Christiane Sibille: Transform – Evaluate – (Re-)Use: Collections as Data in Practice

Seit 2021 entwickelt das Büro für digitale Wissenschaftsdienste der Sammlungen und Archive der ETH-Bibliothek Projekte und Dienstleistungen an der Schnittstelle zwischen digitalisierten Sammlungen, Infrastruktur und Forschung. Die Idee von »Sammlungen als Daten« und der Einsatz von Technologien des maschinellen Lernens standen von Anfang an im Mittelpunkt dieser Arbeit. Derzeit konzentrieren sich diese Projekte auf Workflows zur Transformation und Anreicherung digitalisierter Sammlungen, die von handschriftlichen Transkripten bis hin zu reich illustrierten Zeitschriften reichen. In diesem Zusammenhang haben wir einen vierstufigen konzeptionellen Rahmen entwickelt, der uns hilft, verschiedene Anwendungsebenen für maschinelles Lernen in Archiven zu identifizieren. In meinem Vortrag werde ich diesen Rahmen vorstellen und die Erkenntnisse aus unseren Projekten diskutieren, wobei ich mich auf die Rolle interdisziplinärer Methoden bei der Etablierung nachhaltiger Workflows und Dienste konzentrieren werde.

Archive und Museen setzen große Hoffnungen in Künstliche Intelligenz. Zeitaufwendige, personalintensive Aufgaben – wie die Beschreibung und Analyse von Objekten – können bereits oder könnten bald von Maschinen übernommen werden. Künstliche Intelligenz (KI) verspricht nicht nur den Zugang zu bislang unerschlossenen Beständen, sondern auch neue, leistungsstarke Analysetools für die Forschung, mit denen neue Informationen über kulturelle Objekte gewonnen und neue Zusammenhänge sichtbar werden können. Nicht zuletzt könnten durch Automatisierung, so die Hoffnung, auch wertvolle Ressourcen für Forschung und kreative Arbeit mit Kulturgut frei werden.
Die Tagung »Archival Intelligence: AI × Archives × Museums« fragt, wo wir im Hinblick auf diese Versprechungen stehen. Sie will zeigen, wo und wie KI in der Praxis eingesetzt werden kann und zur Diskussion stellen, welche neuen Möglichkeiten und Konsequenzen sich aus der Verfügbarkeit dieser Technologien ergeben, die wir vielleicht bisher nicht antizipiert haben. Im Mittelpunkt stehen konkrete Anwendungen von KI – von der automatisierten Text-, Sprach- und Handschriftenerkennung, der Analyse von Bildern und Videos bis hin zur Erschließung von Archivbeständen und wissenschaftlichen Datenanalyse, Kuratierung von Sammlungen, KI-gestützter Provenienzforschung und Restaurierung.  
Expert:innen aus Museen, Archiven und Universitäten geben praxisorientierte Einblicke in den Einsatz von KI als analytischem Werkzeug, als wertvolle Unterstützung bei der semantischen Erschließung und der gezielten Informationssuche. Dabei geht es insbesondere darum, auch von Anwendungen außerhalb von Kunst und Kultur wie etwa dem Forschungsdatenmanagement zu lernen, um pragmatische Ansätze für Museen und Kulturarchive zu entwickeln.
Veranstaltet vom ZKM | Zentrum für Kunst und Medien, einer der prägenden Institutionen im Bereich der Medienkunst mit einer ausgewiesenen Expertise im Erhalt elektronischer und digitaler Kunstwerke, bietet diese Tagung die Möglichkeit, innovative Ansätze zu entdecken und sich mit Expert:innen auszutauschen, die die Zukunft der Arbeit mit kulturellen und wissenschaftlichen Objekten aktiv mitgestalten.

Mit

Dominik Bönisch Alpári (Hochschule Düsseldorf), Giovanni Colavizza (University of Copenhagen), Robert G. Erdmann (University of Amsterdam), Ralph Ewerth (TIB Hannover), Jasmijn Van Gorp (Utrecht University), Adelheid Heftberger (Bundesarchiv), Andreas Kohlbecker (ZKM | Karlsruhe), Bárbara Romero Ferrón (Leuphana Universität Lüneburg), Heiko Schuldt (Universität Basel), Christiane Sibille (ETH, Zürich) und Kim Voss (DRA | Deutsches Rundfunkarchiv).

Die Tagung ist Teil des Förderprojekts »Künstliche Intelligenz & Kunst« der Stadt Karlsruhe. 

Team

Margit Rosen: Konzeption
Idis Hartmann: Konzeption
Andreas Kohlbecker: Wissenschaftliche Mitarbeit
Felix Mittelberger: Wissenschaftliche Mitarbeit