La Nación, die 150 Jahre alte Zeitung, die Pionierarbeit im Bereich der KI leistet

Beeindruckender Start

Die KI-Experimente von La Nación begannen mit einer Untersuchung zu erneuerbaren Energien in Argentinien. 2016 startete der damalige argentinische Präsident Mauricio Macri ein Programm zur Entwicklung sauberer Energiequellen des Landes, das weitgehend auf gesellschaftliche Investitionen und internationale Zusammenarbeit setzte.

Inspiriert von einer Initiative zur Kartierung aller Solarmodule in den USA schlug Florencia Coelho, eine führende Kommunikationsspezialistin bei La Nación, ein Projekt vor, um den Fortschritt des Programms vier Jahre nach dessen Start zu kartieren.

Das Datenteam von La Nación startete das Projekt in Zusammenarbeit mit Mathias Felipe, einem Gastpartner der Universität Navarra in Spanien. Das Team nutzte maschinelles Lernen (ML) und Computer Vision und arbeitete mit einem externen Labor zusammen, das auf Geodatenanalyse und KI spezialisiert ist.

Die Nachrichtenredaktion von La Nación leistet Pionierarbeit beim Lernen und der Anwendung von KI in der Nachrichtenproduktion. Foto: La Nación

Der Algorithmus von La Nación wurde darauf trainiert, die Umrisse von Solarparks in Argentinien zu erkennen. Computervision trainiert Computer, Bilder zu analysieren und zu verstehen. 10.999 Bilder wurden zum Trainieren des Algorithmus verwendet, bevor insgesamt 7 Millionen Bilder verarbeitet und 2.780.400 Quadratkilometer Land analysiert wurden. Das Ergebnis ist diese datenreiche Serie, die zeigt, wie Argentiniens damaliges Programm für saubere Energie seine gesetzten Ziele nicht erreichte.

Seien Sie geduldig und kooperativ

Tatsächlich stand das KI-Projekt von La Nación vor zahlreichen Herausforderungen. Der Zugang zu Satellitenbildern war teuer. Solarparks ähnelten stark landwirtschaftlichen Betrieben. 2019 gab es nicht genügend Bilder von Solarparks in Argentinien, um das KI-Modell zu trainieren, sodass Bilder aus Chile benötigt wurden.

Coelho erläuterte eine weitere Herausforderung und wie man sie lösen kann: „Die Infrastruktur und die redaktionellen Fähigkeiten von La Nación reichten nicht aus, um dieses Projekt umzusetzen. Wir verfügten nicht über die nötige Hardware oder Rechenleistung, deshalb haben wir zusammengearbeitet.“

Durch diese erste Zusammenarbeit lernte das Datenteam von La Nación die Vorteile der Zusammenarbeit kennen. Es erkannte aber auch, dass mangelndes Verständnis der KI-Technologie dazu führen könnte, dass die falschen Zielgruppen angesprochen werden. Daher richtete das Team ein KI-Labor mit Journalisten, Datenanalysten und weiteren Experten ein, um La Nación bei der schnelleren Einführung der Technologie zu unterstützen.

Das erste Projekt des Labors war die Analyse der Texte von Trap, einer Hip-Hop-Genre, die Ende der 1990er Jahre im amerikanischen Süden entstand. Sieben Monate dauerte die Analyse. Das Team nutzte maschinelles Lernen, Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Spotify-API und weitere Technologien, um 692 Songs zu verarbeiten und mehr über die Themen, Trends und Botschaften dieses in Argentinien immer beliebter werdenden Genres zu erfahren.

La Nación nutzte verschiedene KI-Technologien, um Satellitenbilder für ein Projekt zur Kartierung von Solarparks in Argentinien zu analysieren. Foto: La Nación

Die von den Journalisten eingesetzte KI hatte jedoch mit einer Reihe sprachlicher Probleme zu kämpfen, darunter das Auftauchen neuer Wörter in Trap-Songs sowie zahlreicher weiterer Genre-Merkmale. Die Tests von La Nación zeigten zudem, dass die KI fast ausschließlich für die englische Sprache entwickelt wurde. „Jedes Modell zur natürlichen Sprachverarbeitung ist auf die englische Sprache ausgelegt“, sagte Bouret. „Es war sehr schwierig für uns, Bibliotheken und Routinen zu finden, die uns bei der Lösung des spanischen Problems helfen würden.“

Eine weitere große Herausforderung für Redaktionen, die KI-Projekte implementieren möchten, ist der Zeitaufwand. „Es gibt Projekte, die fünf bis sieben Monate dauern – das sind Langzeitprojekte. Redaktionen sind sehr schwer zu verstehen, weil sie immer in Eile sind. Man muss Geduld haben“, sagte Bouret und fügte hinzu: „Investigative Journalisten können ein Jahr damit verbringen, Korruption oder ein bestimmtes Ereignis zu untersuchen. Bei uns ist es genauso: Wir sind investigative Journalisten, die sich mit Technologie beschäftigen.“

Daher sagte dieser Experte, dass die Zusammenarbeit – sei es mit externen KI-Experten, Universitäten oder Wissenschaftlern – den Nachrichtenredaktionen helfen werde, den Prozess zu beschleunigen und die Kosten für die Einführung neuer Technologien zu senken.

„Wir müssen alle lernen“

Die Zusammenarbeit zwischen Nachrichtenorganisationen kann auch dazu beitragen, die KI-Einführung voranzutreiben und mehr Ressourcen zu erschließen, wie die Erfahrung von La Nación zeigt. Das KI-Team von La Nación hat an einem Gender-Gap-Tracker gearbeitet, der vom JournalismAI Collab der London School of Economics bereitgestellt wird.

Sie haben die Methode in konkreten Projekten bei La Nación angewendet, beispielsweise um Geschlechtervorurteile im Journalismus besser zu verstehen. Diese Arbeit wird der Wirtschaftsabteilung der Redaktion helfen, zu beurteilen, wie sich das Geschlecht auf die Qualität von Artikeln auswirkt, beispielsweise wie sich von Männern oder Frauen verfasste Artikel auf die Leser auswirken, und andere Aspekte.

Als Erweiterung seines Gender-Tracking-Projekts beteiligte sich La Nación auch an einem Open-Source-KI-Projekt, das Nachrichtenorganisationen weltweit zusammenbringt, um an der Geschlechtserkennung in Gesichtern zu arbeiten. Indem sie dem Trainingsteam rund 50 Porträts von Argentiniern und Lateinamerikanern zur Verfügung stellten, halfen sie dem KI-Modell, vielfältigere Gesichter hinsichtlich Hautfarbe und ethnischer Zugehörigkeit zu erkennen.

Unabhängig davon, ob es sich um eine Zusammenarbeit zwischen Technologieunternehmen oder Redaktionen handelt, ist die Zusammenarbeit bei KI-Projekten für Nachrichtenorganisationen von entscheidender Bedeutung. „KI-Kenntnisse sind schwer zu erlernen, daher ist es besser, voneinander zu lernen, auch von konkurrierenden Publikationen“, rät Coelho.

Abschließend drängte der Experte: „Wir konkurrieren tatsächlich mit Google und Facebook um die Aufmerksamkeit der Leser. Es ist bedauerlich, dass wir ein Jahrzehnt gebraucht haben, um das zu verstehen. Daher muss unser Journalismus den Prozess des Lernens und Teilens intensivieren und gleichzeitig länderübergreifend zusammenarbeiten. Wir alle müssen lernen, denn KI ist zu groß für eine einzelne Person.“

Bui Huy

Quelle: https://www.congluan.vn/la-nacion-to-bao-150-tuoi-tien-phong-ve-ai-post252197.html