Die Künstliche Intelligenz in den Altertumswissenschaften ist eine höchst aktuelle Angelegenheit, die Verwendung von entsprechenden Modellen steht nicht selten in der Kritik. Zu diesem also sehr emotionsgeladenem Thema hielt Dr. Thea Sommerschield am 11. Juni ihren Vortrag „Contextualising Latin Inscriptions with Generative AI“ vor Lehrenden, Forschenden und Studierenden der Universität Wien. Sommerschield stellt dabei nicht nur das unter ihrer Beteiligung entstandene KI-Modell Aeneas und die dahinter liegenden Arbeitsprozesse vor, sondern plädiert auch für eine Beteiligung der Universitäten und Forschungsinstitutionen am für uns alle omnipräsenten Transformationsprozess, der sich derzeit zu vollziehen scheint.
Dr. Thea Sommerschield dissertierte an der Universität Oxford und ist, nach Fellowships in Nottingham, Venedig und Harvard, nun Assistenzprofessorin für Griechische Geschichte und Digital Humanities an der Universität Durham. Daneben ist sie Mitgründerin und Mitbetreuerin der Projekte Ithaca und Aeneas, zwei KI-Modellen für die Kontextualisierung und Ergänzung von antiken Inschriften (https://predictingthepast.com/).
Nach einer kurzen Einführung in die Thematik und zentralen Begriffsdefinitionen stellt Thea Sommerschield einige ältere Modelle bzw. frühere Versuche der Integration von Computerwissenschaften in die Disziplinen der Alten Geschichte vor. Diese hätten trotz erster Erfolge vor allem mit dem sogenannten data scarcity problem zu kämpfen gehabt, also dem Mangel an digitalisierten Daten, mit welchen die Modelle hätten gefüttert werden können, in diesem Fall antiken Zeugnissen. Mittlerweile sei die Lage besser, jede Menge alter Texte sind online und für die Öffentlichkeit zugänglich gemacht worden.
Bedingter Vorgänger des bei dem Vortrag vorgestellten Modells Aeneas ist das auf griechische Inschriften ausgelegte Modell Ithaca, welches mit der Unterstützung von Google Deep-Mind2022initiiert wurde. Mit Aeneas, welches 2025 erschienen ist, wollte man laut Sommerschield allerdings nicht einfach nur ein lateinisches Pendant zu Ithaca schaffen, sondern ein neues, weiterentwickeltes, aber vor allem stärker auf die Anliegen von HistorikerInnen fokussiertes Modell erstellen. Aeneas basiert primär auf textbasierter Ergänzung und Kontextualisierung lateinischer Inschriften, wegen der schlechteren Datenlage und aufwendigeren Prozessierung ist das Verwerten von Bilddateien nur bedingt möglich.
Aeneas sei nicht nur in der Lage, nicht erhaltenen oder abgekürzten Text einer Inschrift zu ergänzen, sondern auch den historischen und geographischen Kontext zu analysieren. Besonders biete das Modell Unterstützung bei der bisher harten, langwierigen und in den Ergebnissen limitierten Suche nach epigraphischen Parallelen. Dafür gleicht Aeneas den vom Benützenden angegeben Inschriftentext mit allen der Maschine verfügbaren Daten, also anderen digitalisierten Inschriften, ab, und ist so in der Lage, umfangreich nach jenen Parallelen zu suchen. Dafür sind natürlich jede Menge digitalisierter Daten nötig, dementsprechend profitiert das Modell von den in den letzten Jahren verdichteten Online-Datenbanken wie beispielsweise der Epigraphischen Datenbank Clauss-Slaby oder der Epigraphic Database Roma.
Um zu testen, ob das Modell auch tatsächlich in der Lage ist, lateinische Inschriften sinnvoll zu ergänzen, entwickelte man Testdatensätze, aus denen Daten ausgewählter Inschriften entfernt wurden, sodass die KI keinerlei Kenntnisse über deren Existenz, Text und Kontext hatte. Trotzdem sei das Modell laut Sommerschield in der Lage gewesen, die jeweiligen Testläufe gemäß wissenschaftlicher Manier zu vollziehen und die Inschriften sinnvoll zu ergänzen.
Als Beispiel eines solchen Testlaufs führte Thea Sommerschield eine vom Modell verarbeitete Weihinschrift aus Germania Superior an, welche ins Jahr 211 datiert wird (CIL XIII 6665). Aeneas war demnach nicht nur in der Lage, die vermissten Textstellen erfolgreich zu ergänzen, sondern datierte die Inschrift auch in den richtigen Zeitraum und in die richtige Region. Außerdem konnte das Modell sogar anhand linguistischer Besonderheiten eine Verbindung zu einer tatsächlich daneben aufgestellten anderen Inschrift herstellen, obwohl Aeneas dazu keinerlei archäologische Daten bekannt waren.
Im Zuge dieses Beispiels stellte die Vortragende dem Publikum die BenutzerInnen-Oberfläche von Aeneas vor. Hat man einen von allen Zeilenangaben und Klammern gereinigten Inschriftentext mit den vorgegebenen Operatoren in das Suchfeld am Seitenende eingegeben, bietet das Modell einem neben ähnlichen und parallelen Inschriften, Ergänzungsvorschlägen und einer kartierten Standortangabe auch ein Diagramm zur Datierung. Man kann den Anwendungsprozess der KI anhand einiger vorbereiterer Inschriften anschaulich ausprobieren. Eine Live-Anwendung anhand einer neuen, unvorbereiteten Inschrift hätte die Fähigkeiten und Kompetenzen des Systems allerdings noch glaubwürdiger unter Beweis gestellt.
Bei der Benutzung von Aeneas gibt es laut Dr. Sommerschield allerdings einige Feinheiten zu beachten:
Das Modell bietet immer gleich mehrere „Restauration Hypotheses“, also Auflösungs- und Ergänzungsvorschläge an, von welchen häufig nicht unbedingt der erste Vorschlag der richtige ist, sondern der/die ExpertIn soll sich die passendste Lösung aus dem priorisierten Teil der Angebote aussuchen. Da das System dazu gezwungen wird, bei jeder Ergänzung immer zwanzig Lösungsvorschläge zu bieten, beginnt die KI ab einem bestimmten Punkt oft, Wörter und Phrasen zu halluzinieren.
Aeneas sei auch in der Lage, sich auf die relevanten Teile des vorgelegten Datensatzes zu fokussieren. Anhand der unter den Ergebnissen angeführten sogenannten Saliency Maps, welche die besonders beachteten Stellen farbig aufzeigen, könne der Benutzer den Erkennungsprozess des Modells nachvollziehen. Beispielsweise liege der Fokus bei der Suche nach dem geographischen und historischen Kontext oft auf den Cognomina. Allerdings, meint Sommerschield selbst, seien diese Saliency Maps nicht immer ganz zu durschauen, manchmal sind Wörter eingefärbt, deren Relevanz für das Ergebnis unlogisch erscheinen.
Wie auch in der herkömmlichen Epigraphik gebe es aber bei der Evaluierung der Ergebnisse den sogenannten Data Bias zu beachten, also den Überdruck der quantitativ dominierenden epigraphischen Überlieferungen bei der Suche nach Parallelen, wodurch natürlich das mit Inschriften am besten besetzte zweite nachchristliche Jahrhundert im Römischen Reich in den Ergebnissen überproportional vertreten sei. Natürlich spielt aber nicht nur die Quantität, sondern auch die Qualität der epigraphischen Zeugnisse und ihr Erhaltungs- bzw. Digitalisierungszustand eine wichtige Rolle beim Niveau des gelieferten Ergebnisses.
Nach dieser Vorstellung des KI-Modells bot Thea Sommerschield noch einen Ausblick auf zukünftige Vorhaben und Anliegen. Man wolle die interaktiven und für alle zugänglichen Modelle Ithaca und Aeneas weiterentwickeln, und nebenbei neue Schul- und Universitätslehrpläne mit neuen Lehrmethoden konzipieren. Die Resonanz unter HistorikerInnen, meint Dr. Sommerschield, sei bisher weitgehend positiv. Bei einem Testlauf meinten teilnehmende WissenschaftlerInnen, die eigenen Arbeitsprozesse seien mit der Unterstützung durch Aeneas effektiver und schneller, in der Mehrheit der Fälle empfanden die ProbandInnen das System als hilfreiches Werkzeug.
Abschließend zitierte Dr. Thea Sommerschield den (allerdings von großen KI-Investoren finanzierten) sogenannten „State of AI Report 2025“, welcher KI-Agenten voraussagt, welche in der Lage sein sollen, bedeutungsvolle wissenschaftliche Erkenntnisse zu erlangen. Auf Basis dieser Voraussagen richtete Sommerschield einen Appell an die Zuhörenden:
Jede/r solle aktive/r TeilnehmerIn an den Transformations- und Integrationsprozessen von KI in den Wissenschaften werden, um damit nicht nur das Überleben akademischer Institutionen zu sichern, sondern auch um vorzubeugen, dass Menschen mit weniger wissenschaftlicher Expertise oder problematischer politischer Agenda in den historischen Wissenschaften ans Ruder gelangen. Die heutige Zeit sei ein Stresstest für WissenschaftlerInnen, man dürfe die zentrale Rolle von Fachexpertise und wissenschaftlichen Interpretationskompetenzen nicht aus den Augen verlieren, diese seien trotz hilfreicher KI-Modelle immer noch am wichtigsten, und gleichzeitig solle man trotzdem die Fortschritte bei solchen KI-Modellen nicht ignorieren, sondern vielmehr in die eigene Arbeitsweise integrieren.
Nachdem Dr. Sommerschield sich abschließend bei ihrem internationalen Team für die Unterstützung und gute Zusammenarbeit der letzten Jahre bedankt hatte, beantwortete sie einige Fragen aus dem Publikum. Neben Fragen nach ihrem persönlichen Werdegang und ihrer Haltung zu den immensen Fortschritten in KI-Technologien der letzten Jahre wurde sie über die Möglichkeiten und Probleme zukünftiger Lehrmethoden befragt. Man solle traditionelle Lehrmethoden zwar bewahren, jedoch schon früh im Studium KI-Modelle integrieren, um angehenden WissenschaftlerInnen die nötigen Kompetenzen anzutrainieren. Inwiefern das für die Interpretation immer noch bitter nötige Niveau an Expertise und Fachwissen in den Altertumswissenschaften auch nach der Integration von KI-Modellen im Studium in der Zukunft weiterhin aufrechterhalten werden kann, bleibt wohl abzuwarten.
Dr. Thea Sommerschields Vortrag, welcher am nächsten Tag in einer Workshop-Einheit noch vertieft wurde, bot einen guten und anschaulichen Einblick in die Funktionsweise des Modells Aeneas und machte deutlich, wie wichtig es für Lehrende, Forschende und Studierende ist, sich mit den Möglichkeiten und Schwierigkeiten von Künstlicher Intelligenz in den historischen Wissenschaften auseinanderzusetzen, um damit resilient an der Wissenschaft von Morgen mitwirken zu können.
(Bericht: Jakob Motter)
Weiterführende Artikel zu den Modellen Aeneas und Ithaca:
Forschungsschwerpunkt Text und Edition - Editorik