Mittlerweile ist der gleichnamige Vortrag aus dem Virtuelles DH-Kolloquium an der BBAW am 16.02.2026 lange vergangen. Dafür gibt es die Folien, die vielleicht einige nach wie vor interessieren könnten.
Abstract
Spätestens mit dem Aufkommen und der Popularisierung von KI-Chatbots wie ChatGPT hat die Diskussion um die Möglichkeiten des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz auch die Museumsdokumentation erreicht.
In diesem Vortrag wird auf Basis eines generalisierten Lifecycles von Erschließungsdaten zu Museumsobjekten erst ein kurzer Überblick über bisherige Einsatzszenarien von KI mit dem Versuch einer Klassifikation präsentiert. Im Folgenden werden zwei im Rahmen der Initiative
museum-digital entwickelte Einsatzszenarien im Detail beleuchtet.
museum-digital (https://www.museum-digital.org/) wurde 2009 in Bitterfeld von Museen gegründet, um gemeinsam die Bestände der Museen im Netz zu präsentieren. Ausgehend von der Publikation erweiterten sich die Aktivitäten und Softwarelösungen bald in andere, verwandte digitale Arbeitsfelder von Museen, besonders das Sammlungsmanagement und die Erstellung digitaler Ausstellungen. Heute arbeiten ca. 1700 Museen primär aus Deutschland, Ungarn und der Ukraine mit museum-digital, von denen bisher 1231 Objekte über die Plattformen veröffentlicht haben.
Die beiden Werkzeuge im Fokus des Vortrages sind Versuche, die Erschließungsarbeit der Museen weiter zu vereinfachen. Einerseits werden hierzu etwa bei Gemälden, Graphiken und Fotographien abgebildete Elemente automatisch erkannt und zur Verschlagwortung auf Basis des entsprechenden kontrollierten Vokabulars von museum-digital vorgeschlagen. Zentrale Fragen waren bei der Implementation einerseits die Anbindung bisher nicht auf die Arbeit mit Normdaten und kontrollierten Vokabularen ausgericheter Modelle an ein kontrolliertes Vokabular und die Frage, wie eine Klassifikation im Rahmen einer finanziell und in Bezug auf die zur Verfügung stehenden (Server-)Hardware stark eingeschränkten Community-Initiative umgesetzt werden können.
Das zweite hervorgehobene Werkzeug synthetisiert auf Basis bestehender, strukturierter Objektmetadaten Prosa-Objektbeschreibungen, die sowohl im Sinne der Barrierefreiheit als auch für die Auffindbarkeit der Objekte (besonders durch Suchmaschinen) bei museum-digital für die Publikation von Objekten verpflichtend vorausgesetzt werden. Hierzu werden die strukturierten Objektdaten auf Anfrage der Nutzenden in eine Prompt-Vorlage eingefügt. Auf Basis der Objektart werden ausgewählte, vorher als gut bewertete Beispielobjektbeschreibungen möglichst ähnlicher Objekte mitgegeben (Few-Shotting). Um Nutzende zu einer tatsächlichen kritischen Auseinandersetzung der generierten Texte zu bewegen, werden je drei, von verschiedenen Large Language Models generierte, Vorschläge generiert und angezeigt. Ist einer ausgewählt, werden Nutzende aufgefordert, den Text zu redigieren. Das Tool entstand experimentell im Rahmen einer Kooperation des Freien Hochstifts, des Zuse-Instituts Berlin, digiS‘ und von museum-digital. In diesem Kontext wurde für das Werkzeug ein engmaschiges Logging der generierten Daten und der Nutzerinteraktion implementiert, das tiefere Auswertungen zulässt – etwa, inwiefern die Texte tatsächlich redigiert wurden, und ob bestimmte Modelle, Textlängen, etc. von den Nutzenden präferiert wurden.
Der Vortrag schließt mit einem Ausblick auf die weiteren Potentiale und die durch die durch dank KI veränderte Umgebung aufgekommenen neuen Herausforderungen in der (digitalen) Erschließung und Publikation von Museumsbeständen.
Folien
- Als ODP-Datei
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