Blogs sind tot - und leben. Dank KI.

Blogs sind tot. Niemand klickt mehr auf Artikel. Traffic bricht ein, weil KI die Antworten liefert. Warum also noch einen Blog lesen?

Nun, meine Antwort ist: weil die Form des Blogs in der Wissenschaft noch viel zu wenig genutzt wird, aber jede Menge Vorteile bietet, wenn es darum geht, Studieninhalte und -methoden zu verstehen und wissenschaftliche Erkenntnisse zugänglich zu machen. Und ausgerechnet KI ist der Grund. Ich will das kurz erklären.

Wie KI Studien heute aufbereitet

Seit KI werden Studien nicht mehr nur gelesen, sondern auf verschiedene Art rezipiert: Papers werden zusammengefasst, in Podcasts und Infografiken umgewandelt oder in ein Erklärvideo transformiert. Eine Form aber bleibt seltsam unberücksichtigt: der wissenschaftliche Blog-Artikel.

Damit sind keine von Wissenschafts-Journalisten geschriebenen Texte gemeint, sondern die Möglichkeit, mit KI auf Knopfdruck Studien in Blogposts umzuwandeln. Wobei die Blog-Texte den Inhalt nicht einfach zusammenfassen (denn dann wären es simple Summaries), sondern die Komplexität eines Papers behalten, sie aber erzählerisch rekonstruieren. Kurzum: die Blogbeiträge wollen das Problem lösen, dass Studien oft nicht wegen ihres Inhalts, sondern wegen der Art ihrer Darstellung schwer zu verstehen sind.

Soweit ich sehe, haben (noch) nicht viele KI-Tools die Blog-Funktion integriert. Ich kenne sie in dieser Form nur von alphaXiv ( Link), wo sie neben der Möglichkeit, ein Paper in einen Podcast umzuwandeln existiert (siehe Screenshot).

Dass so wenig Tools diese Funktion integriert haben, liegt wahrscheinlich auch daran, dass sie gar nicht so leicht umzusetzen ist, denn ein solcher KI-generierter Blogpost muss alle relevanten Teile des Papers fundiert wiedergeben. Die KI muss dabei drei Fragen beantworten:

• welche inhaltlichen und methodischen Teile aus dem Paper sind relevant?

• wie können sie - inklusive Abbildungen, Tabellen und Formeln - neu strukturiert werden?

• und wie bleibt trotzdem alles wissenschaftlich korrekt?

Was die Forschung über KI-Blogposts zeigt

Die - nicht gerade üppige - Forschung ( Link) zeigt, dass KI-generierte, wissenschaftliche Blogposts eine Art mittlerer Ebene zwischen Paper und populärwissenschaftlichem Artikel darstellen, weil (bzw. wenn) sie die Tiefe einer Studie mit der Zugänglichkeit der Populärwissenschaft verbinden.

Das alles ist natürlich Ausdruck jener Aufmerksamkeitsökonomie, von der auch die Wissenschaft nicht verschont bleibt. Immer mehr Papers wollen gelesen und verarbeitet werden. Bisher wurden sie dazu von KI meist in Textform zusammengefasst und als Podcast serviert. Viele KI-(Recherche-)Tools bieten diese Möglichkeiten schon seit Längerem an. Die Blogposts aber fehlen vielerorts noch.

Aber vielleicht liegt es auch daran, dass Tools wie alphaXiv weithin unbekannt sind. Oder habt ihr euch schon mal mit einem solchen KI-generierten Blogpost auseinandergesetzt? Und die Funktion sogar in einem anderen Tool ausprobiert? Ich freue mich auf Feedback und Erfahrungen.

Bild: Blogpost eines Papers auf alphaXiv