InterRed ContentAgents: SmartAI & Computer Aided Writing

Bei der Erstellung eines Textes sind Editieroptionen wie "Copy & Paste", Formatierung und eine Rechtschreibprüfung heute selbstverständlich. KI-Systeme wie ChatGPT, GPT-3, GPT-4, GPT-Turbo von OpenAI oder Claude von Anthropic versprechen eine deutlich weitergehende Unterstützung bei der Texterstellung. Und auch bei der Transkription von Videos und Audio-Aufnahmen wie Podcasts oder der Verschlagwortung oder Generierung von Bildern (DALL-E, Midjourney, Stable Difussion etc.) sind große Fortschritte erzielt worden.

Was die Verfahren der neuen generativen KIs, basierend auf sogenannten LLMs ("Large Language Model"), gemein haben, ist eine immanente Unvorhersagbarkeit der Ergebnisse. Problematisch ist das vor allem, weil auch nicht vorhersagbar ist, ob das Ergebnis korrekt ist.

GPT steht für "Generative Pretrained Transformer". Ein GPT wie ChatGPT basiert auf einem relativ einfachen Prinzip: es kann aufgrund von unzähligen gelernten Texten und Satzmustern für einen gegebenen Text das wahrscheinlichste "nächste Wort" erzeugen. Danach verwendet es wiederum den gegebenen Text und das erste erzeugte Wort, um das nächste Wort zu generieren. Und so weiter.

Auf diese Weise ist ein GPT in der Lage, auf eine gegebene Frage einen Text zu erzeugen, der mit hoher Wahrscheinlichkeit eine passende Antwort darstellt. Oder zu einem Text, dem der Satz "Kürze diesen Text" hinzugefügt wird, eine gekürzte Fassung eben dieses Textes zu erzeugen.

Ein GPT ist - wie alles in der Welt der Computer - eigentlich deterministisch. Daher würde die Antwort auf eine bestimmte Frage immer gleich lauten; sogar wörtlich. Warum ist ChatGPT dann nicht deterministisch? Wie beschrieben erzeugt ein GPT immer das "nächste Wort" mit der höchsten Wahrscheinlichkeit. Da es viele Worte gibt, die sehr nahe an dieser höchsten Wahrscheinlichkeit liegen, nutzt man dies aus, um "Kreativität" in das Verhalten von GPT einzubringen. Dazu wird zufällig eines der Worte mit der höchsten Wahrscheinlichkeit gewählt. Zunächst macht das wenig Unterschied, aber da diese kleine Brise Zufall auch bei jedem weiterem generierten Wort hinzugefügt wird, resultieren bereits bei einem Satz mit nur 10 Worten und der Annahme, dass für jedes Wort zehn Optionen zur Wahl stehen, bereits "10¹⁰", also eine Milliarde, Varianten. Auf diese Weise kann ein GPT unzählige Texte zu einem Thema erzeugen.

Lässt man ein GPT auf Basis eines gegebenen Textes und wenig "Anweisung" arbeiten, sind die Ergebnisse in der Regel gut. Je geringer die Basis in der Menge der gelernten Dokumente für den zu erzeugenden Text, desto unzuverlässiger ist das Ergebnis. Besonders problematisch ist dabei ist, dass ein GPT nur dann eine Quelle für einen erzeugten Text angeben kann, wenn dieser auf einem oder mehreren spezifischen Doumenten erzeugt wurde. Warum ist das so?

Ein GPT hat alle Informationen und seine Fähigkeit Text zu generieren auf Basis einer unglaublich großen Menge an Texten gelernt. Erzeugter Text basiert daher nie auf einer Quelle. Lediglich, wenn man ein GPT anweist einen oder mehrere Texte als Basis für einen zu erzeugenden Text, eine Recherche o.ä. zu verwenden, kann ein direkter Bezug hergestellt werden.

Sonst beruhen die Ergebnisse auf allen Texten, auf denen das GPT trainiert wurde.

Das kann man sich ähnlich wie bei uns Menschen vorstellen. Wir wären auch nicht in der Lage, die Quellen für alle unsere Aussagen anzuführen. Und das liegt nicht nur daran, dass unser Gedächtnis begrenzt ist, sondern daran, dass auch wir eine Aussage auf viele Quellen stützen, die wir im Laufe des Lebens zur Kenntnis genommen haben. Dabei verstärken sich identische Informationen und Widersprüche schwächen einander ab.

×

Die InterRed ContentAgents basieren auf modernster KI-Technologie. Ein Alleinstellungsmerkmal ist die Zuverlässigkeit der eingesetzten Verfahren. Die KI der ContentAgents beachtet immer die gesetzten Grenzen und Regeln. GPT-Technologie kommt nur in Form selbst-korrigierender GPT zum Einsatz. Und erzeugte Texte enthalten grundsätzlich die Beziehung zu den zugrunde liegenden Quellen.

Ein selbstkorrigierendes GPT überwacht eigenständig die Einhaltung vorgegebener Regeln – sowohl inhaltlich als auch formal. Wird es beispielsweise aufgefordert, drei zentrale Eigenschaften selbstkorrigierender Sprachmodelle zu benennen, und zwar jeweils in einem einzigen Stichwort, dann hält es sich präzise an diese Vorgabe: Es nennt exakt drei Begriffe, jeder auf ein Wort beschränkt, ohne zusätzliche Erklärungen oder Ausschweifungen.Darüber hinaus gibt es zu jedem einzelnen Stichwort die zugrundeliegende Quelle an – etwa ein wissenschaftliches Paper, ein technisches Dokument oder eine dokumentierte Nutzungsempfehlung –, um die Herkunft und Nachvollziehbarkeit der Begriffe transparent zu machen.

Wir nennen unsere KI, die sich an Regeln und Grenzen hält und bei generierten Inhalten die zugrunde liegenden Quellen dokumentiert, "SmartAI".

Mit den ContentAgents lässt sich KI für jegliche Form des Computer Aided Writing ohne Unsicherheit nutzen. Dank SmartAI entfällt die teilweise aufwändige Prüfung des Ergebnisses der KI, die sonst oft die gewonnene Zeit wieder auffrisst.

Als Grundlage Ihrer Arbeit analysieren die ContentAgents automatisch alle Inhalte des InterRed ContentHub. Beliebige weitere Quellen lassen sich hinzufügen. Die Analyse erfolgt auf Basis der vordefinierten Quellen vollständig autonom.

Dabei erkennen die InterRed ContentAgents die Themen anhand der Zusammenhänge in den einzelnen Texten. Sie lernen eigenständig, beispielsweise Themen rund um eine (Park-)Bank von Themen rund um Geldinstitute (Bank) zu unterscheiden und mit anderen, passenden Inhalten zu vernetzen. So würden sie beispielsweise Artikel rund um die Geldwirtschaft dem Thema "Bank" (als dem Geldinstitut) zuordnen, aber nie dem Thema "Bank" (als Parkbank).

Erreicht wird das durch sogenannte "Embeddings". Damit können Worte und Dokumente in mathematische Objekte (Vektoren) transformiert werden. Und damit kann man dann beispielsweise die semantische Distanz messen oder das semantisch am wenigsten entfernte Wort zu einem anderen ermitteln.

Die InterRed ContentAgents erkennen darüber hinaus Personen und Orte und stellen weitere Informationen zu diesen bereit. Sie können auch kontextuell Synonyme einordnen und assoziieren, also mit "Sommer" Worte wie "Sonne" oder "Wärme" in Verbindung bringen.

Dadurch, dass sie selbständig lernen, sich ständig nachjustieren und neue Themen automatisch aufgreifen und einbeziehen, sind sie manuellen, hierarchischen Ordnungssystemen wie "Tagging", Ontologien, Kategorisierungen oder Keyword-Verzeichnissen deutlich überlegen. In der täglichen Praxis stellt man schnell fest, dass die KI deutlich bessere Ergebnisse liefert als - teilweise mit hohem Aufwand - manuell gepflegte und aktualisierte Ordnungssysteme.

Die InterRed ContentAgents machen KI in allen Bereichen des redaktionellen Alltags nutzbar.

Alle Prozesse zum Erstellen eines Print-Produktes lassen sich mit der SmartPaper-Technologie automatisieren. Von der Selektion der geeigneten Inhalte, dem Wählen passender Bilder und Bildausschnitte über das automatisierte Layout bis zum Kürzen von Text. So lässt sich eine komplette Ausgabe innerhalb weniger Minuten automatisch erstellen. Und dank der SmartAI, die sich strikt an Vorgaben hält, bleibt das Gesicht des Produktes erhalten und das Ergebnis muss nicht aufwändig kontrolliert werden. InterRed SmartPaper nutzt unter anderem die künstliche Intelligenz der InterRed ContentAgents und damit der InterRed SmartAI-Technologien für Automatisierungen.

Ob im redaktionellen Alltag oder am Touchpoint für die Zielgruppe. Die ContentAgents bieten ein leistungsfähiges Recommender System, das inhaltlich passende Texte und Bilder empfehlen kann. So lassen sich die Vorschläge für zu verlinkende Texte oder passende Bilder einfach per Drag and Drop in einen Text integrieren. Und auf Knopfdruck kann die KI SEO-optimierte Verlinkungen erzeugen, die auf jederzeit aktuellen SEO-Daten basieren. Im Mobile und Web können die optimalen Teaser ausgespielt werden. Sie geben das Ziel vor. Ob Reichweite, Lesedauer, Paywall-Conversion oder Produkt-Kauf, die ContentAgents unterstützen bei der Umsetzung der jeweiligen Strategie.

Statt Texte mühsam zu selektieren und im Laufe der Zeit ständig den neuen Gegebenheiten anzupassen, definiert man mit den SmartCollections mit KI-Hilfe sehr einfach eine Gruppe von Texten. Die können dann beliebig genutzt werden. Beispielsweise für Teaser, einen Newsletter oder einen Teil eines Print-Produktes. Sobald neue Texte entstehen, die in die Definition der SmartCollection fallen, wird die Verwendung - gleich wo - automatisch aktualisiert. Aufgrund dieser Eigenschaft eignen sich die SmartCollections auch als "Content-Radar". Man kann sich von der KI automatisch über neue Texte informieren lassen. Per E-Mail oder Nachricht beispielsweise in Microsoft Teams.

Durch die Integration der ContentAgents in den InterRed FlowEditor wird KI ohne Umstand nutzbar. So lassen sich Überschriften, Zwischenüberschriften, Aufzählungslisten, Vortexte, Teasertexte, Zusammenfassungen und Social-Posts (Twitter-Tweets etc.) auf Knopfdruck während des Schreibens im Editor erzeugen. Und das dank SmartAI immer zuverlässig nach den eigenen Vorgaben.