KI als historische Quelle verstehen

Kritische Bewertung KI-generierter Inhalte

Quellenkritik
Diese Übung führt Historiker:innen in die kritische Bewertung KI-generierter Inhalte ein und erforscht, wie KI-Ausgaben als historische Quellen bewertet werden können und welche Einschränkungen und Verzerrungen sie aufweisen.
Autor:in
Zugehörigkeit

Kritische KI-Kompetenz Team

Digital Humanities

Veröffentlichungsdatum

15. Januar 2024

Geändert

23. Januar 2025

Einführung

Große Sprachmodelle (LLMs) und andere KI-Technologien sind zunehmend in historischen Forschungsabläufen präsent. Ob sie für Textanalyse, Übersetzung, Zusammenfassung oder Informationsbeschaffung verwendet werden – diese Tools erzeugen Ausgaben, die eine sorgfältige kritische Bewertung erfordern, genau wie Historiker:innen traditionelle primäre und sekundäre Quellen kritisch bewerten.

Diese Übung führt Sie durch den Prozess der Anwendung digitaler Quellenkritik auf KI-generierte Inhalte und hilft Ihnen, Fähigkeiten zu entwickeln, um KI verantwortungsvoll und effektiv in Ihrer historischen Forschung zu nutzen.

Hintergrund: KI und historische Quellen

Was ist eine KI-generierte Quelle?

KI-generierte Inhalte umfassen:

  • Text, der von großen Sprachmodellen erstellt wurde (z.B. ChatGPT, Claude, Gemini)
  • Zusammenfassungen und Übersetzungen, die von KI-Tools erstellt wurden
  • Daten, die durch Machine-Learning-Algorithmen extrahiert oder strukturiert wurden
  • Visualisierungen und Analysen basierend auf KI-Verarbeitung

Warum kritische Bewertung wichtig ist

KI-Systeme:

  • Sind auf bestehenden Daten trainiert, die Verzerrungen enthalten können
  • Können plausible, aber faktisch falsche Informationen produzieren (“Halluzinationen”)
  • Spiegeln die Perspektiven und Einschränkungen ihrer Trainingsdaten wider
  • Verstehen möglicherweise nicht den Kontext, die Nuancen oder die historische Komplexität

Aktivität 1: Untersuchung KI-generierter historischer Texte

Aufgabe

  1. Wählen Sie ein bestimmtes historisches Ereignis, eine Person oder Periode, mit der Sie vertraut sind
  2. Bitten Sie einen KI-Assistenten (z.B. ChatGPT, Claude) um eine Zusammenfassung oder Erklärung
  3. Lesen Sie die KI-generierte Antwort sorgfältig

Kritische Fragen

Wenden Sie diese quellenkritischen Fragen auf die KI-Ausgabe an:

Provenienz: - Welche Trainingsdaten wurden verwendet, um diese Antwort zu generieren? - Können Sie die Informationsquellen nachverfolgen? - Werden Zitate oder Referenzen bereitgestellt?

Autorität: - Welche Qualifikationen hat das KI-System, um dieses Thema zu diskutieren? - Wie wurde es trainiert und von wem? - Was sind seine bekannten Einschränkungen?

Genauigkeit: - Stimmen die Informationen mit dem wissenschaftlichen Konsens überein? - Können Sie spezifische Behauptungen durch andere Quellen verifizieren? - Gibt es sachliche Fehler oder Anachronismen?

Verzerrung: - Welche Perspektiven sind vertreten oder fehlen? - Spiegelt die Antwort bestimmte geografische, zeitliche oder kulturelle Verzerrungen wider? - Welche Stimmen oder Narrative werden privilegiert oder marginalisiert?

Zweck: - Wofür wurde die KI entwickelt (informieren, überzeugen, unterhalten)? - Wie könnten ihre Designziele die Antwort beeinflussen?

Aktivität 2: Vergleichende Quellenanalyse

Aufgabe

  1. Wählen Sie eine historische Frage (z.B. “Was verursachte den Fall des Römischen Reiches?”)
  2. Finden Sie Antworten aus drei verschiedenen Quellen:
    • Ein peer-reviewed wissenschaftlicher Artikel
    • Ein allgemeiner Enzyklopädie-Eintrag (z.B. Wikipedia)
    • Eine KI-generierte Antwort

Vergleichsrahmen

Vergleichen Sie die drei Quellen anhand dieses Rahmens:

Kriterium Wissenschaftlicher Artikel Enzyklopädie KI-Antwort
Zitierte Evidenz
Autorenexpertise
Veröffentlichungsdatum
Nuancen und Komplexität
Anerkannte Einschränkungen
Zugänglichkeit

Reflexionsfragen

  • Was sind die Stärken und Einschränkungen jedes Quellentyps?
  • In welchen Forschungskontexten könnte jede Quelle am geeignetsten sein?
  • Wie würden Sie jeden Quellentyp in Ihrer Arbeit zitieren?

Aktivität 3: KI-Halluzinationen identifizieren

Aufgabe

Fragen Sie einen KI-Assistenten nach einem sehr spezifischen historischen Detail, das: - Etwas obskur, aber überprüfbar ist - Klare Dokumentation in historischen Aufzeichnungen hat - Plausibel mit ähnlichen Ereignissen verwechselt werden könnte

Beispiele: - Spezifische Daten kleinerer Schlachten - Namen weniger bekannter historischer Persönlichkeiten - Details über lokale historische Ereignisse

Analyse

  1. Vergleichen Sie die KI-Antwort mit verifizierten historischen Quellen
  2. Identifizieren Sie Ungenauigkeiten oder “Halluzinationen”
  3. Überlegen Sie, warum die KI falsche Informationen generiert haben könnte

Kritische Reflexion

  • Wie sicher schien die KI in ihren falschen Aussagen?
  • Gab es Warnzeichen, dass die Informationen unzuverlässig sein könnten?
  • Welche Strategien können Ihnen helfen, KI-generierte Informationen zu verifizieren?

Best Practices für den Einsatz von KI in der historischen Forschung

Basierend auf dieser Übung, berücksichtigen Sie diese Richtlinien:

  1. Alles verifizieren: Überprüfen Sie immer KI-generierte Informationen gegen zuverlässige Quellen
  2. Einschränkungen verstehen: Erkennen Sie, dass KI Expertenwissen in Geschichte nicht ersetzen kann
  3. Verwendung dokumentieren: Seien Sie transparent darüber, wann und wie Sie KI-Tools verwenden
  4. Ethik berücksichtigen: Denken Sie an Datenschutz, Urheberrecht und Repräsentation
  5. Kritische Distanz wahren: Nähern Sie sich KI-Ausgaben mit derselben Skepsis wie jeder anderen Quelle

Weiterführende Literatur

  • Russell, Stuart, und Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4. Aufl. Pearson, 2020.
  • Milligan, Ian. “History in the Age of Abundance?” McGill-Queen’s University Press, 2019.
  • Erkunden Sie digitale Quellenkritik-Frameworks von The Turing Way

Fazit

Kritische KI-Kompetenz ist für Historiker:innen im digitalen Zeitalter unerlässlich. Durch die Anwendung quellenkritischer Prinzipien auf KI-generierte Inhalte können Sie die Vorteile dieser Tools nutzen und gleichzeitig die Strenge und Integrität bewahren, die die historische Wissenschaft definieren.

Denken Sie daran: KI ist ein Werkzeug, das kritisches Engagement erfordert, kein Ersatz für historische Expertise und Urteilsvermögen.

Nächste Schritte

  • Erkunden Sie fortgeschrittene Übungen zur Verwendung von KI für historische Textanalyse
  • Diskutieren Sie Ihre Erkenntnisse mit Kolleg:innen oder in Lerngruppen
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Zitat

Mit BibTeX zitieren:
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Bitte zitieren Sie diese Arbeit als:
KI-Kompetenz Team, Kritische. 2024. “KI als historische Quelle verstehen.” In Critical AI Literacy für Historiker:innen. https://maehr.github.io/critical-ai-literacy-for-historians/de/exercises/exercise1.html.