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19.03.2018
527 words — 2 mins

Kanzleramt setzt auf künstliche Intelligenz für Pressemitteilungen

Ein Szenario

19.03.2020 Berlin — Wer zukünftig die Bundeskanzlerin im Radio oder Podcast hört, der wird wahrscheinlich nicht die echte Frau Merkel hören. Ab dem 1. Januar, will das Kanzleramt Pressemitteilungen und Antworten auf Anfragen von Journalisten mit von einer künstlichen Intelligenz vorgelesenen Sprachaufnahme der Kanzlerin beantworten. „Wir wollen es den Medien ermöglichen ausführlicher und authentischer über die Politik der Bundesregierung zu berichten.“, begründete der Pressesprecher Haas die Entscheidung, „Die Kanzlerin soll mit diesem Schritt näher und greifbarer für die Bürger der Bundesrepublik werden.“

Die KI, auch BK.ai genannt, beruht dabei auf über 400 Stunden Audiomaterial der Kanzlerin, bestehend aus Wahlkampfreden, Interviews und Fernsehaufnahmen. Das mit dieser Datenbasis trainierte neurale Netz ist laut Kanzleramt nicht nur in der Lage fast jeden beliebigen Text realitätsgetreu vorzulesen, sondern auch die Intonationen und Emotionen der Kanzlerin beliebig zu reproduzieren. „In Feldtests konnten Versuchspersonen in 98 Prozent der Fälle die generierten Audioaufnahmen nicht von echten Aufnahmen unterscheiden.“, fasst Haas die Genauigkeit des Algorithmus zusammen. Ähnliche Systeme finden bereits seit längerem in größeren Wirtschaftskonzernen Anwendung, um Stellungnahmen von Managern und Pressesprechern zu generieren.

Um Fälschungen zu verhindern, wird jede Aufnahme zusätzlich mit einem kryptografischen Fingerabdruck in Form einer lautlosen zweiten Tonspur versehen. Dieses Verfahren soll auch deutlich machen, an welchen Stellen die originale Aufnahme bearbeitet wurde, um zu verhindern, dass die Aussagen der Kanzlerin manipuliert, zusammengeschnitten oder aus dem Kontext gerissen werden.

Während Parteimitglieder der CDU/CSU den Schritt begrüßten, äußerten Oppositionsabgeordnete scharfe Kritik an den Plänen des Kanzleramtes. „Dies ist der offensichtliche Versuch der Kanzlerin, die öffentliche Wahrnehmung ihrer Regierung über technische Mittel zu manipulieren. Sie ermöglicht es Spin-Doktoren und PR-Profis nun endgültig mit ihrer Stimme zu sprechen.“, so die Grünen-Abgeordnete Weitkamp. Auch Medienvertreter zeigten sich kritisch dem neuen System gegenüber. „Dieser Schritt geht Hand-in-Hand mit einer Kürzung der wöchentlichen Pressekonferenzen des Kanzleramtes und ist damit das Gegenteil einer größeren Transparenz der Presse gegenüber.“, kommentierte der Deutsche Journalisten Verband (DJV) und verwies auf den Siemens-Skandal vor ein paar Wochen. Der Siemens-Vorstand nutzte dabei monatelang ein ähnliches System, um scheinbar echte Aussagen des Vorstandes zu erzeugen, jedoch ohne diese Tatsache der Presse gegenüber offenzulegen.

Dennoch signalisierten einige Medienhäuser und Radiosender auf die künstlich generierten Stellungnahmen zurückgreifen zu wollen. Gegenüber dem Medienmagazin Panorama sprach der Intendant des SWR von einem Gewinn für die Hörer: „Natürlich werden wir künstliche Ton-Spuren unseren Hörern gegenüber offenlegen, aber es wird das Hörerlebnis unserer Programme deutlich verbessern.“

In der Zwischenzeit bekundeten auch einige Landesregierungen und Kabinettsmitglieder Interesse an der Verwendung des Systems für die eigene Öffentlichkeitsarbeit. Das Kanzleramt wollte sich aber bisher zu einer möglichen Weitergabe der Technologie nicht äußern.


Inspiration

Die Inspiration für dieses Szenario kommt von den Entwicklungen im Bereich Spracherkennung/Sprachsynthetisierung, die in den letzten zwei Jahren durch den Einsatz von Machine Learning, bzw. Deep Learning möglich gemacht wurde. Ziel war es einen denkbaren Einsatz dieser Technologie zu finden, abseits von Fälschungen und manipulierten Inhalten und zugleich die ethischen Probleme im Einsatz dieser aufzuzeigen, außerhalb der Fake News Diskussion.


Literatur

Adobe prototypes ‘Photoshop for audio’. Steward, Craig. 03.10.2017.

AI-powered lip sync puts old words into Obama’s new mouth. Plummer, Libby. 12.06.2017.

AI will make forging anything entirely too easy. Allen, Greg. 07.01.2017.