KI & Objektbeschreibungen

Objektbeschreibungen sind ein großer Gewinn bei der Publikation von Objektdaten. Während Schlagworte, Ortsbezüge und Ereignisse einen detaillierten und uniformen Blick auf die Daten liefern, erlauben Objektbeschreibungen im Idealfall nuanciertere Beschreibungen von Details. Und vor allem bieten sie als Prosatexte eine oft einfacher verständliche, weniger „datenförmige“ Sicht auf die Objekte, die sowohl im Sinne der Barrierefreiheit als auch für Suchmaschinen nützlich ist.

In der Praxis ist es vor allem letzterer Punkt, weshalb Objektbeschreibungen bei museum-digital verpflichtend anzugeben sind. Aber oft zeigt sich, dass die tatsächlich erfassten Beschreibungen hinter den „strukturiert“ erfassten Metadaten zurückbleiben oder beide ausbaufähig sind. Dies ist oft eine Frage der Objektgattung und des fachlichen Hintergrunds. Gerade z.B. bei Druckgrafiken findet man oft eine grandiose Verschlagwortung mit minimalen Prosa-Beschreibungen. Andererseits leidet jeder mal unter einer Schreibblockade, und der ganze Museumsbereich unter einem Mangel von Arbeitskraft und Zeit.

Sind aber die sonstigen Objektdaten gut, und fehlt die Beschreibung – wie eben oft bei Grafiken – dann sollte sich doch eigentlich eine brauchbare mithilfe moderner KI formulieren lassen. „Sprache“ steckt ja wortwörtlich schon im Namen „Large Language Model“. Und ist das Erstellen von Prosa-Beschreibungen einfacher, sollte doch eigentlich mehr Zeit und Motivation übrig sein, um die Verschlagwortung zu verbessern.

KI-generierte Beschreibungstexte

Mit diesen Gedanken startet heute ein Versuch und damit eine neue Funktion in musdb: Klickt man beim Bearbeiten eines Objektes in das Feld „Objektbeschreibung“, erscheint ein neu Marker „Automatisch formulieren“. Mit einem Klick darauf öffnet sich ein Overlay, in dem nach einer Wartezeit drei Vorschläge für Objektbeschreibungen angeboten werden, generiert auf Basis der bestehenden Objektmetadaten und mithilfe dreier verschiedener Sprachmodelle.

Mit einem ersten Klick auf einen der Vorschläge wird dieser in Gänze sichtbar. Mit einem zweiten Klick öffnet sich der Text in einer Bearbeitungsansicht. Ist er fertig bearbeitet, kann er mit einem Klick in die Datenbank übernommen werden.

Um überhaupt Vorschläge generieren zu können muss der Datensatz angelegt sein und mindestens ein Ereignis und ein Schlagwort haben, wobei die Ergebnisse mit mehr und besseren Metadaten entsprechend besser und zuverlässiger werden. Aufgrund der Abfragemethode sollte man zudem darauf achten, die Objektart als Schlagwort zu erfassen und entsprechend auszuzeichnen.

Gedanken

Drei Vorschläge

Eine gewichtige Befürchtung am Anfang der Überlegungen war, dass die Möglichkeit, Objektbeschreibungen maschinell generieren zu lassen mittelfristig zu Nachlässigkeit und dem Akzeptieren falsch generierter Beschreibungen führen könnte. Dabei ist KI zwangsläufig – bauartbedingt – unzuverlässig, und ihre Ergebnisse sollten immer (!) noch einmal gegengeprüft werden, bevor man sie veröffentlicht.

Um dieser Befürchtung zu begegnen, werden nun eben drei alternative Vorschläge generiert. Um den passendsten zu finden, muss man erst einmal lesen. Das heißt, man muss sich mit den Vorschlägen auseinandersetzen, sodass eine Korrektur eventuell falscher oder verkürzter Stellen deutlich näher liegt.

Das Generieren dauert lange!

Gerade, wenn man viele Objekte eingibt, dauert das Generieren der Vorschläge derzeit noch zu lange. Im Schnitt braucht die Generierung zwischen 10 und 11 Sekunden. Was bei einem Objekt akzeptabel sein mag, wird bei 50 eine echte Arbeitserschwernis. Andererseits sind die derzeit ausgewählten Modelle (Gemma 2, Gemma 3, Phi4) ein guter Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und guten Vorschlägen. Kleinere, schnellere Modelle haben bei unsern Versuchen keine vergleichbar guten Resultate erzielt.

Um das Tool trotzdem auch bei vielen Objekten effektiv nutzen zu können, kann man die Vorschläge „vorgenerieren“. Dazu geht man in die Objektübersicht, klickt auf eine Objekt-Kachel, hält die Maustaste gedrückt und zieht den Mauszeiger zur Seite. Damit öffnet sich die Stapelverarbeitung per Auswahl. Hier gibt es nun eine neue Funktion, eben um Vorschläge zu generieren und zwischenzuspeichern.

Ein guter Workflow wäre also etwa, die Objekte des Tages erst einmal in ihren Metadaten gut zu erfassen, und dann in der Mittagspause die Vorschläge generieren zu lassen. Nach der Mittagspause können diese dann abgearbeitet werden.

Kooperation: Hardware & Auswertung

Wie eingangs erwähnt handelt sich beim neuen Tool erst einmal um einen Versuch, der in Kooperation von digiS, dem Zuse-Institut Berlin und museum-digital entsteht. Durch diese Kooperation können die Beschreibungen auf der Hardware vertrauenswürdiger Partner (nicht OpenAI, sondern dem Zuse-Institut!) generiert werden.

Um die Potentiale und Nutzung des Einsatzes von KI in der Museumsdokumentation – und spezifisch des vorliegenden Tools – besser zu verstehen und das Tool weiterzuentwickeln, werden die Anfragen, die Vorschläge und die final abgeschickten Objektbeschreibungen gesammelt und in den nächsten Monaten systematisch ausgewertet (dabei werden Benutzerkennungen pseudonymisiert). Wir berichten!