NR26

Wie kann KI bei der Verarbeitung, Übersetzung und Analyse von großen Dokumentenmengen helfen? Wie verwandle ich mithilfe von KI Textdokumente in strukturierte, auswertbare Daten? Welche neuen Möglichkeiten bietet KI bei der Bilderrückwärtssuche? Wie kann mir Claude Code bei der OSINT-Recherche zu einer bestimmten Person helfen? Und warum sind für die Recherche dezensierte KI-Modelle interessant, die nichts mehr verweigern? In Kurzvorträgen zeigen die Referentinnen und Referenten, wie KI-Systeme investigative Recherchen auf ein neues Level heben können. Vorkenntnisse sind nicht nötig. Wie immer ist das Panel auch als Ort des gemeinsamen Austauschs mit dem Publikum gedacht.

Es klingt kompliziert, aber es erfordert vor allem Kreativität (und die haben wir!): Jailbreaking, also KI-Systeme dazu zu bringen, Dinge zu tun oder zu verraten, die sie nicht tun und nicht verraten sollen. Das führt nicht nur die Schwächen generativer KI vor, sondern es zeigt auch, was möglich ist, wenn man diese Systeme anders nutzt als gedacht.

Hacker:innen haben im Jailbreaking eine neue Leidenschaft gefunden – und daran sollten wir uns ein Beispiel nehmen! Denn während generative KI für viele Anwendungsfälle gerade in unserem Bereich völlig überschätzt wird, unterschätzen die meisten das Potential von Jailbreaking für den Journalismus.
Denn erstens können uns „befreite“ Sprachmodelle bei investigativen Recherchen unterstützen und uns neue Wege zu Informationen aufzeigen. Eine KI willig zu machen, hier zu helfen, ist schon der erste Schritt zum Erfolg.
Und zweitens können sie uns helfen, Manipulationen anderer aufzudecken. Denn auch Chatbots von Unternehmen können uns einiges verraten über ihre dahinterliegenden Anweisungen, was für investigative Geschichten oft ein kleiner Diamant ist.

Die Session richtet sich gezielt an Journalist:innen, die ohne große Infrastruktur im Hintergrund und ohne großes technisches Vorwissen ausprobieren wollen, was sie aus öffentlich verfügbaren KI-Systemen für sich herausholen können jenseits des Üblichen. Denn auch wenn das Wort Jailbreaking kompliziert klingt (und die zugehörige Szene sich bemüht, undurchsichtigen Jargon zu verwenden), ist es eigentlich einfach: Es braucht Lust auf kreatives Ausprobieren - und ein klein wenig Hintergrundwissen darüber, wie generative KI funktioniert.

Der Vortrag stellt anhand der neuesten Tricks und Methoden der Jailbreaking-Szene in durchaus auch unterhaltsamen Beispielen vor, wie sich KI-Systeme überlisten lassen. Und er vermittelt das nötige Wissen über die Funktionsweise generativer Modelle sowie Inspirationen aus eigenen Recherchen, um die Teilnehmer:innen zu befähigen, danach selbst loszuziehen und KI-Systeme so zu nutzen, dass sie gut sind für uns.

Zuhörer:innen lernen zudem den Unterschied zwischen Jailbreaking und so genannten „unrestricted LLMs“ (also unzensierte Sprachmodelle, die man mit technischer Affinität und entsprechender Hardware selbst hosten kann) - der Schwerpunkt liegt aber bewusst auf dem, was jede und jeder auch ohne großes Budget selbst machen kann. Im Journalismus ist in diesem Bereich noch viel Luft nach oben - ein guter Zeitpunkt einzusteigen!

Tausende PDF-Seiten, Gigabytes an Daten, Millionen Mail-Adressen aus einem Leak. Kurz: Zu viele Informationen, um sie alle einzeln durchzugehen. Wie also kommst du von den reinen Daten zur Story? In diesem Talk zeigen wir dir ein Tool, das wir bei jeder Recherche selbst anwenden, das auf allen Rechnern funktioniert, aber von Journalist:innen fast kaum genutzt wird: Regular Expressions. Wir fangen bei Null an und führen dich Schritt für Schritt zu den Informationen, die du wirklich brauchst.

Abstraktes Spezialthema oder Alltagswerkzeug für die Recherche? „Künstliche Intelligenz“ kann uns Journalist:innen die Arbeit erleichtern, beim Recherchieren von Fakten helfen, beim Analysieren von Dokumenten oder beim Schreiben, Strukturieren und Polieren von Texten.
Zugleich stehen wir vor der Herausforderung, klug und ausgewogen über KI-Technologien zu berichten.

In dieser Session lernt Ihr, welche Themen Ihr rund um KI anpacken könnt und welche Möglichkeiten, sowie technische Werkzeuge es überhaupt gibt und in welche Fallen Ihr tappen könnt. Wir werden über Deepfakes rätseln und auch in Themen eintauchen, die wir zunächst gar nicht mit KI in Verbindung bringen. Zum Schluss gehen wir natürlich auch auf „Blind Spots“ ein: Worüber sollten wir mehr berichten, wo könnten wir noch genauer hinschauen?

Die Session soll euch zudem Inspiration geben, welche Tools Ihr auch ohne technisches Vorwissen ausprobieren könnt, um eure Texte und Filme spannender und greifbarer zu machen. Wir teilen Hintergründe, Tipps und Erfahrungswerte für KI-Anwendungen in der Praxis: Wo liegen die Vorteile und Unterschiede bei den großen Playern ChatGPT, Gemini, Mistral und Claudet? Wie schreibe ich gute und zielführende Prompts? Wie funktioniert Quellenarbeit mit Tools wie Perplexity und NotebookLM? Und wie recherchiert man wissenschaftliche Quellen mit Consensus und Scite?

Chatbots wie ChatGPT und Mistral helfen Informationen suchen und auswerten - gezielte, hartnäckige Recherche kann die KI nicht. Oder doch? Die Workflow-Plattform n8n bietet die Möglichkeit, sich Recherchen und Arbeitsabläufe zusammenzuklicken - wir helfen bei den ersten Schritten und berichten über Erfahrungen und Anwendungsfälle aus Recherche-Projekten.

So you think you know shit about AI? Du kennst alle Bewohner im LLM-Zoo persönlich? Über die Leute, die den Unterschied zwischen einer ChatGPT-Anfrage und einer Websuche nicht kennen, kannst du nur müde lächeln? Und Transformer und Diffusoren sind deine besten Freunde?

Dann tritt an – gegen die ausgefuchsten Teams einer stabilen NR-Pub-Quiz-Fangemeinde und gegen eine KI auf Jans Computer – mit der vielleicht letzten Chance, klüger als ein Rudel mittelkleiner Sprachmodelle zu sein. Zeit für: probieren und blamieren! KI-Pub-Quiz, NR26 Edition – mit Spielen und Rätselfragen für KI-Interessierte, die uns vielleicht auch alle ein wenig klüger machen.

Generative Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant. Modelle wie Nano Banana, Veo 3 oder ElevenLabs machen es möglich audio-visuelle Inhalte zu erstellen, die kaum noch von der Realität zu unterscheiden sind. Der Beweischarakter von Fotografien und Audioaufnahmen droht bald vollends der Vergangenheit anzugehören.

Für all jene, die mit OSINT-Methoden recherchieren, bedeutet das eine große Herausforderung. Wie lassen sich Fotos, Videos und Audios überhaupt noch verifizieren, wenn selbst jedes zur Überprüfung verwendete frei zugängliche Material potenziell KI-generiert sein kann?

Dabei geht es bisher allerdings selten um vollständige Fakes, die sowohl in sich stimmig als auch eindeutig zu lokalisieren sind. Viel gefährlicher sind momentan noch Bearbeitungen von bestehenden Fotos und Videos durch die KI. Gleichzeitig werden LLMs und KI-gestützte Tools auch bei der Recherche immer wichtiger. Kann also die KI dabei helfen, manipulierte oder generierte Fotos, Videos und Audios zu erkennen?

Diese Fragen beschäftigen uns alle. Wir teilen unsere Erfahrungen, teilen Tipps, denn auch die Sinne spielen eine große Rolle, und wollen mit dem Publikum in einen interaktiven Austausch gehen – angeregt mit einem Quiz.