Pakistanische Zeitung druckt versehentlich KI-Prompt zusammen mit Artikel

• In Pakistan wurde ein Fall bekannt, bei dem eine Zeitung versehentlich einen Prompt für die KI-Erstellung zusammen mit dem Artikeltext abdruckte
• Der gedruckte Text war eine Anweisung an eine KI, den Artikel zu schreiben, und wurde offenbar im Redaktionsprozess nicht entfernt
• Der Vorfall wird als Beispiel dafür wahrgenommen, dass KI-Tools bereits in Redaktionen eingesetzt werden
• Der Twitter-Beitrag enthält ein Foto der Zeitungsseite, auf dem der betreffende Prompt deutlich zu sehen ist
• Der Fall gilt als Beispiel für die Grenzziehung zwischen KI-Nutzung und redaktioneller Qualitätskontrolle

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Überblick über den Vorfall

• Der Twitter-Nutzer Omar Quraishi veröffentlichte ein Foto einer Zeitungsseite aus Pakistan
• Auf dem Bild ist über dem eigentlichen Artikeltext ein Prompt-Satz zu sehen, der einer KI Anweisungen zum Schreiben des Artikels gibt
• Bei diesem Satz handelt es sich nicht um normalen Artikelinhalt, sondern um einen Befehl, der in ein KI-Redaktionstool eingegeben wurde

Reaktionen im Netz

• Der Twitter-Beitrag erregte Aufmerksamkeit als nachlässige Folge des Einsatzes von KI
• Einige Nutzer bezeichneten ihn als Beleg dafür, dass in Medienhäusern bereits KI zur Artikelerstellung genutzt wird
• Abgesehen vom ursprünglichen Beitrag gibt es keine weiteren Erläuterungen oder eine offizielle Stellungnahme der Zeitung

Bedeutung

• Der Fall zeigt einerseits die Realität, dass KI-Tools in den Nachrichtenproduktionsprozess integriert werden, und unterstreicht zugleich die Bedeutung redaktioneller Prüfung
• Er gilt als einer der ersten bekannten Druckfälle, in denen ein KI-Prompt unverändert öffentlich sichtbar wurde
• Außer dem ursprünglichen Tweet gibt es keine zusätzlichen Informationen oder Folgeberichte

[realg]

War das in Korea nicht längst schon Alltag?

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Der aktuelle Artikeltitel „Pakistani newspaper mistakenly prints AI prompt with the article“ ist nicht ganz korrekt.
  Tatsächlich wurde nicht der Prompt, sondern vom Chatbot erzeugter Resttext (fluff) gedruckt.
  Der betroffene Artikel hieß „Auto sales rev up in October“ und war ein sehr trockener, stark statistiklastiger Beitrag.
  Solche Texte sind ein Bereich, in dem LLMs häufig Fehler machen; eine Darstellung als Tabelle oder Grafik wäre vermutlich viel besser gewesen.
  Ehrlich gesagt ist eine Aufgabe nach dem Muster „Nimm Tabellendaten, zieh statistische Erkenntnisse heraus und formuliere sie in Sätzen“ eine Routinearbeit, die Menschen nur ungern machen.
  • Die Zeitung ist eine führende englischsprachige Tageszeitung in Pakistan, deren Leserschaft praktisch vollständig akademisch gebildet ist, fügt Finanzartikeln aber fast nie Grafiken oder Tabellen hinzu.
    Ich habe früher einmal in einer Kolumne gelesen, man solle Daten von Regierungswebsites in Excel übertragen und grafisch aufbereiten; ich verstehe nicht, warum man diese Grafiken dann nicht direkt in den Artikel aufnimmt.
  • Eigentlich hat die KI dem Menschen „Soll ich dir eine bessere Version machen?“ vorgeschlagen, also ist der Titel vielleicht doch nicht völlig falsch.
  • Sowohl Finanz- als auch Sportartikel werden schon lange in einem stark templatisierten Stil geschrieben; dieser Vorfall wirkt wie eine Fortsetzung davon.
  • Dass der Journalist am Ende den „Infografik-Stil als Einzeilen-Zusammenfassung“ aufgegeben und den Entwurf unverändert übernommen hat, deutet darauf hin, dass er wohl keine Notwendigkeit sah, dem Leser mehr Wirkung zu bieten.
  • Solche Chatbot-Restformulierungen sieht man gelegentlich auch in Unternehmens-E-Mails.
    Meist bleiben solche Spuren in weniger wichtigen Rundmails zurück.
• Als man den Journalisten fragte, „wie so etwas passieren konnte“, soll er geantwortet haben: „Gute Frage. Sie trifft genau den Kern des Problems. Schauen wir uns gemeinsam an, warum diese Frage so wirkungsvoll ist …“
  • Darauf folgten scherzhafte Reaktionen wie: „Scharfer Kommentar, analysieren wir, warum.“
  • Von jetzt an werde ich bei jeder Überschrift mit Fragezeichen darauf achten, ob sie mit „Gute Frage!“ beginnt.
  • Der Satz „Sie beginnt nicht mit den 5W, sondern geht direkt zur wichtigsten Frage“ ist ein typisches Beispiel für das „nicht A, sondern B“-Template.
  • Einige reagierten lachend, der Journalist habe doppelt überreagiert.
• Auch beim deutschen Spiegel gab es einen ähnlichen Fall.
  Das lässt sich an der Korrektur am Ende des Artikels erkennen.
  Link zum Artikel
  • Auch in wissenschaftlichen Arbeiten gab es ähnliche Fälle.
    Zusammen gepostet wurden ein Fediscience-Beitrag, das Original-DOI sowie die Rückzugsmitteilung.
  • Trotzdem finde ich es fair, dass man den Fehler eingeräumt und nicht vertuscht hat.
  • Es gab auch selbstironische Reaktionen wie: „Der Redakteur hat den Artikel offenbar gar nicht gelesen und einfach direkt auf PUBLISH geklickt.“
• Die Online-Version wurde später korrigiert.
  Hinzugefügt wurde eine Mitteilung der Redaktion: „Die Bearbeitung mit AI verstößt gegen die Richtlinien von Dawn; der betreffende Satz wurde entfernt und der Vorfall wird untersucht.“
  Link zum Artikel
  Der Text der Printausgabe steht auf Pastebin.
  • Es wurde angemerkt, dass der Satz „Ein Verstoß gegen die AI-Richtlinie wird bedauert“ ein schlechtes Beispiel für das Passiv sei.
  • Jemand anderes beklagte, dass Bearbeitung inzwischen bequemlich wie in 1984 vorgenommen werde, und bedauerte, was die Technik uns genommen habe.
• Es wurde die Frage gestellt: „Wenn alles generiert ist, warum sollte man es dann überhaupt lesen?“
  Dahinter steht die skeptische Sicht, man könne doch gleich direkt das LLM fragen.
  • Das LLM-Zeitalter ist meiner Ansicht nach ein Anlass, sichtbar zu machen, welche Arbeit tatsächlich wertvoll ist.
  • Letztlich entwickelt sich der aktuelle Trend genau in diese Richtung.
  • Wenn ein LLM ohne Daten einfach generiert, entsteht minderwertige Ausgabe (sloppy output).
    Gibt man jedoch Material und Perspektive mit, wird das Ergebnis deutlich besser.
    Alle LLM-Erzeugnisse pauschal als „Müll“ abzutun, bildet die Realität nicht ab.
• Bald wird wohl die ganze Welt perfektes amerikanisches Englisch beherrschen, aber vermutlich nur auf dem Papier.
  • Mit regionalen Formulierungen und Schreibweisen im Prompt lässt sich das leicht anpassen.
  • Ich habe Gemini angewiesen, niemals amerikanische Schreibweisen zu verwenden und das Z britisch auszusprechen.
    Ich habe nicht vor, meine sprachliche Identität aufzugeben.
• Eigentlich ist es langweilig, Daten in Sätze zu verwandeln.
  Aber als Leser fühlt es sich merkwürdig an, einen Text zu lesen, den „niemand direkt geschrieben hat“.
  Heutzutage gibt es oft eine Energieverschwendungs-Schleife, in der die eine Seite mit AI lange E-Mails erzeugt und die andere sie dann wieder per AI auf eine Zeile zusammenfassen lässt.
  • Ich lese lieber einfach nur die nackten Fakten ohne Ballast.
• Auch die Dokumente und Spezifikationen, die Stakeholder heute liefern, wirken oft wie von AI geschrieben.
  Sie sind plötzlich lang und detailliert, aber die Verfasser selbst erinnern sich kaum an den Inhalt.
  Auch in der Bank, in der meine Freundin arbeitet, wirkt laut ihr etwa die Hälfte der Kommunikation, als sei sie von AI geschrieben.
  Die Produktivität sinkt dadurch eher.
  Ich selbst nutze AI beim Coden auch, aber nur als Hilfsmittel für Fragen und Experimente.
  Mich beunruhigt jedoch der Trend, immer mehr Arbeit an AI zu delegieren.
• Je mehr Menschen sich an AI gewöhnen, desto fauler werden sie wohl, und solche Fehler dürften häufiger werden.
  Eine Lösung wäre, noch eine zusätzliche Person zur Prüfung der Ergebnisse einzusetzen.
  Dann könnte AI am Ende womöglich sogar neue Arbeitsplätze schaffen.
  • Ich denke allerdings, dass man Prüfer nicht erst am Ende, sondern besser früh im Prozess einsetzen sollte.
    Man muss Prompts so formulieren, dass das LLM keine unnötigen Sätze erzeugt.
    Oder man sollte domänenspezifisches Tooling entwickeln.
    Halb im Scherz überlege ich schon, ein „AI-Consulting“ für genau solche Dienste zu gründen.
  • Oder man ergänzt einfach eine weitere AI-Automatisierung mit einem Prompt wie: „Finde und entferne verbleibende LLM-Spuren in diesem Artikel.“
    Und irgendjemand wird das dann wohl als Prompt Engineer in den Lebenslauf schreiben.
  • Wer die Freude am Schreiben nicht kennt, ist meiner Meinung nach nicht für den Journalismus geeignet.
  • Letztlich steuern wir auf ein Zeitalter der Überproduktion von minderwertigen Inhalten zu.
    Fast so, als würde die Erde von Büroklammern überzogen, sobald ein Kopierer erfunden wird.
  • In dieser Entwicklung werden wohl noch mehr niedrig bezahlte und gering geschätzte Berufe entstehen.
• Dieser Vorfall ist ein neues Äquivalent des Tippfehlers „[placeholder here]“ im Zeitalter der LLMs.