Modul: InterRed ContentAgents

SmartAI & Computer Aided Writing

Bei der Erstellung eines Textes sind Editieroptionen wie "Copy & Paste", Formatierung und eine Rechtschreibprüfung heute selbstverständlich.

GPT verändert die Art und Weise, wie wir mit Texten umgehen

Systeme wie ChatGPT, GPT-3, GPT-4 und Aleph Alpha 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 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 GPT-4 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.

Warum sind die Ergebnisse von GPT so unzuverlässig?

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 GPT-4 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.

Warum gibt GPT keine Quellen an?

Lässt man ein GPT auf Basis eines gegebenen Textes und wenig "Anweisung" arbeiten, sind die Ergebnisse in der Regel gut. Je geringer die Basis für zu erzeugenden Text, desto unzuverlässiger ist das Ergebnis. Besonders problematisch dabei ist, dass ein GPT keine Quelle für erzeugten Text angibt. 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, sondern auf allen Texten, die in dem gegebenen Kontext relevant sind. Und zwar relevant in Bezug auf Inhalt und Textaufbau.

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. Da verstärken sich identische Informationen und Widersprüche schwächen einander ab.

SmartAI - zuverlässige künstliche Intelligenz (KI), die Grenzen und Regeln beachtet

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

Ein selbst-korrigierendes GPT prüft die Einhaltung von Regeln, Form und Inhalt. Auf die Aufforderungen drei wichtige Eigenschaften selbst-korrigierender GPT mit jeweils einem Stichwort zu beschreiben, würde ein selbst-korrigierendes GPT genau drei Stichorte und nicht mehr oder weniger und auch genau ein Wort und nicht mehrere erzeugen. Außerdem würde es bei jedem Stichwort angeben, welche Quelle dem Stichwort zugrunde liegt.

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

Effizienz und Zuverlässigkeit

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.

Die InterRed ContentAgents unterstützen bei der Arbeit mit Content

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).

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.

Konkreter Nutzwert: Automatisierung

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

Automatisierte Print-Produktion - SmartPaper

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 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.

Empfehlung verwandter Inhalte - Auf Websites und in der täglichen Arbeit

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.

SmartCollections statt Handarbeit - Inhalte automatisch verwenden

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.

FlowEditor - Schreiben im Flow

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.

InterRed ContentAgents: zukunftssichere künstliche Intelligenz

Die InterRed ContentAgents bieten zukunftssichere KI - sowohl für den Anwender von InterRed als auch für Endanwender.

Um bei unterschiedlichsten Aufgaben optimiert unterstützen zu können, wurden verschiedene, spezialisierte Agents geschaffen. Eine Beschreibung der einzelnen ContentAgents finden Sie hier.

Semantik, Verknüpfung, Automatisierung

ContextAgent

Der ContextAgent ist das semantische Empfehlungssystem der ContentAgents. Mittels modernster Methoden (Text Data Mining, Concept Detection) analysiert der ContextAgent Inhalte und findet selbstständig "verwandte Texte". Die manuelle Eingabe zusätzlicher Informationen (Metadaten) ist dabei nicht notwendig; der ContextAgent arbeitet autonom.

Ähnlich einem menschlichen Gehirn, wendet das neuronale Netzwerk der ContentAgents neugewonnene Erkenntnisse (neue Texte) auf bereits vorhandene Informationen an.


Die intelligente, inhaltliche Verknüpfung von Texten ermöglicht innovatives, intuitives Information Retrieval sowie eine optimale Präsentation vorhandener Texte und Informationen. Durch die Strukturierung großer Datenmengen (Big Data) wird somit der jeweils situativ relevante Content empfohlen.

Die automatisch generierten Empfehlungen steigern den Informationsgehalt sowie das Interesse der Nutzer und erhöhen damit die Klickrate und -tiefe auf der eigenen Website. Beim Einsatz in einem Intranet kann durch die geschickte Kombination von altem Wissen und neuen Fragestellungen wirklich Neues geschaffen werden.

Automatische Bulletpoint-Listen

BulletpointAgent

Optimieren Sie Ihre Informationsverarbeitung mit dem BulletpointAgent. Dieser erzeugt automatisch präzise Stichpunkte aus Texten – für schnelles Erfassen von Kerninformationen. Sparen Sie Zeit, erhalten Sie Klarheit und teilen Sie mühelos relevante Inhalte. Ganz gleich, ob Berichte, Artikel oder Fachliteratur – der BulletpointAgent bringt Effizienz und Prägnanz in Ihre Kommunikation.

Automatisches Fazit

ConclusionAgent

Der InterRed ConclusionAgent ist der Schlüssel zu überzeugenden Schlussfolgerungen. Dieses innovative KI-Tool verleiht Texten automatisch kraftvolle Endnoten – perfekt für den letzten Eindruck. Unabhängig von der Art des Textes betont der ConclusionAgent Hauptpunkte und hinterlässt einen bleibenden Eindruck. Steigern Sie die Überzeugungskraft Ihrer Inhalte mühelos – ein absolutes Muss für effektive Kommunikation.

Automatisches Umschreiben von Texten

RewriteAgent

Der RewriteAgent ist die Lösung für vielseitiges Umschreiben von Texten. Das leistungsstarke Tool transformiert Texte in verschiedene Tonalitäten und optimiert einen Text für verschiedene Anwendungsfälle. Dazu zählen bspw. suchmaschinenoptimiert, sachlich, wissenschaftlich, didaktisch, werblich, humorvoll, satirisch oder empathisch. Mit automatischem Quellverweis behält der neu erstellte Text stets seine Integrität. Erweitern Sie Ihre Kommunikationsmöglichkeiten und passen Sie Inhalte an verschiedene Kontexte an – eine unverzichtbare Ressource für flexible und zielgerichtete Textgestaltung.

Automatische Verschlagwortung von Texten

KeywordAgent

Der KeywordAgent analysiert Inhalte und liefert selbstständig die dazugehörigen Keywords. Auf Basis der ContentAgents Technologien durchforstet er das zu Verfügung stehende Inhalts-Universum und konzentriert die Auswahl auf signifikante Keywords. Damit gehört die manuelle Verschlagwortung der Vergangenheit an.

Erkennung von Personen, Unternehmen, Orten

NERAgent

Der NERAgent (Named Entity Recognition) erkennt u.a. Personen, Unternehmen und Orte. Damit ermöglicht dieser z.B. das automatisierte Erstellen von Glossars und Dossiers. Gleichzeitig wird Anwendern das Auffinden von zentralen Wissensträgern ermöglicht.

Ermittlung von Synonymen

SynonymAgent

Der SynonymAgent gibt zu einem Wort oder einer Phrase sinnverwandte Wörter und ermöglicht einfache und zielführende Suchfunktionen. So unterstützt er den Nutzer, wie eine Art Thesaurus, bei der Suche nach Synonymen.

Der SynonymAgent eignet sich optimal für "Semantic Query Expansion", d.h. sinnverwandte Erweiterungen von Suchanfragen, die dem Nutzer bessere, präzisere Ergebnisse liefern als herkömmliche Verfahren.

Ermittlung von Assoziationen

AssociationAgent

So ist beispielsweise "Gebäude" ein Synonym für "Haus". Der AssociationAgent analysiert die Verwandtschaft von Begriffen und zeigt daher inhaltlich ähnliche Begriffe an. In diesem Beispiel wären passende Assoziationen zu dem Begriff "Haus" beispielsweise "Grundstück", "Gebäudeversicherung", "Parkplatz", oder "Garten".

Der AssociationAgent reichert folglich das Suchspektrum an, indem er eigene "Wortwolken" anbietet und diese nutzbar macht.

Erkennung von Orten

GeoAgent

Der GeoAgent erkennt in Texten selbständig alle Ortschaften innerhalb Deutschlands, kann zudem zu einer Postleitzahl den passenden Ort angeben und verfügt über eine Umkreissuche.

Der GeoAgent ermöglicht dadurch die automatische Lokalisierung von Informationen. Der Nutzen ist äußerst vielfältig: Lokale Themenschwerpunkte können ohne manuelle Aufwände ermittelt und automatisiert auf Web-Portalen sichtbar gemacht werden. In der zunehmend lokal orientierten Welt der mobilen Endgeräte können dem Nutzer neben thematisch passenden Informationen nun auch geolokal zum eigenen Umfeld passende Informationen automatisiert angeboten werden. Auch in redaktionellen Produktions-Prozessen, beispielsweise bei Lokalredaktionen (Lokalzeitungen) sind diese Funktionen bei der Recherche, der Themenbildung und deren Verknüpfung von entscheidendem Vorteil. Wie alle ContentAgents ermittelt auch der GeoAgent Orte und ihre Geo-Koordinaten automatisch und verknüpft sie auf einer virtuellen Landkarte, so dass auch themenspezifische Umkreissuchen mit minimalstem Aufwand realisiert werden können.

Wir sind für Sie da