KI und Geschichte: Echte Zeitreisen oder doch Müll?
“Wie wäre es, wenn du dank Künstlicher Intelligenz über 2.000 Jahre in der Zeit zurückreisen könntest?”, jubelt ChatGPT in einer seiner Werbungen auf Instagram und feiert dabei den Kanal “chloe.vs.history” ab, bei dem genau dies möglich zu werden scheint. Wir antworten darauf kurz und schmerzlos: NEIN! Auch mit künstlicher Intelligenz ist es nicht möglich, von Menschen bereits lange erträumte Zeitreisen zu unternehmen.
Allerdings eröffnen Formate wie das oben erwähnte durchaus spannende Perspektiven auf die Vermittlung von geschichtlichen Zusammenhängen, auch für den Schulunterricht. Ebenso kann anhand von diesen eine kritische Auseinandersetzung mit den Vor- und Nachteilen von Künstlicher Intelligenz gestartet werden. In diesem Artikel wollen wir uns daher mit den Chancen, aber auch den Risiken und Problematiken, etwas genauer auseinandersetzen – und auch den Blick auf sinnvolle, gewinnbringende Nutzung dieser Technologie lenken.
Eine Frage der Authentizität
“Chloe versus history” (derzeit unter anderem auf Instagram und YouTube) ist eines der erfolgreichsten Projekte, das mittels KI Geschichte wieder erlebbar machen will. Auf den ersten Blick wirken die Videos sehr ansprechend und durchaus auch authentisch, wie etwa hier bei der Reise zum Vesuv-Ausbruch in Pompeji:
Sieht man sich das Video allerdings genauer an, so sind sehr viele faktische Fehler zu finden. Eine sehr gute Einordnung findet dabei von einem niederländischer Historiker auf seinem YouTube-Kanal “The Present Past” in diesem Clip statt (ab Minute 2:17, in Englisch):
Die drei fundamentalen Fehler bereits in den ersten Einstellungen des Pompeji-Videos hier zusammengefasst:
- Die Form der Brote ist historisch nicht korrekt.
- Auf einem gemeinen Markt würden keine Menschen in Togas einkaufen, weil diese der Oberschicht bzw. vor allem auch Senatoren vorbehalten waren.
- Römische Stadtstraßen würden vermüllter sein und es würden sich auf ihnen nicht so viele Menschen bewegen.
Auch andere “Zeitreise”-Videos aus anderen Epochen werden kurz auf Fakten gecheckt, wie etwa jenes über den Schwarzen Tod in London und der “Besuch” der prähistorischen Welt. Im zweiten Teil des rund 25-minütigen Clips widmet sich “The Present Past” dann aber auch noch einem weiteren Projekt jenes Menschen, der hinter “Chloe versus history” steht. Die Arbeiten von “Majestic Studios” wirken insofern anspruchsvoller, als bei diesen historische Zeichnungen von verschiedenen Städten mit KI “lebendig” gemacht werden. Anhand der eigenen Heimatstadt Amsterdam werden allerdings unzählige Fehler in der Umsetzung nachgewiesen.
Spieglein, Spieglein an der Wand...
Doch zurück zu “Chloe versus history”, bei dem auch noch ein grundsätzlicheres Problem besteht: Hinter diesem Projekt steht ein britischer Mann. Dass er nicht sich selbst, sondern eine junge, sportliche und westlichen Schönheitsidealen entsprechende Frau durch die Zeit reisen lässt, ist wohl bereits nicht nur reiner Zufall. Noch problematischer ist allerdings, dass klar sexualisierte Darstellungen (wie bereits kurz im Video oben von “The Present Past” thematisiert) in den Videos vorkommen oder durch den KI-Avatar klassische Geschlechtsstereotype wiedergegeben werden.
Eine besonders gute Einordnung auch dieser Thematik passiert dabei in dem Video (vor allem ab Minute 2:30) einer Ägyptologin, welche mehrere KI-Geschichte-Videos auf Fakten prüft, auch jenes von Chloe im alten Ägypten (hier auf TikTok zu finden). Neben der Auseinandersetzung mit vielen anderen historischen Unzulänglichkeiten kritisiert sie dabei ebenso die stereotypisierte Darstellung sowohl der Zeitreisenden als auch von Cleopatra klar.
KI-Modelle und ihr Problem mit Geschichte
Ein Grund, warum in den Chloe-Videos sehr viele Fehler zu finden sind, könnte auch daran liegen, dass für die Herstellung der Drehbücher das Large-Language-Model (LLM) Claude verwendet wird (Video von “The Present Past”, ab Minute 11:33). Wie eine Studie des Complexity Science Hub aus Wien 2024 herausfand, erreichen diverse KI-Sprachmodelle bei geschichtlichen Themen eine Genauigkeit zwischen knapp über 33% und 46% - wobei alles unter 25% reinem Raten entsprechen würde.
Besonders treffsicher waren sie in frühgeschichtlichen Angelegenheiten, die größten Ungenauigkeiten zeigten sie ab dem 16. Jahrhundert. Zudem lagen sie teils auch bei Regionen außerhalb Europas überdurchschnittlich oft falsch. Schwächen zeigten die Modelle weiters bei Themen wie Diskriminierung oder sozialer Mobilität. Von ausgewiesener Expertise waren alle untersuchten LLMs jedenfalls weit entfernt, die Forscher:innen erwarteten aber durchaus eine Verbesserung der Genauigkeit in naher Zukunft. Größtes zu überwindende Problem sei dabei die Entwicklung eines tiefgreifenden Verständnisses für geschichtliche Zusammenhänge und deren korrekte Interpretation.
Warum dennoch im Unterricht nutzen? Und wie?
Aus dem bisherigen Text heraus spricht wohl sehr wenig dafür, dass KI-generierte Videos über geschichtliche Themen einen besonderen Mehrwert für den Unterricht haben könnten. Fehler, Ungenauigkeiten und die damit verbundene vorgegaukelte Authentizität können umgekehrt auch einen Lernprozess anstoßen. Einerseits kann mit den Schüler:innen bereits die grundsätzliche Frage diskutiert werden, wie authentisch solche Art von Videos jemals sein können. Noch dazu, wenn es dabei um Zeiten der Menschheitsgeschichte geht, aus denen (wenn überhaupt) schriftliche oder bildliche Darstellungen überlebt haben, aber sicher keine audiovisuellen.
Diese Problematik besteht übrigens ja nicht erst seit Clips von mehr oder weniger akkurat arbeitenden Content-Creator:innen die Sozialen Medien fluten, sondern galt auch bereits bei fiktionalen Verfilmungen von historischen Themen. Zudem setzen auch durchaus anspruchsvolle Dokumentationen immer stärker auf KI-Content, im Versuch, den Zuschauer:innen einen Eindruck von vergangenen Zeiten zu vermitteln. Ob diese dann auch wirklich ein wissenschaftlich korrektes Bild abliefern oder nicht, ist nicht zuletzt oft auch eine Frage des Geldes, das für die Produktion zur Verfügung stand.
Fehler und Ungenauigkeiten herausarbeiten
Mit den bereits oben angeführten Video-Paaren (Original und kritische Auseinandersetzung) zu Pompeji und Cleopatra könnten im Unterricht aber auch Fehler herausgearbeitet und hinterfragt werden, wie es dazu kam. Da beide Beispiele auf Englisch sind und es dadurch höhere sprachliche Einstiegshürden gibt, wollen wir an dieser Stelle auch noch ein deutschsprachiges Beispiel anführen, in dem es um die Hungersnot in manchen Regionen des europäischen Mittelalters (1315-17) geht.
Das rund achtminütige Originalvideo (Triggerwarnung: Teils heftige Darstellungen von hungernden bis sterbenden Menschen) kann dabei mithilfe von “KI-erzeugte Mittelalterdokus? Wenn Dokus ihre Quellen selbst machen” kritisch auseinandergenommen werden:
Hinweis: Ab Minute 29:17 gibt es in diesem Video eine längere Ausführung über die grundsätzlichen Problematiken von der Masse an KI-generierten Bildern für unser Geschichtsverständnis und auch die nötige Medienkompetenz zum Erkennen davon. Dieser Abschnitt kann für eine Auseinandersetzung mit dem Thema durchaus interessant sein.
Kritische Betrachtung von KI
Neben inkorrekten historischen Darstellungen können auch passende Teilsaspekte der Künstlichen Intelligenz (etwa: Wie werden KI-Tools trainiert und welche Probleme entstehen bei mangelhaften Daten? Welche Auswirkungen hat KI-Müll im Internet auf das Geschichtsverständnis unserer Gesellschaft?) behandelt und vertieft werden. Dazu bietet unsere Themensammlung Künstliche Intelligenz viele Hintergrundartikel und auch Praxis-Ideen zur Unterstützung.
Aber auch eine dreiteilige Artikelserie des Klett-Verlages über “Digitalität im Geschichtsunterricht” liefert in diese Richtung gute theoretische Überlegungen und Vorschläge zum Einsatz im Unterricht.
Erwähnte Studien bzw. Reports
Für diesen Artikel wurden folgende Studien bzw. Reports verwendet:
“Large Language Models' Expert-level Global History Knowledge Benchmark” (Complexity Science Hub, Wien, 2024)