Matthias Zehnder stellte im Webinar der Edito Academy einen radikal anderen Ansatz für den Einsatz von KI im Journalismus vor: KI nicht als Schreiber, sondern als Fragemaschine nutzen. Statt Texte von der KI generieren zu lassen, soll sie Journalisten durch gezielte Fragen dabei unterstützen, ihre eigenen Gedanken zu strukturieren und zu artikulieren.
Er erläuterte zunächst die Funktionsweise von KI-Sprachmodellen und betonte, dass diese wahrscheinlichkeitsbasierte Textgenerierung ohne echtes Verständnis von Inhalten betreiben: KI hat keinen Zugang zur wahren Bedeutung von Begriffen wie «Katze» oder «Regen». Als Konsequenz produziert KI wahrscheinlichkeitsbasierte, nicht wahrheitsbasierte Information, weshalb Journalisten die Verantwortung für Faktenprüfung und Wahrheitsfindung behalten müssen.
Matthias demonstrierte ein neues Prompt-System für dialogisches Schreiben, bei dem die KI die Medienschaffenden systematisch befragt, statt selbst zu formulieren. Das System unterscheidet visuell zwischen menschlichen Beiträgen (normal geschrieben) und KI-Ergänzungen (kursiv dargestellt). Ein Teilnehmer wies darauf hin, dass diese dritte Generation von Prompts mit bis zu 20 Seiten Länge völlig neue Möglichkeiten eröffnet – ermöglicht durch die erheblich vergrösserte Token-Länge aktueller Systeme.
Die entwickelten Prompts werden im offenen Repository der Edito Academy bereitgestellt, darunter der zentrale «Dialogisch Schreiben»-Prompt sowie Prompts zur Textkorrektur und zur Identifizierung von Denkfehlern.
Learnings
KI als Fragemaschine, nicht als Antwortmaschine: Der Paradigmenwechsel besteht darin, KI nicht selbst schreiben zu lassen, sondern sie durch gezielte Fragen die eigene Stimme und das eigene Wissen herausarbeiten zu lassen.
Wahrscheinlichkeit statt Wahrheit: KI-Sprachmodelle generieren Texte auf Basis von Wahrscheinlichkeitsberechnungen, nicht auf Basis von Faktenwissen – sie haben keinen Zugang zur tatsächlichen Bedeutung von Inhalten. Drei unverzichtbare menschliche Kernaufgaben: Journalisten müssen selbst Zeugenschaft abgeben, die Gestaltungsabsicht definieren und Verantwortung für den Inhalt übernehmen – diese Aspekte können nicht an KI delegiert werden.
Visuelle Trennung schafft Klarheit: Das System markiert KI-generierte Einschätzungen kursiv, während menschliche Beiträge normal formatiert bleiben. So bleibt stets erkennbar, was von wem stammt.
Dritte Generation ermöglicht komplexe Prompts: Moderne KI-Systeme akzeptieren Prompts von bis zu 20 Seiten Länge dank erheblich vergrösserter Token-Kapazität, was völlig neue Herangehensweisen und detaillierte Anweisungen ermöglicht.
Repository als gemeinsame Ressource: Die Edito Academy stellt alle entwickelten Prompts im offenen Repository bereit (für Claude, ChatGPT und Gemini), damit Medienschaffende sie direkt nutzen und weiterentwickeln können.
KI bewahrt die eigene Stimme: Dialogisches Schreiben verhindert, dass Journalisten in den typischen KI-Stil verfallen, und hilft stattdessen, die individuelle Ausdrucksweise zu bewahren.
Gute Vorbereitung für Debatten: KI-Modelle eignen sich mit entsprechenden Prompts gut zur Vorbereitung auf Debatten und zum Training von Argumentationsstrategien, solange genügend öffentliche Informationen verfügbar sind.
Messbare Daten vs. komplexe Aufgaben: Bei messbaren Daten (Temperaturen, Zahlen) kann KI in Verbindung mit Sensoren durchaus unterstützen, bei komplexen journalistischen Aufgaben mit Interpretationsbedarf bleibt der Mensch unverzichtbar.
Referent: Matthias Zehnder
Datum: Dienstag, 10. Februar 2026
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