Ich frage mich wirklich, warum so viele journalistische Beiträge voller Fehler sind in Zeiten, wo man diese durch LLMs zumindest experimentell fact-checken könnte. Man sollte dies nicht auf „Autopilot“ tun, oder gar Artikel generieren lassen, aber die Möglichkeiten einer qualitativen Verbesserung sind großartig.
Während in den USA relativ oft Gründer aus dem Journalismus stammen, flüchten viele erfolgreiche Journalisten in Deutschland irgendwann in Corporate oder Public-PR, also quasi Propaganda für Konzerne oder die öffentliche Hand zu machen. Das mag lukrativer oder sicherer sein, als bei irgendeinem Medienhaus oder Fernsehsender zu bleiben, aber letztlich wäre mehr drin gewesen.
Vor ein paar Monaten habe ich mir den Spaß gemacht, eine vollständig auf LLM basierte „Journalistin“ zu generieren, welche die Münchner Rathaus-Umschau kommentiert. Das ist so eine Art Amtsblatt, dient aber primär der politischen Kommunikation. Es wird über Stadtratsbeschlüsse, Termine, Ehrungen und Anfragen berichtet.
Städtische Unternehmen verbreiten darüber auch ihre PR, egal ob Besucher beim Zoo, Ausbau des Fernwärmenetzes oder Baustellen bei der Tram.
Werktäglich außer Samstag wird gegen Mittag die neueste Ausgabe als PDF und teilweise in HTML bereitgestellt.
Für mein Projekt lade ich mir automatisiert das PDF, führe dann eine Texterkennung durch, da Meldungen städtischer Betriebe oft auch als Bild eingefügt werden, nicht als Text.
Danach sende ich den kompletten Inhalt mit einem längeren Prompt an ein LLM (TNG DeepSeek Chimera), warte auf das Ergebnis und poste das dann auf einem Social Media Kanal.
Da es politische Meldungen sind, erkennt die LLM manchmal nicht die wahren Absichten hinter bestimmten Anfragen, die nur vorgeblich für den Rad- und Fußverkehr sind, aber eigentlich neue Straßen und mehr Autoverkehr fordern. Manchmal ist es auch ungenau, was ich aber geschickt umgehe, dass nur sehr wenig kommentiert werden muss. Es ist Social Media und die Zeichenzahl beschränkt, da fällt es auch nicht immer so auf.
Einzige technische Herausforderungen sind: Nicht fristgerechte Veröffentlichung des PDFs und Überlastung des LLM-Endpunktes (ich verwende ein Gratis-Modell bei OpenRouter, habe schließlich nichts zu verschenken).
Ich wundere mich ehrlich gesagt, dass Medienhäuser und aktivistische Vereine augenscheinlich noch nicht solche Systeme entwickelt haben. Die SZ hat z.B. neulich über eine Woche gebraucht ein Thema zu berichten, nachdem es in der RU stand.
Ich hatte den Code und für noch ein paar andere Tools als Open Source auf GitHub, bis mir die persönlichen aber anonyme Angriffe diverser Mastodon.social-Moderatoren auf den Sack gingen. Warum also Tools liefern für deren Plattform? Technisch gesehen läuft der Code lokal in meinem Proxmox-Cluster, den ich u.a. mit cinc.sh (früher Chef) manage. Seit Monaten habe ich nichts mehr geändert und es läuft einfach. Achja, den Code dafür habe ich mit OpenCode vibe-coded, aber das ist eine andere Geschichte.