Seit der Veröffentlichung des Dialogsystems ChatGPT im November 2022 hat die gesellschaftliche Debatte über Künstliche Intelligenz (KI) deutlich an Fahrt aufgenommen und auch Kulturerbeeinrichtungen wie Bibliotheken, Archive und Museen erreicht. Dabei geht es vor allem um die Einschätzung, wie leistungsfähig solche grossen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) im Allgemeinen und Generative Pre-trained Transformers (GPTs) im Besonderen sind. Für den Kulturerbebereich zeigen sich dabei eine ganze Reihe möglicher Einsatzbereiche des Chatbot-Prototypen ChatGPT: Die Anfertigung von Textzusammenfassungen oder Beschreibungen von Kunstwerken, das Generieren von Metadaten, Schreiben von Computercode für einfache Aufgaben, Unterstützung bei der Sacherschließung oder Hilfe für Nutzer:innen beim Auffinden von Ressourcen auf den Webseiten der Kulturerbeeinrichtungen.

Zweifellos liegen die Stärken von ChatGPT in der Erzeugung von Text und damit verknüpften Aufgaben. Als „statistische Papageien“, wie diese Large Language Models in einem vieldiskutierten Paper von 2021 bezeichnet wurden, können diese Sprachmodelle auf stochastischer Basis vorhersagen, welches die nächsten Worte eines Textausschnitts sein werden. Der Anwendungsfall ChatGPT ist als textbasiertes Dialogsystem darauf trainiert worden, in jedem Fall Antworten zu geben. Diese Eigenschaft des Chatbots verweist direkt auf eine der zentralen Schwächen des Modells: Im Zweifelsfall werden schlicht unwahre Angaben gemacht, um den Dialog aufrechtzuerhalten. Da grosse Sprachmodelle nur Anwendungen künstlicher Intelligenz sind und über keinerlei Weltwissen verfügen, können sie per se nicht zwischen Fakten und Fiktion, sozialer Konstruktion und Unwahrheit unterscheiden. Die Tatsache, dass ChatGPT im Zweifelsfall „halluziniert“ (wie der gängige anthropomorphisierende Terminus lautet) und beispielsweise auch Literaturnachweise erfindet, beschädigt selbstverständlich die Verlässlichkeit des Systems – und verweist auf die grosse Stärke von Bibliotheken, zuverlässige Nachweise zur Verfügung zu stellen.

Andererseits besteht eine Stärke derartiger Systeme darin, dass sie Diskurse hervorragend nachbilden können und daher auch in der Lage sind, einzelne Texte oder grössere Textkorpora in herausragender Weise zu klassifizieren und inhaltlich zu beschreiben. Hier zeigt sich ein grosses Potential insbesondere für Bibliotheken: Bislang arbeiten digitale Assistenten, die bei der Verschlagwortung von Büchern unterstützen, mit statistischen Verfahren wie tf-idf oder auch mit Deep Learning. Solche Herangehensweisen könnten durch Topic Modeling ergänzt werden. Dieses Verfahren erzeugt eine Reihe von Begriffen, die stochastisch modelliert wurde und den Inhalt eines Werkes bzw. die in ihm verhandelten Themen („Topics“) beschreibt. Die Herausforderung für die Benutzer:innen lag bislang nun darin, dieser Wortansammlung durch eine Interpretation ein schlüssiges Label oder – im Falle von Bibliotheken – ein kontrolliertes Vokabular zuzuweisen. Genau dieses Labeling kann ChatGPT hervorragend, wie mehrere Forscher:innen bestätigt haben. Da somit die Verschlagwortung von Texten massiv verbessert und erleichtert werden kann, liegt hierin sicher einer der zukünftigen Anwendungsfälle für KI in Bibliotheken – und genau hieran wird im Teilprojekt 2 „KI-unterstützte Inhaltsanalyse und Sacherschließung“ des Projeks „Mensch.Maschine.Kultur“ gearbeitet. Verbesserungswürdig hingegen sind einfache Programmieraufgaben wie die Erstellung eines bibliographischen Nachweises in einem bestimmten Format oder die Transformation eines Nachweises von MARC.xml in JSON; derartige Aufgaben werden nicht immer zuverlässig ausgeführt, wie ein Experiment kürzlich ergab.

ChatGPT unterstreicht als eine der aktuell leistungsfähigsten textbasierten KI-Anwendungen den möglichen Nutzen solcher Modelle. Zugleich werden aber auch die Risiken deutlich, die mit dem Einsatz solcher Anwendungen einhergehen: Bislang sind ausschliesslich die US-amerikanischen Big Tech-Unternehmen in der Lage, derart leistungsfähige Modelle zu trainieren, bereitzustellen und später durch bestärkendes Lernen auf spezifische Aufgaben hin optimierte Modelle zu entwickeln – und zwar mit dem klaren Ziel der Monetarisierung. Darüber hinaus bringen generative KI-Systeme eine Reihe von ethischen Problemen mit sich, denn sie benötigen grosse Textmassen, die bislang aus dem Internet bezogen wurden und damit einem Ort, in dem nicht alle Menschen einander höflich und mit aller Etikette begegnen. So hat eine Studie festgestellt, dass Large Language Models Stereotype reproduzieren, beispielsweise indem sie die Begriffe „Muslime“ und „Gewalt“ miteinander assoziieren. Darüber hinaus müssen toxische Inhalte in den Sprachmodellen als solche gelabelt werden, und dies wird von schlecht bezahlten Menschen vorgenommen, was die ethische Fragwürdigkeit der Erstellung dieser Modelle unterstreicht.

Schliesslich ist hervorzuheben, dass diese Modelle fast ausschliesslich auf der Grundlage von im Internet verfügbarem Wortmaterial des 21. Jahrhunderts trainiert wurden. Demgegenüber wird im Teilprojekt 4 „Datenbereitstellung und Kuratierung für KI“ des Projekts „Mensch.Maschine.Kultur“ daran gearbeitet, kuratierte und historische Daten aus Bibliotheken für KI-Anwendungen aufzubereiten. Die Verfügbarkeit von Large Language Models verweist darüber hinaus auf ganz grundsätzliche Fragen: Die nämlich, welche Rolle das Kulturerbe der gesamten Menschheit in Zukunft spielen soll und welchen Einfluss Kulturerbeeinrichtungen wie Bibliotheken, Archive und Museen auf die Erstellung solcher Modelle haben können; und welche Auswirkungen die von grossen Sprachmodellen generierten Texte auf unsere gegenwärtige Kultur haben werden.