Pandämonium und Schwarze Magie
Künstliche Intelligenz (KI/ AI) ist seit drei Jahren ja ein ganz heißes Thema. Einer der brillantesten Redner & Forscher auf diesem Gebiet hielt heute beim Neujahrsempfang der Fakultät für Mathematik und Informatik (FMI) in Jena den öffentlichen Vortrag: der Informatiker Prof. Dr. Harald Sack. Er sprach darüber, wie KI die Welt von Lernen, Lehren und Forschen verändert. Ich gebe hier nicht den Vortrag wieder (das kann er selbst viel besser!), sondern meine Gedanken zum Thema.
Anfang 2023 war ich zur größten Historiker-Tagung in den USA eingeladen, weil es eine Session zu Themen der Astronomiegeschichte/ Kulturastronomie gab. Ich hatte auch Zeit, anderen Sessions beizuwohnen und wahrlich in jeder wurde über KI gesprochen. Das war ja gerade zwei Monate, nachdem ChatGPT veröffentlicht worden war. Herr Sack berichtete von einem Forschungsprojekt in der Informatik zu jener Zeit, an dem er beteiligt war und das auf die neue Technologie reagieren musste.
Wir Historiker haben es da vergleichsweise leicht: wir schauen uns die Technik an und nutzen, was uns weiterbringt. Wenn man allerdings dabei ist, in der Grundlagenforschung in Informatik tagtäglich neue Technologien zu entwickeln und dann plötzlich jemand mit einer anderen Technologie um die Ecke kommt, muss man sich mit dieser auch intensiv auseinandersetzen und das kann zahlreiche Monate Projektverzögerung bedeuten.
Es kann sich aber lohnen!
Stop Worrying – Love the Prompt
In Anlehnung an den berühmten Kubrick-Klassiker “Dr. Seltsam….” überschrieb der Informatiker dieses Kapitel seines Vortrags. Ich kann das sehr gut nachvollziehen. Ich habe auch gelernt, den Prompt zu lieben, aber vllt bin ich einfach hinreichend alt: Vor 20 bis 30 Jahren musste man das nunmal, wenn man mit Computern arbeitete.
Ich bin keine Informatikerin (aber bei diesen dankenswerterweise als Gast seit Jahren auf dem gleichen Flur geduldet), sondern arbeite mit informatischen Methoden – sozusagen in “Digital Humanities”, ohne diesem Fach jemals angehört zu haben, weil die Astronomie & Astronomiegeschichte schon lange programmiert & gerechnet haben, bevor es andere Physiker und Historiker taten. Astronomen sind eben ein sehr spezielles Völkchen.
Vor geraumer Zeit berichtete ich hier über meine Versuche, ChatGPT und Perplexity als Programmierhilfe zu verwenden, was aber nur dazu führte, dass ich für die nächsten Jahre die Finger davon ließ. Ich nutze lieber natürliche statt künstlicher Intelligenz, weil letztere für mich nur wie enorme Zeitverschwendung wirkte.
Kürzlich habe ich allerdings Anwendungsfälle entdeckt (ja, ich gebe nicht schnell auf und probiere es doch immer mal wieder), die ChatGPT auch für mich einen Wert generieren ließen. Das war im Wesentlichen (a) als Ergänzung von Google Suchanfragen, um in dem Gestrüpp von Hilfeseiten und Video-Tutorials zu einem bestimmten Thema die Infos zu extrahieren, die relevant sind. (b) erschien mir die KI auch hilfreich bei lästigen Tätigkeiten wie administrativen Schriftstücken (Briefe, Zeugnisse, Anträge, Gutachten…). Man will für solche Tätigkeiten eigentlich keine Hirnleistungen verbraten, denn es sind Zeit und Kapazität, die andernfalls in der Forschung fehlen würden.
Bsp.: Wenn ein Professor ein Arbeitszeugnis erstellen soll, wird er normalerweise das Kurzurteil an eine Person in der entsprechenden juristischen Abteilung geben und diese schreibt den Text dann so, dass er Zeugnis-Sprech ist und ca. eine Seite lang. Sowas kann heute KI.
Merke wohl: das Werturteil wird nach wie vor von einem Menschen erteilt! Die KI ist ja nur ein “Pandämonium” (wie es in den 1960ern – oder so – mal jemand nannte), also eine Maschine, die aus zahlreichen strohdummen Schreihälsen besteht, die in der Summe dann doch einen sinnvollen Output produzieren können.
Allein die Existenz von sinnvollen bzw. grammatisch korrekten Sätzen ist aber keine Garantie für die Richtigkeit der Aussage.
LLM unterstützt Suche, aber löst kein Problem
Meine Probleme als Kulturastronomin bzw. Historikerin sind aber viel kleiner als die der Informatik. Es sind Anwendungsprobleme, denn ich forsche ja nicht in den Grundlagen der Informatik, sondern wende sie nur an. Anders gesagt: nicht jeder, der einen Bleistift halten kann, kann ihn auch herstellen oder gar weiterentwickeln – und nicht jeder, der einen Lichtschalter benutzt, ist Elektriker oder Physiker.
Die Angewandte Informatik ist allerdings ein faszinierendes Forschungsfeld und das Großartige finde ich an dieser Grundlagenwissenschaft, dass sie Technologien zu entwickeln bestrebt ist, die für Menschen gemacht sind. Es werden eben nicht die Fehler von µ-weich der 1990er wiederholt, sondern man entwickelt direkt in Zusammenarbeit mit “Domain Experts”, also Leuten, die vom Fach sind und jeweils individuelle Bedürfnisse mitbringen. Wie früher die Mathematik oder Ingenieure habe ich den Eindruck, dass heute gerade Informatiker die universell gebildetsten Leute sind, weil sie über Projekte mit anderen/ für andere ja enorm viel auch über die jeweils anderen Fächer lernen: war es in den 1990ern noch Mode, BWL oder Physik zu studieren, wenn man “alles machen können” wollte, würde ich heute unbedingt Informatik empfehlen! Ich jedenfalls hatte in diesem Fach die interessantesten Kollegen: nicht nur, sensationell breit interessierte kluge Köpfe, die trotz Berufsethos keine Angst vor anderen Fächern haben (im Gegensatz zur Physik), sondern auch kluge Leute/ Akademiker, die nicht abgehoben und einfach Mensch geblieben sind.
Trotz aller schlauen oder dummen Technologien haben die meisten Prozesse, in denen es drauf ankommt einen “human in the loop”. Entgegen aller Endzeit-Szenarien der SciFi des 20. Jahrhunderts werden also nicht die Maschinen die Macht übernehmen, sondern auch LLMs sind kein Allheilmittel.
NFDIen
Abschließend berichtete Herr Sack noch über die Nationalen Forschungsdaten Infrastrukturen (NFDI), die man in Schland gerade baut. Ehrlich gesagt: es gibt kaum eine größere Geldverschwendung! Da werden Leute damit beschäftigt, alle drei Monaten einen Tätigkeitsbericht vorzulegen, anstatt etwas zu entwickeln. Was sie zwischen Berichtschreiben tun, ist, was sie eben können: ein bisschen versuchen, die Daten zu strukturieren. Das nennen sie dann “Ontologie-Entwicklung”. Es mag ja sein, dass es sinnvoll ist, die zahllosen Repositorien von Forschungsdaten zu verknüpfen und gleichzeitig durchsuchen zu können. Allerdings verschwindet jedes einzelne Repo in absehbarer Zeit nach Projektende, weil Unis etc. Forschungsdaten nicht beliebig lange aufheben und die meisten Forschenden ja keine festen Stellen haben: Wenn ein befristeter Arbeitsvertrag ausläuft, erlischt in absehbarer Zeit (nach ein bis zwölf Monaten) auch der Uni-Account der Person – d.h. Mailadresse und Unicloud-Zugang und alle sonstigen Ressourcen, die Unis stellen. Wenn also ein Doktorand oder PostDoc ein Forschungsprojekt macht, wird die Host-Universität die Daten nur für die Projektdauer hosten (plus vllt. ein bisschen “Nahtzugabe”, vllt ein Monat, vllt. drei, vllt. ein Jahr… aber jedenfalls nicht “ewig”). Da Docs/PostDocs – arbeitsrechtswidrig – stets befristete Verträge haben oder gar unbezahlt arbeiten, sind sie also nach Projektdauer alsbald verschwunden, mit ihnen auch die Daten. Wenn ein Prof auf unbefristeter Stelle arbeitet, liegen die Daten seiner Projekte bei der Host-Uni vllt länger herum, aber auch dann gibt es irgendwann ein Rentenalter und die Daten der Projekte verschwinden mit dem Menschen.
Die NFDIen entwickeln also Datenautobahnen bzw. Verknüpfungen (Ontologien) zwischen Siedlungen, die nur auf befristete Zeit existieren. Meines Erachtens sollte man erstmal die Grundfrage klären, wie Forschungsdaten dauerhaft gehostet (also stabil gelagert) werden können, bevor man einzelne befristete Repos verknüpft… Es erscheint also wieder mal ein typisches Problem von deutschem Aktionismus: es soll eine “deutsche Lösung” (Sack-Zitat) geschaffen werden, eine NATIONALE Daten-Infrastruktur, die aber erstens per definitionem zu kurz greift (die Astrophysik baut seit den 1970ern Jahren globale Lösungen!, weil Forschungsdaten nicht an Staatsgrenzen Halt machen) und zweitens auch gar nicht ergebnisorientiert arbeitet, sondern eine ABM für Projektberichtschreiber ist.
Gegenentwurf
Ich möchte in meinen Projekten etwas Nachhaltiges für die Gesellschaft als Ganzes entwickeln, in der Forschung neue Erkenntnisse produzieren, Wissen teilen und Menschen entwickeln. Was ich nicht möchte, ist alte Ergebnisse widerkäuen, belehren und vierteljährlich Berichte schreiben.
