Der Newsletter des Projekts "Generative AI in the Newsroom" prüft, inwiefern das KI-Werkzeug NotebookLM von Google Journalist:innen bei der Archivrecherche unterstützt. Der Text analysiert die Fähigkeiten der Software anhand historischer Zeitungsbestände der britischen "The Times" aus dem Jahr 1992. Bei einem ersten Testlauf zum Bosnienkrieg lieferte das Modell gut strukturierte Zusammenfassungen, generierte jedoch wiederholt fiktive Zitate. Diese Halluzinationen ließen sich durch Prompts, die lediglich Paraphrasierungen forderten, reduzieren, was allerdings auf Kosten konkreter Details ging. Im Hauptteil testet die oder der Autor:in drei spezifische Szenarien: Zeitstrahlen, Hintergrundwissen und das Nachverfolgen von Personen. Beim Zeitstrahl zum Prozess gegen Mike Tyson zeigte NotebookLM deutliche Schwächen. Es verwechselte Publikationsdaten mit Ereignisdaten und erfand Details, wie etwa eine rein weiße Jury. Auch beim Bericht zum Schach-Match von Bobby Fischer erfand die KI fiktive Zitate. Die beste Leistung zeigte die Software beim Nachverfolgen der Maxwell-Brüder, da hier keine direkten Zitate gefordert waren. Als zentralen Vorteil hebt der Text hervor, dass die KI ihre Behauptungen mit Verlinkungen zu den Originalquellen versieht. Selbst bei inhaltlichen Fehlern verweisen diese auf thematisch relevante Artikel und erleichtern die Faktenprüfung enorm. ## Einordnung Der Bericht besticht durch einen pragmatischen Ansatz, der journalistische Effizienz in den Fokus rückt. Er geht davon aus, dass KI-Technologien trotz Fehleranfälligkeit künftig in Redaktionen integriert werden. Dabei bedient der Text keinen unkritischen Hype, sondern dokumentiert die gefährlichen Halluzinationen transparent anhand direkter Vergleiche. Der Deutungsrahmen präsentiert die KI hierbei weniger als verlässliche Textmaschine, sondern vielmehr als fortschrittlichen Suchindex für unübersichtliche Archive. Gesellschaftlich und medienpolitisch ist diese Analyse relevant, da sie konkrete Hürden beim KI-Einsatz benennt und vor Blindvertrauen warnt. Der Newsletter ist eine klare Leseempfehlung für Redakteur:innen, die einen evidenzbasierten Einblick in die aktuellen Grenzen und Potenziale von KI-gestützter Archivarbeit suchen.