Das große Fressen

Von Stephan Weichert

Als Jürgen Habermas im Jahr 2022 noch einmal zur Feder griff, um über den Zustand der Öffentlichkeit nachzudenken, tat er etwas Ungewöhnliches: Ein Denker, der sein Lebenswerk längst geschrieben hatte, kehrt zu seinem zentralen Thema zurück – als wolle er prüfen, ob die Grundlagen demokratischer Öffentlichkeit noch tragen. Sein berühmtes Buch über den „Strukturwandel der Öffentlichkeit“ erschien bereits 1962 und beschrieb die Entstehung eines bürgerlichen Diskursraums, in dem private Menschen über politische Fragen stritten.

60 Jahre später klingt dieser Ton verhaltener. In seinem Essay „Ein neuer Strukturwandel der Öffentlichkeit“ analysierte Habermas eine Kommunikationsordnung, in der sich Öffentlichkeit in Plattformen, Algorithmen und personalisierte Informationsströme auflöst – und damit jene gemeinsame Aufmerksamkeit verliert, auf der demokratische Verständigung einst beruhte. Ihn beunruhigten diese Phänomene in einer Zeit, in der soziale Netzwerke noch als zunehmend toxisches Gefüge öffentlicher Kommunikation galten.

Doch inzwischen verschiebt sich diese Diagnose erneut. Denn mit der künstlichen Intelligenz greift eine neue Technologie in die ohnehin krisenanfällige Architektur öffentlicher Kommunikation ein. Während soziale Medien die Öffentlichkeit zersplitterten, beginnen KI-Systeme sie wieder zu synthetisieren. Texte, Bilder und Antworten entstehen zunehmend in maschinellen Interfaces, die Informationen aggregieren, verdichten und rekombinieren.

Der Öffentlichkeitsbegriff, von dem Habermas ausging, beruhte auf gemeinsamen Wirklichkeitszuschreibungen. Zeitungen, Rundfunk und später digitale Medien bildeten dafür ein Ordnungssystem, das zumindest grundsätzlich nachvollziehbar blieb. Man konnte erkennen, wer recherchiert hatte, wer verantwortlich war und in welchem institutionellen Kontext eine Information entstand. Genau diese Zuordnung beginnt nun zu verschwimmen.

Intransparente Quelle

Nachrichten erscheinen heute immer häufiger nicht mehr als Artikel oder Sendung, sondern als Antwort im Chatfenster. Diese Outputs wirken plausibel und vollständig, doch ihr Ursprung bleibt opak. Sie bestehen meist aus Fragmenten journalistischer, wissenschaftlicher oder politischer Inhalte, die von maschinellen Systemen neu zusammengefügt werden.

Diese Verschiebung hat eine paradoxe Folge: Während Redaktionen versuchen, ihre Arbeit effizienter zu organisieren und generative KI-Systeme einzusetzen, verlieren sie gleichzeitig an Sichtbarkeit. Reichweite entsteht immer seltener im direkten Austausch zwischen Redaktion und Publikum, sondern zunehmend über Plattformen und KI-Interfaces. Gerade jene journalistischen Leistungen, die Zeit, Präsenz und Kontext erfordern – Recherche vor Ort, investigative Arbeit oder Auslandsberichterstattung –, geraten dadurch unter Druck.

Wie tief dieser Wandel inzwischen in den Redaktionsalltag hineinreicht, zeigte zuletzt ein Vorfall beim ZDF: In einem Beitrag des „heute journals“ wurden KI-generierte Bilder und falsch kontextualisiertes Material verwendet – ohne Kennzeichnung. Die Redaktion entschuldigte sich, die verantwortliche Korrespondentin wurde abgezogen. Der Vorgang galt schnell als „Medienpanne“, als handwerklicher Fehler, der sich durch bessere Kontrollen beheben lasse.

Doch genau das greift zu kurz. Sichtbar wird hier weniger ein technisches als ein kulturelles Problem. Der Journalismus hat sich über Jahrzehnte daran gewöhnt, technologische Umbrüche vor allem als Effizienzfragen zu behandeln. Neue Software, neue Plattformen, neue Distributionswege – all das galt meist als pragmatische Anpassung an eine sich wandelnde Medienökonomie.

Die KI nutzt jeden Prompt

Mit der KI funktioniert diese Logik jedoch nicht mehr. Denn LLMs sind keine weitere Produktionsstufe in der Redaktionsroutine. Mit jedem Prompt studieren Sprachmodelle journalistische Texte, Interviewtranskripte, Analysen oder Reportagen. Sie lernen schleichend das Metier des Journalismus – mit einer Geschwindigkeit und Akribie, die kein menschlicher Berufsnachwuchs erreichen könnte.

Ironischerweise beteiligt sich die Branche selbst an diesem Prozess. Journalisten, PR-Leute und Mediennutzer füttern KI-Systeme täglich mit Fragen, Dokumenten und Texten. Jeder Prompt wird Teil eines Trainingsprozesses, in dem Maschinen lernen, wie journalistische Argumentation funktioniert – und beginnen, journalistische Denkweisen zu modellieren.

Der österreichische Publizist A. H. Kober sprach vor rund 100 Jahren von der „Seele des Journalisten“ – jener Mischung aus Skepsis, Erfahrung und Urteilskraft, die sich im Laufe eines Berufslebens bildet. Genau diese professionelle Haltung gerät nun unter Druck, wenn Recherche, Strukturierung und Formulierung zunehmend automatisiert werden.

Die Reaktion vieler Medienhäuser darauf wirkt dennoch erstaunlich unentschlossen. Einerseits wird KI weiterhin enthusiastisch als Effizienzmaschine gefeiert. Andererseits versucht man, ihre Folgen rhetorisch einzuhegen. Man spricht von „Assistenten“, „Agenten“, „Human in the Loop“ oder „digitalen Tools“. Schon diese Beschwichtigungsrhetorik verrät eine gewisse professionelle Unbeholfenheit. Denn sie lässt eine Technologie harmlos erscheinen, deren strukturelle Folgen weit über den Journalismus hinausreichen dürften.

Expertise wird wichtiger

Besonders sichtbar wird diese Zögerlichkeit im Umgang mit Big Tech. Während Journalisten endlich darüber diskutieren, ob sie ihre Inhalte weiterhin auf dysfunktionalen und süchtig machenden Plattformen wie TikTok, Instagram oder LinkedIn verbreiten sollten, etabliert sich mit der KI längst die nächste Sucht-Schnittstelle. In der neuen Vertrauensökonomie entsteht Bindung zunehmend dort, wo individuelle Chatverläufe generiert werden – nicht mehr dort, wo redaktionelle Artikel oder Fernsehnachrichten erscheinen.

Dabei ist die Entwicklung keineswegs nur dystopisch. KI kann Recherche beschleunigen, Übersetzungen ermöglichen, Datenmengen analysieren oder Lokalredaktionen entlasten. Gerade deshalb greift die Vorstellung vom bloßen Werkzeug zu kurz. Denn dieselben Systeme verändern zugleich die institutionellen Grundlagen öffentlicher Kommunikation.

Ein Blick in die USA zeigt bereits die nächste Marktphase. Der Axios-Gründer Jim VandeHei formulierte kürzlich ungewöhnlich offen: In einer Welt voller KI-generierter Inhalte werde sich vor allem jener Journalismus behaupten, den Maschinen nicht ersetzen können. Exklusive Quellen, originelle Analyse, persönliche Glaubwürdigkeit – kurz: erfahrene Reporter.

Das führt zu einer radikalen Zweiteilung des Marktes. Auf der einen Seite entsteht eine Flut seelenloser Inhalte – schnell produziert, billig, austauschbar. Auf der anderen Seite bleibt ein kleiner Kern journalistischer Arbeit übrig, der sich durch Glaubwürdigkeit und Autorität von der Masse abhebt. Die eigentliche Konkurrenz für Journalismus ist deshalb womöglich gar nicht die KI selbst. Es ist der mittelmäßige Journalismus, den Maschinen problemlos ersetzen können.

Journalismus als Rohstofflieferant

Gleichzeitig zeigt sich heute, welchen Preis die Plattformlogik der vergangenen Jahre hatte. Zwei Jahrzehnte lang dominierte die Annahme, Journalismus müsse auf Social-Media-Plattformen möglichst erfolgreich performen, um junge Zielgruppen zu erreichen. Der Preis dieser Anbiederung ist inzwischen sichtbar: Influencertum wurde zur publizistischen Tugend, Selbstreferenz zum Geschäftsmodell. Plattformen belohnten permanenten Narzissmus und schrille Selbstinszenierung, während sie publizistische Autorität systematisch untergruben. Was lange als notwendige Modernisierung galt, erscheint im Rückblick eher wie ein misslungenes Experiment journalistischer Selbstentstellung.

Während der Journalismus noch versucht, seine Rolle innerhalb dieser Plattformökonomie neu zu definieren, verschiebt sich die Konfliktlinie bereits weiter. Denn mit KI entsteht eine neue Verantwortungslücke: Wenn Inhalte automatisiert vorbereitet, strukturiert und verbreitet werden, stellt sich zwangsläufig die Frage, wer eigentlich noch verantwortlich ist. Wer überprüft Quellen? Wer kontrolliert Bilder? Wer trägt die Letztverantwortung?

Die Antwort darauf ist keine technische, sondern eine institutionelle. Kennzeichnungspflichten und Ethikpapiere reichen nicht aus, wenn Verantwortung im konkreten Produktionsprozess unscharf bleibt. Genau darin liegt die eigentliche Herausforderung.

Der Journalismus steht damit vor einer Entscheidung, die größer ist als jede einzelne KI-Debatte. Er kann versuchen, KI möglichst effizient in bestehende Routinen einzuhegen – und damit riskieren, sich noch tiefer in algorithmische Logiken zu verstricken. Oder er begreift generative KI als das, was sie inzwischen geworden ist: eine wirkmächtige Maschinerie der Wirklichkeitsproduktion.

Klar ist jedenfalls: Der Journalismus arbeitet längst an einer kommunikativen Architektur mit, die immer besser darin wird, seine eigenen Arbeitsweisen zu reproduzieren. Das große Fressen beginnt deshalb nicht erst dann, wenn Redaktionen verschwinden. Es beginnt in dem Moment, in dem KI-Systeme aus journalistischer Arbeit lernen, um sie anschließend ohne Journalisten fortzuführen.

Vermutlich wird Journalismus dennoch weiter existieren. Aber er verliert seine Rolle als zentrale Referenzgröße demokratischer Öffentlichkeit und wird zunehmend zu einer Rohstoffquelle unter vielen. Vielleicht besteht die eigentliche Ironie dieser Entwicklung darin, dass der Journalismus an einem System mitbaut, das ihn am Ende selbst verschlingt. Nach Jahren digitaler Selbstanpassung wäre dies der letzte Wandlungsakt eines Metiers, das lange glaubte, öffentliche Sichtbarkeit gegen kritisches Urteilsvermögen eintauschen zu müssen.

Dieser Text erschien zuerst am 10. Mai 2026 auf taz.de.

Bildnachweise: DALL-E / VOCER-Institut für Digitale Resilienz