title: Generative KI und das Problem der Kostenkrankheit im investigativen Journalismus
Creators: name: Wellbrock, Christian-Mathias
Publisher: name: SSOAR -   GESIS Leibniz Institute for the Social Sciences
Year: 2024
Subjects: subject: 1080412 Media Economics, Media Technology
subject: 1080406 Communicator Research, Journalism
subject: 1080404 Interactive, electronic Media
subject: journalism
subject: artificial intelligence
subject: media economy
subject: automation
subject: productivity

description: Generative 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.
description: Generative 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.
description: Proceedings zur Jahrestagung der Fachgruppe Medienökonomie der DGPuK im Oktober 2023 in Stuttgart, S. 29-36