Vom Werkzeug zur Autorität - epd medien
19.09.2026 08:06
Wie die Debatte um KI im Journalismus die Machtfrage verstellt
epd Neulich habe ich mich von Walter zum Menschen erklären lassen. Walters Nachname lautet Write. Er braut - anders als sein mutmaßliches Namensvorbild Walter White - keine chemischen Drogen in der Wüste von New Mexico, sondern menschliche Texte. Unser Walter trägt Schlapphut, Sonnenbrille und Fliege und verspricht, maschinell erzeugte Sprache so lange "umzubrauen", bis sie wieder hinreichend menschlich erscheint. Bei meinen Versuchen zeigte sich schnell, was Walter offenbar für menschliche Sprache hält: Er schiebt ungebräuchliche Füllwörter unter, macht Formulierungen uneleganter und produziert sogar absichtlich Fehler. Aus einem korrekten "dass" wird das längst pensionierte "daß", aus "muss" ein "muß". Irren ist menschlich, also muss mein Text nur genügend Macken und Unebenheiten bekommen, um im KI-Zeitalter als menschlich durchgewunken zu werden.
Noch absonderlicher wird es, wenn Walter Formulierungen abändert, die nachweislich von einem Menschen - mir - stammen, weil er sie für zu maschinell hält. Was also, wenn meine Autorenstimme schon wie eine geschliffene KI klingt? Soll ich vorsätzlich Rechtschreibfehler einbauen, hier und da einen schiefen Gedanken stehen lassen, damit ich menschlich bleibe? Dabei war mein Originaltext gar nicht KI-generiert, sondern allenfalls "AI-enhanced", sprich: eigener Text mit eigenen Gedanken, einzelne Absätze mithilfe von KI verdichtet, Formulierungen entakademisiert, Informationen nachrecherchiert, Originalzitate übersetzt, einige Sprachbilder zurechtgebogen. Also vieles, wofür ich früher Synonymwörterbuch, Wikipedia, Google, Rechtschreib- und Übersetzungsprogramm oder einen geduldigen Kollegen bemüht hätte.
Maschinen verhandeln Frage der Menschlichkeit
Der handwerkliche Vorteil liegt auf der Hand: Viele Arbeitsschritte lassen sich heute mit demselben Werkzeug erledigen. KI kann Einwände sichtbar machen, Konsequenzen einer These vorausdenken, Begriffe gegeneinander testen und Schwachstellen aufspüren, Material ordnen oder als externes Arbeitsgedächtnis dienen. Als funktionaler Sparringspartner ist sie überaus nützlich - nicht, weil sie autonom denkt, sondern weil man sie gezielt als Stimme aus dem Off einsetzen kann. Manchmal tickt sie auch wie eine extrem schnelle Redaktion, die schonungslos mitteilt: "sprachlich schief", "semantisch unklar", "muss überprüft werden". Entscheidend dabei: Sie übernimmt weder Überprüfung noch ein Urteil. Was verantwortet wird, muss der Autor weiterhin selbst entscheiden.
Doch was ist ein solcher Text anschließend? Menschlich? Maschinell? KI-generiert? KI-assistiert? Oder weiterhin ein menschlicher Text, dessen Genese sich nur verändert hat? Man könnte das für eine Groteske des KI-Zeitalters halten, gäbe es nicht längst die Gegenindustrie. Sprachmodelle produzieren immer bessere Texte, Detektoren versuchen, ihre Herkunft nachzuweisen, während "AI Humanizer" diese Spuren wiederum zu verwischen versuchen. Ein Algorithmus erzeugt statistische Auffälligkeiten, der nächste identifiziert sie, der dritte tarnt sie wieder. Ausgerechnet die Frage, ob ein Text noch "menschlich" sei, wird also zusehends zwischen Maschinen verhandelt.
Debatte von dadaistischer Qualität
Seit Monaten führt die Medienbranche genau darüber eine Debatte von dadaistischer Qualität. Stephan-Andreas Casdorff, profilierter Ex-Chefredakteur des "Tagesspiegel", wurde von seinen Aufgaben entbunden, weil er Kommentare angeblich mit KI erdacht haben soll; später verlautbart eine Sprecherin im feinsten DDR-Jargon, dieser Editor-at-Large habe inzwischen seinen "Umgang mit KI kritisch reflektiert" und einen "Riesenfehler" eingestanden. Gastbeiträge von Spitzenpolitikern wurden inzwischen reihenweise depubliziert, weil sie durch KI erzeugte Fehler enthalten; einige andere, mit KI-Unterstützung erstellte fehlerfreie Beiträge werden gleich mit entsorgt.
Springer-Chef Mathias Döpfner reagierte darauf mit einem vollständig von Googles Gemini verfassten Kommentar und verspottet die KI-Skeptiker als "Postkutschen-Lobby". Gabor Steingart, Gründer und Herausgeber von "The Pioneer", sprach von einer "Herde von Holzköpfen" und stufte den Löschvorgang der KI-Gastbeiträge als "Zensur" ein. "Der Spiegel" erklärte sich reflexhaft zum "Menschenmedium", als würden echte Autorentexte noch immer in verrauchten Redaktionsstuben auf einer Olivetti-Schreibmaschine entstehen.
Parallel dazu werden Reden, Gastbeiträge und Kolumnen mit Detektionssoftware auf verdächtige KI-Spuren untersucht, die Befunde werden selbst zur Breaking News. So entsteht eine verblüffend schlichte Verdachtskultur, in der die einen KI zur Befreiungstechnologie erklären, während sie die anderen möglichst schnell aus dem Schreibprozess verbannen wollen. Dazwischen sollen Prozentwerte darüber befinden, wie viel Mensch in einem Text noch steckt.
29 Prozent menschlicher Textanteil
Das eigentliche Problem ist, dass sich die Kettenhunde dieser leidigen KI-Diskussion an einer völlig falschen Demarkationslinie festbeißen: hier menschliche Autorengenialität, dort maschinelles Fremdeinwirken. Doch zwischen einem komplett generierten Kommentar und einem Text, bei dem sich jemand beim Recherchieren, Gegenprüfen oder Formulieren helfen ließ, liegen Welten. Die Debatte droht daher in eine Hilfsargumentation zu kippen, in der die Herkunft einzelner Wörter wichtiger genommen wird als Qualität und Verantwortung des dahinterliegenden Gedankens.
Wie pervers die neue Prozentarithmetik inzwischen geworden ist, zeigt zuletzt der Wirbel um zwei Gastbeiträge von Bundeswirtschaftsministerin Katherina Reiche (CDU). Der "Spiegel" ließ die Texte mit Pangram und GPTZero und detektivischem Eifer untersuchen; bei einer Nachprüfung soll eines der Werkzeuge lediglich die ersten 29 Prozent eines Beitrags als menschlich geschrieben bewertet haben. Reiches Ministerium widersprach zumindest für den fraglichen FAZ-Beitrag ausdrücklich.
Weitaus interessanter aber als dieser neuerliche Verdachtsfall ist die Zahl selbst: Was bedeutet es denn, wenn ein Detektor einem Text "71 Prozent KI" bescheinigt? Hat die Maschine die Ideen geliefert, die Argumentation gebaut, den Autor im Denken entlastet? Oder hat ein Sprachmodell lediglich einen menschlichen Text geglättet, Wörter umsortiert, Wiederholungen beseitigt oder Stichworte ausformuliert? Vielleicht lieferte die KI im Brainstorming erste Anmerkungen, die der Autor weiterentwickelte oder diente als Gesprächspartner, um Pro und Contra abzuwägen.
Ein Text ist kein Fingerabdruck
Über all das sagt ein Prozentwert erstaunlich wenig. Selbst Walter Write räumt auf Nachfrage ein, seine Ergebnisse sollen nur ausflaggen, ob ein Text mit typischen Mustern KI-generierter Sprache übereinstimmt. Auf die Gretchenfrage, ob "71 Prozent AI" bedeute, dass 71 Prozent des Textes tatsächlich von einer KI geschrieben wurden, antwortet Ben, ein echter Mensch aus dem AI Support Team, auffallend wortkarg: "It should not be interpreted as an exact percentage of AI-written content." Die präzisen Zahlen, um die sich alle derzeit die Köpfe heiß reden, sehen also nur aus wie eine Messung des KI-Anteils, messen laut Unternehmen aber gerade nicht, wie viel eines Textes tatsächlich "von der KI" stammt - und schon gar nicht, wie viel dem menschlichen Denken entspringt.
Auch spezialisierte Detektoren wie Pangram oder GPTZero können aus dem fertigen Text nur auf dessen wahrscheinliche Entstehung schließen. Pangram weist segmentbezogene Anteile als menschlich, KI-assistiert oder KI-generiert aus, GPTZero klassifiziert Dokumente und gibt Wahrscheinlichkeiten an. Ein Prozentwert meint bei beiden Detektoren nicht einmal dasselbe. Und keiner von beiden kann aus dem Endprodukt feststellen, woher eine Idee stammt, wer eine Dramaturgie entwickelt hat oder wie ein Autor vor und nach dem KI-Einsatz damit weitergearbeitet hat.
Schon deshalb müssen besonders Journalisten höllisch aufpassen, aus solchen Zahlen vorschnelle Urteile über Authentizität oder persönliche Integrität abzuleiten. Ein Detektor untersucht die sprachliche Oberfläche nach Wahrscheinlichkeiten ab, weiß aber nichts über Recherche, verworfene Varianten, Zweifel, Gespräche oder den gedanklichen Werdegang von einer These zur Formulierung. Ein Text ist kein Fingerabdruck und hat keine zweifelsfreie DNA seines Entstehungsprozesses in sich.
Imperativ der Moralökonomie
Hier greift der Imperativ der Moralökonomie: Eine Profession verteidigt ihre Normen nicht nur durch Regeln, sondern auch durch den Umgang mit schwarzen Schafen. Der Sündenfall festigt die Ordnung, und die öffentliche Ächtung zeigt, wo der moralische Kompass hängt. Das erzeugt eine fatale Asymmetrie: Wer seine KI-Nutzung offenlegt, wird schnell angreifbar, wer sie verschweigt, kommt womöglich ungeschoren davon. Detektoren machen den Verdacht skalierbar, befördern aber zugleich genau das Verhalten, gegen das sie gerichtet ist: Ehrlichkeit wird riskant, Intransparenz rational.
Der Investor Stanley Druckenmiller legte in einem Gastbeitrag für das prestigeträchtige "Wall Street Journal" seine intensive KI-Nutzung von vorneherein offen. Die Redaktion verteidigte die Veröffentlichung mit einem pragmatischen Argument: Entscheidend sei, dass die vertretene Position tatsächlich Druckenmillers eigene sei. Bis dato ziehen andere Häuser deutlich strengere Grenzen und schließen KI-generierte oder teils sogar KI-assistierte Gastbeiträge kategorisch aus.
Besonders bizarr wird der Streit dort, wo die hergebrachte Praxis des Ghostwritings ins Spiel kommt. Seit Jahrzehnten akzeptieren Redaktionen, dass Politiker, Manager oder Verbandschefs Gastbeiträge veröffentlichen, an denen wissenschaftliche Referenten, Redenschreiber oder ganze Kommunikationsabteilungen herumgeschraubt haben. Daran entzündete sich keine Grundsatzdebatte über Authentizität. Nun soll die Zusammenarbeit mit Claude oder ChatGPT genügen, um jegliche Eigenleistung infrage zu stellen? Darf sich die politische High Society weiterhin menschlicher Ghostwriter bedienen, während normale Autoren bei maschineller Unterstützung unter Generalverdacht geraten?
Krise journalistischer Professionalität
Unter dieser Schicht an Symptomen liegt noch ein tieferes Problem. Die vermeintliche KI-Krise ist auch eine Krise journalistischer Professionalität - und die begann schon lange vor ChatGPT, Claude und Co. Viele tun in der gegenwärtigen Debatte so, als ließe sich die Zukunft des Journalismus vor allem durch möglichst präzises Distinktionsgetue zwischen menschlicher und maschineller Textproduktion absichern, obwohl man sich bereitwillig der Algorhitmenlogik an den Hals geworfen hat. Die KI tut nur ihr übriges, um offenzulegen, wie dünnwandig die professionellen Fassaden an vielen Stellen längst sind: Denn je mehr diese digitalen Helferlein in Recherche, Analyse, Formulierung und Wissensarbeit einziehen, desto nutzloser wird dieser Abgrenzungsversuch.
Wenn wir uns vergegenwärtigen, dass fast jede Redaktionen seit zwei Jahrzehnten bereitwillig über jedes algorithmische Stöckchen springt, das ihnen von den sozialen Netzwerkbetreibern hingehalten wird, lautet die entscheidende Frage vielleicht nicht, wie wir den Journalismus möglichst zur KI-freien Zone erklären, sondern, woran wir professionellen Journalismus überhaupt noch messen wollen.
Social Media hat den radikalen Entgrenzungsprozess medialer Öffentlichkeit einst entfesselt. Blogger, Creator, Influencer, Aktivisten, Unternehmen und Privatpersonen konkurrieren mit Journalisten auf denselben Plattformen um dieselbe Aufmerksamkeit. Für den Algorithmus ist es schließlich egal, ob ein Beitrag aus einer Redaktion, einer PR-Agentur oder dem Jugendzimmer kommt. Wer Reichweite skaliert, spielt im selben publizistischen Sandkasten. Das eigentliche Problem war nie die gescheiterte Medienkompetenzvermittlung, sondern es lag stets in der begrifflichen Abwertung journalistischen Schaffens. Denn wenn jeder plötzlich Medienproduzent sein kann, verliert auch das professionelle Ethos an Kontur.
Wenn sich professionelle Identität vor allem am Tippen von Sätzen festmacht, gerät das journalistische Berufsverständnis durch KI zwangsläufig ins Wanken.
Generative KI verschärft diese Entwicklung. Erst durfte jeder veröffentlichen. Jetzt kann jeder binnen Sekunden professionell klingend veröffentlichen. Verschwinden wird die Differenz zwischen berufsmäßiger und amateurhafter Medienproduktion damit nicht, wird an den digitalen Oberflächen aber immer unkenntlicher. Umso dringender stellt sich die Frage, was journalistische Professionalität künftig ausmacht.
Ippen.Media-Chefredakteur Markus Knall, verantwortlich für ein Netzwerk aus 70 Websites und 20 Lokalzeitungen vom "Münchner Merkur" bis zur "Frankfurter Rundschau", bringt diese Verschiebung auf eine lakonische Formel: "Niemand ist Journalist geworden, um Texte zu tippen", sagte er der "taz". Man muss seine technizistische Vorstellung vom Journalisten als "KI-Komponisten" nicht teilen, um ihren Kern ernst zu nehmen. Wenn sich professionelle Identität vor allem am Tippen von Sätzen festmacht, gerät das journalistische Berufsverständnis durch KI zwangsläufig ins Wanken.
Vielleicht liegt darin eine historische Ironie. Die echte Konkurrenz der KI ist gar nicht der integre, aufwendig recherchierende Journalismus. Gefährdet ist vor allem jener mittelmäßige Journalismus, den die Medienhäuser selbst massenhaft vorangetrieben haben: austauschbare Meldungen, routinierte Zusammenfassungen, SEO-frisierte Beiträge, Servicecontent ohne Recherche-Gravitas und jene publizistische Fast Fashion mit den Qualitätsmerkmalen Geschwindigkeit, Reichweite und Kosteneffizienz. Vieles davon können Maschinen nun schneller und billiger.
Rückbesinnung auf journalistische Qualität?
Die größte Kränkung besteht deshalb nicht darin, dass KI eines Tages wie ein brillanter Journalist schreiben könnte. Sie liegt darin, dass sie heute erschreckend viel von dem simulieren kann, was wir als unterdurchschnittlichen Journalismus bereits akzeptiert haben. Je stärker sich journalistische Leistung auf routinierte Textproduktion verengt, desto eher wird sie substituierbar.
Das könnte zu einer noch brutaleren Zweiteilung des Marktes führen, die allseits befürchtet wird. Auf der einen Seite synthetische Massenware zu Grenzkosten nahe null, hochgradig personalisierbar und sofort verfügbar. Auf der anderen Formen des Journalismus, die sich gerade nicht x-beliebig skalieren lassen: Vorort-Recherche, über Jahre gewonnene Quellenbeziehungen, Fachwissen, Erfahrung, Urteilskraft und die Fähigkeit, Widersprüche und Zweifel auszuhalten. Die gute Nachricht ist: Vielleicht macht KI ja ausgerechnet das wieder sichtbar, was journalistische Professionalität einmal ausmachte.
Die alles entscheidende ökonomische Frage ist nicht, ob KI den Medienhäusern Effizienzgewinne beschert. Natürlich tut sie das. Spannender ist, wofür Medienhäuser diese Gewinne verwenden. Wenn KI vor allem dazu dienen soll, mit weniger menschlicher Intelligenz noch mehr banalen Content herzustellen, saniert man womöglich kurzfristig die Bilanz, beschädigt aber langfristig die publizistische Marke. Konsequenter wäre, die gewonnene Zeit in Recherche, Präsenz, Quellenpflege und Expertise zu investieren.
Neue technische Infrastruktur
Damit sind wir bei der Machtfrage, die in der ganzen Debatte zu kurz kommt. Die KI-Revolution besteht ja nicht nur aus guten Sätzen, die KI-Systeme schreiben. Sie besteht darin, dass sich fast unmerklich eine neue technische Infrastruktur zwischen Journalisten, Wissen, Quellen und Publikum schiebt.
Der Journalismus hat einen ähnlichen Fehler schon einmal gemacht. In den vergangenen 20 Jahren lagerte er nämlich auch einen erheblichen Teil seiner Distribution an Suchmaschinen und die sozialen Netzwerke aus. Herausgekommen ist eine gemietete Öffentlichkeit, deren Zwangsbedingungen von Google, Meta, TikTok und anderen Plattformkonzernen diktiert werden. Medien produzieren seither Inhalte für Infrastrukturen, die sie weder besitzen noch kontrollieren, und erleben, nach welcher Pfeife sie in puncto Sichtbarkeit, Werbeeinnahmen und Publikumskontakt tanzen müssen.
Nun droht eine zweite Runde dieser Abhängigkeiten. Erst gaben Medien Teile ihres Vertriebs aus der Hand, jetzt könnten sie auch Recherche, Wissensorganisation und irgendwann sogar Teile ihrer Urteilsbildung an KI-Interfaces delegieren. Aber: Wem gehören die Systeme, mit denen Journalisten recherchieren und arbeiten? Welche Quellen priorisieren sie, welche Informationen lassen sie unter den Tisch fallen, welche Geschäfts- und Werbeinteressen prägen ihre Antworten? Und was passiert eigentlich, wenn immer mehr Menschen ihre Nachrichten nicht auf der Website eines Mediums lesen, sondern sich von ihrem persönlichen KI-Assi erklären lassen, was wichtig ist?
Fünf Eskalationsstufen zur KI-Autorität
Wer die Technologie ernst nimmt, muss nicht nur über Effizienz nachdenken, sondern über Macht, Eigentum und Abhängigkeit. KI eröffnet ungeahnte Möglichkeiten für Produktivität und Kreativität. Sie ist aber nicht gottgegeben, sondern eine von Unternehmen entwickelte Infrastruktur mit Profitinteressen. Dagegen wirkt die Aufregung darüber, ob ein Kolumnist einen Übergang mit Claude geglättet hat, beinahe putzig.
Nicht alle Spielarten der KI-Unterstützung sind dabei gleich zu bewerten. Es lassen sich mindestens fünf Eskalationsstufen unterscheiden: Formulieren, Strukturieren, Recherchieren, Prüfen, Entscheiden. Je höher die KI auf dieser Leiter steigt, desto mehr wandelt sie sich vom bloßen Werkzeug der Assistenz zum Akteur im journalistischen Erkenntnisprozess.
Beim Formulieren greift sie vor allem in die Darstellung ein, beim Strukturieren ordnet sie Material und Argumente. Beim Recherchieren schlägt sie Quellen vor, erkennt Muster und entwickelt Hypothesen; hier steigt das Risiko, weil Auswahl- und Relevanzentscheidungen in den vorjournalistischen Erkenntnisprozess hineinreichen. Beim Prüfen soll sie Aussagen verifizieren, Quellen bewerten oder Widersprüche auflösen. Damit berührt sie einen Kern journalistischer Urteilskraft. Aber spätestens bei der Entscheidung darüber, was wirklich relevant ist, wem geglaubt werden soll, was reif zur Veröffentlichung oder ethisch vertretbar ist, wird aus der KI-Assistenz plötzlich eine KI-Autorität.
Deshalb ist das Prinzip "Human in Command" alternativlos: Eine Redaktion ohne menschliche Letztentscheidung wäre nur eine AI-Content-Fabrik. Und genau aus diesem Grund sollte keine Diskussion um "KI-freie Zonen" geführt werden, sondern darüber, wie KI eingesetzt werdne kann, ohne journalistische Verantwortung aus der Hand zu geben. Die entscheidende Grenze verläuft nicht zwischen Mensch und KI, sondern zwischen einem Journalismus, der sich diese mächtige Technologie sinnvoll zunutze macht und einem, der seine Verantwortung an sie delegiert.
Copyright: Foto: Martin Kunze
Darstellung: Autorenbox
Text: Der Medienwissenschaftler Stephan Weichert ist Gründungsdirektor des gemeinnützigen Vocer-Instituts für Digitale Resilienz. Zusammen mit Leif Kramp veröffentlichte er im vergangenen Frühjahr das Fachbuch "KI-Resilienz im Journalismus".
Zuerst veröffentlicht 19.09.2026 10:06
Schlagworte: Medien, KI, Künstliche Intelligenz, Weichert
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