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Vom Basteln zum Schreiben. Roboter lernen schnell.

© dpa

MEDIA Lab: Roboter als Hassprediger

Stephan Russ-Mohl fürchtet maschinengenerierte Kampagnen. Und Politiker, die darauf hereinfallen

Der einstige Internet-Guru Sascha Lobo beklagte soeben, im Netz verbreiteten sich „Blitzhass, Knalldummheit und offen rausgerotzte Gewaltbereitschaft“ rasend schnell. Einer neuen Studie zufolge sind es keineswegs immer menschliche Wesen mit all ihren Schwächen, die im Netz Stimmungen erzeugen. Dass Trolle, die einen erheblichen Teil ihrer Zeit darauf verwenden, auf Facebook und Twitter Unsinn und Hasskommentare zu verbreiten, Psychopathen und Sadisten sind, ist längst bekannt.

Ein Forscherteam um den Siegener Politologen Simon Hegelich befasst sich damit, wie und vor allem wie oft inzwischen solche Texte „Roboter“ erstellen – sogenannte Social Bots. Dass das technisch möglich ist, steht außer Frage: Auch seriöse Medien wie etwa das „Handelsblatt“ lassen inzwischen einfache journalistische Texte maschinell kreieren. Hegelich geht davon aus, etwa fünf Prozent der Userkommentare bei Twitter seien maschinengeneriert, es könnten aber auch schon 20 Prozent sein. Während die deutschen Forscher robotergenerierten Userkommentaren nachspüren, müht sich in Kalifornien das Start-up-Unternehmen Verified Pixel damit ab, mithilfe neuer Software herauszufinden, ob und wie Fotos, die im Netz kursieren, manipuliert und somit gefälscht wurden.

Wo sind die Stecknadeln der Wahrheit?

Schwierige Zeiten also für alle, die im Online-Heuhaufen der Desinformation die Stecknadeln der Wahrheit zu identifizieren suchen – nicht zuletzt für Profi-Journalisten. Linkschleudern wie Facebook, Twitter und Co. machen das nahezu unmöglich. Wir drohen im Bullshit-Sumpf zu versinken. Niemand ist dagegen gefeit, von Roboter-Netzkampagnen beeinflusst zu werden, auch große Redaktionen nicht. Zu Recht befürchtet Hegelich, dass auch Politiker, etwa in der Flüchtlingsfrage oder in der Terrorismusbekämpfung, auf Stimmungen, die von Maschinen erzeugt werden, ebenso wie auf gefälschte Bilder hereinfallen.

Stephan Russ-Mohl

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