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Im Format „NACHGEFRAGT“ kommen APA-Science-Partner in Ad-Hoc-Umfragen zu aktuellen Themen zu Wort.

Nachlese zum ersten APA-Science-Circle am 4. November 2025 im APA-Pressezentrum

Wie KI die (Wissenschafts-)Kommunikation verändert

Wo und wie einsetzen? Autonom entscheiden lassen, kennzeichnen oder ganz darauf verzichten? Die Fragestellungen rund um Künstliche Intelligenz (KI) sind vielfältig. Journalismus und Wissenschaftskommunikation stehen hier vor durchaus ähnlichen Herausforderungen, erklärten Expertinnen und Experten beim ersten „APA-Science-Circle“ in Wien. Sie gaben Einblick in aktuelle Entwicklungen, Forschungsergebnisse und praxisorientierte Empfehlungen, betonten aber gleichzeitig: „Wo die Reise letztendlich hinführt, ist noch schwer einzuschätzen.“

„Die Automatisierung der Kommunikation schreitet schnell voran. Das passiert, ob wir wollen oder nicht. Man muss sich damit in der Berichterstattung, wie auch in der Wissenschaft beschäftigen“, sagte Wiebke Loosen, Senior Researcher am Leibniz-Institut für Medienforschung und Professorin an der Universität Hamburg. In beiden Sektoren werde der Wandel von der „harten“ Automatisierung – ursprünglich vor allem ein Industrie-Thema – zur „weichen“ Automatisierung der Kommunikation für große Veränderungen sorgen.

KI sei aus vielen Perspektiven betrachtet relevant für die beiden Bereiche: „Es ist eine Technologie, die die Umwelt verändert, in der Journalismus und Wissenschaft stattfinden, ist sowohl Berichterstattungs- als auch Forschungsgegenstand und ein Werkzeug, das im Beruf eingesetzt wird“, so die Kommunikationsforscherin, der bereits angeboten wurde, ihre Publikationen von KI in einen teilbaren Comic verwandeln zu lassen: „Da schwankt man zwischen fasziniert und oh Gott, oh Gott.“

Imitation durch ChatGPT und Co. sehr einfach

In der Wissenschaft wie im Journalismus würden die Publikationen einem bestimmten Format folgen, was es Anwendungen wie ChatGPT erleichtere, diese sehr gut zu imitieren. Inzwischen komme es bereits zu einer Form der Aneignung journalistischer Darstellungsformen, wenn KI-Modelle beispielsweise Podcasts aus Texten erzeugen. In der Wissenschaft stünden junge Doktorandinnen und Doktoranden unter hohem KI-Qualifizierungsdruck. Die Organisationen würden hier hinterherhinken, was zu einem gewissen Wildwuchs führe.

Einerseits müsse man schnell sein, um mitreden und forschen zu können, andererseits brauche es jemand, der sich mit der Methodik auseinandersetze. Man könne bei einer derart rasanten Entwicklung nicht warten, bis alles konkret geregelt sei, so die Co-Sprecherin der von DFG und FWF geförderten Forschungsgruppe „Kommunikative AI” (ComAI). Laut einer heuer publizierten „Eurobarometer“-Umfrage sei das Vertrauen in Forschung, die unter Zuhilfenahme von KI entstanden ist, durchaus hoch. In Österreich gebe es allerdings mit 15 Prozent den höchsten Wert bei „völligem Misstrauen“.

Inhalte kennzeichnen oder nicht

Vertrauen spielt naturgemäß auch bei journalistischen Inhalten eine große Rolle. Immer wieder diskutiert wird dabei über die Kennzeichnung eines KI-Einsatzes. Hier gebe es aber ein paradoxes Nutzerverhalten: Den Menschen sei wichtig, dass gekennzeichnet wird. Ist das der Fall, reagieren sie ablehnend, stellte Katharina Schell, stellvertretende Chefredakteurin und verantwortlich für digitale Innovation im Newsroom der Austria Presse Agentur, fest. Problematisch seien jedenfalls simple Labels wie „Made with AI“, da sie keine echte Information enthalten würden, wie KI im Journalismus eingesetzt wird.

Um zu entscheiden, was man transparent macht, müsse zuerst abgeklärt werden, wie und wozu KI genutzt wird – als Recherchewerkzeug, zur Erstellung von Inhalten oder nur zur Rechtschreibprüfung. Ein wichtiger Gradmesser sei die Autonomie der Systeme. „Wer trifft welche Entscheidungen, bei wem liegt die Autorenschaft – hier gibt es viele Faktoren“, verwies Schell auf die Möglichkeit zur Klassifizierung des „Hybriditätsgrades“ des jeweiligen journalistischen Anwendungsfalls. Dies könne bei der Entscheidung für oder gegen eine Kennzeichnung helfen.

Die neue Fähigkeit von Google, Antworten statt Links auszuspucken, bezeichnete die Expertin als „die nächste Stufe der Disruptionsspirale.“ Künftig würden die Nutzerinnen und Nutzer stärker direkt die KI fragen. Bereits jetzt komme generative KI in manchen Ländern häufiger zum Sammeln von Informationen zum Einsatz als zur Produktion von eigenen Inhalten. Hier sei die Frage, inwieweit das journalistische Geschichtenerzählen durch Dialoge mit der KI abgelöst werde, so Schell, die dem Argument, dass Chatbots zur Demokratisierung von KI beitragen würden, wenig abgewinnen kann.

„Deepfakes“ als Schattenseite

Dass KI-generierte Inhalte auch ihre Schattenseiten haben, zeigte Florian Schmidt, Leiter des APA-Faktencheck-Teams. Sogenannte „Deepfakes“, also durch KI erzeugte oder manipulierte Bild-, Ton- oder Videoinhalte, gebe es zwar bereits seit vielen Jahren. Bisher seien eine starke Zunahme und große Auswirkungen aufgrund hoher Zugangsschwellen aber ausgeblieben. „Neue Modelle erleichtern das jetzt deutlich“, sagte Schmidt, der künftig eine massive „Welle“ an „Deepfakes“ erwartet. Gleichzeitig zeige sich auch hier, dass Schatten und Licht nahe beieinander liegen. Bei Faktenchecks würden KI-Tools sehr gute Dienste leisten.

Als eine große Herausforderung für die Wissenschaftskommunikation sieht die Community vor allem auch die Frage, wie sich sicherstellen lässt, dass Large Language Models (LLMs) wie „Google Gemini“ und Co. die Leistungen von Forschungsinstitutionen und -Förderern überhaupt und dann auch korrekt darstellen. Die Sichtbarkeit hier zu „optimieren“, sei angesichts der schwindenden Relevanz von Suchmaschinenoptimierung (SEO) und institutionellen Websites als Informationsquellen von großer Bedeutung, wie in großer Runde als ein Aspekt diskutiert wurde. In diesem Zusammenhang stelle sich auch die Frage nach der Autorenschaft von von der KI wiedergegebenen Informationen – für die Wissenschaftskommunikation wie auch für die Medien gleichermaßen.