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Haben Autoren früher Stunde um Stunde Seite für Seite geschrieben, soll eine Künstliche Intelligenz das in Zukunft in wenigen Minuten erledigen (Bild: Adobe Stock / Andrii Zastrozhnov)
Künstliche Intelligenz KI Storytelling

Bestseller-Autor KI: Wenn eine künstliche Intelligenz Geschichten erzählt

Haben Autoren früher Stunde um Stunde Seite für Seite geschrieben, soll eine Künstliche Intelligenz das in Zukunft in wenigen Minuten erledigen. Das Mediatech ella ist in dieser KI-gestützten Texterstellung bereits weit vorangeschritten. LEAD hat mit den Gründern gesprochen.

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ella ist ein Mediatech. Mediatech? Nie gehört. Es handelt sich um eine neue Gattung von Unternehmen, die die Digitalisierung gerade hervorbringt. Nun ja, genau genommen ist diese Gattung gar nicht so neu: Früher hießen Hersteller von Texten einfach Verlag.

Nach einer Vorbereitungszeit von rund eineinhalb Jahren wurde ella letzten Herbst gegründet. Das Geschäftsmodell hat Potenzial: Es geht um nicht weniger als um den Unterhaltungsmarkt – und der ist einige Milliarden schwer. ella wird in zwei Jahren in der Lage sein, jeden digitalen Kanal mit passenden Inhalten zu bedienen. Denn ella generiert Texte. Und Texte sind immer Bausteine für alle möglichen Medienformate - egal ob für einen Film, für ein Buch oder für ein Game. Das erste Segment, in dem ella aktiv ist und auch schon bereits einen Prototyp hat, sind eSerials, also serielle Kurzromane. LEAD hat von Michael Keusgen, CEO und Mitgründer sowie Daniel T. Hoffmann, CDO und Mitgründer von ella, erfahren was sie da vorhaben.

LEAD: Ihr baut also gerade an einer Maschine, die spannende Geschichten erzählen soll. Wie geht das?

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Daniel: Unsere ella-KI produziert bereits anhand weniger Stichworte oder Sätze einen zusammenhängenden Text. An der Wortfolge orientiert sie sich mittels "Machine Learning". Nun sind wir dabei, Spannungsbögen in unsere Geschichten zu integrieren. Denn ohne Spannungsbogen keine spannenden Geschichten. In einem zweiten Step geht es dann um die Steuerbarkeit der Inhalte. Dann können wir festlegen: Der Text soll eine Liebesgeschichte oder ein Krimi werden. Um der KI solche Genres beizubringen, nehmen wir homogene Texte eines Genres und trainieren die KI damit. Unser Ziel für 2021 ist es, leichte Romane mit rund 30 Seiten zu produzieren. Dazu analysieren wir: Was sind gerade die Trends? Was interessiert die Leute? Was möchten die Leute lesen? Und nach den entsprechenden Vorgaben bauen wir dann die passende und für den Konsumenten relevante Geschichte.

Michael: Als zweites haben wir dann auch noch das Thema E-Commerce und nichtfiktionale Produkttexte. Hier geht es um beschreibende und SEO-optimierte Texte, von denen vor allem Shops und Hersteller profitieren können.

LEAD: Trainiert Ihr hierfür eine KI? Oder zwei KIs? Oder vielleicht sogar fünfzig oder hundert KIs – für jedes Genre eine

Daniel: Aktuell haben wir eine KI, die wir trainieren. Aber später wird das natürlich groß. Wir werden später verschiedene KIs nutzen, die in einem Gesamt-Software-System laufen.

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(Bild: Daniel T. Hoffmann und Michael Keusgen)

LEAD: Der Trend geht beim Machine Learning ja dahin, der KI gar nicht mehr so viele Vorgaben zu machen. Was gebt Ihr Eurer KI denn als Parameter vor?

Daniel: So viele Vorgaben machen wir aktuell nicht. Wir geben grobe Inhaltsmuster in Form eines zusammenfassenden Satzes vor. Daraus schreibt uns die KI einen Text. Das erfolgt nach dem Prinzip des "unsupervised Learning", des unüberwachten Lernens, gepaart mit einigen regelbasierten Features. Später sollen diese Sätze wegfallen und es sollen weniger Vorgaben werden. Das einzige, was wir vorgeben, sind dann spezielle Nutzergruppen oder Regionen, für die die Geschichte relevant sein soll. Das heißt, wir werden Rahmenparameter vorgeben wie beispielsweise wo die Geschichte spielen soll oder welche Charaktere in der Geschichte vorkommen sollen.

LEAD: Stichwort Charaktere: Wie wird eine KI Charaktere entwickeln und ausschmücken?

Daniel: Eine Untereinheit unserer KI befasst sich jetzt schon mit dem Thema Charaktere. Dazu haben wir im Vorfeld verschiedene Rollen analysiert. Über die Abstraktion entwickelt die KI dann eigene Charaktere.

LEAD: Wie wollt Ihr denn sicherstellen, dass die Charaktere auch immer anders sind? Denn es wäre ja unschön, wenn in jedem 7. Buch dieselben Persönlichkeiten auftreten würden, oder?

Michael: Um das zu verhindern, verwenden wir einen sehr großen Datensatz an unterschiedlichen Charakteren. Und dann wird es genauso wie bei der Geschichtengenerierung auch sein. Bei zehn Geschichten kommt ja aufgrund der unterschiedlichen Vorgaben immer eine andere Geschichte heraus. Und genauso funktioniert das auch bei den Charakteren. Stützen werden wir das mit der Wissensbasis über die Inhalte.

Daniel: Dazu schreiben wir natürlich noch Regeln hinein wie „keine Wiederholungen“, „keine Dopplung“ und „keine Gleichung“. Wir werden ab diesem Zeitpunkt dann einen hybriden Ansatz in der KI nutzen. Also eine Mischung aus unüberwachtem und überwachtem Lernen.

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LEAD: Wenn der Mensch einen Charakter erfindet, macht er das mit Hilfe seiner Fantasie. Eine KI hat jedoch keine Fantasie. Wie macht das also die KI?

Daniel: Das ist im Prinzip Wahrscheinlichkeitsrechnung und Mathematik. Letzten Endes liegen die Mustererkennung und die Erkennung von Beziehungen zwischen einzelnen Bausteinen dahinter.

Michael: Während der Mensch überraschenderweise immer mal wieder in eine emotionale Falle tappt, kennt der Rechner keine Emotionen und auch keine Überraschungen. Aber er weiß, was eine Überraschung ist. Er merkt sich also den Kontext einer emotionalen Begebenheit und wendet sie punktgenau an.

LEAD: Heißt das nicht letzten Endes, dass ich der KI Gefühle beschreibend beibringen muss

Daniel: Ja, das kann man mit Beschreibungen machen. Wir setzen aber mehr auf freies unüberwachtes Lernen. Wir geben der KI nicht vor, was eine Emotion ist. Sondern die KI lernt das aus bestehenden Textdokumenten. Das heißt, die KI lernt, welche Inhalte auf welchen Inhalt folgen müssen.

LEAD: Kann die KI auch aus ironischen Texten lernen?

Michael: Gute Frage. Nach dem aktuellen Forschungsstand kann das Machine Learning nicht. Schon Menschen tun sich ja schwer Ironie und Satire eindeutig zu erkennen.

Daniel: Das können wir so gar nicht beantworten und in unserer ella-KI können wir das aktuell auch nicht berücksichtigen. Theoretisch ja, mit der entsprechenden Datenbasis. Praktisch müsste man das aber ausprobieren. Aktuell agieren wir in diesem Bereich jedoch noch nicht. Und bislang haben wir auch noch keine ironischen Texte eingelesen.

LEAD: Als seinerzeit das Privatfernsehen in Deutschland eingeführt wurde, hat das bis zu einem gewissen Grad zu einer Art Vereinfachung der Geschichten geführt, denn die Geschichten mussten ja den Geschmack der Masse bedienen. Stichwort "Dschungelcamp" oder "Bauer sucht Frau". Besteht die Gefahr, dass das Niveau der KI-Geschichten deutlich flacher wird?

Michael: Die Frage ist doch, ob dieser Wunsch nach Einfachheit nicht generell schon in den Menschen schlummert. Denkt doch nur an das Theater im 19. Jahrhundert. Da ging es um Unterhaltung und nicht unbedingt um tiefergehende intellektuelle Betrachtungen.

Daniel: Wir sind davon überzeugt, dass beides koexistieren kann. Das heißt, der größere Teil der Bevölkerung ist nachweislich mit leichter Unterhaltung zufrieden. Und nur ein sehr kleiner Teil ist an einer intellektuelleren, hintersinnigeren und vielschichtigeren Unterhaltung interessiert.

Michael: Ich glaube, es wird beides geben. Es wird auch Abstufungen dazwischen geben. Und es hat auch immer alles schon gegeben. Das Privatfernsehen hat im Grunde genommen dieses „Alles“ auf das Genre Fernsehen übertragen. Und wenn wir ganz ehrlich sind, hat es die seichte Unterhaltung auch immer schon im öffentlich-rechtlichen Fernsehen gegeben. Nur beim Thema Information unterscheidet sich das dann ein wenig. Denn das Privatfernsehen interpretiert Nachrichten bisweilen ebenfalls als Unterhaltung. Insofern muss man zwischen Nachrichten und Unterhaltungssendungen differenzieren.

LEAD: Es könnte leichte Unterhaltung geben, sehr leichte Unterhaltung und anspruchsvolle Unterhaltung. Könnt Ihr Euch vorstellen, dass solche Kategorisierungen eines Tages relevant sind?

Michael: Das ist sicherlich machbar. Aber wir folgen ja kommerziellen Interessen. Und es ist auch eine Frage der Lernkurve. Wir schauen uns aktuell leichte Unterhaltung an. Wir setzen auf wenige Protagonisten. Und wir nehmen eine Vereinfachung der Handlungsstränge in Kauf. Und dann schauen wir die Machbarkeit an. Sicher wird es uns in den nächsten Jahren gelingen, dass die Geschichten komplexer und vielschichtiger werden. Und dann wird auch die Unterhaltung vielschichtiger.

LEAD: Testet Ihr eigentlich auch die Geschichten verschiedener KIs gegeneinander?

Daniel: Ja, wir testen unsere Geschichten, wenn auch noch nicht in der Öffentlichkeit. Dazu haben wir ein großes Team an externen Qualitätssicherern. Sie analysieren, in welche Richtung es geht und bringen die Erkenntnisse auch wieder zurück zur KI.

Michael: Und wenn die KI eine fertige Geschichte produziert hat, werden auch Lektoren diese Texte anfassen und eventuell auch korrigieren.

LEAD: Wenn wir einmal weg von der Technik gehen und fünf bis zehn Jahre in die Zukunft blicken: Welche neuen Berufsbilder werden sich um solche KIs bilden, die schöne Geschichten und korrekte News schreiben können?

Michael: Es werden sicher eine ganze Reihe von neuen Berufsbildern entstehen, von denen wir heute noch gar nichts wissen. Beim Aufbau von ella haben wir festgestellt, dass sich alleine im Bereich Informatik in den letzten Jahren hochspezialisierte Berufe entwickelt haben.

Daniel: Wir haben für das Projekt beispielsweise Computerlinguisten und Dateningenieure eingestellt. Letztere kennen sich mit großen Datenmengen aus und können sie auch aus mathematischer Sicht betrachten. Weiter beschäftigen wir Datenwissenschaftler, die sich mit dem Thema Daten eher forschend beschäftigen. Welche weiteren Berufsbilder sich daraus in Zukunft entwickeln werden, das muss man sehen.

Michael: Wenn Ihr euch allein den Bereich Marketing anseht, stellt ihr fest: Es hat sich eine ganze Reihe neuer Berufsbilder entwickelt, die mit der Digitalisierung zusammenhängen. Und so muss man sich das auch bei der KI vorstellen. Im Marketing sind beispielsweise neue Berufe entstanden, die nur entstanden sind, weil die KI schneller und komplexer denkt und daher auch schneller und genauer Informationen liefert als der Mensch.

LEAD: Bislang haben wir noch nicht über euer Geschäftsmodell gesprochen. Kann ich bei euch fertige Texte bestellen, aus denen ich dann ein Drehbuch, ein Buch oder ein Hörspiel machen kann und ihr liefert mir in einer Woche die fertige Geschichte?

Michael: Das Geschäftsmodell fußt auf zwei Pfeilern: Zum einen wollen wir Geschichten so produzieren wie wir sie aufgrund unserer Analyse für richtig halten. Diese wollen wir über eigene Plattformen und über Kooperationen auf den entsprechenden Marktplätzen wie beispielsweise Amazon und Google Books verkaufen.

Daniel: Die zweite Säule ist Software-as-a-Service. Wir wollen Partnern Zugriff auf die Software geben, so dass sie diese für ihre eigenen Geschichten nutzen können. Dazu wird es wahrscheinlich eine Web-Oberfläche geben oder eine API-Schnittstelle, über die man in Echtzeit andocken kann. Einsatzgebiete werden Merchandising und Content-Produktion sein.

LEAD: Und was würde so ein Software-Service kosten?

Michael: Bislang haben wir dafür noch keinen Preis. In unserem Businessplan haben wir Kooperationen stehen. Für die Geschichten, die wir über Amazon und Co. vertreiben wollen, haben wir einen Geschichtenpreis von drei bis sechs Euro pro 400-Seiten-Text kalkuliert - für die gesamte Serie. Und natürlich können Verlage unsere Geschichten in Lizenz drucken. Wir selbst werden jedoch keine Bücher drucken und nur digitale Produkte anbieten.

LEAD: Danke für das Gespräch.

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