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Falsche Erwartungen prägen die aktuelle Debatte über KI-Werkzeuge.
Ich wurde auf einen Use Case aufmerksam, der die Analyse investigativer Dokumente beschreibt, bei der, wie der User es beschrieb, Tausende von PDFs hochgeladen werden, um automatisch Entitäten zu extrahieren, Anomalien aufzuspüren und Zeitleisten zu erstellen. Der Nutzen scheint klar: Wochenlange manuelle Arbeit schrumpft auf Augenblicke, während die journalistische Kontrolle gewahrt bleibt.
Doch die präzise Struktur dieser Darstellung täuscht eine analytische Tiefe vor, die das Werkzeug technisch nicht bietet.
NotebookLM ist – vom Standard-Abo bis hin zum leistungsstarken Ultra-Upgrade – für die Arbeit mit klar fokussierten Beständen optimiert. Nicht möglich ist, tausende Dateien auf Knopfdruck zu durchleuchten.
Der eigentliche Kern des Problems ist jedoch nicht die Anzahl der Dateien, sondern die Verwechslung von Ordnung und Erkenntnis. NotebookLM synthetisiert Wissen; es liest, fasst zusammen und vergleicht Positionen innerhalb eines abgesteckten Rahmens. Es bleibt ein Hilfsmittel zur Strukturierung, kein Instrument zur Beweisführung. Begriffe wie „Entitäten“ oder „Widersprüche“ suggerieren eine investigative Tiefe, die spezialisierten Analyse-Systemen wie zum Beispiel Pinpoint vorbehalten bleibt.
Hier verschieben sich Erwartungshaltungen: Ein KI-Tool zur Textarbeit wird plötzlich als Ermittlungswerkzeug missverstanden.
Besonders deutlich zeigt sich dies bei der Identifikation von Widersprüchen. NotebookLM erkennt Abweichungen, aber keine echten Widersprüche.
Ob eine Differenz inhaltlich schwer wiegt, ergibt sich erst aus dem Kontext und der Erfahrung des Rechercheurs. Diese Einordnung leisten Menschen, nicht Algorithmen.
Auch automatisierte Zeitleisten entbinden niemanden von der Entscheidung darüber, was relevant ist. Der Verweis auf journalistische Kontrolle bleibt eine leere Floskel, wenn er nicht durch präzise Begriffe und bewusste Schlüsse umgesetzt wird.
Der aktuelle KI-Hype führt dazu, dass Werkzeuge eingesetzt werden, bevor ihr Zweck im Arbeitskontext feststeht.
Schnelligkeit bei der Datenauswertung ersetzt kein echtes Verstehen. Sensible Quellen gehören nicht ungeprüft in die Cloud; das Risiko für den Quellenschutz ist schlicht zu hoch. NotebookLM hilft uns dabei, Informationen zu ordnen, führt aber keine Ermittlungen durch.
Wenn die Grenze zwischen Werkzeug und eigenem Urteilsvermögen verschwimmt, wird die professionelle Verantwortung unscharf. Nur eine klare Sprache und eine präzise Rollenteilung bewahren unsere Autorität gegenüber generativer KI.
Wollen wir die mühsame Arbeit des Denkens wirklich einer KI überlassen, nur weil sie uns Ordnung verspricht?
Hinweis: Dieser Text richtet sich an Menschen, die mit KI arbeiten und Orientierung suchen. Er versteht sich als medienethische Einordnung, die keine Produkte bewertet, sondern beobachtete Erwartungen und Begriffsverschiebungen im Umgang mit KI-Werkzeugen beschreibt.
FAQ: Fragen zur Anwendung
Kann NotebookLM tiefgehende Recherchen durchführen?
Nein. Das Tool führt eine Wissenssynthese durch. Es fasst vorhandene Informationen zusammen und ordnet sie. Die „tiefgehende Recherche“, also das Bewerten von Quellen, das Erkennen von Nuancen und das Ziehen investigativer Schlüsse, bleibt eine menschliche Leistung.
Ist NotebookLM sicher?
Bezüglich des Quellenschutzes ist Vorsicht geboten. Da es sich um eine cloudbasierte Umgebung handelt, sollten sensible Ermittlungsdaten oder vertrauliche Dokumente grundsätzlich nicht hochgeladen werden. Wer das Werkzeug dennoch nutzt, muss Quellen vorab konsequent anonymisieren oder schwärzen. Verantwortung beginnt bei der Entscheidung, welche Daten die eigene Infrastruktur überhaupt verlassen dürfen.
Kann ChatGPT wie NotebookLM funktionieren?
Funktional nähern sich die beiden KI-Systeme. Auch NotebookLM bietet mittlerweile erweiterte Funktionen für tiefgehende Recherchen an, die über einfache Zusammenfassungen hinausgehen. Dennoch bleibt ein grundlegender konzeptioneller Unterschied:
NotebookLM ist auf die Integrität Ihrer Quellen spezialisiert. Es arbeitet primär mit dem Material, das Sie ihm geben. Das minimiert das Risiko, dass sich externes „Allgemeinwissen“ oder Halluzinationen in die Analyse einmischen. ChatGPT hingegen nutzt das gesamte Web, was die Herkunft von Fakten oft schwer nachvollziehbar macht.
Ein Kernvorteil von NotebookLM bleibt die strikte Verknüpfung mit Zitatstellen im Originaldokument. Auch wenn die Recherche „tiefer“ wird, bleibt der Pfad zum Beleg transparent.
NotebookLM verspricht, hochgeladene Dokumente nicht für das Training seiner Modelle zu verwenden, ein unverzichtbarer Faktor für den Schutz sensibler Quellen.
Kann NotebookLM tausende Dokumente gleichzeitig analysieren?
Nein. Auch in den höchsten Ausbaustufen wie Pro oder Ultra, die bis zu 300 Quellen pro Notebook ermöglichen, bleibt es ein Werkzeug für die gezielte Quellenarbeit. Es ist keine Big-Data-Maschine für Massenleaks. Der Fokus liegt darauf, eine überschaubare Menge an Materialien tief zu verstehen.
Was bietet das Ultra-Upgrade zusätzlich? Das Ultra-Upgrade bietet den maximalen Zugriff auf das leistungsstärkste Gemini-Modell. Das bedeutet präzisere Antworten in komplexen Workflows und höhere Limits für Audio- und Videoanalysen.
Manuela Frenzel ist unabhängige Publizistin für Technologie und Gesellschaft.
Hinweis zur Transparenz: Dieser Artikel entstand unter Einsatz meiner Fachkenntnisse und zur Strukturierung unterstützend durch KI. Die Vertonung erfolgte über ElevenLabs (Stimme: Eve); die englische Übersetzung sowie das Headerbild (Midjourney) wurden ebenfalls mithilfe von KI-Werkzeugen erstellt.
