Textautomation – Zukunft für die Schreibzunft?

Publiziert: 02.03.2021 | text2posts
Göttlicher Funke / Gerd Altmann / Pixabay

Bei text2net bieten wir neben anderen Content-Management-Services die automatisierte Texterstellung als Dienstleistung an. In geschäftlichen und privaten Gesprächen erleben wir bei diesem Thema immer wieder eine ziemlich einheitliche Reaktion bei Menschen, die beruflich selber schreiben (z.B. Texter, Journalisten): Erschrocken bis ablehnend.

„Maschinen können wirklich Texte schreiben?“ „Die können doch nicht gut sein!“ „Eine Gefahr für den schreibenden Berufsstand und ein Anschlag auf die Kreativität!“ Als Betroffene, die Textautomation aus der beruflichen Praxis kennen, können wir vielleicht ein wenig vermitteln.

Texte aus der Konserve?

Worüber sprechen wir bei Textautomation? Hier wird eine komplexe Software darauf trainiert, zu bestimmten gegebenen Daten semantisch sinnvolle und syntaktisch korrekte Sätze zu generieren. Möglich wird das durch Natural Language Generation (NLG). Dabei wird natürliche Sprache mithilfe von Regeln und Algorithmen computerbasiert verarbeitet. NLG berücksichtigt Methoden und Ergebnisse aus den Sprachwissenschaften und unterstützt sie mit moderner Informatik und künstlicher Intelligenz (KI).

Wenn es um relativ kurze, gleichartige, weniger komplexe Texte in großer Zahl geht, dann kann Textautomation bedeutende Zeit- und damit Kostenersparnis bedeuten. Prominente Beispiele sind Produkttexte, Börsennews, Wetterberichte, aber auch Sportberichte können automatisiert werden. Dazu werden Textgerüste mit verschiedenen Variablen angelegt, die es ermöglichen, einzigartige (SEO!) Texte in großer Anzahl innerhalb von sehr kurzer Zeit zu generieren. Einmal angelegt können diese Textvorlagen bei Bedarf einfach angepasst werden und immer wieder für die Generierung neuer Texte eingesetzt werden.

Was vor nicht allzu langer Zeit noch Zukunftsmusik war, ist inzwischen so gut, dass ordentlich editierte, automatisierte Texte von händisch geschriebenen nicht mehr unterschieden werden können – und die lernenden Maschinen werden mit jeder Aufgabe besser. Auch automatisierte Übersetzungen in so ziemlich jede Sprache sind bereits machbar.

Schreibzunft ohne Zukunft?

Ist das nun eine Bedrohung für Romanautoren, Essayisten, Journalisten, Texter und Blogger? Zunächst einmal nein. Vielmehr spricht hier oft die Angst eines viel zu wenig geschätzten Berufsstandes, der immer wieder hört, er sei überflüssig („Damit kann man wirklich Geld verdienen?“ – „Schreiben kann doch jeder!“). Das kratzt am Selbstbewusstsein – kein Wunder, dass einem da die Digitalisierung schnell als übermächtiger Feind vorkommt. Wie Handwerker in der Industrialisierung sehen sich Mitglieder der schreibenden Zunft bereits auf der Straße sitzen, ersetzt durch effizientere, aber schnöde Maschinen. Doch so schnell geht das nicht.

Jeder eigenständige, längere und selbstüberlegte Text hat einen Wert, den bisher keine Maschine generieren kann. Die Engine kann sich schlicht nicht vom Datengerüst entfernen. Oder um es mit Thomas Ramge zu sagen, Weizenbaum Institut Berlin (Forschung für die vernetzte Gesellschaft): „Im datenfreien Raum sind KI-Systeme orientierungslos. Autoren, die den Anspruch haben, Neues zu erdenken und aufzuschreiben, haben vorerst nichts zu befürchten.“ (Quelle)

Auch Sprachgefühl hat eine Engine (noch) nicht. Gut erläutern kann man das an einem einfachen Adjektiv wie „toll“: Sagen wir der Maschine, sie soll Varianten für „eine tolle Hose“ entwerfen, sucht sie nach Synonymen für „toll“ – und das sind ziemlich viele, von denen manche gut, manche weniger gut zu „Hose“ passen. So ist „bedeutend“ wohl etwas zu dick aufgetragen für eine Hose, und nicht jeder Kunde möchte Eigenschaften wie „knorke“ oder „dufte“ in seiner Produktbeschreibung finden, obwohl das zweifelsohne Synonyme für „toll“ sind.

Symbiotische Koexistenz

Noch ist durch NLG keiner der oben genannten kreativen Schreibjobs ernsthaft in Gefahr. Betroffen sind eher die Schreibenden, die ihre Dienste oft für wenig Geld auf Plattformen anbieten und sich mühselig ihre Brötchen verdienen, indem sie hunderte bis tausende Kurztexte in etlichen Varianten schreiben. Eine Sisyphusarbeit, die nicht wirklich befriedigt.

Hier kann das Modell der Hybriden Content Redaktion sinnvoll sein, wie Saim Alkan von unserem Partner AX Semantics beschreibt. Das kann auch wirtschaftlich zu einer Win-Win-Situation führen, weil durch die Integration von NLG das redaktionelle Textangebot stark skalieren kann. Diese Mehreinnahmen können wiederum in manuell erstellte Artikel investiert werden. So kann qualitativ anspruchsvoller Journalismus sogar gefördert werden.

Auch der NLG-Anbieter Retresco, mit dem wir zusammenarbeiten, betont die Bedeutung von Textengines beispielsweise bei der Berichterstattung über Wahl- und Sportveranstaltungen, aber auch – ganz aktuell – für Nachrichtenformate wie tägliche Corona- und Impf-Updates.

Auf absehbare Zeit noch wird der Einsatz von Textrobotern den Menschen nicht überflüssig machen. Im Gegenteil: Nur mit sprachlicher Kompetenz und technischem Verständnis können Menschen NLG-Software so aufsetzen und trainieren, dass die Qualität der automatisch generierten Inhalte ausreichend hoch und „lesenswert“ ist.

Darum bietet Textautomation ganz neue Chancen und Einsatzmöglichkeiten! Und diese Tätigkeit ist weitaus anspruchsvoller und reizvoller als das Schreiben von tausend Produkttexten über Hosen.

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