UChicago-Workshop fordert stärkere Rolle der Geisteswissenschaften bei der KI-Entwicklung
Wissenschaftler aus Sozial- und Geisteswissenschaften sollten die grundlegenden Architekturen von KI mitgestalten, statt ihre Rolle auf die Prüfung von Schäden zu beschränken. Zu diesem Schluss kommt ein Workshop der University of Chicago. Das Treffen am 21. und 22. Oktober brachte 20 Wissenschaftler aus Frankreich und den Vereinigten Staaten zusammen.
- 20 Wissenschaftler aus Frankreich und den Vereinigten Staaten nahmen am Workshop im Oktober teil.
- Die Organisatoren forderten, dass SSH-Wissenschaftler KI-Architekturen mitentwickeln.
- Heritage Watch kombiniert KI-Warnungen mit multidisziplinärem menschlichem Urteilsvermögen.
- Die meisten getesteten LLM-Leserpersönlichkeiten hielten ihre Wissensgrenzen nicht ein.
- Der zweite Teil des Workshops ist für den Summer 2027 in Paris geplant.
Von der Kritik zur KI-Entwicklung
Veranstaltet wurde der Workshop gemeinsam von CNRS’ AI for Science, Science for AI, dem University of Chicago Data Science Institute und dem UChicago-CNRS International Research Laboratory for the Humanities and Social Sciences. In ihren Eröffnungsbeiträgen formulierten Laetitia Zecchini, Rebecca Willett, Matthieu Husson und Hoyt Long die zentrale Frage: Wie können Sozial- und Geisteswissenschaften, kurz SSH, direkt zur Entwicklung von KI-Systemen beitragen?
Die Organisatoren erklärten, dass aktuelle KI-Modelle ihre Leistungsfähigkeit gewinnen, indem sie große Datenmengen zusammenführen und in allgemeine Muster komprimieren. Dieser Prozess kann den Kontext, die Perspektive und die individuelle Erfahrung verwischen, die in der SSH-Forschung als wesentlich gelten. Anstatt diese Spannung aufzulösen, untersuchten die Teilnehmer, wie sie neue Grundsätze für die KI-Forschung hervorbringen könnte.
Menschliches Urteilsvermögen bleibt zentral
Mehrere Präsentationen befassten sich mit den Risiken, menschliche Handlungsspielräume und kulturelle Unterschiede zu reduzieren. Ben Zhao von der University of Chicago stellte Werkzeuge vor, die Bilder so verändern, dass Menschen die Änderungen nicht sehen, KI-Modelle jedoch gestört werden. Damit sollen Künstler geschützt werden, deren Werke von generativen KI-Plattformen erfasst wurden. Bridget Fahey sagte, der Einsatz großer Sprachmodelle „entbündele“ im Recht Schreiben und Glaubwürdigkeit. „Wenn man heute etwas Geschriebenes erhält, weiß man nicht, ob der individuelle Geschmack, das Urteilsvermögen und die Fachkenntnis einer Person in diese Arbeit eingeflossen sind.“
Der Workshop befasste sich außerdem mit dem Einsatz von KI zur Überwachung des Kulturerbes. Paul Goguel Masson stellte Heritage Watch vor. Das System kombiniert Satellitenbeobachtung, KI-Mustererkennung und menschliche Entscheidungsträger, um Millionen von Kulturstätten zu überwachen, die durch Konflikte und Naturkatastrophen bedroht sind. KI kann auf mögliche Plünderungen, Erosion und andere Beeinträchtigungen hinweisen. Experten müssen diese Warnungen jedoch von genehmigten Ausgrabungen, Landwirtschaft, saisonalen Veränderungen und anderen Aktivitäten unterscheiden.
Dafür braucht es Archäologen, Experten für Fernerkundung, Restaurierungsarchitekten, Kunsthistoriker und lokale Behörden. Wie es in der Quelle heißt, stellt die KI die Infrastruktur bereit, während das multidisziplinäre Team die Modellausgaben in konkrete Maßnahmen übersetzt.
Vielfältige Stimmen und die Grenzen der Automatisierung
Weitere Sitzungen untersuchten, was KI über Erinnerung, Kunst und Sprache offenlegen kann. Wilma Bainbridge stellte ResMem vor, ein neuronales Netzwerk, das darauf trainiert wurde, die Bildprägnanz in verschiedenen Bevölkerungsgruppen vorherzusagen. Das System sagte die Erinnerbarkeit kanonischer Werke voraus, obwohl es nicht darauf trainiert worden war, sie als berühmt zu erkennen. Dazu gehörten Grant Woods American Gothic und Georgia O’Keeffes Cow’s Skull with Calico Roses. Jason Salavon verglich die Wirkung von KI auf die bildende Kunst mit dem Aufkommen der Fotografie, während Ada Ackerman KI-bezogene künstlerische Praktiken als Formen des antikolonialen Widerstands diskutierte.
Die Teilnehmer stellten auch die Frage, ob KI-Systeme mehrere Perspektiven abbilden können. Hoyt Long sagte, Tests mit LLMs, die aufgefordert wurden, unterschiedliche Leserpersönlichkeiten anzunehmen, hätten ergeben, dass die meisten ihre vorgegebenen Wissensgrenzen nicht einhalten konnten. Matthieu Husson forderte Forschungsgemeinschaften, die SSH-Wissenschaftler und Informatiker zusammenbringen. Zugleich warnte er, dass manche geisteswissenschaftlichen Fragen wertvoller sein könnten, wenn sie ungelöst bleiben.
Der Workshop wird im Summer 2027 in Paris fortgesetzt. Die Organisatoren wollen die Diskussionen aus Chicago zu einer Arbeit weiterentwickeln, die SSH-Kategorien, -Methoden und historische Erinnerungen nutzt, um KI-Werkzeuge zu entwickeln, anstatt diese Disziplinen nur als Beobachter der Schäden von KI zu behandeln.
UChicago Data Science Institute: From Critique to Co-Design: How Social Sciences and Humanities Shape AI
