Lorcan Dempsey hat einen sehr pointierten Aufsatz zum Thema „Generative KI, wissenschaftliche und kulturelle Sprachmodelle und die Rückkehr des Inhalts“ (engl.) geschrieben aufgrund seiner Beobachtung, dass die Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Large Language Modellen (LLMs) auch im wissenschaftlichen und kulturellen Bereich immer mehr zunimmt. Sein
Generative AI, scholarly and cultural language models, and the return of content
Sein Blogbeitrag beleuchtet einige interessante Entwicklungen in diesem Bereich. Dazu zählen die Entstehung spezialisierter LLMs für wissenschaftliche Forschungszwecke, kulturelle Kontexte und die Zusammenarbeit von Forschungs- und Kulturinstitutionen mit KI-Unternehmen.
In der wissenschaftlichen Gemeinschaft werden derzeit spezialisierte LLMs entwickelt, die auf kuratierten und verifizierten Daten basieren. Diese Modelle ermöglichen reproduzierbare Forschungsergebnisse und fördern die Transparenz und Gerechtigkeit in der Wissenschaft. Initiativen wie CORE und AI2 OlMo nutzen große Mengen an wissenschaftlichen Artikeln, um verlässliche Antworten und Verknüpfungen zu wissenschaftlichen Quellen bereitzustellen. Die Beteiligung von Non-Profit-Organisationen und Bibliotheken an der Entwicklung solcher Modelle trägt zur Vielfalt und zum Erhalt von kulturellem und wissenschaftlichem Wissen bei.
Kultureller Kontext:
Auch im kulturellen Bereich gewinnen LLMs an Bedeutung. Die Königliche Bibliothek Schwedens arbeitet beispielsweise an der Entwicklung von Sprachmodellen, die auf der schwedischen Sprache und der schwedischen Kultur basieren. Durch die Einbeziehung von kulturellen und sprachlichen Gemeinschaften, die bislang weniger repräsentiert sind, wird die globale Vielfalt der LLMs erweitert. Die Partnerschaft zwischen LibraryThing und ProQuest zeigt, wie KI-gesteuerte Empfehlungsdienste (Talpa.ai) die Suche nach kulturellen Objekten verbessern können, indem sie sowohl LLMs als auch bibliografische Daten nutzen. Viel Datenpotential schlummert hier noch, wenn man an Ithaka, HaithiTrust usw. denkt.
Zusammenarbeit von Forschungs- und Kulturinstitutionen mit KI-Unternehmen:
Die Zusammenarbeit von Forschungs- und Kulturinstitutionen mit KI-Unternehmen bietet die Möglichkeit, spezialisierte Modelle zu entwickeln und den Zugang zu umfangreichen Datenressourcen zu nutzen. Partnerschaften wie die zwischen Clarivate und AI21Labs ermöglichen den Aufbau von Plattformen, die sowohl auf kuratierten Inhalten als auch auf fortschrittlichen KI-Fähigkeiten basieren.
Herausforderungen und Zukunftsaussichten:
Bei der Nutzung von LLMs sind Fragen der Repräsentativität, Transparenz und Ethik zu beachten. Die Zusammenarbeit zwischen kommerziellen Unternehmen, Non-Profit-Organisationen und Forschungseinrichtungen ermöglicht es, diese Herausforderungen gemeinsam anzugehen. Die Schaffung einer ausgewogenen und nachhaltigen Landschaft für LLMs erfordert die Beteiligung von Regulierungsbehörden, Forschung, Bibliotheken und anderen Interessengruppen.
Fazit:
Die Nutzung von KI und LLMs in der wissenschaftlichen und kulturellen Landschaft eröffnet neue Möglichkeiten und Herausforderungen. Spezialisierte Modelle bieten präzise und verlässliche Antworten in wissenschaftlichen und kulturellen Kontexten. Die Zusammenarbeit zwischen Forschungs- und Kulturinstitutionen sowie KI-Unternehmen ermöglicht Innovationen und den Zugang zu umfangreichen Datenressourcen. Es ist entscheidend, dass diese Entwicklungen von einer breiten und vielfältigen Gemeinschaft gestaltet werden, um die Transparenz, Repräsentativität und ethische Verantwortung in der Nutzung von KI und LLMs sicherzustellen.
Quelle
Dempsey, Lorcan: Generative AI, scholarly and cultural language models, and the return of content, https://www.lorcandempsey.net/generative-ai-a-note-about-content/ (28.06.2023)
Beitragsbild: Photo by TaniaVdB on Pixabay
Disclaimer: Für die schnellere Bearbeitung des Textes habe ich auf ChatGPT 3.5, Deepl-Übersetzer, Google-Übersetzer und Deeple-Write zurückgegriffen. Den zusammengefassten Text habe ich dann gegen den Originaltext auf Richtigkeit und Sinnhaftigkeit der Zusammenfassung gelesen.