Warum ChatGPT für Kulturinstitutionen im Jahr 2025 wichtig ist

GPTs Versprechen für Kultureinrichtungen: den Wert inmitten des Trubels finden

ChatGPT gibt es seit zwei Jahren, und dennoch ist es für viele ein neues Konzept, vor allem für die Mitarbeitende von Kultureinrichtungen. Ist es ein bahnbrechendes Werkzeug? Eine aufregende Neuheit? Oder nur eine Illusion, die kurzzeitig blendet? In diesem Artikel werden wir diesen Fragen nachgehen, um eine realistische Perspektive auf das Potenzial dieses Modells zur Bewältigung oder Verbesserung unserer täglichen Aufgaben aufzuzeigen.

Künstliche Intelligenz (KI) gibt es schon seit Jahrzehnten, wobei es immer wieder Phasen des „KI-Frühlings“ gab, in denen bahnbrechende Entwicklungen aufkamen und den Status quo durcheinanderbrachten. Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass wir jetzt einen solchen Moment erleben, wobei diese neuen Möglichkeiten sowohl Skepsis als auch Faszination hervorrufen. Worum also geht es bei dem ganzen Trubel?

Der Anfang und die ersten Eindrücke

Gehen wir einen Schritt zurück. Als OpenAI 2022 ChatGPT auf den Markt brachte, schlug dies branchenübergreifend hohe Wellen, weckte die Begeisterung für sein Potenzial und löste einen Wettlauf um die Erforschung seiner Anwendungen aus. Sektoren, die bereits mit künstlicher Intelligenz vertraut waren, übernahmen das Modell schnell, um Prozesse zu verbessern und innovative Lösungen zu entwickeln. Im Gegensatz dazu sind Branchen mit einem stärkeren sozialen oder kulturellen Fokus und einer kritischeren Einstellung zu neuen Technologien bei der Annäherung an ChatGPT vorsichtiger vorgegangen. Diese Bereiche befinden sich noch in einer Erkundungsphase, in der sie prüfen, wie sich das Tool am besten in ihre Praktiken integrieren lässt, ohne ihre Werte oder Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Im Kern funktioniert ChatGPT wie ein Modell, das mit einer Vielzahl von Textdaten trainiert wurde, von veröffentlichten Büchern bis hin zu weniger kuratierten Online-Quellen, sodass es Muster in Grammatik, Wortgebrauch und Kontext erkennen kann. Dadurch kann es vorhersagen, welche Wörter in einem Satz wahrscheinlich als Nächstes kommen werden, oder Antworten generieren, die kohärent und menschlich wirken. Das Modell überprüft jedoch nicht die Richtigkeit seiner Ergebnisse. Sein Hauptziel besteht darin, plausible Antworten zu liefern, was bedeutet, dass es eine große Menge an Informationen produzieren kann, die glaubwürdig erscheinen, aber falsch oder ungenau sein können. Diese Einschränkung stellt die Benutzer vor erhebliche Herausforderungen, insbesondere in Kontexten, in denen es auf die Zuverlässigkeit von Fakten ankommt, da sie die Notwendigkeit einer sorgfältigen Überwachung und kritischen Bewertung der Antworten hervorhebt.

Worum geht es also? Jahrzehntelang nutzten Wissenschaftler und Ingenieure KI für bestimmte Zwecke, aber die Interaktion mit diesen Systemen erforderte, dass man ihre Sprache sprach. ChatGPT ändert die Spielregeln, indem es ein Modell anbietet, das in unserer eigenen Sprache kommuniziert und KI einem breiteren Publikum zugänglich macht. Diese Transformation demokratisiert die Nutzung von KI und ermöglicht es Einzelpersonen und Institutionen, ihr Potenzial zu erforschen, ohne dass spezielle technische Fähigkeiten erforderlich sind. Aber je besser wir die Entscheidungen verstehen, die das Modell hinter den Kulissen trifft, desto mehr können wir sein volles Potenzial ausschöpfen.

Daten, Daten, Daten: Der Weg zur Personalisierung

Wir wissen jetzt, dass ChatGPT ein aufregendes neues Tool ist, und durch die Auswahl der richtigen Probleme können wir Aufgaben effektiver und effizienter lösen. Aber wie können wir diese Auswahl treffen? Da die Hauptstärke von GPT in seiner Fähigkeit liegt, eine beispiellose Datenmenge zu verarbeiten, um Antworten zu liefern, kann man davon ausgehen, dass der Erfolg seiner Anwendungen weitgehend von den verfügbaren Daten abhängt. Wenn OpenAI sein Modell beispielsweise ausschließlich mit Beschreibungen großer brauner Hunde trainiert hätte, würde das Modell davon ausgehen, dass alle Hunde notwendigerweise groß und braun sind, und hätte Schwierigkeiten, eine Geschichte über einen kleinen weißen Pudel zu generieren. Bei der Anwendung auf komplexere, reale Probleme wird die Bedeutung der Personalisierung deutlich: GPT ist zwar hervorragend darin, allgemeine Antworten zu liefern, sein wahres Potenzial entfaltet sich jedoch erst, wenn es mit spezifischen Datensätzen abgestimmt wird.

Vor einigen Monaten brachte OpenAI GPT-4 auf den Markt und stellte damit bedeutende Fortschritte auf diesem Gebiet vor. Eine wichtige Verbesserung ist die Möglichkeit, die datenbankgestützten Antworten des Modells mit Live-Websuchen zu kombinieren. Diese Funktion überwindet eine wesentliche Einschränkung früherer Versionen, bei denen der Zugriff auf Informationen, die nach 2021 veröffentlicht wurden, fehlte. Zwar sind nicht alle Informationen im Internet zuverlässig, doch die Live-Suche bietet eine Möglichkeit, die Antworten von GPT zu überprüfen und zu ergänzen. Eine weitere spannende Entwicklung ist die Möglichkeit, eigene Dokumente hochzuladen, sodass Benutzer die GPT-Engine zur Analyse ihrer spezifischen Dateien, wie z. B. Tabellenkalkulationen oder PDFs, nutzen können.

Wir haben jetzt Zugang zu einer leistungsstarken Engine, die für alltägliche Aufgaben verwendet werden kann, aber wir haben auch die Möglichkeit, einen kleinen Teil dieser Engine mit unseren eigenen Daten zu trainieren (z. B. durch die Erstellung eines auf unser Projekt zugeschnittenen Chatbots) oder diese Engine außerhalb ihrer nativen Schnittstelle zu verwenden und sie in eine eigene kontrollierte Umgebung zu bringen (z. B. Entwicklung eines Datei-Tagging-Assistenten). Diese Möglichkeiten bieten Spezifität, Personalisierung und Zuverlässigkeit: Die letztendliche Entscheidungsbefugnis liegt bei den Fachleuten innerhalb der Institution, da sie die Kriterien definieren und die Qualität des Systems sicherstellen.

Wie könnte dies in der Praxis aussehen? Sehen wir uns einige Beispiele an.

Das Tool erkunden

Große Sprachmodelle wie GPT bergen auf verschiedene Weise ein großes Potenzial für die Arbeit von Kultureinrichtungen. Sehen wir uns einige Beispiele an, wobei wir uns insbesondere auf die neuen Funktionen der neuesten Version konzentrieren:

• Digitalisierung und Organisation von Dokumenten: Dank seiner Fähigkeit, Bilder zu verarbeiten und in Text umzuwandeln, kann GPT bei der Organisation digitaler Dokumente und Manuskripte helfen, selbst bei schwer lesbaren oder mehrsprachigen Dokumenten.
• Erstellung maßgeschneiderter Ausstellungsinhalte: Die Fähigkeit von GPT, kohärente Texte in verschiedenen Stilen zu generieren, ermöglicht es, Ausstellungsinhalte auf unterschiedlichen Komplexitätsstufen für verschiedene Zielgruppen zu erstellen. Ein Kunsthistoriker, ein Kind, das mit seiner Schule die Ausstellung besucht, und ein neugieriger Tourist könnten sich alle mit derselben Ausstellung beschäftigen und jeweils Informationen mit unterschiedlichem Vokabular und unterschiedlicher Tiefe erhalten. Jeder Besucher könnte sogar Inhalte erstellen, die seiner Perspektive entsprechen, als Teil einer interaktiven Erfahrung.
• Mehrsprachige Fähigkeiten: Die Mehrsprachigkeit von GPT bedeutet, dass es Daten in vielen Sprachen verarbeiten kann, was es ideal für die Übersetzung und den Wechsel zwischen Sprachen macht. Dies kann besonders nützlich sein, um Videos mit Untertiteln zu versehen, um die Zugänglichkeit zu verbessern, oder um Sammlungen in der bevorzugten Sprache eines Benutzers zu durchsuchen.

Diese Beispiele sind spannend, weil sie zeigen, dass in unserem Bereich noch viel zu tun ist. Es geht darum, das Tool in Aktion zu erforschen und Netzwerke zwischen denjenigen zu fördern, die an den spezifischen Herausforderungen arbeiten, mit denen Kultureinrichtungen wie Museen, Archive und Universitäten konfrontiert sind, sowie mit Spezialisten für diese Technologie. Auf diese Weise können wir kreative Lösungen schaffen, die das volle Potenzial der KI ausschöpfen und gleichzeitig sicherstellen, dass die Identität und Einzigartigkeit unserer Räume im Vordergrund stehen.