Das Dokument behandelt die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in den Medien und zeigt die sich verändernden Medienmärkte auf. Es beschreibt die verschiedenen Technologien und Methoden, die unter dem Begriff KI zusammengefasst werden, sowie deren Auswirkungen auf die Medienbranche, von automatisiertem Journalismus bis hin zu personalisierten Inhalten. Zudem wird diskutiert, welche Herausforderungen und Chancen durch den Einsatz von KI in der Medienproduktion entstehen.

1. KÜNSTLICHE
INTELLIGENZ IN
DEN MEDIEN
UND BEI DEN
INTERMEDIÄREN
JÖRG MÜLLER-
LIETZKOW
27.10.2020

2. AGENDA
• KI – Was ist das eigentlich?
• Medienmärkte in Transition 2020
• KI und Medien – eine komplexe Beziehung
• Fallbeispiele KI und Games
• Fazit und Ausblick aus politischer Sicht

3. WAS WIR IM ALLTAG BEOBACHTEN KÖNNEN…

4. AGENDA
• KI – Was ist das eigentlich?
• Medienmärkte in Transition 2020
• KI und Medien – eine komplexe Beziehung
• Fallbeispiele KI und Games
• Fazit und Ausblick aus politischer Sicht

5. WAS IST EIGENTLICH KI?
• “Artificial intelligence (AI) refers to systems that
display intelligent behaviour by analysing their
environment and taking actions – with some
degree of autonomy – to achieve specific goals.
• AI-based systems can be purely software-based,
acting in the virtual world (e.g. voice assistants, image
analysis software, search engines, speech and face
recognition systems) or AI can be embedded in
hardware devices (e.g. advanced robots, autonomous
cars, drones or Internet of Things applications).”

6. ETWAS GENAUER?
GERNE!
• “Artificial intelligence (AI) systems are software (and possibly
also hardware) systems designed by humans that, given a
complex goal, act in the physical or digital dimension by
perceiving their environment through data acquisition,
interpreting the collected structured or unstructured data,
reasoning on the knowledge, or processing the information,
derived from this data and deciding the best action(s) to take to
achieve the given goal.
• As a scientific discipline, AI includes several approaches and
techniques, such as machine learning (of which deep learning and
reinforcement learning are specific examples), machine reasoning.
(which includes planning, scheduling, knowledge representation and
reasoning, search, and optimization), and robotics (which includes
control, perception, sensors and actuators, as well as the integration
of all other techniques into cyber -physical systems).
• High Level Expert Group AI European Commission 2019

7. KI IST NICHT EINE
KONSISTENTE
TECHNOLOGIE
• KI beschreibt ein Feld
• KI ist keine ”einfache Statistik”, basiert
aber darauf
• Machine Learning basiert auf der Idee des
Lernens über Daten
• überwachtes Lernen
(Supervised Learning)
• unüberwachtes Lernen
(Unsupervised Learning)
• teilüberwachtes Lernen (Semi-
Supervised Learning)
• verstärkendes Lernen
(Reinforcment Learning)
https://digitalisierungspraxis.de/big-data-und-ki/; https://datasolut.com/was-ist-machine-learning/.

8. WAS IST DER UNTERSCHIED ZWISCHEN MACHINE
LEARNING UND DEEP LEARNING?
https://datasolut.com/was-ist-machine-learning/.

9. UND WARUM IST KI
DERZEIT IN ALLER MUNDE?
• KI bedeutet heute ex definitione den Einsatz „schwacher KI“, selbst wenn die Systeme
wirkmächtig sind.
• KI wird als die neue Schlüsseltechnologie verstanden und fordert die Wirtschaft in allen
Gebieten heraus.
• KI beeinflusst unser soziales Zusammenleben und findet sich in zahllosen(digitalen)
Alltagssystemen wieder.
• KI ist keine neue Disziplin, aber die heutige Computing-Power erlaubt zunehmend deren
Einsatz.
• KI ist ein Oberbegriff für verschiedene Technologien und Methoden, wie Machine und Deep
Learing oder auch neuronalen Netzen.
• KI Lösungen, die heute besonders wichtig sind konzentrieren sich auf Mustererkennung,
natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme
• KI hat neben technischen Implikationen zu einer umfänglichen gesellschaftlichen und ethischen
Debatte in den letzten Jahren geführt.
• KI Standards werden derzeit vermehrt in den USA und China gesetzt, wenngleich zentrale
Forschungsergebnisse aus Europa, insbesondere Deutschland kommen.

10. AGENDA
• KI – Was ist das eigentlich?
• Medienmärkte in Transition 2020
• KI und Medien – eine komplexe Beziehung
• Fallbeispiele KI und Games
• Fazit und Ausblick aus politischer Sicht

11. LOGIK DER MEDIENMÄRKTE
11
Medien-
-Unter-
nehmen /
-
Konzerne
Staat
Werbe-
märkte
Rezipienten-
märkte
Rechte-
märkte
Gebühren
Sonstige
• Subventionen
• Steuervorteile
• Etc.
Werbung
Sonstige
• Data Mining
• Provisionen
• Etc.
Sonstige
• Dienstleistung
• Merchandising
• Etc.
Transaktions-
unabhängig
Transaktion
s-
abhängig
Medien-
zugang
Lizenzen
Rechte
Medien-
nutzung
Printmedien
Zeitung
Zeitschrift
Buch
Audiovisuelle
Medien
Film
Fernsehen
Radio
Digitale Medien &
Online-Medien

12. AUDIO-VISUELLE MEDIEN / PRINT MEDIEN
TRADITIONELLE WERTSCHÖPFUNGSKETTE
https://www.nagarro.com/de/blog/artificial-intelligence-ai-game-changer-media-publishing

13. (ALTE) LOGIK DER
GESCHÄFTSMODELLE
• Skalierung
• Datenträgerdenke
• Massenmedien
• Traditionelles Marketing
• Etc.
13

14. ÖKOSYSTEM
DER MEDIEN
2020
• Der Grundlegende Wandel
• Die Bedeutung von GAFAM
• Die Veränderung der
Medienteilmärkte
• Die Macht der Daten
• Das unentdeckte Land
“Medien“
Intermediäre IIIntermediäre ITraditionelle Medien
Print
Audio
Audiovisuell
Streaming
Games
Plattformen Soziale Netzwerke Soziale Medien
TechnologieeCommerce
GAFAM
(Micro)blogging
Messenger
Influencing (Bilder)
Videologs

15. GENERISCHE NEUE
WERTKETTE
• Frühzeitige Trendanalysen auf
Basis unstrukturierter Daten
• Automatisierte Zuweisungen
• Personalisierte
Mediendistribution
• Präzise und umfängliche
Performancesteigerung durch
Datenanalysen
• Kontinuierliche Adaption und
Datengenese
https://www.nagarro.com/de/blog/artificial-intelligence-ai-game-changer-media-publishing

16. AGENDA
• KI – Was ist das eigentlich?
• Medienmärkte in Transition 2020
• KI und Medien – eine komplexe Beziehung
• Fallbeispiele KI und Games
• Fazit und Ausblick aus politischer Sicht

17. DIE KAS MEINT …
„KI-Technologien führen zu einem vielschichtigen Wandel der
Medienindustrie. Sie ermöglichen eine immer stärkere Personalisierung.
Semantische KI-Systeme werden auch inhaltli- che Arbeiten übernehmen. Mit
wachsender Leistungsfähigkeit werden Maschinen Beiträge teilweise oder
komplett produzieren können. Entscheidungen, die heute noch erfahrene
Mitarbeiter treffen, lassen sich an lernfähige Maschinen delegieren. Es
werden weniger Angestellte benötigt – von der Textkorrektur über die
Redaktion bis hin zu Führungsaufgaben. Die Hierarchien dürften flacher
werden.“
KAS (2018): Wie künstliche Intelligenz die Medien verändert. https://www.kas.de/documents/252038/3346186/Wie+künstliche+Intelligenz+die+Medien+verändert.pdf/442f9873-
a792-8e4d-cff3-3f2c5e59c9bb?version=1.0&t=1543223168579 , Seite 7

18. IST KI DIE ANTWORT AUF DIE ZUKUNFT?
• Can AI improve workflow in entertainment production and
distribution? If the answer is yes, and AI saves time, money and human
effort, then it will surely be adopted on the broadest scale.
• Are consumer audiences willing to engage with automated systems
for entertainment and information? If yes, then this should dispel the
lingering notion that humans won’t pay attention to content produced by
robots.
• Are consumer audiences willing to pay for entertainment and
information presented by robots and AI? If yes, then there’s evidence
of a business model.
https://medium.com/id-in-the-iot/artificial-intelligence-is-completely-reinventing-media-and-marketing-d724c150ece3

19. DIE ALLWUNDERHEILMACHDIEWELTBESSERLÖSUNG –
ODER: WARUM KI DAS EBEN NICHT KANN!
• Nicht jedes Erdbeben ist ein Erdbeben… zumindest nicht, wenn in 2017
eines aus 1925 gemeldet wird.
• Nicht jede Börsennachricht ist auch für den Kurs der Aktien gesund.
• Nicht jede Amazon-Empfehlung ist wirklich neu.
• Nicht die immer überlegene KI ist die für Computerspieler attraktivste
KI.
• Etc.
https://www.sueddeutsche.de/medien/ki-journalismus-fehler-1.4539688; https://www.pwc.de/de/technologie-medien-und-telekommunikation/german-entertainment-and-media-outlook-2018-
2022/wie-kuenstliche-intelligenz-die-medienbranche-revolutioniert.html; http://web.stanford.edu/~gentzkow/research/ai_and_media.pdf

20. HÄTTEN SIE ES GEWUSST
… BZW. “ERKANNT”?
„Roboterjournalismus, auch bekannt als
„algorithmischer Journalismus“, bezeichnet die
Verwendung von Daten und
Computerprogrammen zur Produktion von
Nachrichtenbeiträgen. Die weiteste
Verbreitung findet Roboterjournalismus in
Genres, für die eine große Menge an Daten
verfügbar ist. Thematisch sind das Felder wie
z.B. Sportberichterstattung, Finanz-News,
Wetterberichte oder Verkehrsmeldungen.“
(https://www.retresco.de/lexikon/roboterjo
urnalismus/)
https://www.estrategy-magazin.de/2019/ausgabe-04-2019/ki-schreibt-texte-mehr-als-nur-roboterjournalismus.html

21. AUTOMATISIERTE PRESSE?
„Der unermüdliche Sportreporter aus dem Medialab der Austria Presse Agentur heißt
"Egon" und fasst Fußballergebnisse in vorgefertigten Textmodulen zusammen. Bei der
Washington Post heißt er "Heliograf" und liefert Spielberichte für Football bis hinunter
in die High-School-Liga. Bei Bloomberg verfasst "Cyborg" Zusammenfassungen von
Quartalsberichten. Auch bei Associated Press verwandelt die Wordsmith-Plattform
Quartalsberichte in Sekundenbruchteilen in Artikel.“
„Als eine Art Coach fungiert bei "Forbes" die KI "Bertie". Sie macht den
Redakteurinnen und Redakteuren Vorschläge, wie sie ihre Texte verbessern können
über simples A/B-Testing von Überschriften hinaus. Der KI-Butler "James" lernt bei "The
Times" und "Sunday Times" mehr über Lesemuster und empfiehlt basierend darauf
Inhalte, die in Zeit und Frequenz zu den Gewohnheiten der User passen.“
21
https://kress.de/news/detail/beitrag/143345-wo-kuenstliche-intelligenz-in-den-medien-eingesetzt-wird.html

22. ENTLANG DER WERTKETTE DES
JOURNALISMUS (PRIMÄR KNN UND ML)
• Vorhersagende Wartung in der Drucktechnik durch Sensorik
• Klassifizierung und inhaltliche Erschließung von Mediendateien (Text, Bild, Video etc.)
• Generierung von (einfachen) Inhalten und datenbasierter Journalismus (Faktenprüfung)
• Personalisierung von Inhalten und Services (insbesondere bei Social Media und
Streamingdiensten)
• Personalisierte Werbeleistungen und Echtzeitangebotswesen
• Aufspüren von Falschnachrichten
• Umwandlung von Text in Sprache inklusive Übersetzungsleistungen
22
Quellen: https://www.print.de/allgemein/das-sind-die-vier-wichtigsten-ki-anwendungsfelder-in-den-medien/; https://www.deutschlandfunkkultur.de/ki-in-den-medien-woran-journalismus-roboter-
scheitern.1264.de.html?dram:article_id=440551; https://www.deutschlandfunk.de/kuenstliche-intelligenz-im-journalismus-denken-koennen.2907.de.html?dram:article_id=433304 ;
https://www.sueddeutsche.de/medien/ki-journalismus-fehler-1.4539688

23. WO FINDET MAN HEUTE NOCH KI IN DEN
MEDIEN UND DER MEDIENPRODUKTION?
• Netflix versucht auf Basis individueller Kundenbewertungen zukünftige
Gesamtbewertungen vorherzusagen (neben den personalisierten Videoempfehlungen via
MESON). Heute sollen 75 % der Nutzeraktivitäten durch KI-Empfehlungen gesteuert sein.
• Spotify generiert individualisierte Playlists auf Basis von KI-Auswertungen.
• Fox News setzt KI ein um Produktions- und Sendekosten zu optimieren (in Kooperation mit
IBM / Watson).
• TikTok (ByteDance) lässt die Reihenfolge der Videos ausschließlich durch KI generieren.
• 21st Century Fox lässt KI (Tensor Flow, Google) vor Produktionsstart (Greenlight Prozess)
die Erfolgswahrscheinlichkeiten berechnen.
http://web.stanford.edu/~gentzkow/research/ai_and_media.pdf; https://www.advendio.com/5-leaders-media-industry-utilizing-artificial-intelligence; https://medium.com/id-in-the-
iot/artificial-intelligence-is-completely-reinventing-media-and-marketing-d724c150ece3; https://venturebeat.com/2019/04/12/disneys-ai-generates-storyboard-animations-from-

24. WO FINDET MAN HEUTE NOCH KI IN DEN
MEDIEN UND DER MEDIENPRODUKTION?
• Disney setzt KI bei der Erstellung von Prototypen für Storyboard-
Animationen ein.
• Für die Kinotrailer-Produktion wird KI eingesetzt, um die Akkuranz der
Szenen zu erhöhen.
• KI wird zum Upscaling von Medienangeboten (Film, Games etc.) eingesetzt.
• KI wird seitens der Streamingdienste zur Abfrage von Bandbreiten
eingesetzt (optimiertes Bildangebot).
• Mit Endel (Warner Music) “produziert“ eine KI Hintergrund Klangmusik.
http://web.stanford.edu/~gentzkow/research/ai_and_media.pdf; https://www.advendio.com/5-leaders-media-industry-utilizing-artificial-intelligence; https://medium.com/id-in-the-iot/artificial-
intelligence-is-completely-reinventing-media-and-marketing-d724c150ece3; https://venturebeat.com/2019/04/12/disneys-ai-generates-storyboard-animations-from-screenplays/;

25. KI-BASIERTE MONETARISIERUNG VON MEDIEN
• Traditionell war die Monetarisierung der Medien entweder von Werbung oder Abonnements
abhängig.
• KI kann bei der Ermittlung nicht aktiver Abo-Kunden helfen, indem sie die Erkennung von
Anomalien nutzt und es den Unternehmen so ermöglicht, verbesserte Optionen zum
Beibehalten von Abonnements zu schaffen.
• KI kann bei der Preisermittlung von Inhalten in Echtzeit durch Analysen eingesetzt werden.
• Unternehmen mit einer großen Menge an Alt-Inhalten können die KI nutzen, um den Wert der
Inhalte mit Hilfe von Wertextraktionsverfahren zu ermitteln.
• KI kann auch die Einfügung relevanter Werbung in Medien ermöglichen, basierend auf der
Ko-Relation zu Medien. Dies schafft bessere Chancen für Anzeigen-Klicks und generiert damit
mehr Umsatz.
https://www.nagarro.com/de/blog/artificial-intelligence-ai-game-changer-media-publishing

26. AGENDA
• KI – Was ist das eigentlich?
• Medienmärkte in Transition 2020
• KI und Medien – eine komplexe Beziehung
• Fallbeispiele KI und Games
• Fazit und Ausblick aus politischer Sicht

27. „DAS ERSTE MAL“
BEGEGNUNG MIT KI FÜR
GAMES AUS
DEUTSCHLAND
• Far Cry
(Cevat Yerli; Coburg, heute
Frankfurt; Crytek 2004)
• Xaitment
(Dr. Andreas Gerber;
Quierschied; Gründung 2004;
DFKI-Spin Off)
• Artificial Technology
(Frank Gwosdz; München,
Gründung 2005)

28. GAMES UND KI:
EINE (HISTORISCHE) ANNÄHERUNG
• Neuronale Netzwerke in Creatures (1996)
• Ausgereiftes Sensorensystem in Thief (1998)
• Verhaltensbasierte KI in Blade Runner (1997)
• Erweitertes Gegnerverhalten in Half-Life (1998)
• Maschinenlernen in Black & White (2000)
• Glaubwürdiges Agentenverhalten in Sims (2000)
• Lernende Fahrassistenz in Forza (2005)
• …

29. KI IN GAMES –
ALLES NUR ILLUSION?
• "Das bekannteste Einsatzgebiet für KI liegt in der Kontrolle deiner Freunde und Feinde, ob es
dabei um kleine Monster geht oder um ganze Fraktionen in Strategiespielen. Aber viele KI-
Techniken werden auch anderswo eingesetzt - in Spielen, die mit prozeduraler Generierung
Inhalte erstellen wie etwa Spelunkys Level-Generator.“
• "Mit ein paar cleveren Tricks können wir KI klüger wirken lassen. Wenn beispielsweise Feinde
in Spielen 'Nachladen!' brüllen oder 'In Deckung!', dann glauben viele Spieler automatisch,
ihre Gegner seien intelligenter.“
• "Es gibt diesen Irrglauben, dass bessere KI automatisch auch klügere KI sei. Dass bessere KI
auch einfach besser in einem Spiel ist. Aber niemand will Destiny spielen und immer nur
sterben, weil der Gegner besser ist, oder? Bessere KI wird genauso für dümmere wie für
klügere Charaktere benötigt. Vor allem kann man Figuren damit glaubwürdig machen - so
dass man sie austricksen, einschüchtern, überraschen oder ärgern kann."
https://www.zeit.de/digital/games/2017-12/kuenstliche-intelligenz-games-hello-neighbor-echo/komplettansicht; https://www.tecchannel.de/a/warum-kuenstliche-intelligenz-ki-in-spielen-
stagniert,1744817; https://www.mdr.de/wissen/mensch-alltag/starcraft-ii-kuestliche-intelligenz-schlaegt-menschen-100.html; https://t3n.de/news/nach-schach-und-go-besiegt-ki-profi-spieler-bei-
starcraft-1140170/; https://www.golem.de/news/kuenstliche-intelligenz-in-spielen-die-ki-ist-so-intelligent-wie-ihre-entwickler-1412-110758.html

30. OPEN AI SCHLÄGT DOTA2-
CHAMPIONS 5:5
(SAN FRANCISCO - 13. APRIL 2019)
• Open AI wurde von 2016-2019 entwickelt. Zunächst wurde im “1:1”
2017 einer der besten DOTA-2 Spieler geschlagen.
• KI-Systeme erlernen über Iterationen Regeln von Computer- und
Videospielen – hier wurden 10.000 Jahre Spiele der KI gegen sich
selbst als Trainingsdaten herangezogen.
• Die KI-Systeme lernen dabei mit dem einzigen Ziel einen High-Score zu
erlangen bzw. auf jeden Fall zu gewinnen (Optimierungsstrategie)
• Für das 5:5-Spiel:
• Reduktion auf die Auswahl der Helden in DOTA 2 von 112 auf 17
• KI-simulierte Spieler durften sich nicht absprechen
• Die Geschwindigkeit wurde zugunsten der Menschen verlangsamt
• „Open AI verwendet sich selbst optimierende Algorithmen auf Basis
neuronaler Netze. Nach Angaben der Betreiber hat sich die KI in den
vergangenen zehn Monaten mit Trainingspartien auf das Duell mit OG
vorbereitet, für die ein menschlicher Spieler rund 45.000 Jahre benötigen
würde.“ (Golem.de)

31. DEEPMIND KANN „ATARI“
• Methode: Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
• 57 Atari 2600 Spiele als Benchmark für maschinelles Lernen.
• Nichtlineare Spiele haben beim Training deutlich länger gedauert (z.
B. Pitfall)
• Als Information dient der KI lediglich ein Stream des Bildschirms
(inklusive Punktestand).
• Die Komplexität steigt durch Nichtlinearität massiv an.
• … etwas locker formuliert: Deepmind hat den schwarzen Gürtel im
Gaming erreicht.
Atari 2600 System Spiele (1970er)

32. WOHIN GEHT DIE REISE?
(WENN DIE KI SPIELE „NEU“ ENTWICKELT)
• An artificial intelligence network has designed new levels for the original
Doom video game.
• The AI was "trained" to make new levels by showing it human-designed
ones for the popular first-person shooter.
• Two neural networks - one known as the generator and one as the
discriminator - were pitted against each other, with the first attempting to
trick the second.
• The researchers used data from 1,000 levels created by the wider
gaming community, which had been chosen from a larger selection of
9,000, in order to teach the AI.
• They generated a set of images from each level to show the AI the
walkable area, walls, floor height, objects and room segmentation. They
also fed it information that described the level, including size, length of
the perimeter and number of rooms.
• It took 36,000 iterations for the networks to generate something
playable.
Doom (1993; idSoftware USA)

33. … UND DANN WAR DA NOCH
ALPHASTAR & STARCRAFT II
• AlphaStar wurde mit Reinforcement Learning trainiert
(schlägt 99,8 % aller Spieler*innen), weine
Vorgängerversion mit Supervised Learning (schlägt 84%
aller Spieler*innen)
• Training zunächst mit anonymisierten echten
Spiel(er)daten. Danach Training von mehreren KI-
Systemen immer wieder gegeneinander.
• Die aktuelle Version von Alpha-Star wurde in ihren
Fähigkeiten limitiert (keine Sicht auf das ganze Feld,
gedrosselte Geschwindigkeit, nur die Zuganzahl, die auch
ein Mensch in einem Zeitabschnitt machen würde).
• Kombination aus Re-Inforcement, Multi-Agent- und
Imitation Learning. »Sie (die KI) zeigt, dass hybride KI-
Systeme – Systeme, die verschiedene KI-Techniken wie
beispielsweise symbolische Suche, verstärkendes Lernen und
tiefes Lernen in einem einzelnen System verbinden –
komplexe Echtzeitstrategiespiele meistern können. Vielleicht
nicht alle, aber zumindest StarCraft 2.« (Kristian Kersting
2019)

34. AGENDA
• KI – Was ist das eigentlich?
• Medienmärkte in Transition 2020
• KI und Medien – eine komplexe Beziehung
• Fallbeispiele KI und Games
• Fazit und Ausblick aus politischer Sicht