KI-Sommelier: Cheers Künstliche Intelligenz!

Ein Klick auf die Seite »Wine Review Generator« und los geht’s. »The 1991 Cabernet from Champs de Picard fuses lurid chocolate undertones with a filthy corn bouquet« – diesen Satz spuckt die Webseite als Ergebnis nach wenigen Sekunden aus. Der Cabernet verschmilzt reißerisch-schokoladige Untertöne mit einem dreckigen Mais-Bouquet? Kaum ein Sommelier würde wohl solche plumpen Worte für die Bewertung eines Weins finden. Dass es nicht immer so ungewöhnlich sein muss, wenn eine Künstliche Intelligenz (KI) ihre Finger im Spiel hat, zeigt eine Studie des Dartmouth Colleges in Kooperation mit der Indiana University Bloomington und dem The Santa Fe Institute. Die fünf Forschenden kamen in ihrem wissenschaftlichen Artikel nämlich zum Schluss, dass Maschinen Bewertungen schreiben können, die kaum von jenen aus Menschenhand zu unterscheiden seien. Doch wie ist das möglich?

»In unserer Branche geht es um das Storytelling und um Geschmacksnuancen – da braucht es Fachleute, um richtige Einschätzungen zu treffen.«
_{Peer Holm, Präsident der Sommelier Union Deutschland}

Dahinter steckt eine KI respektive ein Deep-Learning-Ansatz, welcher durch die Verknüpfung von Bewertungstexten mit einer Reihe von Produktmerkmalen – den sogenannten Metadaten – trainiert wurde. Und das waren eine ganze Menge: Rund 125.000 zwischen 1996 und 2016 online veröffentlichte Weinbewertungen des »Wine Enthusiast«, welche Informationen zur Herkunft, Rebsorte, Alkoholgehalt, Bewertung und Preis enthielten, setzte die Gruppe dem Algorithmus zum Training vor. Die KI nutzte diese Informationen anschließend und generierte ihre eigenen Beschreibungen aus den am häufigsten verwendeten Adjektiven – mit verblüffenden Ergebnissen. Denn die Testpersonen, denen die Wine Reviews vorgelegt wurden, konnten die Texte der Maschine zumindest nicht signifikant von den Sommelier-Formulierungen unterscheiden. Resümee im Artikel: »Wir zeigen also, dass Maschinen tatsächlich lernen können, Bewertungen in ›menschlicher Qualität‹ zu schreiben.« Und das macht ein (Wein-)Fass an Potenzial auf.

Bewertung, aber (noch) kein Tasting

Sind die Daten einmal erfasst, so schreibt sich ohne Zweifel die Bewertung durch KI schneller als eine durch den Menschen. Apropos Daten: Bei ihnen sieht Annemarie Foidl, Präsidentin der Sommelierunion Austria, eine nicht unbedeutende Schwäche. »Man kann natürlich von Menschen gemachte Kommentare sammeln und diese dann miteinander in Kontext bringen. Unberücksichtigt bleibt jedoch, wer, wie, wo und unter welcher Fragestellung die Bewertung abgegeben wurde«, stellt sie in den Raum. Unbeachtet bliebe zudem die Philosophie des/der Produzierenden oder die Eigenheiten der Machart. Und weiter: »Eine KI kann nie die Seele eines Produktes erkennen, das kann nur der Mensch.«

»Ein Sommelier/eine Sommelière ist nie überflüssig. Er/sie öffnet die Weine nicht nur, nein, die Beratung ist enorm wichtig.«
Annemarie Foidl, Präsidentin Sommelierunion Austria

Weniger hart geht Peer F. Holm, Präsident der Sommelier Union Deutschland, mit der Maschine ins Gericht: »Es ist schon beeindruckend, was KI heute bereits leisten kann. Jetzt kommen eben Weinbewertungen hinzu – es war aus meiner Sicht nur eine Frage der Zeit, bis sich jemand mit diesem Thema beschäftigt und so etwas entwickelt.« Aber auch ihm würden aktuell drei wesentliche Komponenten fehlen, um das Ganze wirklich abrunden zu können: Emotionalität, Analytik und die tatsächliche Sensorik des Weins im Glas. »Wenn der Wein nicht verkostet wird, können beispielsweise auch keine Weinfehler entdeckt werden«, begründet Holm. Nicht zuletzt liegen auch keine Daten von bislang nicht verkosteten Weinen respektive Jahrgängen vor. Was auch Dirk Würtz vom VDP.Weingut St. Antony hervorhebt: »KI kann nur so gut sein, wie die Daten, durch die sie gespeist wird. Und für die Entwicklung dieser Daten braucht es gerade im Weinbereich immer Menschen.«

Wobei er hierbei wohl nicht mit den Forschenden am Weincampus Neustadt gerechnet hat. Postdoktorand Thi Nguyen arbeitet in einer Forschungsgruppe am »Projekt zur Entwicklung Künstlicher Intelligenz für die Oenologie und Technologie im Weinbau« – kurz »PINOT«. Ziel: Die Schaffung eines KI-gestützten Sensorsystems, welches in der Lage ist, das Weinaroma selbstständig zu erfassen und zu beschreiben. Auch hier wird die Maschine mit Datenströmen gefüttert, die KI lernt nach und nach, wie sie miteinander verbunden sind. »Im Laufe der Zeit sollte der Computer mit einer ausreichend großen Datenbank in der Lage sein, die chemischen und menschlichen Komponenten zu überspringen und Sensor-Signale direkt in Beschreibungen des Weinaromas zu übersetzen«, sagt Nguyen zu den Plänen. Sprich: Die sensorische Bewertung übernimmt selbstständig die Maschine. Aktuell sei man dabei, die Datenbank aufzubauen, um die KI zu trainieren.

Zukunftsvision Effizienz

Robert Parker, James Suckling, Stephen Tanzer oder Jancis Robinson: Die ganz Großen, die Weinbewertungen schreiben, haben alle einen gewissen Stil. Und genau diese Komponente ist es, die sich nicht schnell auflösen und durch eine KI ersetzen lässt – davon ist Sebastian Russold, der sich unter anderem »Bester Sommelier Deutschlands 2021« nennen darf und als Sommelier im »Kölner Weinkeller« beschäftigt ist, überzeugt. »Da stehen gewisse Personen dahinter, sie bürgen für die Qualität. Das wird mit einer KI schwierig zu ersetzen sein«, argumentiert er. Möglich sei es dennoch, wenn man die Daten immer wieder neu hinzufüge, aber in diesem kleinen Segment eher nicht rentabel. Ganz anders sieht es im Großhandel, Stichwort Massenbewertungen, beziehungsweise auch bei einzelnen, kleineren Betrieben aus, die ihren Gästen eine Weinempfehlung geben wollen, aber keine Expertise oder kein Budget für eine eigene Fachperson haben.

»Dass ein Tasting zu 100 Prozent auf die KI umgelegt wird, wird nicht passieren. Aber ein großer Teil davon – auch in Anbetracht von Long Covid, wenn Menschen ihren Geschmack verlieren.«
_{Sebastian Russold, Sommelier »Kölner Weinkeller«}

So auch ein Gedanke aus der US-Studie: »Unser Algorithmus könnte den Betreiber:innen solcher Restaurants und Bars helfen. Ein weiterer Anwendungsfall könnte die Erstellung von Texten für Broschüren von Weinkellereien sein, in denen die angebotenen Weine beschrieben werden.« Ohnehin: Würde man für einen Sechs-Euro-Wein eine:n Sommelier:Sommelière engagieren, welche:r eine Verkostungsnotiz schreibt oder eine Expertise abgibt? Nein, wenn es nach Russold geht: »Dazu kann man meiner Meinung nach nicht viel sagen. Verkostet man zehn Grüne Veltliner aus dem Weinviertel, die klassisch ausgebaut sind, dann schmecken doch alle ziemlich ähnlich.« Genau dazu sei eine KI in Zukunft da.

Ein Beruf, der nicht zu ersetzen ist

Werden Sommeliers oder Sommelièren also irgendwann überflüssig? Diese Frage ringt Foidl nur ein müdes Lächeln ab. »Ein Sommelier/eine Sommelière ist nie überflüssig. Er/ sie hat nicht nur die Aufgabe, die Weine zu öffnen, nein, die Beratung ist enorm wichtig«, konkretisiert sie ihr Tätigkeitsfeld und das ihrer Kolleg:innen. Lesen ist demnach nicht automatisch verstehen; das gilt auch für Bewertungen. Und außerdem: Die Weinberatung ist eine Reise, eine Empfehlung für ein Gericht, für einen Moment. »Anonymität ist in unserem Metier nichts, mit dem wir arbeiten, daher wird der Sommelier/die Sommelière immer gebraucht werden«, fährt Foidl fort und verweist auf die Zukunft: »Künftig braucht man den Sommelier/die Sommelière mehr denn je. Da kann die KI nur unter- stützen, aber sicher nicht ersetzen.« Das empfindet auch Russold so, »weil wir doch Essen gehen, um menschlichen Kontakt zu haben.« Gerade das Zwischenmenschliche mache die gehobene Gastronomie aus, der Serviceaspekt werde zunehmend in den Vordergrund treten. »Der Sommelier/die Sommelière wird in Spitzenrestaurants immer gebraucht werden.«

»Wir wollen mit ›PINOT‹ die Weinproduzent:innen dabei unterstützen, besseren Wein für die Verbraucher:innen herzustellen.«
_{Thi Nguyen, Postdoktorand Weincampus Neustadt}

In dieselbe Kerbe schlägt Würtz, der die Maschine auch niemals den Menschen verdrängen sieht. Er sagt: »Eine KI versteht nicht, auf welcher emotionalen Welle der Gast gerade reitet. Dafür braucht es Empathie und Erfahrung« – und eben Fachleute, die ihr Handwerk verstehen. Doch in ähnlicher Weise setzen auch die Studienautor:innen an, sie argumentieren: »Maschinengenerierte Bewertungen könnten helfen, die Arbeitsbelastung der Expert:innen zu reduzieren. Wir stellen uns einen Review-Workflow vor, bei dem die Maschine einen ersten Entwurf eines Reviews schreibt, der unter Umständen noch weiterbearbeitet werden muss.« Schlussendlich ist die eigentliche Beschreibung des Weines aber nur ein Bruchteil der Arbeit, denn es geht auch um die Entwicklung von Weinkarten, um die perfekte Zusammenstellung von Getränken, welche die Gerichte begleiten und eben im Wesentlichen um die persönliche Interaktion mit den Gästen. Holm versichert: »Das kann und wird eine Maschine in dieser Form nicht ersetzen.«