Vineet Khosla von der Washington Post

In dieser Folge von Ich, ich selbst und AI, Gastgeber Sam Ransbotham spricht mit Vineet Khosla, CTO von Die Washington Post, darüber, wie KI die Art und Weise verändert, wie Nachrichten produziert, geliefert und konsumiert werden. Vineet argumentiert, dass der Journalismus selbst nicht kaputt ist – aber die Formate, die Menschen zum Konsumieren von Nachrichten nutzen, sich rasant weiterentwickeln, insbesondere da Zielgruppen zunehmend über KI mit Informationen interagieren. Das Gespräch untersucht, wie die Post mit personalisierten KI-Podcasts, KI-gestützten Recherchetools für Journalisten und konversationellen Nachrichtenerlebnissen experimentiert, die den Lesern helfen zu verstehen, nicht nur was passiert ist, sondern warum es wichtig ist und wie es mit anderen Weltereignissen zusammenhängt.

Hinter den Kulissen setzt die Post künstliche Intelligenz in der gesamten Organisation ein, und Vineet teilt Details über die „KI überall“-Philosophie der Organisation.

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Abschrift

Allison Ryder: Wie kann KI Unternehmen dabei helfen, Kunden dort abzuholen, wo sie sind, insbesondere wenn sich ihr Verhalten und ihre Bedürfnisse schnell ändern? Erfahren Sie in der heutigen Folge, wie ein Nachrichtenmedium diese Herausforderung in eine Chance verwandelt.

Vineet Khosla: Ich bin Vineet Khosla von Die Washington Post, und Sie hören Ich, ich selbst und AI.

Sam Ransbotham: Willkommen bei Ich, ich selbst und AI, ein Podcast von MIT Sloan Management Review die Zukunft der künstlichen Intelligenz erforschen. Ich bin Sam Ransbotham, Professor für Analytik am Boston College. Ich forsche über Daten, Analytik und KI bei MIT SMR seit 2014 mit Forschungsartikeln, jährlichen Branchenberichten, Fallstudien und nun 13 Staffeln Podcast-Episoden. In jeder Episode sprechen Unternehmensführer, führende Forscher und KI-Politikgestalter mit uns darüber, was KI-Hype von KI-Erfolg unterscheidet.

Hallo, Hörer. Heute begrüßen wir Vineet Khosla, Chief Technology Officer bei Die Washington Post. Die Post ist nicht nur eine Nachrichtenredaktion. Es ist eine riesige Technologiemaschine, die täglich Journalismus zu Millionen von Menschen auf der ganzen Welt bringt. Und Vineet leitet die Teams, die diese Systeme hinter den aktuellen Nachrichten, dem Publikumserlebnis, der Sicherheit und – so hoffen wir basierend auf der heutigen Diskussion – der KI aufbauen. Wir werden also darüber sprechen, wie Technologie den Journalismus prägt, vielleicht ein wenig darüber, was das Publikum hinter den Kulissen nicht sieht, und wie die Zukunft der Nachrichten aussehen könnte. Vineet, danke, dass du hier bist.

Vineet Khosla: Danke, dass ich dabei sein darf, Sam. Ich höre deinen Podcast schon eine Weile, also ist es eine Freude, endlich auf der anderen Seite zu sein.

Sam Ransbotham: Vielleicht können wir ein wenig darüber sprechen, was hinter den Kulissen des Podcasts passiert. Beginnen wir mit etwas, das viele Hörer fühlen. Ich denke, das Konsumieren von Nachrichten in unserer modernen Welt kann ziemlich überwältigend, fragmentiert und schwer zu verstehen sein. Und das mag besonders für ein jüngeres Publikum gelten, das mehr in einer anderen digitalen Welt aufgewachsen ist als ich. Was ist aus deiner Sicht derzeit kaputt daran, wie wir Nachrichten erleben, und was muss sich ändern?

Vineet Khosla: Ich sehe das so: Es ist nicht etwas kaputt an den Nachrichten. Wenn wir einen Schritt zurücktreten, sollten wir Journalismus als eine Disziplin betrachten, nicht als ein Format. Wenn man ihn nur als Format betrachtet, mag er dem jüngeren Publikum kaputt erscheinen. Der Unterschied ist, dass sie ihn einfach ganz anders konsumieren als du und ich. Ich verwende dieses Beispiel: Früher haben wir die Nachrichten nur gelesen, dann kam das Radio. Wir hörten die Nachrichten, dann kam das Fernsehen. Wir sahen die Nachrichten, dann kam die KI. Wir begannen, mit den Nachrichten zu sprechen und sie zu befragen. Bei all diesen Veränderungen hat der Nachrichtenkonsum tatsächlich zugenommen. Der Wert der Nachrichten in unserer Gesellschaft ist tatsächlich gestiegen. Wir konsumieren sie nur zu verschiedenen Tageszeiten sehr unterschiedlich.

Sam Ransbotham: Dieser Konsum ist eine große Sache. Ich will nur die Nachrichten wissen, die mich interessieren. Ich will nichts hören, was mich nicht interessiert, aber ich will wissen, dass die Dinge, die mich nicht interessieren, passieren. Ich will nicht in einer Blase sein. Andere Branchen haben wirklich damit zu kämpfen, wenn man an die Streaming-Branche, den Einzelhandel und die Musik denkt. Was wird personalisierte Nachrichten für Die Washington Post?

Vineet Khosla: Das ist eine Frage, mit der ich mich in den letzten zweieinhalb Jahren auseinandergesetzt habe. Ich komme nicht aus der Nachrichtenbranche. Ich komme von außen. Als ich hier landete, wurde mir klar, dass Nachrichten zwei sehr wichtige Dinge tun. Erstens sagen sie uns, was in der Welt wichtig ist, und dann sagen sie uns, warum es wichtig ist. Das ist die Sinnstiftung, oder? Den personalisierten Aspekt haben die sozialen Medien übernommen. Sie sagen dir bereits, was wichtig ist. Wenn sie also zu uns kommen, gibt es nur sehr wenige Dinge, die wir ihnen anders erzählen, als sie bereits wissen.

Aber das „Warum“, das ist der Kernwert, den wir bieten. Und da müssen wir meiner Meinung nach eine Balance der [Personalisierung] finden – man muss datengesteuert sein, aber man muss seine Daten fast wie einen Kompass nutzen, nicht wie ein GPS. Es liegt immer noch in der Verantwortung der Nachrichtenredaktion, einer verantwortungsvollen, ethischen Nachrichtenredaktion mit journalistischen Standards, sicherzustellen, dass die Nachrichten, die wir den Menschen geben, nicht so personalisiert sind, dass sie zu einer Echokammer und einer Verstärkung ihrer Überzeugungen werden.

Es ist schwer, das auszubalancieren, denn wenn wir auf die großen Tech-Unternehmen von außen schauen, verstehen wir: Wenn man tief personalisiert, wird man ein Publikum haben, wird man Klicks haben, wird man Geld haben, wird man Einnahmen haben. Für unsere Branche, beides auszubalancieren – den Verbraucher dort abzuholen, wo er ist, ihm die Nachrichten zu geben, die er tatsächlich braucht, ihm nicht zu viel zu geben, wenn er nicht bereit dafür ist, aber gleichzeitig sicherzustellen, dass wir sehr ausgewogen sind und unsere Perspektive und Meinung durchkommt – ist sehr wichtig.

Sam Ransbotham: Ich denke, was du beschreibst, ist ein wirklich schwieriges Goldlöckchen-Problem: Man will genug tun, aber nicht zu viel. Es ist nicht zu heiß, nicht zu weich, genau richtig. Wir wollen über die ganze weite Welt Bescheid wissen, die vor sich geht, aber wir kümmern uns auch um Meinungen, die näher an meiner früheren Meinung sind. Ich versuche, ziemlich aktiv Nachrichtenquellen in meinem Leben zu behalten, die ich intensiv ablehne.

Wie bewahrt man in diesem Prozess dann die journalistische Integrität, wenn man auswählt … die Art von Dingen, auf die man sich konzentriert und auf die nicht? Das gibt es schon seit Jahren, also ist das kein neues Problem.

Vineet Khosla: Ich denke, es ist ein vielschichtiges Problem. Zuerst beginnt es tatsächlich in der Nachrichtenredaktion. Ich glaube, dass unsere Nachrichtenredaktion mit ihren Standards und der Art, wie sie berichten, versucht, eine sehr faire Perspektive zu bieten. Was Sie sehen werden, wenn Sie zu unserer Anwendung kommen, ist, dass es tatsächlich viele verschiedene Möglichkeiten gibt, [Nachrichten] zu konsumieren. Sie können sie lesen. Sie können sie hören. Wir haben gerade einen KI-Podcast gestartet, bei dem die KI einige Artikel auswählt, die Sie interessieren könnten, und sie in einen Podcast verwandelt. Sie haben die Möglichkeit, zur Startseite zu gehen, die von unseren Redakteuren bearbeitet wird. Das ist die Expertenperspektive darauf, was [in der Welt] passiert. Sie können zum Tab „Für Sie“ gehen und einfach personalisierte Nachrichten lesen.

Von unserer Seite aus stellen wir also sicher, dass wir Ihnen viele Optionen geben, und wir klären Sie mit guten Produkten und Design darüber auf, warum diese Optionen existieren. Hoffentlich kommen Sie irgendwo dazwischen aus Ihrer Echokammer heraus.

Jetzt wollen wir auch darüber hinausgehen. Wenn Sie auf unsere Startseite gehen, sehen Sie unten auf unserer WashingtonPost.com einen altmodischen Ticker, auf dem wir anderen Nachrichtenorganisationen [zeigen], was sie auf ihre Startseite setzen, fast kostenlos, auf unserer Seite, um zu sagen: „Hey, das sind andere Dinge, die passieren“, denn es ist gut möglich, dass wir nicht alles aus jeder Perspektive abdecken, und um den Dienst für die Nation weiter auszubauen. Ich denke wirklich, dass wir als Nachrichtenunternehmen versuchen müssen, dem Leben jedes Einzelnen so viel Wert wie möglich zu geben.

Wir haben kürzlich etwas namens Ripple gestartet. Es ist also WashingtonPost.com/ripple, wo wir Meinungsseiten in ganz Amerika aufsuchen und versuchen, ihre Inhalte durch Partnerschaften mit ihnen zu unseren Verbrauchern, zu unseren Nutzern zu bringen. Es ist ein schwieriges Problem, aber man braucht Leute, die es lösen, und man braucht auch Leute auf der anderen Seite, die es gelöst haben wollen, Leute wie Sie.

Sam Ransbotham: Das ist eine wirklich faszinierende Idee, die Idee, diese Wellen von vielen verschiedenen Orten an die Oberfläche zu bringen. Seien wir ehrlich: Sie werden dabei nicht perfekt sein, aber ich denke, das ist unvermeidlich Teil des Prozesses. Die Kosten, es nicht zu tun, sind wahrscheinlich extremer als die Kosten für einige algorithmische Probleme dort.

Ich weiß, dass Sie mit dem Podcast in Bezug auf Personalisierung und den Versuch, diese extreme Personalisierung zu erreichen, Probleme hatten. Können Sie uns ein wenig darüber erzählen, wie dieses Projekt gelaufen ist?

Vineet Khosla: Wir haben erkannt, dass es eine Marktnachfrage in der Mitte von [stark] kuratierten redaktionellen Podcasts gibt. Ich betrachte sie fast als Expertenmeinungen. Das sind die Experten unseres Unternehmens, die sagen: „Das sind die wichtigen Dinge, die Sie wissen müssen“ im Gegensatz zu „Manchmal sind [diese] Dinge nicht wichtig für die Welt, aber sie sind wichtig für mich.“ Ich gebe Ihnen ein sehr gutes Beispiel, das mich wirklich zu einem Fan dieses Produkts gemacht hat.

Erinnern Sie sich, als der Kampf um die Neueinteilung der Wahlbezirke in Texas stattfand und es viele Gerichtsverfahren gab? Gleichzeitig fanden in Indien Wahlen im Bundesstaat Bihar statt. Wir haben diese beiden Geschichten behandelt, und irgendwie sprach der Podcast, aufgrund meines Interesses, über die Neueinteilung, die Gesetze und wie die Partei an der Macht dort versucht, die Stimmen zu halten. Und dann kontrastierte er mit den Wahlen in Bihar, wo einiges davon vielleicht schon in der Vergangenheit passiert ist, und daher die Partei, die gewinnt, auf Siege aus diesen Arten von Neueinteilungsbemühungen setzt. … In meinem Gehirn feuerten Neuronen, Sam. Ich dachte: „Wow. Das ist so interessant. Ich habe diese Seite in Indien gesehen, und ich sehe, was in Texas passiert. Irgendwie mag ich es nicht, aber danke, dass Sie mir diese beiden [Geschichten] gezeigt haben.“

Wenn Sie sich nun die Sicht eines Experten vorstellen, ist diese zweite Geschichte für 99 % der Bevölkerung Amerikas nicht relevant. Und selbst wenn sie sich dafür interessieren, wird es nicht wirklich die Neuronen in ihrem Gehirn zum Feuern bringen, wie dieser Podcast es bei mir getan hat. Ich denke, das ist die Lücke, die wir mit personalisierten Podcasts wirklich treffen wollen. Denn das basiert alles auf unserer Berichterstattung; das sind alles sachliche Dinge, die wir bei Die Washington Postgemacht haben. Wir haben es getan, weil wir denken, dass es wichtig ist, dass die Welt das weiß.

Wir haben sehr eng mit unserer Nachrichtenredaktion zusammengearbeitet. Wir haben es sehr gut getestet. Und ja, es wird nicht perfekt sein. Es hat ein paar Fehler gemacht. Als wir es gestartet haben, haben wir sichergestellt, dass unsere Verbraucher, als wir es ihnen präsentierten, mit unserem Design, mit den Haftungsausschlüssen, mit den Warnungen, [verstanden haben], dass dies ein Beta-Experimentierprodukt ist. Sie verstanden, dass Fehler passieren würden, und wir als Team haben es sehr genau beobachtet.

In Bezug auf technische [Probleme] wurde uns eines klar: Es hat große Schwierigkeiten, wenn ein Artikel viele Verweise in der dritten Person enthält. Sagen wir, es heißt: „Vineet sagte dies, und Jennifer sagte das,“ und die folgenden Sätze enthalten „er“ und dann „sie“. Für uns ist sofort klar, wer der „er“ und wer die „sie“ ist. Für KI könnte es das nicht sein. Sobald wir anfingen, diese Art von Problemen zu lösen, gingen wir wirklich zurück, änderten unsere Skripte, änderten unsere Prompts. [Wir] stellten sicher, dass wir das Schreiben des Artikels nicht änderten. Wir stellten nur auf der KI-Seite sicher, [dass] wir eine Möglichkeit haben, dieses Problem zu lösen. Und der Beweis dafür ist, dass wir inzwischen über 100.000 personalisierte Podcasts veröffentlicht haben. Die Abschlussrate dieser Podcasts ist tatsächlich höher als die Abschlussrate der normalen Podcasts, die wir veröffentlichen.

Sam Ransbotham: Das ist ein wunderbares Beispiel, weil es einige Dinge verbinden wird, einige Dinge wird es übersehen, aber vielleicht wird es, wenn es das tut, erstaunlich sein. Eines der beständigen Themen unserer Sendung scheint genau diese Idee der Verbesserung zu sein. Einer unserer frühen Podcast-Gäste erwähnte die Idee, dass der erste Tag der schlechteste Tag ist. Wenn Sie also dieses Experiment starten, werden Sie einige Dinge entdecken, wie das Pronomen-Problem, das Sie erwähnt haben, und wie es für uns offensichtlich ist, welche Geschichte mit welcher zusammenhängt. Aber Sie werden diese beheben, und es wird sich ständig verbessern.

Was ist Ihr Plan für dieses Produkt, für diesen personalisierten Podcast? Ich bin bereits ziemlich neidisch [auf Ihre 100.000 Episoden]. Ich glaube, wir haben knapp über hundert, und es war anstrengend.

Vineet Khosla: Nun, ich glaube nicht, dass es die Experten ersetzt. Wissen Sie, 100 ist eine Menge Arbeit, [und] 100.000 ist immer noch eine Menge Arbeit für das Team, das es entwickelt, weil wir Probleme überprüfen, die … hereinkommen. Die Arbeit findet also, denke ich, auf einer anderen Seite statt. Bei uns geschieht sie auf der QA-Seite.

Aber ich würde von personalisierten Podcasts wegzoomen und vielleicht mehr über die KI-Bemühungen sprechen, die wir hier unternehmen. Und dann würde alles Sinn ergeben, oder? Die Art und Weise, wie wir KI in unserem Unternehmen betrachten, nennen wir „KI überall“. Es ist ein „KI überall“-Ansatz, bei dem wir sie in der Produktion der Nachrichten haben wollen. Es gibt so viel, was [generative KI] tun kann.

Wir haben ein Tool namens Haystacker, das stundenlange Videos durchgehen kann. In dem, was Menschen Wochen kosten würde, können unsere Journalisten jetzt sagen: „Ich möchte diese Person mit der roten Mütze finden“, [und die KI geht] durch Videos vom 6. Januar-Aufstand und erhält diese Art von Informationen.

Sie haben wahrscheinlich schon viel darüber gehört, dass große Datensätze für Journalisten kein Grund mehr zur Angst sind. Sie müssen sie nicht mehr manuell lesen. Sie können ihr wirklich intelligente Fragen stellen. Also bauen wir intern viele Tools für diese Seite. Das ist also eine große Säule, [die Nutzung von] KI, um unsere Kernaufgabe des Journalismus zu unterstützen.

Die zweite … ist die Verbraucherseite. Da kommen [unser] KI-Podcast „Ask the Post AI“, [und Zusammenfassungen von Geschichten] … ins Spiel. Im Fall der KI-Revolution habe ich das Gefühl, dass das Publikum sich bewegt hat, bevor wir uns bewegt haben, oder? Als es die Internetrevolution gab, mussten die Leute Computer kaufen, sie mussten sie lernen, sie mussten auf die Webbrowser gehen, und dann zogen die Nachrichtenredaktionen auf eine Website um. In der Welt der KI ist das Publikum über Nacht gegangen.

Sam Ransbotham: Ich möchte ein wenig widersprechen, was diesen Haystacker betrifft. Ich mag diesen Namen wirklich. Was Sie sagen, ist: „Hey, du willst diesen Heuhaufen durchgehen und das mit künstlicher Intelligenz machen und all diese Nadeln finden.“ Es stimmt sicherlich, dass wir viel mehr Inhalte auf der Welt haben, die wir durchgehen müssen. Es ist überwältigend, wie viele Dinge passieren. Wir bekommen viel mehr Inhalte. Gibt es mehr Nadeln in diesen Inhalten? Oder gibt es eine bessere Entdeckung der vorhandenen Nadeln, oder ist ein Großteil des Heus, das Sie durchsieben, nur eine Menge linkslastiger Müll? Ergibt das Sinn?

Wenn ich an einen Heuhaufen denke, denke ich: „OK, lasst uns den ganzen Haufen vergrößern, und wenn wir den ganzen Haufen vergrößern, werden wir mehr Nadeln haben, weil wir mehr Heu haben.“ Aber wir verstecken diese anderen Nadeln vielleicht nur besser.

Vineet Khosla: Beides ist richtig. Lassen Sie mich also mit dem Haystacker-Projekt beginnen. Der Name entstand, weil wir eine Nadel im Heuhaufen finden, da wir tatsächlich bereits einen Heuhaufen hatten. Jemand gab einem Reporter viele Videos. Jemand gab einem Reporter viele Daten und sagte: „Hey, hier ist etwas im Gange“, und es würde zwei, drei Wochen dauern, sie durchzugehen. Also helfen wir ihnen einfach. Wir helfen ihnen, diese Nadel zu finden, anstatt dass sie sie Bild für Bild ansehen. Das ist wirklich der Ursprung dieses Tools. Und dies ist eines von vielen Tools. Viele Nachrichtenunternehmen bauen solche Tools.

Aber um auf Ihre größere Frage zurückzukommen: Es gibt viel mehr Daten, und die meisten davon sind nicht interessant. Wir glauben nicht, dass es die Aufgabe von KI ist, all diese interessanten Dinge zu finden und Ihnen ohne einen beteiligten Journalisten zu servieren. Der Journalist nutzt also normalerweise seinen Instinkt, stellt Fragen und versucht, mehr daraus zu erfahren. Und ich bin sicher, man kann zu einer Welt gelangen, in der man wirklich kuratierte Datenquellen hat. Man kann Arbeitsministeriumsberichte herausnehmen, oder? Und unsere Journalisten nutzen diese Berichte und erstellen daraus Geschichten.

Wenn Sie also zu „Ask the Post“ gehen und sagen: „Hey, wie hoch war die Arbeitslosenquote im Agrarsektor im Jahr 2013?“, haben wir möglicherweise in einem Nachrichtenartikel darüber geschrieben oder auch nicht. Aber wenn [wir Zugang zu] einer dieser Datenquellen haben, denen unsere Journalisten vertrauen und die sie nutzen, denke ich, ist es fair, sie zu verwenden und die Antwort auf die Frage zu geben. Aber noch einmal: Es gibt eine Nachrichtenredaktion im Kreislauf, wie diese Überprüfung der Daten. Und ich denke, das sorgt für eine etwas höhere Qualität als die allgemeinen Internet-Suchmaschinen, die alles aufsaugen. Sie haben ihren eigenen Platz; ich mache mich nicht über sie lustig. Ich sage nur, dass es einen anderen Platz dafür gibt, und was wir hier in Die Washington Post aufbauen wollen, ist: Wenn Sie auf der Suche nach vertrauenswürdigen Nachrichten und Journalismus sind und einige überprüfte Fakten und Vertrauen wünschen, sollten Sie bei uns beginnen.

Sam Ransbotham: Lassen Sie uns darauf zurückkommen, wie Sie diesen Prozess begonnen haben. Sie haben angefangen, über das Warum zu sprechen. Und genau dieses Warum muss jetzt ein Teil davon sein; sonst, wie Sie sagen, ist das ein scharfer Kontrast zu den nützlichen Suchmaschinen, die eine Liste produzieren, aber nicht das Warum. Während ich das sage, denke ich jedoch an moderne Suchtechnologie, und es scheint, dass sie versucht, künstliche Intelligenz zu nutzen, um sich mehr in Richtung eines Warums und mehr Erklärung zu bewegen. Aber Sie waren ziemlich klar über die Rolle Ihrer Journalisten in diesem Prozess.

Vielleicht können Sie das etwas näher ausführen. Wo automatisieren Sie? Was erfordert absolut menschliches Urteilsvermögen? Wie finden Sie heraus, wo diese Grenzen verlaufen? Wir könnten über einzelne Beispiele sprechen, aber wie läuft der Prozess ab, um zu entscheiden?

Vineet Khosla: Es geht zurück auf KI-Governance und Richtlinien, wie wir KI im Unternehmen einsetzen. Wir haben es in drei Teile unterteilt. Das einfachste, worüber ich zuerst sprechen werde, ist die Informationssicherheit. Wir haben unser Infosec-Team einbezogen und gesagt: „Hört zu, ihr müsst uns sagen, wie wir es nicht richtig vermasseln. Ihr müsst uns sagen, was in Bezug auf Sicherheit auf dem Schirm ist, und eine Richtlinie herausgeben.“ [Dies] ist einfacher für uns, weil wir ein [großes Sprachmodell] verwenden, das wir auf einer privaten Instanz hosten.

Dann kommt der Aspekt der Nachrichtenredaktion: Die Nachrichtenredaktion und die Journalisten haben sich zusammengesetzt und selbst entschieden, wie KI in ihrer Arbeit auftauchen soll – wie sie sie nutzen werden, wie sie sie zuschreiben werden, was die Gebote und Verbote sind.

Und dann der dritte Aspekt ist der Verbraucher. Dies ist der knifflige Aspekt, weil dies das ist, was man typischerweise als Produkt betrachtet, und der Ansatz, den wir gewählt haben, ist die Verwendung von gutem Design. Wir wollen unsere Verbraucher, unser Publikum, immer darüber informieren, was sie konsumieren, wie viel davon von KI stammt. Und es ist ein Spektrum, oder?

Nehmen wir das Beispiel der Zusammenfassungen. Wir kennzeichnen KI-Zusammenfassungen immer noch – „dies ist eine KI-Zusammenfassung“ – aber die Art und Weise, wie ich sehe, dass Leute sie nutzen, und die Anzahl der Leute, die sich tatsächlich den Haftungsausschluss ansehen oder uns einen Daumen-nach-unten-Button geben, weil sie es nicht mochten, nimmt ab. Es ist fast so weit, dass niemand mehr schockiert ist, dass wir eine KI-Zusammenfassung haben, und keiner der Benutzer ist davon gestört. Aber ich bin mir ziemlich sicher, dass wir, wenn wir ein vollständig KI-generiertes Video veröffentlichen würden – was wir bisher nicht getan haben und auch nicht planen – stärkere Haftungsausschlüsse anbringen würden.

Auf Produktebene wollen wir uns also auf Design und Verbraucherverhalten stützen, um sicherzustellen, dass wir sie immer informieren, wenn sie etwas nutzen, das KI ist oder nicht.

Sam Ransbotham: Lassen Sie uns jedoch nach vorne springen. Wenn wir in einem Jahrzehnt hier zusammensäßen, müssten Sie über die Richtung nachdenken, in die sich das Nachrichtenerlebnis entwickelt. Und Sie haben die Entwicklung vom Lesen der Nachrichten, zum Hören der Nachrichten, zum Ansehen der Nachrichten erwähnt, die stattgefunden hat. Sie haben viel darüber nachgedacht. Erzählen Sie mir, was Ihrer Meinung nach im nächsten Jahrzehnt oder so passieren wird.

Vineet Khosla: Wenn ich so klug wäre, Sam. …

Sam Ransbotham: Würden Sie nicht mit mir sprechen?

Vineet Khosla: Ich wäre irgendwo in New York im Hedgefonds-Geschäft und würde meine Wetten platzieren.

Sam Ransbotham: OK, wir können kürzer gehen. Vielleicht können Sie uns einen kleinen Hinweis auf den nächsten Monat geben, und wir können versuchen, darauf aufzubauen.

Vineet Khosla: Ich glaube aufrichtig, dass der Bedarf an Nachrichten und qualitativ hochwertigen Nachrichten nie größer war. Journalismus ist eine Disziplin, nicht nur ein Format. Wir müssen unseren Journalismus weiterhin an verschiedene Formate anpassen und Technologie dort einsetzen, wo sie uns helfen kann. Und das beabsichtigen wir weiterhin bei Die Washington Post.

Sie werden wahrscheinlich auch anfangen … die Ideen rund um flüssige Inhalte zu hören. Denken Sie über Inhalte so nach, wie wir es tun. Typischerweise halten Nachrichten 24 Stunden, oder? Nach 24 Stunden wird Ihnen jede Nachrichtenredaktion sagen, dass die Geschichte abgeflaut ist. Sie nehmen sie von der Startseite, die Leute hören auf, darüber zu sprechen. Sie machen eine tiefgehende investigative Arbeit, vielleicht [hält sie] sieben Tage. Wir werden sie irgendwo anheften, die Leute werden sie teilen, sie wird länger leben. Aber egal was passiert, danach fällt sie einfach weg.

Ich sehe eine Welt, in der die Neugier der Menschen die Nachrichten antreibt. Nachrichten können buchstäblich in unendlichen Formen für einen langen Zeitraum leben, weil jemand zurückkommen und anfangen könnte, eine Reihe von Fragen zu stellen. Sie könnten anfangen, Fragen zu stellen, oder sie könnten sagen: „Können Sie mir helfen, einen Bericht über die Änderung der Taktiken von [Immigration and Customs Enforcement] zwischen [Washington, D.C.] und Minnesota zu schreiben? Ich möchte wirklich verstehen, was in der Welt zu der Zeit passierte, [als] es gewalttätiger wurde als früher.“ Ich denke, das erschließt mehr Nachrichten. Es vergrößert den Markt tatsächlich mehr als die [anfängliche] Angst vor dem Schrumpfen. Und das ist immer die Angst, oder?

Wenn eine neue Technologie aufkommt, gibt es zunächst eine sehr echte Angst vor Schrumpfung. Das möchte ich nicht leugnen. Ehrlich gesagt, als Ingenieur sehe ich, was Claude Code in den letzten zwei Monaten getan hat, und denke mir: „Wow, da geht meine Backup-Karrierewahl dahin. Ich schätze, ich werde kein super kurzer Java-Programmierer mehr sein.“ Aber sobald man die Angst überwunden hat, denke ich, wächst das. KI hilft uns zu wachsen. Solange es Menschen und ihre Neugier sowie das Bedürfnis nach verifizierten Nachrichten, Informationen und Fakten gibt, wird das gut sein. Das ist also der Bär. Wie nennt man das an der Börse – die positive Seite?

Sam Ransbotham: Sie müssen wissen, dass, wenn Sie zu Hedgefonds wechseln.

Vineet Khosla: Bull ist positiv. Bear ist negativ. Wie Sie merken, sind meine zukünftigen Karriereoptionen ziemlich begrenzt.

Sam Ransbotham: Sie bleiben besser bei Java.

Vineet Khosla: Ich bleibe bei Java. Aber ich sehe auch, dass es ein Risiko um Vertrauen gibt. Wenn ich in die Zukunft blicke, ist das, was mich am meisten beunruhigt, dass das Vertrauen der Verbraucher früher bei den Verlagshäusern lag. Man las eine Zeitung, weil man darauf vertraute, dass es Standards, Verfahren und Fachleute gab. Und dann, in unserer Lebenszeit, sah ich, wie das Vertrauen zu den Kreativen wanderte. Die Menschen begannen, Kreativen mehr zu vertrauen. Sie ließen sich mehr von Leuten auf Twitter beeinflussen. Sie ließen sich mehr von Instagram- und TikTok-Leuten beeinflussen, die ihnen die Nachrichten erzählten. Und ich dachte darüber nach. Ich dachte mir: „Was ist hier los?“

Eines ist, dass sich unsere Nachrichten nicht schnell genug angepasst haben, oder? Das stimmt. Wir sind dem Verbraucher nicht dort begegnet, wo er ist. Aber wir als Menschen vertrauen im Allgemeinen einfach anderen Menschen. Wir vertrauen der Stimme. Wir vertrauen der Sprache. Egal in welchem Teil der Welt Sie sind, wenn jemand eine andere Sprache spricht, wissen Sie, dass Sie in der Gesellschaft von Intelligenz sind.

Tatsächlich, wenn ich zu meiner Apple-Zeit zurückgehen könnte, hatten wir diese Anekdote. Als Siri kam, war es die erste Stimme. Es war die erste Sprachinteraktion mit Ihren Maschinen. Menschen konnten mit ihr sprechen. Und dann kam gleichzeitig Apple Maps, und wir hatten einige Vorfälle mit falschen Daten, und Leute fuhren auf Schotterstraßen und blieben stecken. Die durchgängigen Beschwerden, die wir bekamen, waren: „Nun, Siri hat mir gesagt, ich solle dorthin fahren.“ Und da wurde uns klar, dass die Siri-Stimme und die Apple-Stimme, die dieselbe Stimme waren, tatsächlich ein Problem war, weil die Nutzer ihr mehr Vertrauen schenkten, als sie sollten. Ihre Augen zeigten ihnen, dass diese Straße nicht existiert, aber sie bogen trotzdem rechts ab, weil Siri es ihnen sagte.

Also denke ich, das ist uns passiert: Das Vertrauen verlagerte sich von den Verlagshäusern zu den Menschen, weil wir als Menschen natürlicherweise anderen Menschen ein wenig mehr vertrauen. Was mich beunruhigt, ist, dass diese KIs fast zu einem besseren Menschen werden als ein Kreativer, weil sie mit Ihnen sprechen können, sie können tief personalisiert sein, sie können Sie besser verstehen als ein Kreativer. Ich fürchte, das Vertrauen wird sich noch mehr auf die KIs verlagern als bei den Menschen.

Angesichts dessen, was tun wir? Das ist meine Hypothese. Das Vertrauen in die KI, das die Menschen haben werden, die Beziehung, die wir haben werden, wird sehr tief sein. Ich denke, die Verantwortung liegt bei uns, in der Nachrichtenwelt, in der Journalismuswelt, gleichwertige Erfahrungen zu schaffen, damit der Verbraucher nicht bei ein paar großen Optionen gefangen bleibt, die es draußen in der Welt gibt. Ich bin hoffnungsvoll, wenn ich sehe, dass Dinge wie MCP-Protokolle herauskommen.

Sam: Model Context Protocols.

Vineet: Model Context Protocols. Ich sehe, dass Agent-zu-Agent-Gespräche stattfinden. Ich sehe genug Unternehmen da draußen, große Tech-Unternehmen, kleine Tech-Startups, die auf diesem Weg arbeiten und sagen: „Hey, wenn mein Agent Nachrichten braucht, möchte ich ihn mit Ihrem Agenten verbinden, damit er die richtigen verifizierten Nachrichten bekommt.“ Also bin ich auch hoffnungsvoll, aber ich bin auch sehr besorgt um das Vertrauen. Ich möchte sicherstellen, dass es bei den Menschen bleibt, die es verdienen.

Sam Ransbotham: Eigentlich gibt es vier oder fünf Dinge, die ziemlich faszinierend sind. Erstens hatte ich nicht wirklich über diesen Vertrauenstransfer zwischen den verschiedenen Siri-Produkten nachgedacht. … Meine Bauchreaktion, mein naiver Ansatz wäre gewesen zu sagen: „Hey, es ist gut, dass Vertrauen übertragen wird.“ Aber was Sie aufgezeigt haben, ist, dass man bei zwei verschiedenen Produkten mit unterschiedlichen Genauigkeitsbasen dieses Vertrauen vielleicht nicht übertragen möchte. Das ist eine interessante Art, darüber nachzudenken. Ich dachte natürlich: „Hey, mehr Vertrauen ist besser.“ Aber man kann tatsächlich signalisieren, dass etwas mit einer roboterhafteren Stimme nicht vertraut werden sollte, zum Beispiel.

Sie haben Siri angesprochen. Lassen Sie uns hier einen Schritt zurückgehen und darüber sprechen, wie Sie nicht immer bei Die Washington Postwaren. Erzählen Sie uns ein wenig darüber, wie Sie dorthin gekommen sind, wo Sie jetzt sind, und Siri als Teil dieser Reise.

Vineet Khosla: In meiner Studienzeit wurde ich mit KI bekannt gemacht und ließ mich von der Idee verführen, dass Maschinen die ganze Arbeit für mich erledigen. Ich dachte: „Das ist großartig. Ich mache einen Master in Künstlicher Intelligenz, damit ich mich zurücklehnen und entspannen kann.“ Das führte zu meinem ersten Job in der Hypothekenbranche. Wir machten damals KI-Modelle für Kredite. Wenn Sie sich erinnern, das Jahr war 2007, als die große Hypothekenkrise und der Finanzkollaps stattfanden, wurde meine gesamte Branche ausgelöscht. Es stellte sich heraus, dass niemand auf KI hörte, wenn es um Kredite ging.

Aber diese eine Tür schloss sich und ein Universum öffnete sich. Ich trug etwas Open-Source-Code bei. Die Gründer von Siri sahen meinen Code. Sie luden mich ein, mich für ein Vorstellungsgespräch zu bewerben. Also ging ich ins Silicon Valley und verbrachte die nächsten 10 Jahre damit, mit ihnen Siri zu bauen. Wir waren die sprachgesteuerte KI unserer Zeit, und für die längste Zeit, bis Alexa und Google Assistant kamen, und dieses ganze Universum öffnete sich.

Nach etwa 10 Jahren machte ich eine harte Rechtskurve und ging zu Uber Maps. Ich leitete das Team, das die Routing-Algorithmen baute. Es hat eine Menge Spaß gemacht. Es beinhaltete Graphensuche. Es war harte Informatik, oder? Graphensuche ist so Informatik, wie man sie nur bekommen kann. Ich habe diese Zeit wirklich geliebt. Nachdem ich das etwa vier Jahre gemacht hatte, kamen LLMs auf die Bühne. Dann dachte ich: „OK, ich gehe zurück in meine alte Welt der natürlichen Sprachverarbeitung.“ Und ich wollte dort etwas tun.

Also nahm ich mir eine Auszeit von Uber. Ich dachte, ich bilde mich neu. Ich kaufte mir Gartengeräte. Meine Frau machte sich große Sorgen. Sie sagte: „Wie lange wirst du dich neu bilden? Du hast hier zu viele Werkzeuge.“ Aber diese Washington Post Gelegenheit kam, und alle Neuronen in meinem Gehirn feuerten. Ich sagte: „Hör zu, diese Revolution dreht sich alles um Sprache. Es dreht sich alles um Wissen. Das ist es, was Nachrichtenredaktionen sind. Sie sind das Reservoir der Sprache. Sie sind die Meister. Sie sind die Experten. Sie haben all das Wissen und die Informationen.“ Und dann interviewte ich mit Die Washington Post; sie sind ein großartiges Team. Ich interviewte mit [Eigentümer] Jeff Bezos, und schließlich sagte ich: „Ja, das ist es, was ich als mein nächstes Kapitel im Leben tun möchte.“

Sam Ransbotham: Es gibt eine ganze Reihe von Dingen, auf die man eingehen könnte. Ein Teil davon, den ich aufgreifen wollte, den Sie sehr schnell überflogen haben, war, dass Sie einige Open-Source-Beiträge geleistet hatten und die Leute bei Siri es bemerkten. Und das führte dazu, dass Sie bei Siri involviert wurden, was zur Apple-Übernahme und Ihrer Beteiligung dort führte. Das gefällt mir besonders, weil ich ein großer Befürworter dieser Idee bin, Dinge beizutragen. Wenn wir über den Anreiz für Beiträge nachdenken, ist das eine großartige Geschichte dafür, wie Interesse, Neugier an Technologie und die Arbeit an etwas sowie der Nachweis davon durch ein Open-Source-Projekt – es gibt andere Wege außer Open-Source-Projekten, aber das ist ein großartiger Weg – zu einem sehr interessanten Bogen führen kann, wie sich das entwickelt hat.

Vineet Khosla: Das stimmt. Ich hatte in vielerlei Hinsicht Glück, weil ich etwas tat, wofür sich die Leute interessierten, und das eröffnete diese Gelegenheit. Sie haben vollkommen recht. Ich denke, wenn man am Anfang seiner Karriere steht, sollte man mit vielen Dingen herumspielen und dann ein Experte darin werden, weil man nicht weiß, wer zusieht.

Sam Ransbotham: Sie sagen Glück, und ich denke, dass ein großer Teil davon Glück ist, aber Glück verbindet sich nur gut mit gleichzeitiger Arbeit an etwas. Ich werde auch die spöttische Bemerkung machen, dass ein Teil der Geschichte, den ich gerne übergehen würde, ist, dass Ihr Master in Künstlicher Intelligenz von der University of Georgia stammt, und ich bin ein Georgia Tech-Mensch, also möchte ich das schnell übergehen. Sie können auch Pech haben.

Vineet Khosla: Nein, ich denke tatsächlich, dass es ein wichtiger Punkt ist. Ich habe tiefen, tiefen Respekt vor Georgia Tech. Natürlich haben Sie ein erstaunliches Informatikprogramm, Robotikprogramm, KI-Programm. Was die University of Georgia zu dieser Zeit einzigartig anbot und immer noch tut, ist ihr interdisziplinäres Programm. Also studierte ich Sprache, ich studierte Philosophie, ich studierte die Theorie des Geistes, ich studierte Logik erster Ordnung, und dann studierte ich auch all diese statistische KI, die im Grunde 99,99 % der KI ausmacht, wie die Leute sie jetzt verstehen. Also herzlichen Glückwunsch, ihr habt gewonnen.

Sam Ransbotham: Ein anderer Teil davon war, dass Sie graphentheoretische Arbeit erwähnten. Warum denken Sie, dass die graphentheoretischen Ansätze so interessant sind? Warum hat das Ihr Interesse geweckt?

Vineet Khosla: Nun, es war ein klassisches Routing-Problem. Wir machten Karten und Routing, also musste man über Graphen, Kanten und Knoten routen. Diese Algorithmen, die studiert man in der Schule, oder? Das hat mein Interesse geweckt.

Für Uber gab es eine Wendung. Die Wendung war, dass Routing für den Nahverkehr sehr unterschiedlich ist – wenn ich Massenverkehrsmittel sage, meine ich nicht Busse, sondern Taxis und Ubers – im Vergleich zum persönlichen Routing.

Wir einigten uns auf eine Metrik, die 10 Meter oder 10 Sekunden war. Wenn Ihre Karte um 10 Meter falsch ist oder Ihre ETAs um 10 Sekunden falsch sind, haben Sie keine großartige Erfahrung. Wenn Ihr Uber 10 Meter weiter entfernt anhält, als Sie sind, rennen Sie, um es zu erreichen. Sie bringen sich in eine unsichere Situation. Vielleicht überqueren Sie die Straße. Wenn Sie es nicht rechtzeitig schaffen und Ihr Uber dort steht, bekommt der Fahrer vielleicht ein Ticket, der Verkehr staut sich, die Polizei ist am Fall.

Für uns war die Genauigkeit also tatsächlich viel höher als das, was Google und Apple machen. Und wir mussten nicht linear skalieren. Bei Apple und Google entspricht die Anzahl der verkauften Telefone der Anzahl der Kartenrouten, die stattfinden, während wir versuchten, einen Markt auszugleichen. Für einen Fahrer würden Sie also wahrscheinlich 100 Fahrer kontaktieren, um zu sehen, wann sie ihn erreichen können. Und ähnlich würden Sie für 100 Fahrer 100 Fahrer kontaktieren. Es ist möglich, dass der Fahrer, der mir am nächsten ist, fünf Minuten entfernt ist, und der Fahrer, der Ihnen am nächsten ist, eine Minute entfernt ist. Aber ich könnte die Reihenfolge der Fahrer ändern, sodass wir beide in zwei Minuten einen Fahrer bekommen, und dann ist der Markt ausgeglichen. Andernfalls hätte ich abgesagt, weil meiner fünf Minuten entfernt war.

Sobald man anfängt, sich mit den Problemen zu befassen, sieht man, dass dies ein ganz anderes Routing-Problem ist. Natürlich stehen die Graphensuche, die Routen und der Dijkstra-Algorithmus im Mittelpunkt, aber die Schichten, die wir darauf aufbauen mussten, um einen ausgeglichenen Marktplatz zu erreichen, waren einfach sehr aufregend. Das hatte vorher noch niemand wirklich gemacht.

Sam Ransbotham: Das klingt spaßig. Sie haben tatsächlich den Dijkstra-Algorithmus und solche Dinge erwähnt. Es macht mich glücklich zu denken, dass diese Kernideen immer noch Bestand haben. Ich meine, dieses Matching-Problem, das Sie gerade beschrieben haben, ist ein klassisches Beispiel für das verallgemeinerte Zuordnungsproblem. Das sind grundlegende Probleme im Operations Research, in der Graphentheorie und in der Mathematik. Es ist schön zu sehen, dass nicht alles darin besteht, statistisch das nächste wahrscheinliche Wort auszuwählen. Ich bin froh, dass einige dieser altmodischen Dinge wieder auftauchen und zurückkommen.

Vineet, das war ein faszinierender Einblick, wohin sich der Journalismus und die Technologie dahinter meiner Meinung nach entwickeln könnten. Die Zukunft der Nachrichten scheint in vielerlei Hinsicht personalisierter und KI-gestützter zu sein, und in vielerlei Hinsicht komplizierter. Und ich bin froh, dass Sie und andere daran arbeiten. Vielen Dank, dass Sie heute bei uns waren.

Vineet Khosla: Danke für die Einladung, Sam.

Sam Ransbotham: Danke fürs Zuhören. In unserer nächsten Folge spreche ich mit Andrew Palmer, einem Journalisten bei Der Ökonom. Wir erfahren, wie eine andere Nachrichtenorganisation über KI denkt. Bitte schalten Sie ein.

Allison Ryder: Danke fürs Zuhören Ich, ich selbst und AI. Unsere Sendung kann zum großen Teil dank der Unterstützung unserer Hörer weiterlaufen. Ihre Streams und Downloads machen einen großen Unterschied. Wenn Sie einen Moment Zeit haben, hinterlassen Sie uns bitte eine Apple Podcasts-Bewertung oder eine Bewertung auf Spotify. Und teilen Sie unsere Sendung mit anderen, von denen Sie denken, dass sie interessant und hilfreich sein könnten.

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