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More than Chatbots: Multimodel Large Language Models in geisteswissenschaftlichen Workflows
Sarah Oberbichler1, Christopher Pollin2, Nina C. Rastinger3, Stefanie Schneider4, Johanna Störiko5, Ralph Ewerth6,7
1Leibniz-Institut für Europäische Geschichte, Mainz; 2Digital Humanities Craft OG; 3Austrian Centre for Digital Humanities and Cultural Heritage, Österreichische Akademie der Wissenschaften; 4Ludwig-Maximilians-Universität München; 5Georg-August-Universität Göttingen; 6TIB - Leibniz Information Centre for Science and Technology, Hannover; 7Leibniz University Hannover
Dieses Panel untersucht die Integration generativer KI, insbesondere Multimodal Large Language Models (MLLMs) und Large Vision Models (LVMs), in geisteswissenschaftlichen Forschungsworkflows. Angesichts der rasanten Entwicklung der KI-Technologie ergeben sich sowohl Chancen als auch Herausforderungen für die Digital Humanities. Die Diskussion konzentriert sich auf die effektive Implementierung dieser Modelle, die Steigerung der Forschungseffizienz und die Verlagerung des Schwerpunkts von der technischen Datenverarbeitung hin zur Analyse und Interpretation. Die Vortragenden präsentieren Fallstudien zur Erstellung von Bildkorpora, Textannotation, qualitativen Datenanalyse und kunsthistorischem Retrieval mittels KI-Modellen und diskutieren darüber hinaus mögliche Konsequenzen und Nachteile der KI-Integration in geisteswissenschaftlichen Forschungspraktiken sowie deren Auswirkungen auf die Workflow-Nachnutzbarkeit. Das Panel beinhaltet interaktive Elemente zur Publikumsbeteiligung und fördert einen umfassenden Dialog über zukünftige Richtungen der KI in der geisteswissenschaftlichen Forschung.
