder so Fluchtpunktperspektive. Das sind so kleine Cues, die kann man schon erlernen.
Dr. Paul Elvers:Und das diese Wissen, glaube ich, das müssen wir halt aufbauen. Das müssen wir auch in Bildredaktion verankern. Das ist aber auch Wissen, das konnte man vor 3 Jahren noch gar nicht erwerben, weil wir wussten noch gar nicht, was da an Herausforderungen auf uns zukommt, ja. Das ist halt auch Teil dieser Geschwindigkeit. Und dann aber eben weitergehend auch cross-checken, ne, ist dieses Bild zum Beispiel, passt es in den Kontext?
Dr. Paul Elvers:Berichten andere Medien auch darüber? Gibt es andere Bilder, die die gleiche Szene darstellen zum Beispiel, ja? Also auch so was kann einem helfen einzuordnen, ob das Bild echt ist. Wenn ich jetzt Bild hab, was zum Beispiel ja, jetzt sagen wir mal einfach aus der Luft gegriffen Trump darstellt, wie er in einen Helikopter steigt in Brasilien. Und ich hab keine einzige Pressemeldung, dass Trump gerade in Brasilien ist.
Dr. Paul Elvers:Dann, ne, ist naheliegend, dass sozusagen das nicht das nicht besonders glaubwürdig ist. Ja, das ist jetzt sehr plakatives Beispiel, aber in diese Richtung muss man eben auch dann
Christoph Magnussen:Ja, doch ich erinner mich an den an einen Shot, wo ich dachte, boah, der schreibt Geschichte, das war das das Attentat, was es gab Ja. Auf Trump, das verhinderte oder das, was gut also also gut ausgegangen ist am Ende, wo er überlebt hat, aber angeschossen wurde und dieses Bild ist ja ikonisch fotografiert. Ja. Und ich hab mich sofort gefragt, ist das jetzt AI generated, weil das wirklich ikonisch ist, Bild, muss man ganz klar sagen. Und dann hat jemand sauber rekonstruiert, wie Und zwar der Fotograf selber, wo er stand, wie's passiert ist.
Christoph Magnussen:Ja. Und dann konnte man an der Bühne sehen und dann hatten sie aufgezeichnet, wie er rumgelaufen ist und das konntest Du auf anderen Bildern eben sehen. Ja. Und da beschrieb er dann auch, dass das son Moment ist als Fotograf, wo Du dann so drin bist und das ist dann beschreiben auch viele Kriegsfotografen, ne, dieses jetzt, ich drücke jetzt auf den Auslöser und dann ist dieses Bild entstanden und so kann man's dann rekonstruieren, aber das dauert ja. Habt ihr andere Tools, die die andere nicht haben, wo ihr sagt, ihr oder ihr testet Sachen intern, Ja.
Christoph Magnussen:Da schneller zu sein?
Dr. Paul Elvers:Ja. Also das machen wir auch. Wir bauen quasi neben dem der menschlichen Komponente, die wir weiter durch Trainings eben dann auch ausbilden möchten, bauen wir gleichzeitig natürlich auch KI basierte Tools,
Christoph Magnussen:Ja.
Dr. Paul Elvers:Die uns helfen eben, diese Prozesse auch zu Eigenen. Eigenen, genau. Also wir bauen auch, sind grad dabei, eigene Agenten zu entwickeln, die eben eigenständig dann auch verschiedenste Bilder evaluieren können, die dann über Multi Agent Workflow im Prinzip verschiedene Schnittstellen und auch eigene Systeme noch mal, die wir entwickelt haben, miteinander verknüpfen, eben auch son Confidence Score zu geben, ne. Also das das machen wir eben auch und evaluieren dann auch, wie gut funktioniert das Ganze? Und damit wollen wir eben auch diese Prozesse unterstützen, ja.
Dr. Paul Elvers:Und ich glaube auch, das kann eine sehr gute Hilfe sein. Es kann auch den Prozess erleichtern, kann auch Arbeit abnehmen. Aber am Ende ist es auch dann an der Stelle immer dieses Katz und Maus Spiel, ja? Also wir können quasi natürlich auch nur algorithmisch basiert wieder den Fake erkennen und wenn das KI Bildmodell sozusagen nächste Iterationsstufe hat oder, ja, muss auch gar nicht KI sein, also bestimmte Verfremdungstechniken angewandt wurden, 'n Bild bearbeiten, dann wird's schon immer schwieriger. Deswegen also ich ich aus meiner Sicht ist eben wichtig, diese diese komplette Bandbreite abzudecken.
Dr. Paul Elvers:Zu sagen, wir haben Agents, die können uns helfen bei der Verifikation, aber wir haben eben auch gut geschulte Mitarbeitende, die eben auch das einschätzen können.
Christoph Magnussen:Glaubst Du, ich nehm jetzt mal das Beispiel von Anthropic mit Claude Mythos, die ja ziemlichen Wirbel da drum gemacht haben, ne, und nur bestimmten Firmen vorab Zugang zu dem Modell gegeben haben. Es sind meines Wissens nach stand heute keine europäischen Techunternehmen dabei. Ich glaub, die NATO hat Zugriff bekommen als transatlantisches Bündnis. Und eine EU Institution, meine ich, die aber quasi so angedockt damit arbeitet, aber jetzt kein kein europäisches Unternehmen. Ja.
Christoph Magnussen:Heißt, US Unternehmen haben da Vorteil. Glaubst Du, dass dass ein solches Modell, was ja für Cybersecurity bekannt ist und Coding, müsste es so was auch geben speziell für Presse, Sprache, Fakeerkennung und so weiter, Du sagtest grade, die 4. Säule der Demokratie zu schützen? Das wäre wünschenswert.
Dr. Paul Elvers:Ja, absolut. Also ich bin großer Fan von auch europäischer Souveränität im KI Bereich. Ich glaube, es gibt viele schlaue Menschen, die nicht müde werden, das zu betonen. Wir tun sozusagen in der EU, glaube ich, deutlich zu wenig dafür. Es wird einfach zu wenig Geld investiert.
Dr. Paul Elvers:Es wird zu wenig Mut auch bewiesen, wirklich auch souverän sein zu wollen. Wir sehen zarte Pflänzchen, die wachsen, was sehr begrüßenswert ist. Aber natürlich, also ich glaube, es ist es ist gar nicht Also das Problem ist viel größer, als es, glaube ich, gerade in der Öffentlichkeit an Raum bekommt, ja. Wenn wir überlegen, dass der Meinungsbildungsprozess eben wesentlich durch Medien bestimmt und wir als Europäer schon relativ wenig Kontrolle haben über unsere Medienlandschaft, ja. Also großer Teil unserer Medien hängt eigentlich an amerikanischen Konzernen, muss man ganz ehrlich sagen.
Dr. Paul Elvers:Der hängt eben an den sozialen Plattformen wie eben Meta, also mit Instagram, Facebook, X oder eben dann auch massiv an Google, die sozusagen über die Suchmaschine natürlich dann auch wesentlichen Angle haben, bis hin zu eben dann KI-Chat Interfaces, die ja die nächste Disruption nach vorne bringen in in der Medienlandschaft. Und das muss man sich natürlich gegenwärtigen. Das heißt, die Gefahr von Misinformation eben, gerade auch im Kontext von KI, ist ist sehr real. Und das ist das ist nicht zu unterschätzen, wie hoch dieses Risiko ist. Aber am Ende braucht es da aus meiner Sicht eben mehr Souveränität.
Dr. Paul Elvers:So ein Modell wär absolut wünschenswert, wenn wir sozusagen das aber eben auch so nutzen könnten, dass es dass es uns dass es uns hilft und dass es uns eben dann auch helfen kann, diese Medienlandschaft klar zu gestalten.
Christoph Magnussen:Hat natürlich auch viel mit zu tun, wie wir umgehen mit den Themen Datenschutz, Datensouveränität in den einzelnen Unternehmen. Nun seid ihr als Medienhaus ja nicht alleine, sondern es gibt viele andere in Deutschland. Wie organisierst du das quasi, dass es dann ausgetauscht wird, dass man intern wie auch unternehmensübergreifend an solchen Themen arbeitet oder ist es eher ein schwieriges Thema?
Dr. Paul Elvers:Nee, es gibt natürlich auch Verbände in der Branche, wo man sich austauscht, dann wo auch Verbandsarbeit gemacht wird. Das ist natürlich auch da, das ist völlig klar, auch international, das findet schon statt, ja.
Christoph Magnussen:Aber wenn Du wenn Du es überlegst, also weil ich stell mir halt vor, wir hatten
Dr. Paul Elvers:Nur nur Medien Medienunternehmen, die werden kein keine KI Start ups
Christoph Magnussen:Nee, nee, auf keinen
Dr. Paul Elvers:Fall. Diese Aufgabe Haben aber nicht bei
Christoph Magnussen:Das stimmt wohl, haben aber natürlich auch Riesendatenschatz trotzdem. Das wird ja auch mal viel diskutiert, ne. Kann man auch, was kann man trainieren, was kann man machen? Und wenn ich jetzt überlege, in welcher Masse natürlich auf englischsprachigen Inhalten trainiert wurde, Ja. Das ist ja nun 1 der Gründe, warum auch die Reasoning Modelle, selbst wenn Du ein lokales Modell benutzt, immer wieder zurückgehen ins Englische.
Christoph Magnussen:China ist noch relativ stark natürlich in in in Trainingsdaten. Das heißt, da wird schon auch viel Chinesisch trainiert in der Sprache, aber Deutsch ist einfach auch nicht so immens stark vertreten, wie man meinen möge. Und das das macht ja was, ne? Also Journalisten werden's ja wissen, wie wichtig die Sprache dann ist, das geschriebene Wort und Du schreibst eben nur mal auf Deutsch anders als auf Englisch, also Französisch. Ja.
Christoph Magnussen:Das macht was.
Dr. Paul Elvers:Ja, also das ist ja, wenn man jetzt auf KI Sprachmodelle schaut, ne, die ja tatsächlich jetzt in den letzten Jahren uns alle massiv beschäftigt haben, große Teile der Wirtschaft disruptieren, eigentlich das Thema ja sind. Dann kann man eigentlich sagen, KI Modelle, die brauchen 2 Sachen. Die brauchen Daten, mit denen sie trainiert werden können und die brauchen Chips, sozusagen eine Computerinfrastruktur aufzubauen, diese Modelle zu trainieren. Und im Bereich der der Chips und der Rechenzentren sehen wir halt massive Investitionen. Viel Geld, was fließt, aber im Bereich der Daten sozusagen eigentlich kaum.
Dr. Paul Elvers:Ja, und das ist eben aus unserer Sicht auch, ja, großes Ungleichgewicht. Also Du hast jetzt gesagt, deutsche Verlage sind nicht so stark vertreten in in den Modellen oder oder die die, sagen wir, deutschsprachige Inhalte sind eben nicht stark in den Trainingsdaten enthalten höchstwahrscheinlich. Das sozusagen ist ist auch naheliegend. Aber auch sozusagen die englischsprachigen Inhalte, auch dort ist es eben so, es gibt viele sozusagen Klagen auch, die in den USA laufen, dass dass es Rechtsstreite gibt, aber dass natürlich wir als Medienhäuser, die die Meinung vertreten, dass dass man es eben nicht machen kann, dass man, ohne dafür zu bezahlen, einfach diese Information nutzen kann, die zum Teil ja mit großen Mühen und Investitionen erzeugt wurden. Und das Training ist das eine, was wir aber ja heute sehen, ist, dass eigentlich kein KI Chatbot ohne das Grounding funktioniert.
Dr. Paul Elvers:Also ohne sozusagen frische Daten, die über eine Suchanfrage oder Suchindex eben in das LLM zur Zeit, wo der User dann damit interagiert, eben hinzugefügt werden. Und dort gibt es auch kein Vergütungsmodell. Gleichzeitig disruptiert es eigentlich die Informations industrie massiv, wie diese Systeme funktionieren.
Christoph Magnussen:Welche Rolle spielen dabei, Du hattest das schon angedeutet im Vorgespräch, Personenmarken und der immer stärker werdende Fokus auf das Vertrauen in einzelne Menschen oder Formate wie hier, ne, Podcast wird höher als quasi Fluchtpunkte daraus, weil auf der einen Seite kannst Du ja mehr und mehr Inhalte generieren und es gibt diese berühmte Schere, die dieses Jahr zusammenging von KI generierten Texten, menschlich generierten Texten. Ja, richtig. Menschlich runter, KI rauf, die sich das 1. Mal überschnitten hat. Das wird ja in der journalistischen Arbeit noch extremer sein, gehe ich jetzt mal von aus.
Christoph Magnussen:Wie pflückst Du das auseinander?
Dr. Paul Elvers:Genau, also das ist auch guter und wichtiger Punkt. Wir haben dieses Phänomen, was Du eben beschrieben hast, was verschiedene Studien nahelegen, dass mittlerweile über die Hälfte oder die Mehrheit des Contents im Internet eben KI generiert ist. Ganz genau weiß man's nicht, aber das sind so
Christoph Magnussen:die Über die Hälfte.
Dr. Paul Elvers:Ja, also die Mehrheit die Mehrheit des Contents im Internet sozusagen KI generiert.
Christoph Magnussen:Ja, ist schon, das das muss man einfach mal, also also das sagt sich so leicht daher,
Dr. Paul Elvers:ne?
Christoph Magnussen:Ja, das ist dann so, das ist einfach mal die über die Hälfte.
Dr. Paul Elvers:Es ist Wahnsinn, ja.
Christoph Magnussen:Und das heißt ja dann aber, es wächst ja noch weiter. Das heißt, irgendwann, es soll deutlich mehr.
Dr. Paul Elvers:Genau. Das ist nimmt es nimmt er eigentlich rapide weiter zu. Und das Schöne ist, das ist ja nicht nur der geschriebene Content, sondern es gibt auch tolle Grafiken, das wie sozusagen die Anzahl der Apps in den App Stores exponentiell steigt, ja. Und der Commits auf GitHub sozusagen.
Christoph Magnussen:Ja, hab schon gesehen.
Dr. Paul Elvers:Also ja. Und aber dann, wenn man zum Beispiel auf die App schaut, interessant, die die App App Nutzung, die nimmt gar nicht im gleichen Maße zu, ja? Und im Content sehen wir das auch. Also beim beim Content, da sehen wir einfach natürlich, dass dass da Sachen auseinandergehen. Also die Konsument*innen, die wollen ja nicht zugemüllt werden mit mittelmäßigem Content, der von der KI geschrieben wurde.
Dr. Paul Elvers:Das kann ja keiner richtig ertragen.
Christoph Magnussen:Oh, das wird eigenes Nischenformat, ne? So wie diese Firmen, die halt dann am Tag 300, 400 Podcastfolgen generieren zu, weiß ich nicht, I don't know, irgend Nischenthema, wo Du sagst, das wär sonst nie abgedeckt worden.
Dr. Paul Elvers:Absolut, das das ist eine Möglichkeit. Das ist eine Möglichkeit, da da kann man das dann in Kauf nehmen, ne. Das kann man sozusagen, ne, wenn man jetzt eine Nische findet, wo wo's einfach nichts gibt. Gleichzeitig werden diese Nischen natürlich immer enger besetzt, weil wir sehen diesen diesen diese Menge an Content. Und das andere hast Du ja eben schon auch gesagt, was wir eben sehen, ist, was passiert, wenn wenn die Menge an Content immer größer wird, wenn sozusagen vor allen Dingen mittelmäßiger Content immer immer breiter wird, ist, glaube ich, dass einfach, dass dass sich Inhalte herauskristallisieren, die halt besonderen Wert haben.
Dr. Paul Elvers:Und ich glaube, was für viele besonderen Wert hat, sind eben auch Grundqualitätskriterien, die wir an Medieninhalte stellen, wie eben Authentizität, Vertrauen, Relevanz für einen persönlich. Und und wir sehen eben, dass das sozusagen das in in halt in modernen, ich sag jetzt mal in Anführungsstrichen, modernen Medienformen halt deutlich besser funktioniert. Also wenn Du ein 1 Personenmarke hast, die sozusagen für etwas steht, die Menschen kennen, die sie vielleicht auch öfters in der Öffentlichkeit sehen, Dann bildet das ganz anderen Bezugspunkt als als einfach Artikel über etwas. Und wir haben zum Beispiel mit mit Melanie Amann jetzt seit diesem Jahr eine Chefredakteurin fürs Digitale bei FUNKE, die eben jetzt auch ihren eigenen Podcast gelauncht hat und die eigentlich das sehr beispielhaft, finde ich, aufzeigt, wie wie das funktionieren kann und wo wir halt eben auch sehen, dass es sehr gut ankommt, dass Menschen, ja sie kennen und auch sie schätzen aufgrund ihrer journalistischen Arbeit und manche sie auch nicht schätzen und da aber letztendlich Diskurs auch entstehen kann. Und das eben was anderes ist als das, was eben dann durch KI oft passiert, dass wir einfach sehen, dass auch nicht alle, ne und auch können wir gerne auch noch drüber sprechen, dass also wir als Medienhaus da natürlich nicht so undifferenziert draufschauen, dass wir sagen, toll, wir können jetzt mit KI irgendwie unsere kompletten Workflows komplett automatisieren und erzeugen jetzt halt tonnenweise mittelmäßigen Content.
Dr. Paul Elvers:Das ist natürlich nicht unsere Strategie. Aber wir sehen natürlich, dass es eben passiert und dass andere Menschen oder auch Institutionen das eben machen. Und solche Statistiken zeigen das ja.
Christoph Magnussen:Ja, ja, also gerade als Influencer, die dann oder Personenmarken, die dann alleine unterwegs sind, brauchst Du natürlich auch die Tools, das zu generieren. Aber das Spannende, also ich kenn das aus den Anfangstagen, Social Media. Ich hab 1 der ersten, weiß nicht, wie Sie in den Norm auspacken, ich hab 1 der ersten Artikel geschrieben in Deutschland zum Thema Markenbotschafter 2000, ich glaub im Jahrbuch Marketing 2008, also der Artikel ist 2007 geschrieben. Und da ging's genau darum, ne, also wie viel Einfluss quasi das Individuum hat, world of mouth und ne und so weiter. Und spannend ist natürlich nur, wenn Du das als Medienhaus jetzt beobachtest und verbindest.
Christoph Magnussen:Das heißt, so eine Person ist ja dann auch in son ganzes Medienhaus integriert und es ist nicht mehr so, da startet jemand seinen eigenen Podcast oder Blog oder LinkedIn oder Youtube oder was auch immer, sondern es muss ja irgendwie zusammenleben. Das finde ich wirklich interessant. Welche Rolle siehst Du dann quasi als Medienhaus und vor allem auch von deiner Seite aus zum Thema Befähigung? Wir hatten jetzt ja mehrere Bereiche, wo Du sagst, Mensch, die müssen lernen, die Fakes zu erkennen, den Content zu generieren. Also Du hast ja eine 1 Vielzahl an Sachen, die man neu lernen muss aus der journalistischen Arbeit, auch hin zu, okay, jetzt bist Du mehr selbst als Journalist vorne, also da passiert ja gerade so viel.
Christoph Magnussen:Ja. Liegt das hängt auch bei dir, ne? Also dieses ganze Thema Enablement in den Bereichen. Ja. How do it und wie macht ihr das anders als andere, die jetzt vielleicht klassisch über HR enablen und trainieren?
Christoph Magnussen:Warum liegt das bei dir und und wie geht ihr da vor?
Dr. Paul Elvers:Genau, also wir haben eine ganze Palette an unterschiedlichen Maßnahmen, die wir gestartet haben. Jetzt bin ich jetzt seit 2 Jahren bei FUNKE und wir haben natürlich ganz klassische on demand Videoangebote, die wir eben aber auch spezifisch für FUNKE entwickelt haben. Uns heißt das dann KI Führerschein. Da wo schon unterschiedlichste Sachen auch gehört in anderen Unternehmen von KI Freischwimmer und so weiter.
Christoph Magnussen:Führerschein finde ich gut. Hab immer gesagt, die Leute brauchen einen iPhone Führerschein, weil die meisten nicht nur ihr iPhone richtig bedienen können, aber da bin ja bisschen anders gelagert. Okay, was was heißt KI Führerschein bei euch?
Dr. Paul Elvers:KI Führerschein heißt quasi die Grundausbildung. Also damit kannst da bist Du sozusagen dann befähigt, die nach StVO KI zu führen. Na ja, also wirklich so dieses, ne, also wirklich die Basics. Was ist KI? Was ist 'n neuronales Netzwerk?
Dr. Paul Elvers:Was heißt maschinelles Lernen? Aber eben auch, wie prompte ich? Wie wie kann ich mir sozusagen selbst helfen? Was sind auch die Basics, Do's und Don'ts, ne? Was sind unsere Grundleitlinien im Umgang mit KI?
Dr. Paul Elvers:Was darf ich wo eingeben? Also solche ganzen Sachen sind in diesem Führerschein, ja.
Christoph Magnussen:Toolsets, mit denen ihr dann arbeitet, nur interne Sachen oder?
Dr. Paul Elvers:Genau, also wir haben eine Workbench aufgebaut, die wir auf Open Source Stack sozusagen basiert haben und die wir mittlerweile an alle Mitarbeitenden bei FUNKE ausrollen. Das sind ungefähr 2000 User im Monat, die das nutzen. Sehen da halt auch eine sehr gute Adoption und genau, da haben wir sozusagen kompletten Gestaltungsspielraum eben diese Workbench dann auch weiterzuentwickeln. Wir haben neueste Modelle da drin liegen von allen großen Hyperscalern, quasi von den Hyperscalern gehostet, von allen großen KI Anbietern letztendlich, wo die Mitarbeitenden sich dann aussuchen können. Die können eigene Custom Models bauen.
Dr. Paul Elvers:Die können Chats miteinander teilen. Die können Channels aufbauen. Also es ist eigentlich wirklich cooler Stack geworden, muss ich sagen und auch Stück weit so das Kern Kernelement von von dem KI-Enablement, ja.
Christoph Magnussen:Ist das vergleichbar, also ordnest mal ein zwischen den Chatbots, also ChatGPT, Claude, Gemini und dann den Agent Harnesses, also wirklich so echte Systeme, wo Du im Code bist, Claude Code, Codex, das mal
Dr. Paul Elvers:Das ist so, das ist also diese diese Workbench, die wir gebaut haben, ist quasi vergleichbar mit ChatGPT, Langdock oder Ähnlichem. Also browserbasiert, man kann Chatoperationen machen, man kann aber auch mit verschiedenen Inhalten interagieren, auch firmeninternen Inhalten interagieren, genau.
Christoph Magnussen:Also schon eher auf der Seite Chatbot und Du selber als Head of AI, wie weit gehst Du auf die Seite? Autonome Tools, wie was testest Du alles? Wo sind Grenzen?
Dr. Paul Elvers:Genau, also wir Also ich ich schaue natürlich schon, dass ich am Zahn der Zeit bleibe und nutze letztendlich dann auch neuere Tools wie Claude Suite oder oder auch Codex. Und wir versuchen oder wir sind eigentlich mitten drin gerade, das auch in die Organisation zu skalieren. Aber das ist schon komplexerer Prozess. Also da sehen wir, dass manche Teams eben dann schon ganz gut damit umgehen können, also bei den Entwicklern, da gibt's dann eben diese Tools. Aber ich glaube, da ist noch Riesenpotenzial, was wir eben auch noch heben wollen, die Agent Harnesses beispielsweise auch breiter in in in die ins Unternehmen noch zu bekommen.
Dr. Paul Elvers:Weil, ne, Du wirst es auch kennen, Tools wie Claude Code sind eben ja nicht nur gut fürs Programmieren, sondern sind halt eben auch hervorragend für Wissensarbeit und das ist eben schon großer Bestandteil auch der journalistischen Tätigkeit, ne. Und also gerade sich so Knowledge Bases aufzubauen, zu bestimmten Cases, zu auch den Ressorts, die man betreut. Das da sind wir grad ganz aktiv dran zu schauen, wie können wir das skalieren? Wie können wir es auch, ja, wie können wir es auch für Teams schneiden? Auch das ist sozusagen eine Challenge.
Dr. Paul Elvers:Wie kannst Du quasi Agent Harnesses so aufsetzen, dass sie nicht nur noch on device sind, sondern dass sie Stück weit remote operieren und Du als Team aber trotzdem eine gemeinsame Knowledge Base hast? Das wollen wir eben ins Unternehmen skalieren und da sind wir mitten drin.
Christoph Magnussen:Hast Du da, lass uns mal ruhig ruhig da bleiben für die für die, die jetzt Stück tiefer abnörden wollen und sagen wollen, okay, jetzt geht man ins Eingemachte. Also ich kann immer unseren Stand geben und ich war jetzt jüngst bei Open AI und habe auch mit denen gesprochen. Die arbeiten natürlich viel über Repositories, die dann geteilt sind, weil die meisten sind recht entwicklernah.
Dr. Paul Elvers:Wir
Christoph Magnussen:haben das so gemacht, dass wir auch ein Monorepository, also quasi 1, wo wo zentrale Apps rausgeflickt werden, zentrale Guidelines rauskommen, wo Du weißt, okay, ist die Source of Truth sozusagen, die aber getrennt ist beispielsweise von den Datenbanken und so weiter, logisch. Mhm. Und nehmen dann einen Teil dieses Repos, was quasi auf die Rechner immer wieder aktualisiert wird, weil
Dr. Paul Elvers:es ja am
Christoph Magnussen:Ende leben diese Tools ja noch lokal, sodass quasi jeder aufm selben Stand ist, wenn's um Designsystem, Richtlinien, Schreibweisen, Guidelines, Limits von Agents und so weiter geht. Das heißt, es ist so eine Mischung aus der alten Vor Cloud Welt, Pre Cloud, sag ich mal, wo Du viel auch lokal gemacht hast, weil's ja auch teilweise nicht anders geht bisher. Und gleichzeitig nutzt Du die Vorteile von sauber dokumentierten Gits und Commits, die reingehen, sodass Du weißt, was ist jetzt der letzte Stand? So, das funktioniert, aber ich sehe natürlich im Alltag von gerade den Leuten, die neu kommen und dieses Gebot, im Browser ist alles einfach. Du kannst es klicken und dann kann nichts kaputtgehen.
Christoph Magnussen:Ja. Da sind wir ja noch nicht.
Dr. Paul Elvers:Ja. Genau. Also wir sind wir sind wir haben auch son ähnlichen Ansatz, gerade als Test laufen, dass Du das im Prinzip über Codeversioning abbildest, son Art Corporate Intelligence dann für bestimmte Teams, gucken uns aber auch gleichzeitig an, was kann man zum Beispiel über Skills auch abdecken in unserer Workbench oder was können wir über sozusagen komplett für sich laufende VMs oder Ähnliches abbilden, die dann eben Memory haben und stateful sind und quasi kontinuierlich weiterlernen können. Son Agent, der komplett detached läuft, den kannst Du quasi dann über eine API entweder in in Workbench einbinden, den kannst Du aber auch in deiner gevibecodeten App einbinden, den kannst Du aber auch in deiner Agent Harness einbinden und hat aber sozusagen Memory wie zum Beispiel so Mem0 oder Ähnliches. Und je nachdem, wer da mit ihm interagiert, kann er natürlich dann aus den Konversationen dann sozusagen lernen.
Christoph Magnussen:Und wie habt ihr die Prozesse nachgesteuert, zu entscheiden, welches Memory wird reingenommen? Was ist Teil des Wissens? Was ist jetzt Artefakte Friedhof und eigentlich draußen? Also wo wo entsteht quasi der Weg zurück ins Unternehmen?
Dr. Paul Elvers:Das ist wie gesagt, wir sind mittendrin da, die richtigen Entscheidungen auch dann herauszufinden. Also da da gibt's sozusagen noch nicht den den goldenen Weg. Also ich glaube, wir wollen halt da gerade experimentierfreudig sein, wir wollen verschiedene Sachen ausprobieren. Aber das ist sozusagen natürlich auch die große Herausforderung, dann in die einzelnen Prozesse zu bringen. Und das ist immer ganz anderes Thema, ne?
Dr. Paul Elvers:Also 'n Konzern zu transformieren und KI dort zu integrieren, ist eben deutlich schwieriger als kleines, leanes Team oder Start-up dann in neue Prozesse zu bringen. Und die Geduld muss man letztendlich auch mitbringen und das ist einfach Teil von der von von der Art und Weise, wie sich Konzerne auch verändern, dass sie einfach die Art der Veränderung deutlich komplexer ist.
Christoph Magnussen:Wie viel baust Du selber oder bastelst selber mit auch an Systemen und testest und und wie seid ihr da, wenn Du's teilen kannst, im Team strukturiert? Im Valley geht ja alles momentan Pods und PM mit Designer, mit Entwicklern, mit Researcher. Ja. Wie seid ihr da aufgestellt?
Dr. Paul Elvers:Also genau, ich hab Team von gut 10 Leuten und ich versuche noch mitzukommen beim Entwickeln, aber tatsächlich bin ich jetzt nicht mehr so hands-on. Also ich code jetzt gerade nicht mehr selbst. Ich bin aber noch in eigentlich den wichtigen Meetings, auch in den großen Designentscheidungen. Da bin ich immer mit involviert. Würde auch noch behaupten, ich versteh sozusagen die Technologie, die da passiert.
Dr. Paul Elvers:Aber genau, das selber das Entwickeln von Agents oder Ähnlichem, dann überlasse ich dann dem Team.
Christoph Magnussen:Was war in den letzten Monaten son Überraschungspunkt, wo Du gesagt hast, boah, da habe ich nicht mit gerechnet. Also ich gebe mal ein Beispiel, für mich war das wie für viele andere so Ende November, als die Opus Modelle auf einmal so griffen. Ein zweiter Moment war, als ich gemerkt habe, das grafische Interface von Agent Harnesses halte ich für super wichtig. Das war so Februar mit der Codex App, weil ich da Situationen hatte mit irgendwie 15 Terminal Tabs und dachte, meine Güte, das kann es nicht sein. Ja.
Christoph Magnussen:Das waren so 2 Momente, wo ich dachte, okay, hier passiert gerade was, was wieder mehr in Richtung
Dr. Paul Elvers:auch
Christoph Magnussen:gutes Produktengineering geht. Und wie Du schon sagtest, ich halte es für hoch relevant für Wissensarbeit, egal in welchem Bereich. Und jede Art von Branche oder jedes Vertical braucht auch vermutlich andere Tools am Ende, auch wenn es ähnlich ist alles, aber ist doch immer ein bisschen anders. Hattest Du jüngst einen dieser Momente und und was war das?
Dr. Paul Elvers:Also ich fand jetzt die letzten Model Releases son bisschen underwhelming, also jetzt Opus 4 Punkt 8 versus Opus 4 Punkt 7, da ist jetzt, also außer, dass deutlich mehr Tokens durchgeburnt werden. Ja.
Christoph Magnussen:Ist gut für Anthropic.
Dr. Paul Elvers:Ist da jetzt aus meiner Sicht, also klar natürlich, die werden immer bisschen besser, aber ich fand es jetzt sozusagen nicht so mindblowing. Also ich würd sagen, rückblickend ist natürlich sozusagen überhaupt der also Agent Harnessis, ne. Also das ist für mich schon Paradigmenwechsel auch gewesen, dass man Also bei mir war das tatsächlich auch wahrscheinlich vielleicht bisschen später als bei den Leuten, die täglich coden, eher so Ende letzten Jahres, wo wo ich dann auch geschnallt hab, wie krass das eigentlich ist, mit mit Claude Code zu arbeiten beispielsweise. Und dann auch wirklich mal angefangen hab halt mit mit Obsidian mir son sone Knowledge Base aufzubauen und gesehen hab, wie man einfach Prozesse darüber abbilden kann, was das alles kann. Und das ist das ist krasser Paradigmenwechsel gewesen und und aus meiner Sicht ist es quasi dann jetzt eher eher so, das kennen halt nicht viele Menschen, ne?
Dr. Paul Elvers:Das kennen halt nur die die, weiß ich nicht, top Poweruser, 10 Prozent, 5 Prozent so, die halt damit schon arbeiten, ne. Und dann aus meiner Perspektive auf eine auf die Organisation, in der ich arbeite, ist natürlich, wie können wir so was in Organisationen skalieren, ja? Wie können wir das, Du hast eben schon gesagt, Nicht Entwicklern beibringen, so was zu nutzen? Wie können wir das aber auch vereinen mit unseren Ansprüchen an IT Governance, an Sicherheitsstandards, dass Du auf Desktop, der eigentlich von der IT verwaltet wird, auf dem Du keine Adminrechte hast et cetera, auf einmal eine Technologie nutzen kannst, die potenziell halt dir jede Dev Library, die Du halt dir erträumen kannst, installieren kann, ja. Und das sind, glaube ich, große Challenges, wo wo wir gerade stehen.
Dr. Paul Elvers:Und vielleicht anderer Aha Moment, ich weiß nicht, wie's dir da geht für mich, ist der, dass das ist eher quasi, dass ich auch son bisschen son son KI Ermüdungsmoment hab tatsächlich, wo ich mich manchmal frage, ob das ob's nur mir so geht oder ob man auch gerade vielleicht son bisschen das Ende des Hypecycles auch schon erreicht? Also ich geborene dir mal Beispiel, was was mir tatsächlich passiert und das ist das ist einfach die Menge an schlecht geschriebenen Text, der mir eigentlich tagtäglich begegnet. Und den ich tatsächlich ja auch, wenn ich jetzt mir nicht meinen Claude entsprechend konfiguriere, dass sozusagen ich Systemprompt unterlege und so weiter, sondern einfach mit der App interagiere. Dass doch irgendwie dieser Sprachstil und die Art der Antworten und diese Sycophancy alles, was da drin ist. Es ist schon son bisschen quasi, als wär Stück weit so der große Zauber gerade son bisschen am
Christoph Magnussen:Ja. Am Puffen. Also spannende Frage. Ich hab 2 Gedanken dazu. Der eine ist in die Richtung Anwendung im Alltag und bei mir ist aus qua des Jobs, ich guck sehr genau halt hin.
Christoph Magnussen:Und für mich ist eigentlich völlig egal, ob was Hype ist oder oder nicht, sondern ich versuch relativ früh zu erkennen, das wird recht langfristiges Thema. Folgende Dinge sind zu tun. Beispiel, die langfristige die langfristige Integration dieser Fähigkeiten im Unternehmen müssen wir uns sehr früh überlegen, ne. Wir haben viele Psychologinnen und Psychologen an Bord, die genau das tun. Die überlegen dann, okay, wie nimmst Du Menschen mit, die vielleicht viel Angst davor haben?
Christoph Magnussen:Welche Skills sind jetzt wichtig? Und wir hatten jetzt gerade am Freitag sone super intensive Schulung intern, wo ich mal gezeigt hab, Power User 1 Prozent Codex zum Beispiel. Und auch sehr klar war, jetzt Stand heute, warum ich das als die überlegenere App in Kombination mit dem Modell sehe als jetzt Claude Code. Ja. Und da ging's mehr das Handwerkliche.
Christoph Magnussen:Also da ging's wirklich die Anwendung, das Handwerkliche, wie viel Du rausholen kannst. Aber Du hast recht, das sind dann halt nicht mal 5 Prozent der User, das sind dann ein Prozent, die es betrifft. Und für mein Team habe ich nur den Anspruch, dass die das sehen, was es da gibt, ableiten zu können. Also das ist eben nicht dieses, oh, Du zauberst in die KI und kommst raus, sondern das ist eine Handwerklichkeit, wie Du deinen Alltag damit organisierst. Und dann kannst Du von Buchhaltung bis hin zu Strategie sehr viel damit machen.
Christoph Magnussen:Und der der 2. Teil davon ist, dann auch zu entscheiden, wann machst Du nichts mit KI? Also wann wann weißt Du halt ganz genau, das ist jetzt bringt überhaupt nichts, weil es macht müde. Und das bringt mich zu dem Punkt, sind wir am Ende des Hype Cycles, was die Large Language Models betrifft, sind wir auf jeden Fall bei einem Integrationspunkt, der jetzt anstrengend wird. Jetzt kommt der Teil, wo du nicht mehr mit, ich mache einen Chatbot auf und sagst, oh wow, sondern jetzt kommt, Leute, gebt euch mal bitte Mühe, euren mindestens mal Systemprompse anzupassen, dass nicht überall KI Bindestriche drin sind, Auflistungen drin sind, so diese typischen Sachen, das ist so Basics.
Christoph Magnussen:Ja. Aber das ist dasselbe wie, ich sag, ich mach's jetzt mal ganz platt, ne? Also wenn wenn ich Menschen am Rechner arbeiten sehe und die schleichen mit dem Trackpad und der Maus über den Rechner, dann sag ich, Du bewegst das Ding den ganzen Tag, mach das immer auf volle Geschwindigkeit. So oder nimm die nimm die Shortcuts. Ja.
Christoph Magnussen:Also ich will eine Maus daneben haben. Ich so, nein, nein. Ja. So und das ist anstrengend. Ich glaube, der der lange Hypecycle, den wir noch unterschätzen, ist die Masse an Daten und Datenpunkte in der echten Welt.
Christoph Magnussen:Wir haben seit jetzt nach 10 Jahren, wir haben eine strategische KI- Beteiligung, jetzt nach 10 Jahren merkst Du, da greifen so viele Sachen bei denen gerade und ganz viele der Themen haben mit der echten Welt zu tun, die halt noch wenig erschlossen ist, ne. Das ist jetzt in der Wissensarbeit nicht so präsent, aber der Teil wird noch bleiben. Also ich glaube, der der mediale Hype, da sind die Amerikaner einfach gut drin, den regelmäßig zu bespielen. Das können die. Ja.
Christoph Magnussen:Also die finden, die denken sich immer wieder was Neues aus. Ob der ganz durch ist, ich hab so eine gewisse Humbleness, was die was die Power von Modellen betrifft. Also als ich das gemerkt hatte, wie Opus 4 5 dann auf einmal griff Ende des Jahres und ich so, oh, das sitzt jetzt. Dass die gewisse Limits haben, das ist völlig klar. Mhm.
Christoph Magnussen:Ja. Das ist so mal also meine Tech. Also ich glaub so, ich glaub, die Ermüdung kommt durch das, jetzt geht's darum, wie musst Du wirklich auch im Alltag Dinge anpassen, zu wissen, wann setz ich's ein, wann lass ich's sein?
Dr. Paul Elvers:Ja, absolut. Also ich bin großer Freund von diesem Konzept Jagged Intelligence von Andrej Karpathy, der ja im Prinzip damit beschreibt, dass KI hat quasi eine Intelligenz, die ist ja in manchen Bereichen halt völlig überdurchschnittlich im Vergleich zu der menschlichen Intelligenz und in anderen Bereichen eben unterdurchschnittlich oder nicht so gut ausgeprägt. Und das ist vielleicht beschreibt ganz gut, glaube ich, wie ich mich manchmal fühle, dass dass man Ich glaub, da kann man noch mehr lernen über wie diese Kurven eigentlich ausgeprägt sind. Und natürlich, es gibt Bereiche, da ist es sozusagen eine massive Arbeitserleichterung, massive auch Bereicherung, also auch für die Wissensarbeit, da will ich sozusagen, das will ich gar nicht unter den Tisch fallen lassen. Wie ich recherchieren kann, wie ich große Mengen an Quellen ausarbeiten kann, wie wir mit unseren Archiven interagieren können.
Dr. Paul Elvers:Das sind Riesenpotenziale sozusagen. Das ist eher quasi dann wirklich dieses Sprachliche, dass ich manchmal denke, boah, ich ich wirklich, ich les Text über Text und es ist trieft von den Bindestrichen und von den Floskeln und von den immer gleichen Formulierungen, dass da dass da einfach sone Ermüdung eintritt, ja.
Christoph Magnussen:Ja, nehm ich, also da seh ich da zieh ich die Verantwortung zu uns Menschen und sag, das ist dann eben etwas, was die KI nicht abnehmen kann, ist Intent. Wo wolltest Du hin und nachher den Taste, wo Du entscheidest, ist es das jetzt? Auch mit der Verantwortung, das dann freizugeben. Und Du hast ja, das haben wir jetzt noch zu wenig beleuchtet, Du hast ja keinen technischen Hintergrund von deiner Ausbildung her. Du bist ja
Dr. Paul Elvers:Musikwissenschaftler. Musikwissenschaftler.
Christoph Magnussen:Richtig, ja. Da gab's ja wahrscheinlich eine Motivation.
Dr. Paul Elvers:Wie bist
Christoph Magnussen:Du denn von da dahin gekommen?
Dr. Paul Elvers:Ja, das ist eine lange Geschichte. Also im Prinzip hab ich Studienfach gewählt, der bisschen wie sone Art Studium Generale war, ne. Ich weiß nicht, ob dir jetzt was sagt. Ich hab systematische Musikwissenschaft studiert. Systematische Musikwissenschaft?
Dr. Paul Elvers:Genau, das kennt eigentlich kein Mensch. Es war aber eine gute Zeit und was man da sehr früh gelernt hat, ist eben zu schauen, wie man ein Phänomen, nämlich Musik aus ganz, ganz unterschiedlichen Perspektiven
Christoph Magnussen:und
Dr. Paul Elvers:auch wissenschaftlichen Disziplinen sich anschauen kann. Also geisteswissenschaftliche Perspektive, psychologische Perspektive, eine naturwissenschaftliche Perspektive, die Akustik, die Psychoakustik, die historische Perspektive. Also und ich glaube, man konnte alles oder nichts damit werden. Man konnte Taxifahrer werden oder halt was mit KI später machen. Das war alles drin.
Dr. Paul Elvers:Und genau und dann im Prinzip hat sich das hat sich mein Weg eben so ergeben, dass ich dann an 'nem Max Planck Institut 5 Jahre gearbeitet hab, dort geforscht hab, promoviert hab, mich sehr viel mit Daten beschäftigt hab, eigentlich eher wie 'n experimenteller Psychologe gearbeitet hab und von dort aus in Bereich Data Science gekommen bin. Also über die Daten letztendlich über die Arbeit mit Daten und Algorithmen dann relativ früh sich da son roter Faden ergeben hat. Und und das ist eigentlich sehr schön, weil ich fühl mich jetzt in meiner Rolle eigentlich so, als hätte doch alles aufeinander eingezahlt. Und mir hilft es und ich bin auch dankbar und froh darüber, dass ich diesen Weg gehen konnte. Auch heute, obwohl es oft sehr technisch ist und KI ja meist von AI engineers sozusagen praktiziert wird, eben auch eine geisteswissenschaftliche Perspektive mit drin zu haben und auch mal Philosophie studiert haben zu können.
Dr. Paul Elvers:Und ja, also da könnt ich jetzt noch ewig weiterreden über die Parallelen. Ich glaube, man kann viel auch mit der Philosophie sozusagen erklären, was die KI macht und wie sie funktioniert. Und deswegen ist es eigentlich eigentlich ganz schön, dass es sozusagen sich so gefügt hat und ich das alles machen darf.
Christoph Magnussen:Ja, aber das ist so Kreativität und dann die Daten zusammenhängend, das hatte ich gar nicht aufm Schirm. Aber das passt dir danach ganz gut in dem Medienhaus, wo Du sagst, ist ja auch ein kreativer Teil der Arbeit. Richtig, ja. Plus dann, wie wie findet die Datenaufbereitung statt? Was wäre denn dein Take auf die Sprache zu Sprache Modelle momentan?
Christoph Magnussen:Hast Du da Blick drauf? Ich glaub, ElevenLabs mit mit echten Modellen. Open AI hatten ja jetzt echtes Speech-to-Speech-Modell, Google mit Gemini Flash. Aber sonst viele andere tun sich da ja schwer, weil das ja ganz eigener Bereich ist. Hast Du da noch mal besonderen Blick drauf als Medienhaus?
Dr. Paul Elvers:Also genau, ich find das superspannend. Ich find es auch sehr cool. Ich nutz das auch selber sehr gerne, einfach jetzt nicht mehr tippen zu müssen, sondern mitm Computer zu sprechen, ist halt totale Erleichterung. Und ich seh da auch großes Potenzial für uns als Medienhäuser tatsächlich. Und wir machen das auch schon.
Dr. Paul Elvers:Wir produzieren zum Beispiel Newsletter, die dann eben mit Eleven Labs sozusagen gesprochen werden von den Autorinnen dann der der Newsletter. Und das ist einfach cooles Angebot und auch die Vertonung der Artikel selbst sozusagen umzusetzen. Und das ist ja auch einfach Also je besser die Modelle werden, desto angenehmer ist es, dem zuzuhören, wenn es authentischer klingt und wenn man das entsprechend kennzeichnet. Das ist auch, glaube ich, völlig fein.
Christoph Magnussen:Und also richtig, wir haben jetzt jüngst gezeigt bekommen, wie gesagt und mir war das gar nicht so bewusst, es gibt eben nicht so viele von den großen Labs, die sich ransetzen und Sprachmodelle weiterentwickeln, also Sprachmodelle schon, aber die speech to speech Modelle weiterentwickeln, weil es ja so wahnsinnig schwer ist, menschliche Sprache und dann eben Musik und alles, was eben sequenziell passiert, zu trainieren. Du musst, Du kannst nicht gleichzeitig alles hören, so nach dem Motto, sondern Du musst, Du kannst es dir zwar ausdrucken lassen als Audio Waves und dann nebeneinander legen, aber wenn Du halt durchtrainieren willst oder auch wie Mensch funktioniert mit diesem Du könntest theoretisch den Satz im Kopf schon mit 4 Worten weiter formen. Ja. So, da passiert ja ganz viel. Psychologisch.
Christoph Magnussen:Da sind unendlich viele Sachen möglich. Und wenn ich mir jetzt vorstelle, wir haben vor Wann haben wir das gemacht? Mit Rasmus? Vor 3 Jahren mittlerweile. Ja, diesen Mai, vor 3 Jahren.
Christoph Magnussen:Ist der eine Gründer von Merantix, wo wir beteiligt sind, der sagte vor 3 Jahren, ich versuch, es mal zusammenzukriegen oder wir müssen es einblenden, da hatte er schon von Agent to Agent Kommunikation gesprochen. Also dein Agent und mein Agent tauschen sich irgendwie 3 Sekunden aus und sagen, hey, das ist interessant und dann ist eine Stunde Podcast generiert, so ungefähr er das formuliert. So, jetzt sind wir bei dem Thema Nische, also super Nischenthema zwischen Paul und Christoph. Die beiden Agents unterhalten sich und es kommt was bei raus in total natürlicher Sprache, mit der Du auch interagieren kannst natürlich, wo Du sagst, okay, krass, das ist jetzt 'n so krasser Sideeffekt, da hätte ich mir nicht mehr die Mühe gemacht. So.
Christoph Magnussen:Experimentiert mit solchen superabgefahrenen potenziellen Modellen auch, ne. Also es gibt ja Medienhäuser, die waren super früh bei Podcast, bei Social Media und Co.
Dr. Paul Elvers:Dabei. Also genau, also wir wir wir experimentieren da auf jeden Fall auch mit. Also zum Beispiel auch im Bereich Avatare oder Ähnliches, dass man dann sagt, was sind eigentlich Business Cases, was sind Use Cases für Avatare? Einige in der Branche sind da sozusagen auch sehr früh dann mit Produkten an Markt gegangen, dass sie zum Beispiel Videoavatare gemacht haben, die natürlich dann auch Voiceclone und Ähnliches beinhalten. Man muss sich das, glaube ich, immer sehr genau sozusagen überlegen und es muss eben passen.
Dr. Paul Elvers:Also aus meiner Sicht so in dem Bereich E-Learning zum Beispiel kann ich das mir sehr gut vorstellen. Im Bereich Nachrichten, Produkte, das eben dieses Thema, was wir eben auch schon hatten, ne, dass eigentlich, ich möchte die die wirklich wichtigen großen Themen, da würde ich auch gerne mit Christoph drüber sprechen und nicht nur mit einem Agenten dann.
Christoph Magnussen:Ja, ich bin gespannt. Also ich ich hab da auch noch keine abschließende Meinung zu und merk das nur, wie schnell, also wie wie wie die Halbwertszeit ist, ne. Wenn jetzt alle irgendwie Notebook LM Infografik generieren und Podcast ist dann Anfang 1, 2 Mal geil und Du denkst, wow. Und dann merkst Du irgendwann, okay, das ist immer dieselbe Engine. Schwierig.
Christoph Magnussen:Es fehlt auch so dieses kleine, ist ja heute gut drauf, schlecht drauf oder die Wundertüte, die Überraschung. Aber für Menschen, die kreativ sind, glaube ich, Endlos Potenziale damit zu experimentieren. Letzte Frage, die mich interessiert und darfst Du noch sagen, was ich noch vergessen hab. Wie behältst Du selber, gerade wenn Du jetzt sagst, Mensch, ist schon 'n bisschen müde manchmal, aber wie behältst Du selber für dich den den Pace bei und und was ist so dein dein Go to Set-up, wo Du sagst, da bist Du täglich zugegangen?
Dr. Paul Elvers:Du meinst, wo wo ich meine mir die News abhole?
Christoph Magnussen:Nee, wo Du die ja, wo Du die KI-News abholst und wo Du die dann auch verarbeitest, also mit welchem Toolset
Dr. Paul Elvers:Ach so, okay.
Christoph Magnussen:Du dich da durchfräst oder liest so klassisch Zeitungen, das wär die Frage.
Dr. Paul Elvers:Mache ich tatsächlich ganz selten, aber manchmal schon, dann dann find ich's auch voll cool, diese Papier in der Hand zu haben und so. Das ist schon Gibt
Christoph Magnussen:in Japan, glaub ich, grad Trend, wo das wieder zurück
Dr. Paul Elvers:Ja, vielleicht. Geschafft. Who knows? Schallplatten haben ja auch nach wie vor wachsender Markt. Mhm.
Dr. Paul Elvers:Nee, also ich hab ich hab ich hab wilden Mix von verschiedensten Tools, mit denen ich arbeite. Ich hab ich hab meinen Claude Code sozusagen auf meinem Laptop. Das ist sozusagen das Wichtigste. Und dann hab ich meine Apps auf meinen Mobilgeräten und das ist sozusagen mein Stack. Also ich glaube, ich hab wahrscheinlich nicht den den hochoptimiertesten Stack, aber ich komm da irgendwie so ganz gut mit durch.
Christoph Magnussen:Aber Claude Code würdest Du nicht abgeben wollen, das wär jetzt jetzt mal so.
Dr. Paul Elvers:Claude Code würde ich nicht abgeben wollen. Das wär schon sehr traurig. Da würde ich, glaube ich, doppelt so viel arbeiten müssen.
Christoph Magnussen:Es ist schon mal guter Take. Also seit wir den Podcast gelauncht haben, hat sich das auch noch mal echt geschiftet. Ist schon echt interessant.
Dr. Paul Elvers:Ja, also ist Wahnsinn. Ja, ja. Das ist schon schon sehr wichtig, ja.
Christoph Magnussen:Welchen Bereich haben wir noch ausgelassen, den wir nicht vergessen dürfen?
Dr. Paul Elvers:Wir haben noch ausgelassen den großen Bereich von Content Monetarisierung in Zeiten des Agentic Webs. Also das ist das große, spannende Thema, was uns natürlich als Medienbranche auch interessiert wird sozusagen, weil es ist offensichtlich, dass das alte Google Geschäftsmodell sozusagen Content gegen Reichweite, das wird nicht mehr in der Form funktionieren. Welche Incentives gibt's für Contentersteller noch den Conten zu bauen, der in Chatbots genutzt wird und wird es dafür einen Markt geben, zum Beispiel in Form von Micropayments, wo gerade sehr viele daran arbeiten, aber noch viele Fragezeichen auch sind.
Christoph Magnussen:Hast Du das Gefühl, irgendwer hatte den den Fuß relativ weit vorne? Also ich weiß, OpenAI hat recht viel getestet in den vergangenen Monaten.
Dr. Paul Elvers:Also ich meine, dass dass Sam Altman vor Kurzem sich da auch zu geäußert hatte und positiv zugeäußert hatte. Müsst ich jetzt aber auch noch mal nachschauen. Ansonsten sieht man, dass Cloudflare als sozusagen größter CDN Provider der Welt, über den ja 20, 30 Prozent des Internet Traffics laufen, dieses Feld gerade auch sehr stark seit ein, 2 Jahren sozusagen thematisch aufgreift und Angebote schafft. Also Angebote in der Form, dass man zum Beispiel sagen kann, man kann bei Cloudflare im Prinzip eine Bot Bezahlschranke einbauen. Das heißt, ein Bot darf nicht mehr, also ne, nehmen wir mal jetzt mal an, Du öffnest dein Claude und Du stellst jetzt eine Frage zu Hamburger Ereignissen oder Straßensperrungen und dann geht dieser Bot los und greift auf eine Seite zu von zum Beispiel einem Blogger aus Hamburg, dann könnte der bei Cloudflare sagen, die dieser Bot darf diesen Content nur nehmen, wenn er dafür bezahlt, ansonsten wird er hier gestoppt.
Dr. Paul Elvers:Und jetzt ist die große Frage, wird wird sozusagen dieser Markt, der da sozusagen oder die werden diese Mechanismen überführt in einen in einen wirklich real existierenden Markt für Content oder eben nicht?
Christoph Magnussen:Wenn man überlegt, dass das Google Geschäftsmodell mit Adwords, vor allem AdSense eine der disruptivsten Erfindungen war, wenn's jetzt Werbecontent und Payment geht, den es je gab. Also ich glaube nicht mal nicht mal Meta kommt mit ihren Mechanismen daran. Dann wäre ich mal gespannt, wer das wer das Google da wird an der Stelle, aber die haben das ja wirklich einmal komplett durchgezogen.
Dr. Paul Elvers:Ja. Und wenn man sich die I/O anhört vor paar Wochen, dann ist klar, nach Search kommt Agentic Search und also und damit letztendlich die größte Suchmaschine der Welt, die sich ganz klar in Richtung 1 Chat App auch entwickelt.
Christoph Magnussen:Insofern ist das jetzt gutes Schlusswort und wir werden da aber auf jeden Fall noch mal den den Kreis schließen müssen zu gegebenem Zeitpunkt. Danke für die Einblicke und ich hab gemerkt, dass ich das zu wenig beleuchter bisher, insofern das war richtig gut. Danke dir.
Dr. Paul Elvers:Ja, danke, dass ich hier sein durfte.