Ich habe so etwas ausprobiert.
„Sag mir einen Manga, den ich in einer schweren Nacht lesen sollte.“
Die Antwort des KI-Assistenten „Gemini“ war sanfter und präziser, als ich erwartet hatte. Wenn es nur ein Band für heute Abend sein soll: Keigo Shinzōs Hirayasumi; wenn du deine Schwierigkeiten über einen langen Zeitraum hinweg neu einordnen willst: Kanehito Yamada und Tsukasa Abes Frieren: Beyond Journey's End; wenn du von jemandem, der sich langsam erholt, vorangetrieben werden möchtest: Chica Uminos March Comes in Like a Lion. Drei Werke wurden je nach Stimmung aufgelistet.
„Es fühlt sich an, als würde jemand neben dir sitzen, ohne dir zu sagen, dass du dich anstrengen sollst.“ – „Der Lauf der Jahrzehnte bestätigt leise den Verlust.“ – „Ein einsamer junger Shōgi-Spieler wird durch die Freundlichkeit von drei Schwestern jenseits des Flusses gerettet.“ Zu jedem Werk wurden sorgfältig die Eigenschaften und der Grund, „warum es für diese Nacht passt“, hinzugefügt.
Es ging nicht um Genre, Bandanzahl oder Rangliste. Ein nach „Stimmung“ und „Szene“ neu sortiertes Manga-Regal existierte bereits in der KI.
Ich bin der CEO von Comici, einem Manga-DX-Startup. Ich habe täglich mit Manga und Verlagen zu tun, und trotzdem hätte ich nicht das Selbstvertrauen, so klar und strukturiert zu antworten, wenn mich jemand fragt: „Sag mir einen Manga für eine schwere Nacht.“
KI befindet sich bereits in einem Stadium, in dem sie Mangas auf der Grundlage von Lebenssituationen und Gefühlslagen empfiehlt – jenseits von Genres und Rankings. Was mich interessiert, ist, was als Nächstes kommt. Worauf genau schaut die KI, wenn sie einen Manga auswählt? Und ist die Manga-Industrie darauf vorbereitet, diese Frage auf lange Sicht weiter zu beantworten? Was passiert eigentlich hinter den Kulissen, wenn die KI so klug von allein zu antworten scheint?
Darüber wollte ich etwas genauer nachdenken.
Warum Walmart Tiefkühlkost nach „Frühstück“ und „Mittagessen“ sortiert hat
Lassen wir für einen Moment die Mangas beiseite und sprechen über den US-Einzelhandel.
Walmart hat in Texas und Kalifornien begonnen, ein neues Ladenkonzept namens „Store of the Future“ auszurollen. Besonders interessant ist die Geschichte der Tiefkühlabteilung.
Eine überraschend einfache Änderung wurde eingeführt. Die Tiefkühlabteilung wird nicht nach Produktkategorien (Pizza, Tiefkühlpasta, Tiefkühlgerichte) sortiert, sondern nach dem Tagesablauf: „Frühstück“ und „Mittagessen.“
Pizza kommt in die Pizza-Abteilung. Tiefkühlpasta in die Tiefkühlpasta-Abteilung. So war der traditionelle Tiefkühlgang. In Walmarts neuen Läden sind die Regale nach der Lebenszeitlinie von „Frühstück“ und „Mittagessen“ aufgeteilt.
Technisch gesehen tun sie nichts Außergewöhnliches. Allerdings ist die Bedeutung dieser Klassifizierung groß. Wenn eine KI die Frage „Gibt es einfache und gesunde Tiefkühlprodukte zum Frühstück?“ beantwortet, bezieht sie sich nicht auf den Produktnamen selbst, sondern auf „Kontextdaten“ – in welcher Lebenssituation taucht dieses Produkt auf und welche Art von Person wählt es aus.
Nur mit dem Etikett „Das ist eine Pizza“ kann die KI die Frage „Gibt es ein gutes Tiefkühlprodukt zum Frühstück?“ nicht beantworten. Denn Menschen sprechen in natürlicher Sprache mit der KI; die KI kann das Produkt nur finden, wenn eine Bedeutung wie „Dies gehört zu einer morgendlichen Lebenssituation“ daran hängt. Der Ort des Regals, an dem das Produkt platziert ist, wird selbst zum Einstiegspunkt für Daten, die diese Bedeutung festhalten.
Walmart ist ein Unternehmen, das „Everyday Low Price“ in seiner DNA hat. Der einzige Grund, warum ein solches Unternehmen den Aufwand betreibt, seine Verkaufsfläche umzugestalten, ist, dass es überdenkt, „wie man seine DNA im KI-Zeitalter zum Funktionieren bringt.“
Eigentlich waren Manga-Magazine die „Datenräume“
Zurück zu den Mangas.
Stell dir die Manga-Abteilung einer Buchhandlung vor. Shōnen-Manga, Shōjo-Manga, Seinen-Manga. Oder nach Verlag, nach Autor, nach Bandnummer. Die Regale sind nach Genre oder Magazinnamen aufgeteilt, und du suchst nach einem bestimmten Autor oder einer bestimmten Serie. Das ist die übliche Anordnung.
Was ist, wenn du vor diesem Regal plötzlich fragst: „Gibt es einen Manga, den ich in einer schweren Nacht lesen sollte?“ Weder das Shōnen-Regal noch das Shōjo-Regal werden diese Frage beantworten. Es ist genau dieselbe Struktur wie beim Tiefkühlgang.
Solange nicht Bedeutungen wie „perfekt für eine schlaflose Nacht“, „gibt dir einen Schub an einem regnerischen Morgen“ oder „etwas, in das man sich an einem lang ersehnten Feiertag vertiefen kann“ über die Etiketten wie Genre, Autor oder Magazinname gelegt werden, wird selbst die KI sie nicht finden (natürlich gibt es Buchhandlungen, die Manga-Regale nach Themen erstellen).
Wer aber macht diese „Bedeutungsstiftung“?
Lass mich über eine etwas andere Welt sprechen. Ich bin auf eine interessante Analogie gestoßen, als ich einen Artikel darüber gelesen habe, wie KI im modernen Militärkontext eingesetzt wird.
Es gibt eine Plattform, die Satellitenbilder, Kommunikationsaufzeichnungen und verschiedene Datenbanken, die von überall auf der Welt eingehen, in einem Beziehungsnetzwerk organisiert, wie zum Beispiel „diese Person gehört zu dieser Organisation, ist an diesem Ort und taucht in dieser Kommunikation auf.“ Dies ist ein Dienst eines Unternehmens namens Palantir. Die darauf aufbauende KI zieht dann aus den organisierten Daten Schlussfolgerungen und schreibt Berichte.
Eine Erklärung beschrieb die Beziehung zwischen den beiden so: Die Plattform ist wie ein „Datenraum und Korrekturlesesystem der Redaktion.“ Sie ist die Grundlage für das Organisieren, Verknüpfen und Verwalten von Zugriffsrechten für Informationen aus aller Welt. Die KI hingegen ist wie ein „hochqualifizierter externer Analyst, der die internen Angelegenheiten des Unternehmens nicht kennt.“ Sie liest die vom Datenraum bereitgestellten Daten, findet Muster, erwägt Szenarien und schreibt Berichte. Allerdings kann die KI auf keine Informationen zugreifen, die der Datenraum nicht bereitstellt.
Dieser Analogie habe ich nachdrücklich zugestimmt.
KI ist ein exzellenter Analyst. Aber sie ist ein Außenstehender, der die internen Abläufe nicht kennt. An einem Ort ohne Datenraum ist KI einfach nur eine kluge Person mit Allgemeinwissen. Umgekehrt verhält sich KI an einem Ort mit einem gut organisierten Datenraum wie ein Experte auf diesem Gebiet.
Was passiert, wenn wir das auf die Manga-Industrie übertragen? Der Grund, warum KI auf die Frage „Gibt es einen Manga, den ich in einer schweren Nacht lesen sollte?“ stimmungsbasierte Antworten geben kann, ist, dass es einen Datenraum gibt, in dem jemand zuvor den Mangas eine Bedeutung zugewiesen und sie organisiert hat. Ohne einen Datenraum kann KI nur Antworten auf allgemeinem Wissensniveau geben.
Ich glaube, dass die Rolle dieses Datenraums im Manga-Bereich lange Zeit von den Redaktionen der Manga-Magazine übernommen wurde.
Ein Manga-Magazin ist nicht nur ein Medium, das Werke sammelt. Es ist der Akt der Bedeutungszuweisung selbst: „Die Gruppe von Werken in diesem Magazin erreicht diese Art von Leser in dieser Art von Stimmung.“ Indem sie ein Magazin in die Hand nahmen, konnten Leser eine Gruppe von Werken finden, die zu ihrer Stimmung passte, ohne es überhaupt zu merken. Der Name des Magazins selbst fungierte als Regal für Mangas mit zugewiesener Bedeutung.
An dieser Stelle sehen wir, was die Manga-Industrie jetzt braucht. Es geht darum, jedem einzelnen Werk Bedeutungen wie „hilfreich in einer schweren Nacht“, „berührt in der Nacht vor dem Abschluss“ oder „erfrischend nach einer durchgemachten Nacht“ als Daten zuzuweisen – in noch feineren Einheiten als Manga-Magazine. Es geht darum, die Kraft von Daten zu nutzen, um die Sensibilitäten zu bereichern, die die Redaktionen von Manga-Magazinen über viele Jahre sorgfältig verfeinert haben.
Was Comici tun will, ist etwas viel Einfacheres
Was wir bei Comici versuchen, überschneidet sich genau damit.
Bislang existierten Daten rund um Manga-Werke – Verlage, digitale Buchhandlungen, soziale Netzwerke, Anime, Merchandise – getrennt voneinander in der Branche. Abschlussraten, Seitenaufrufe, Abrechnungen, Reaktionen in sozialen Medien, Fan-Begeisterung. All das sind wichtige Materialien, um über den Wert von Mangas zu sprechen, aber sie wurden branchenweit kaum gemeinsam ausgewertet.
Comici baut eine Grundlage auf, die diese Daten bündelt und jedem Manga-Werk eine Kontur von „Bedeutung“ verleiht. Es ist eine Datengrundlage, die eine solide Basis für Entscheidungen über die Entwicklung von Werken bietet – ob eine Serie fortgesetzt, eine Adaption für den Bildschirm angestrebt, Produkte herausgebracht oder eine Expansion ins Ausland geplant werden soll.
Aber was ich wirklich tun möchte, ist etwas viel Einfacheres.
Einen Zustand zu schaffen, in dem die gesamte Manga-Industrie auf Fragen wie „Manga für eine schwere Nacht“ oder „Manga, der dir montagmorgens Energie gibt“ antworten kann. Die Kraft von Daten zu nutzen, um die Sensibilitäten zu bereichern, die die Redaktionen von Manga-Magazinen über viele Jahre gehegt haben.
Ich glaube, dass dies der Weg ist, die Anzahl der von KI ausgewählten Mangas zu erhöhen, und auch eine Voraussetzung dafür, japanische Mangas Lesern auf der ganzen Welt näherzubringen.
Ob wir einem Leser, der vor einem Regal steht, sagen können: „Das ist dein Manga für heute Nacht.“ Ich möchte die Arbeit an der Wurzel der Manga-Industrie neu überdenken: einem Leser ein Werk in die Hand zu geben.
