Newsroom Robots: Florent Daudens: How Open-Source AI Puts Newsrooms Back in the Driver’s Seat

Der Podcast "Newsroom Robots" von Nikita Roy (Episodentitel: "The future of journalism isn't locked behind the paywalls of big tech companies") führt ein aufschlussreiches Gespräch mit Florent Daudens, dem Press Lead bei Hugging Face, einer der führenden Plattformen für Open Source AI. Der ehemalige Radio-Canada-Direktor für Nachrichtenbeschaffung, der dort AI-Integration leitete, bietet nun Einblicke aus der Tech-Industrie in die Möglichkeiten von Open Source AI für den Journalismus. ### Hugging Face als Zentrum der Open Source AI-Community Daudens beschreibt Hugging Face als "die Bibliothek der AI" mit 7 Millionen Nutzern, die auf 1,5 Millionen Modelle, Hunderttausende Datensätze und AI-Apps zugreifen können. Er erklärt: "Basically, we have 7 million users. And on a daily basis, they can make use of more than 1.5 million models, hundreds of thousands of datasets, and also what we call spaces, which are basically AI apps." Die Plattform ermögliche es, Modelle wie Whisper Large für Transkription vertraulich im Browser zu nutzen, ohne Software installieren zu müssen. ### Vorteile von Open Source AI für Nachrichtenorganisationen Daudens identifiziert vier Hauptvorteile: Transparenz über Modellentwicklung, Anpassungsfähigkeit an spezifische Bedürfnisse, Datenkontrolle und Vermeidung von Vendor-Lock-in. Er betont: "With fully open-source models, you can examine how the model was trained and built" und "you can really decide what kind of license you want to attach to your dataset." Dies stehe im Gegensatz zu proprietären Modellen, die oft ohne Zustimmung Daten crawlen würden. ### Komprimierung von Modellen und lokale Ausführung Ein zentraler Punkt ist die Entwicklung kleinerer, aber leistungsstarker Modelle, die auf Laptops oder Smartphones laufen können. Daudens führt DeepSeek als Beispiel an: "The smallest one was maybe around 7 billion parameters. So you can run it on your MacBook" und beschreibt ein Vision-Language-Model mit nur 250 Millionen Parametern, das Videos analysieren kann: "It can shot list a video with it. So basically you send the video to the model. It will run locally." ### Umweltkosten und nachhaltige AI-Nutzung Der Podcast thematisiert die oft übersehenen Umweltauswirkungen von AI. Daudens zitiert Forschungen, wonach eine ChatGPT-Bildgenerierung "the equivalent of a full charge over your iPhone" verbrauche. Lokale Modelle böten hier eine nachhaltigere Alternative: "Each time you're running an open source model on your device, it was free to download, it's free to run, you don't pay any cost." ### AI-Agenten als Game-Changer für Nachrichtenkonsum Das Gespräch wendet sich der Zukunft von AI-Agenten zu, die autonom Informationen sammeln und handeln können. Daudens warnt vor den Auswirkungen auf traditionelle Nachrichtenwebsites: "You will never see the UX UI. You will never see the ads." Dies stelle das bisherige werbebasierte Geschäftsmodell fundamental in Frage. ### Praktische Werkzeuge für Journalisten Daudens präsentiert 20 Open Source AI-Tools für Journalisten, darunter lokale Transkription, Website-Scraping ohne Programmierung, Bildbearbeitung durch Textbefehle und Handschriftenerkennung. Er betont: "You can edit images with your words so you don't need to understand Photoshop" und beschreibt die Möglichkeit, Apps "on the fly" zu erstellen. ## Einordnung Das Gespräch bietet eine fundierte Einführung in Open Source AI aus praktischer Sicht, geprägt von Daudens' doppelter Expertise als ehemaliger Newsroom-Manager und jetziger Tech-Experte. Die Diskussion ist sachlich und informativ, mit konkreten Beispielen untermauert und vermeidet sowohl naive Technikbegeisterung als auch übertriebene Dystopie-Szenarien. Besonders wertvoll ist die Verbindung zwischen technischen Möglichkeiten und redaktionellen Bedürfnissen. Allerdings bleibt das Gespräch in seiner Perspektive eingeschränkt: Es dominiert eine nordamerikanisch-europäische Sichtweise auf Technologie und Medien, ohne globale Ungleichheiten oder verschiedene Mediensysteme zu berücksichtigen. Die Diskussion über AI-Agenten und ihre disruptiven Auswirkungen wird zwar angesprochen, aber die existenziellen Herausforderungen für kleinere Verlage und die Demokratisierung von Information werden nur oberflächlich behandelt. Die inhärente Annahme, dass technologische Innovation per se positiv ist, wird nicht hinterfragt. Trotz dieser Einschränkungen bietet der Podcast praktische Orientierung für Medienschaffende, die Open Source AI verstehen und einsetzen wollen. Die Mischung aus technischer Expertise und redaktioneller Erfahrung macht ihn zu einer wertvollen Ressource für die Branche. Hörempfehlung für alle, die sich fundiert über Open Source AI im Journalismus informieren möchten.