Über menschliche und künstliche Agenten – und wie sie zusammenkommen

Der DH-Tag der Universität Münster drehte sich in diesem Jahr um ein virulentes Thema: KI-Tools werden mittlerweile nahezu allgegenwärtig eingesetzt – und haben lebhafte Debatten über ihren Wert, Chancen und Herausforderungen ausgelöst. In den Digital Humanities ist dies nicht anders. Auch hier übernimmt die „Künstliche Intelligenz“ mittlerweile vielerlei Aufgaben in der Forschung, begleitet von Diskussionen über Leistungsfähigkeit, prädestinierte Einsatzgebiete, kritische Bemerkungen zu Biases in Trainingsdaten oder ökologischen Belastungen.

Der DH-Tag 2026 sollte aber nicht einfach „noch eine weitere KI-Veranstaltung“ sein. Am 10. Juli ging es konkreter um die Frage, wie es mit der Autonomie des Menschen bestellt ist, wenn KI – meist sind genauer Large Language Models (LLMs) gemeint – (halb-)automatisch Aufgaben erledigt. Dass LLMs Biases enthalten, bestehendes Wissen reproduzieren und zu „Halluzinationen“ führen können, ist inzwischen bekannt. Aber was bedeutet das für konkrete Aneignungsstrategien, Workflows und auszuschließende Nutzungsformen? Welche (neuen) Rollen sollten Forschende beim KI-Einsatz einnehmen, um als „Human in the Loop“ ihre Arbeit zu gestalten? Können LLMs als „academic, scholarly machine“ dienen, wie es Wulf Kansteiner formuliert hat?¹ Diese und noch weitere Fragen standen unter dem Motto Digital Humanities: Human Autonomy? im Mittelpunkt des Tages.

Grußworte: Über Infrastrukturen und Cyborgs

Sie spielten dann auch gleich in den Grußworten eine bedeutende Rolle. Zunächst wandte sich Prof. Dr. Jan Keupp, Sprecher des Center for Digital Humanities (CDH), an die Teilnehmenden. Keupp verglich in seinem historischen Rückblick die Fotografie mit dem Einsatz von KI: Er verwies darauf, dass in den frühen Tagen der Fotoapparate die Angst um sich griff, mit der Kamera würde die Seele abgebildeter Personen geraubt (wie z.B. im Film Lawrence von Arabien von David Lean dargestellt). Ebenfalls gab es die Meinung, eine Kamera würde Fotograf*innen zu Sklav*innen der Technik machen (wie vom Künstler und Autor Philip Gilbert Hamerton kritisiert). Aber auch die Kontroverse um den Kunstwert von Fotografien im 19. Jahrhundert zeige Parallelen zur aktuellen Diskussion um KI-generierte Kunstwerke oder auch wissenschaftliche Texte. Menschliche Schöpfungshöhe und technologischer Einfluss werden als hybrides Zusammenspiel prüfend diskutiert. Seinen Vergleich schloss Keupp mit der kritisch-ironischen Frage ab: “Sind wir alle Cyborgs – und wenn ja, die guten oder die bösen?”

Das zweite Grußwort sprach Jörg Lorenz, stellvertretender Direktor der Universitäts- und Landesbibliothek Münster. Er ergänzte die bisher aufgeworfenen Aspekte um die Frage nach Infrastrukturen und Souveränität: Im Sinne einer Enterprise Architecture ging es ihm um einen Ordnungsrahmen für DH-Aktivitäten: Die KI-Transformation verändere die Forschung fundamental, wobei es wichtig sei, digitale Souveränität zu wahren – Abhängigkeiten von kommerziellen Anbietern schränkten eigene Handlungsoptionen ein und würden das (digitalisierte) kulturelle Erbe den großen KI-Unternehmen für deren Zwecke ausliefern. Eine eigene, unabhängige Enterprise Architecture müsse dementgegen auf Forschung & Lehre, Information & Daten sowie Anwendungen & Informationssysteme abzielen. Auch die Technologie (IT), Einrichtungsweite Standards (Governance) sowie Sicherheitsaspekte würden dabei essenzielle Rollen spielen. In Münster wird eine proaktive KI-Strategie im Kontext der Entwicklungsstrategie DH verfolgt, die Eigenentwicklungen im Bereich Open Source einschließt. Dies erachtet Lorenz als zwingend notwendig, um wettbewerbsfähig und souverän zu bleiben. Sein Appell: „Digitale Souveränität ist die Voraussetzung dafür, dass Akteure in den Digital Humanities nicht nur digitale Werkzeuge verwenden, sondern die digitale Transformation der Geistes- und Kulturwissenschaften selbstbestimmt, nachhaltig und verantwortungsvoll gestalten können.“

Keynote: „Denken trotz Prompt?“

Ein Highlight des diesjährigen DH-Tags war die Keynote von Prof. Dr. Tobias Hodel, der dem Publikum die vielfältigen DH-Projekte an der Universität Bern nahebrachte sowie seine Reflexionen über den Einsatz von LLMs vorstellte. Der Titel Denken trotz Prompt? Epistemologische Souveränität als Aufgabe der Digital Humanities gab die Richtung vor, wobei Hodel gleich zu Beginn betonte: Der Ausdruck „KI“ ist problematisch und muss eher als ein Zukunftsversprechen für die Entwicklung synthetischer Intelligenz verstanden werden. Hingegen sei es geeigneter, von „Machine Learning“ zu sprechen, um damit die Technologie genauer zu greifen. Der Ausdruck betont, dass große Sprachmodelle trainiert werden, sie teilweise autonom Neues „lernen“, um so immer bessere Ergebnisse zu erzielen.

Mit diesem Problemaufriss lenkte Hodel sein Augenmerk jedoch nicht auf das generelle Funktionieren von LLMs, sondern vor allem auf Workflows – also auf zielgerichtete Arbeitsabläufe, in denen Menschen mit Sprachmodellen und anderen digitalen Verfahren interagieren, um am Ende zu neuen Ergebnissen zu gelangen. In Bern kommt dies etwa in der automatischen Texterkennung für arabische oder europäisch-mittelalterliche und frühneuzeitliche Handschriften (handwritten text recognition – HTR) zum Einsatz. LLMs liefern hierfür einen wesentlichen Mehrwert, ebenso für die automatisierte geografische Verortung von Informationen (Georeferenzierung) in historischen Texten. Die Identifikation von Ereignissen in solchen Texten spielt ebenfalls eine Rolle, genauso wie die automatische Ausweisung von Beziehungen zwischen historischen Akteuren. Aber auch Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachen wurden angesprochen, was längst zu einem lohnenswerten Anwendungsfall für LLMs geworden sind. Im Verbundprojekt The Flow kommt es genau auf solch ein Planen und Austesten von Workflows an.

Bei alledem betonte Hodel, die Methode müsse stets dem Erkenntnisinteresse und den vorliegenden Forschungsdaten gerecht werden. Daher verbiete es sich, dass KI-Tools die komplette Arbeit übernehmen. Vielmehr müssten Forschende klare Vorgaben machen, wobei nicht nur gezielt formulierte Anfragen an die Tools (prompt engineering) gemeint sind, sondern etwa auch Datenmodelle, auf deren Grundlage ein LLM Daten nach vordefinierten Mustern auswerten kann. Für die Praxis bedeutet dies, dass Forschende in ein Wechselspiel mit KI-„Agenten“ eintreten: Neue Arbeitsschritte werden über Feedbackschleifen korrigiert oder bestätigt und lösen neue Prozesse im Workflow aus. Dieses iterative Vorgehen im Sinne eines „Promptotyping“² erläuterte Hodel anschaulich an Beispielprojekten wie Die Akten des Konzils von Ephesus 431 oder Economies of Space.

Mit diesem Grundverständnis mündete der Vortrag in ein Themenfeld, das auch in der anschließenden Diskussion aufgegriffen wurde: Laufen wir Gefahr, mit KI-Anwendungen Ergebnisse „quick and dirty“ zu produzieren? Schließlich kennen wir bei den allermeisten LLMs weder deren Trainingsdaten noch die genauen Verarbeitungsschritte, die zu den generierten Ergebnissen führen. Ist das eine Gefahr für die Qualitätskontrolle? Auch hier hob Hodel die zentrale Rolle des Menschen im Forschungsprozess hervor, indem er betonte: Die fachliche Fragestellung entscheidet darüber, wie ein Datenmodell und die Datenqualität am Ende aussieht. Für viele Einblicke reichten Ergebnisse aus, die zwar nicht perfekt, aber gut genug seien, um auf deren Grundlage kritisch genauer nachzuforschen. Für Hodel sollten die Standards dafür von der Forschungscommunity erarbeitet werden. Ein weiterer Punkt aus der Diskussion betraf die schon in Jörg Lorenz‘ Grußwort angesprochene Frage nach Souveränität: Machen wir uns derzeit nicht zu abhängig von OpenAI, Anthropic & Co.? Diese Sorge teilte Hodel, verwies aber darauf, dass das Training offener Modelle ebenso eine Stellschraube für mehr Souveränität sei wie der Ausbau einer öffentlichen KI-Forschungsinfrastruktur.

Der gesamte Vortrag als Mitschnitt sowie die Vortragsfolien können ab sofort auf zenodo.org öffentlich abgerufen werden. 

Nicht nur KI: Vorstellung der AGs im Arbeitskreis DH

Im weiteren Verlauf stellten sich die Arbeitsgruppen des Arbeitskreises Digital Humanities vor. Dabei handelt es sich um lebendige Räume für Austausch zu diversen DH-Themen. Die AGs stehen allen Interessierten der Universität Münster offen, um eigene Projekte oder Ansätze zu diskutieren, interessante Themen und Techniken Dritter zu besprechen oder mit externen Gäst*innen ins Gespräch zu kommen – also um sich breit und bedarfsorientiert untereinander austauschen zu können. Die AGs werden von Forschenden geleitet und von Mentor*innen des SCDH unterstützt. Derzeit existieren AGs zu folgenden Themen:

• 3D
• Daten­modellierung
• GIS (Geoinformationssysteme)
• KI
• TEI / oXygen XML-Editor
• Text­erkennung
• Wissenschafts­kommunikation DH

Initiativen für die Gründung weiterer AGs sind stets willkommen, weswegen die Gründung einer AG NLP (Natural Language Processing) angeregt wurde. Interessierte sind weiterhin herzlich eingeladen, sich bei der Geschäftsführung des CDH zu melden.

Eine Übersicht zu allen AGs finden Sie auf der Seite des Arbeitskreises DH und eine Dokumentation der AG-Vorstellungen am DH-Tag kann hier abgerufen werden.

Die Diskussion geht weiter…

Nach den AG-Vorstellungen ging es in die Mittagspause und hiernach zur Mitgliederversammlung des CDH. In diesem Jahr standen keine Vorstandswahlen an, sodass ganz die aktuelle Situation der DH-Forschung und Lehre in Münster im Mittelpunkt stand. Doch die lebhafte Debatte über KI/LLMs und die Rolle des Menschen war damit nicht beendet. Der letzte Programmteil des Tages bestand in einem World-Café-Format, bei dem alle Teilnehmenden die bislang aufgeworfenen Punkte vertiefen, eigene Ideen einbringen und sich dazu austauschen konnten. Die Ergebnisse dieses Open Space sowie ein Fazit zum DH-Tag 2026 werden demnächst in einem weiteren Blogpost präsentiert. Bis dahin bietet die Dokumentation des DH-Tags tiefere Einblicke. Auch auf Mastodon können Sie das Programm im Einzelnen nachvollziehen.

1. Konkret bezogen auf die digitale Geschichtswissenschaft: Kansteiner, Wulf. 2022. „Digital Doping for Historians: Can History, Memory, and Historical Theory be Rendered Artificially Intelligent?“ History and Theory 61 (4): 119–33. https://doi.org/10.1111/hith.12282. ↩︎
2. Dieser Begriff ist geprägt worden von: Pollin, Christopher. 2026. „Promptotyping: Zwischen Vibe Coding, Vibe Research und Context Engineering“. L.I.S.A. Wissenschaftsportal – Gerda Henkel Stiftung, Januar 17. https://lisa.gerda-henkel-stiftung.de/digitale_geschichte_pollin. ↩︎