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Machines Of Loving Grace / Roboter schreiben bald besser als ihr!

Jürgen Geuter 13.05.2015

Algorithmen sind überall. Jeder hat ständig mit ihnen zu tun, viele fürchten sie, doch die wenigsten verstehen tatsächlich, wie sie funktionieren. In seiner WIRED-Kolumne durchleuchtet Jürgen Geuter die mathematischen Problemlöser, die unsere Welt zu lenken scheinen. Diesmal: Algorithmen, die genauso kreativ sind wie Menschen.

Jürgen Geuter ist Informatiker, Blogger und im Netz vor allem unter dem Pseudonym tante bekannt. Für WIRED Germany schreibt er über die Macht der Algorithmen.

Die zunehmende Automatisierung verdrängt langsam mehr und mehr Menschen aus ihren Jobs. Doch während sich große Teile der arbeitenden Bevölkerung von Maschinen und Automatisierung massiv unter Druck gesetzt fühlen, wähnen sich die, die in der so genannten Kreativwirtschaft arbeiten, oft noch auf der sicheren Seite. Einfache, monotone Handwerksleistung wird sicher immer öfter von Maschinen erbracht, aber die kreativen Tätigkeiten werden niemals durch Maschinen erledigt werden können! Schreiben, malen, komponieren oder auch programmieren werden immer die Domäne von Menschen und ihren schöpferischen Gehirnen bleiben! Soweit zumindest die Annahme.

Kurzer Schwenk. Ich nutze seit längerer Zeit auf meinem Telefon die Anwendung Swiftkey als Tastatur. Neben den üblichen Features, die Eingabe-Apps heute so mitbringen, kann man Swiftkey mit den eigenen Tweets, Facebook-Posts und/oder Emails füttern. Die Software lernt dann genau die Formulierungen, die man selbst am häufigsten nutzt, und schlägt diese beim Tippen vor. Beginne ich einen Satz mit „von hier“ schlägt mir Swiftkey direkt „bis“ und danach „Meppen“ vor. (Bildungseinschub: In Teilen Norddeutschlands bedeutet die Formulierung „von hier bis Meppen“, dass etwas sehr umfangreich ist.)

Menschen spielen die Sprache wie ein perfekt gestimmtes Instrument.

Menschliche Sprache scheint wahnsinnig komplex, chaotisch und vielfältig. Und für einige Autoren und Autorinnen und bestimmte Textarten ist das sicher genau so: Menschen spielen die Sprache wie ein perfekt gestimmtes Instrument. Virtuosen am Wort. Geschichten, Romane, Gedichte oder Artikel, die Sprache auf eine so neue, so ungekannte, so bahnbrechende Art und Weise verwenden, dass die Buchstaben auf der Seite ein Eigenleben entwickeln und die Worte wie Raketen von der Seite starten um im eigenen Bewusstsein ein Feuerwerk abzubrennen.

Im Gegenzug ist ein nicht kleiner Anteil der Sprache, die wir in unserem Alltag verwenden, aus überschaubar vielen, immer gleichen Bausteinen zusammengesetzt. Tippe ich „Herz“ in mein Telefon kann ich „Herzlichen Glückwunsch zum Geburtstag“ automatisch vervollständigen lassen. Fehlt nur noch der Name am Ende: soziale Interaktion als Lückentext. Aber solche vorgegebenen Strukturen beschränken sich keineswegs nur auf Höflichkeitsfloskeln. Denken wir mal an unser digitales Leben. Textstrukturen, in die man nur je nach Bedarf Worte steckt, um mit wenig Worten eine große Menge Information und Kontext zu übertragen? Richtig: Internet-Memes. Feste Textstrukturen, die nur auf den jeweiligen Einsatzzweck angepasst werden müssen, sind nicht nur witzig sondern vereinfachen oft das schnelle Aufnehmen der Information: Der Nachsatz „und alle so yeah“ ordnet das Ereignis oder die Aussage davor mit wenigen Worten als — trotz besonders großer Ankündigung — ziemlich langweilig ein.

Das ist auch einigen Firmen aufgefallen. Automated Insights beispielsweise stellte fest, dass viele PR-Texte, aber auch einige Arten journalistischer Berichte sich auf verhältnismäßig wenige Bausteine reduzieren lassen. So entwickelte das Unternehmen eine Software namens Wordsmith, die vollautomatisch aus Unternehmensberichten oder wenigen Fakten über ein Sportereignis einen Artikel konstruieren kann, der auf den ersten (und vielleicht sogar zweiten) Blick kaum vom Text eines menschlichen Autoren oder einer Autorin zu unterscheiden ist. Automated Insights ist dabei keineswegs allein, sondern nur ein prominentes Beispiel im neuen Feld der automatischen Textgenerierung: Die Firma Narrative Science etwa bietet Produkte an, die aus Daten Geschichten machen, zum Beispiel aus dem eigenen Twitteraccount:

Natürlich fehlt solchen Texten die individuelle Handschrift, die Autoren und Autorinnen ihren Werken mitgeben. Sie sind weitgehend ohne Flair, rein faktenorientierte, standardisierte Berichte. Aber sie entstehen innerhalb weniger Sekunden, ohne Pausen, Müdigkeit, Ideenlosigkeit oder Urlaub. Im „Planet Money“-Podcast wurde genau dieser Vergleichstest gerade durchgeführt: ein für seine Schnelligkeit bekannter Journalist und Wordsmith im direkten Wettkampf. Das Ergebnis: Der Text des Autoren war witziger, menschlicher. Der automatisch erzeugte Text war im Vergleich trockener. Und entstand in Bruchteilen der Zeit, die der Journalist brauchte.

Solche automatisch erzeugten Texte sind die Fast-Food-Ketten-Burger unter den Artikeln. Standardisierte Industrieprodukte, deren Qualität nicht wirklich toll ist, aber ausreichend. Und die eine gleichbleibende, verlässliche Qualität garantieren können, ausgelegt auf Massenkompatibilität und möglichst wenig Irritation.

Automatisch erzeugte Texte sind die Fast-Food-Ketten-Burger unter den Artikeln.

Texte aus dem Algorithmus sind — besonders nachdem man mehrere aus demselben System gesehen hat — noch verhältnismäßig gleichförmig, mit wenig überraschenden Formulierungen und Wendungen. Das macht sie für Sprachenthusiasten in etwa so wertvoll wie die fettige Pommes aus dem Imbiss. Aber es macht sie auch einfacher zu verstehen: keine weitschweifenden Einleitungen oder Ablenkungen sondern eine Liste von Fakten mit ein bisschen Text dazwischen. Aber die Entwicklung wird dort nicht stehenbleiben. Denn wir Lesenden lieben vertraute Strukturen und Formate.

Sicher sind Berichte über Börsenkurse und auch Sportberichte spezielle Fälle: Sie sind charakterisiert durch eine extrem hohe Faktendichte und wenig Drumherum. Prozente, Euro, Tore, Rekorde — hier reichen den Textgeneratoren einfache Vorlagen wie „In der [X]ten Minute schoß [Y] dann das [Z]“, in die nur noch die notwendigen Werte für X, Y und Z eingesetzt werden. Aber auch da hört die Entwicklung nicht auf.

Das gerade wegen seiner hohen Viralität und Durchschlagskraft in sozialen Netzwerken so beliebte, emotional angehauchte, Listicle („Diese 10 Dinge werden dir den Glauben an die Menschheit zurückgeben“) ist in seiner Struktur schon so fest und etabliert, dass es Browserplugins gibt, um es automatisiert zu blocken oder umzuschreiben. Es würde mich wundern, wenn Automated Insights oder andere nicht schon Generatoren für diese Art von Text in ihrem Portfolio haben: mit direktem Feedback zur Kalibrierung des Algorithmus, welche der generierten Texte Erfolg hatten und welche nicht.

Die Standardisierung von Kreativität wurde nicht durch die Digitalisierung erfunden.

Viele andere Textformen lassen sich auf einfache Strukturen reduzieren: Platten- und Filmkritiken sind beispielsweise oft ähnlich holzschnittartig. Und es hört nicht bei Text auf: Der Bremer Pionier für Computerkunst Frieder Nake schrieb beispielsweise schon in den Sechzigerjahren Algorithmen, die bei der Generierung von neuen Bildern den Stil bekannter Künstler nachahmten. Und auch Musik kann man sich schon automatisch zum eigenen Video generieren lassen.

Die Standardisierung von kreativen Produkten wurde keineswegs durch die Digitalisierung erfunden. Schon vorher wurden Börsenberichte, die Zusammenfassung eines Fussballspiels oder Pop-Hits aus Quasi-Baukästen zusammengesetzt — allerdings durch Menschen. Doch immer wenn man zur Effizienzsteigerung Prozesse und Strukturen definiert und standardisiert, bereitet man — ob man es will oder nicht — das Feld für Maschinen und Algorithmen vor. Die Digitalisierung hat die Standardisierung nicht erfunden, die Standards haben aber die Digitalisierung und Automatisierung ermöglicht.

Auch die kreativen Jobs sind nicht mehr vor den Maschinen sicher: Durch die Gleichförmigkeit der Textformen, die effizienteres Schreiben und einfacheres Leseverstehen ermöglichte, steht die Armee der Roboterjournalisten vor den Toren. Und die Roboterdesigner und -komponisten stehen gleich dahinter.

Wie viele Nachrichten, die Maschinen geschrieben haben, habe ich wohl in der letzten Woche gelesen? Würde ich es überhaupt merken? 

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