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Kim Voss: Unlocking GDR Broadcasting History with AI: A Journey Through Archival Automation

Автор: ZKM | Karlsruhe

Загружено: 2025-12-19

Просмотров: 85

Описание:

Symposium: Archival Intelligence: AI x Archives x Museums
10.12.2025 ZKM | Zentrum für Kunst und Medientechnik

Kim Voss (Deutsches Rundfunkarchiv)
Unlocking GDR Broadcasting History with AI: A Journey Through Archival Automation

Im Deutschen Rundfunkarchiv wurde 2022 ein spezielles Automatisierungsteam mit dem Ziel gegründet, KI und automatisierte Arbeitsabläufe in Archivierungsprozesse zu integrieren. Seitdem hat das Team mit großen Sprachmodellen und anderen KI-Tools für die Transkription und Indizierung experimentiert. Auf der Grundlage dieser Erfahrungen wurden Projekte zur Integration der Tools in die täglichen Dokumentationsabläufe ins Leben gerufen. Derzeit finalisiert das Team eine Webanwendung, die die KI-Analyse von DDR-Rundfunkaufzeichnungen verbessert und Tools zur Validierung der Ergebnisse vor der Datenbankintegration bereitstellt. In diesem Vortrag werden die Herausforderungen bei der Anwendung von KI auf oft fragile und komplexe historische Aufzeichnungen sowie der iterative Entwicklungsprozess, der zu einer spezialisierten Webanwendung geführt hat, detailliert beschrieben.

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. MitDominik 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
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