Outro

Wikipedia gibt es seit einem Vierteljahrhundert. Das Online-Lexikon ist eine der Erfolgsgeschichten des Internets. Doch der KI-Boom macht dem Nachschlagewerk Probleme. Gefährden sinkende Besucherzahlen die Existenz von Wikipedia? Was KI-Chatbots und KI-generierte Zusammenfassungen für die Online-Enzyklopädie bedeuten, haben sich Maximilian Brose und Moritz Metz angeschaut.

Das erwartet euch in dieser Folge: 

(02:58) Fans für Immer: Warum Max und Moritz nach wie vor regelmäßig Wikipedia besuchen 
(05:23) Was bedeuten KI-Zusammenfassungen für die Klickzahlen bei Wikipedia?
(11:50) Kuratierter Datenschatz: Warum Sprachmodell-Entwickler Wikipedia lieben
(15:05) KI-Bots überlasten Wikipedia, weil viele Tech-Konzerne knausern
(20:33) Wie ein ISBN-Scanner KI-generierte Inhalte auf Wikipedia aufspürt
(30:49) Wie geht es weiter mit Wikipedia?

Update nach Redaktionsschluss:

Am Tag der Veröffentlichung dieser Podcast-Folge und zwei Tage nach Redaktionsschluss gab Wikimedia-Foundation bekannt, dass mittlerweile auch Amazon, Meta, Microsoft, Mistral AI und Perplexity zahlende Kunden von Wikimedia Enterprise sind. Damit können diese Firmen ihre KI-Modelle mit dem Wissen von Wikipedia trainieren, ohne die Infrastruktur der Online-Enzyklopädie zu überlasten. Die KI-Firmen OpenAI und xAI fehlen auf dieser Liste.

Unsere Gesprächspartner:innen in dieser Folge:  

• Franziska Heine, Geschäftsführende Vorständin von Wikimedia Deutschland
• Mathias Schindler, langjähriger Wikipedia-Autor

Mehr zum Thema in der Deutschlandfunk-App:

• Computer und Kommunikation: Franziska Heine zu Wikipedia im Schatten von KI-Chatbots
• Forschung aktuell: KI-Helferlein für Wikipedia-Autorinnen und Autoren
• Digitaler Türsteher: Wer bei Wikipedia entscheidet, wer reindarf

Weiterführende Links:

• Happy Birthday: Informationen von Wikimedia Deutschland zum 25-jährigen Jubiläum
• Vortrag (englisch) auf dem Chaos Communication Congress: Mathias Schindler spricht über seine Suche nach KI generierten Inhalten auf Wikipedia
• Heise-Artikel: Recherche der Washington Post zu Trainingsdaten für große Sprachmodelle

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