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[conference paper]

dc.contributor.authorWellbrock, Christian-Mathiasde
dc.contributor.editorEisenbeis, Uwede
dc.contributor.editorMezger, Melaniede
dc.contributor.editorRinsdorf, Larsde
dc.date.accessioned2024-08-06T10:41:18Z
dc.date.available2024-08-06T10:41:18Z
dc.date.issued2024de
dc.identifier.urihttps://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/95678
dc.description.abstractGenerative künstliche Intelligenz (KI) hat in verschiedenen Wirtschaftsbereichen Tätigkeiten und Aufgaben automatisiert und die Produktivität erhöht. Ihre Auswirkungen sind jedoch von Sektor zu Sektor unterschiedlich. Im Bereich der Massenkommunikation hat generative KI vor allem die Produktivität in der Unterhaltung, der Öffentlichkeitsarbeit (PR), der Werbung und in einfacheren Formen des Journalismus erhöht. Für den investigativen Journalismus, geprägt durch hochspezialisierte und nicht-automatisierbare Tätigkeiten von hochqualifizierten Journalist:innen, ist sie jedoch weniger produktivitätssteigernd. Diese Situation weist Parallelen zu Baumols Konzept der Kostenkrankheit auf, das typischerweise auf arbeitsintensive Dienstleistungssektoren wie Bildung, Gesundheitswesen und die darstellenden Künste Anwendung findet. Im Gegensatz etwa zur verarbeitenden Industrie sind diese Sektoren in hohem Maße auf menschliche Arbeitskraft angewiesen und können so durch technologische Fortschritte kaum Produktivitätsgewinne erzielen. Dies führt zu Lohnsenkungen oder einer höheren Subventionierung der betroffenen Sektoren, um mit produktiveren Branchen konkurrieren zu können. Im Bereich der Massenkommunikation könnte dieses Phänomen besonders für den (investigativen) Journalismus von Bedeutung sein, der in direktem Wettbewerb um Aufmerksamkeit mit anderen Kommunikationsformen steht und im Falle von generativer KI weniger von technologieinduzierten Produktivitätssteigerungen profitiert.de
dc.description.abstractGenerative artificial intelligence (AI) has automated activities and tasks in various sectors of the economy and has increased productivity. However, its impact varies from sector to sector. In the area of mass communication, generative AI has primarily increased productivity in entertainment, public relations (PR), advertising and in simpler forms of journalism. For investigative journalism, characterized by highly specialized and non-automatable activities performed by highly skilled journalists, it is less likely to increase productivity to the same extent. This situation has parallels to Baumol's concept of a cost disease, which typically applies to labor-intensive service sectors such as education, healthcare and the performing arts. In contrast to the manufacturing industry, for example, these sectors are highly dependent on human labor and can therefore hardly benefit from technological advances in terms of productivity increases. This leads to wage cuts or a higher level of subsidization of the sectors concerned in order to compete with more productive industries. This phenomenon could be particularly relevant for (investigative) journalism, which stands in direct competition for attention with other forms of communication and, in the case of generative AI, benefits less from technology-induced increases in productivity.de
dc.languagedede
dc.relation.ispartof95768
dc.subject.ddcPublizistische Medien, Journalismus,Verlagswesende
dc.subject.ddcNews media, journalism, publishingen
dc.subject.otherinvestigativer Journalismus; generative KI; Kostenkrankheit; investigative journalism; generative AI; cost diseasede
dc.titleGenerative KI und das Problem der Kostenkrankheit im investigativen Journalismusde
dc.description.reviewbegutachtet (peer reviewed)de
dc.description.reviewpeer revieweden
dc.source.collectionKreativwirtschaft und Creator Economy: Proceedings zur Jahrestagung der Fachgruppe Medienökonomie der DGPuK 2023 in Stuttgartde
dc.publisher.countryDEUde
dc.publisher.cityStuttgartde
dc.subject.classozMedienökonomie, Medientechnikde
dc.subject.classozMedia Economics, Media Technologyen
dc.subject.classozKommunikatorforschung, Journalismusde
dc.subject.classozCommunicator Research, Journalismen
dc.subject.classozinteraktive, elektronische Mediende
dc.subject.classozInteractive, electronic Mediaen
dc.subject.thesozJournalismusde
dc.subject.thesozjournalismen
dc.subject.thesozkünstliche Intelligenzde
dc.subject.thesozartificial intelligenceen
dc.subject.thesozMedienökonomiede
dc.subject.thesozmedia economyen
dc.subject.thesozAutomatisierungde
dc.subject.thesozautomationen
dc.subject.thesozProduktivitätde
dc.subject.thesozproductivityen
dc.rights.licenceCreative Commons - Namensnennung 4.0de
dc.rights.licenceCreative Commons - Attribution 4.0en
ssoar.contributor.institutionDGPuKde
internal.statusformal und inhaltlich fertig erschlossende
internal.identifier.thesoz10034699
internal.identifier.thesoz10043031
internal.identifier.thesoz10051901
internal.identifier.thesoz10037519
internal.identifier.thesoz10036540
dc.type.stockincollectionde
dc.type.documentKonferenzbeitragde
dc.type.documentconference paperen
dc.source.pageinfo29-36de
internal.identifier.classoz1080412
internal.identifier.classoz1080406
internal.identifier.classoz1080404
internal.identifier.document16
dc.contributor.corporateeditorDeutsche Gesellschaft für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft e.V.
dc.source.conferenceJahrestagung der Fachgruppe Medienökonomie der Deutschen Gesellschaft für Publizistik- und Kommunikationswissenschaftde
dc.event.cityStuttgartde
internal.identifier.corporateeditor627
internal.identifier.ddc070
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.21241/ssoar.95678
dc.date.conference2023de
dc.description.pubstatusErstveröffentlichungde
dc.description.pubstatusPrimary Publicationen
internal.identifier.licence16
internal.identifier.pubstatus5
internal.identifier.review1
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