2023/10/23 by Benjamin Flämig · 1 voice
Arts and Humanities · Business, Management and Accounting · #Digital Innovation in Industries #Libraries and Information Services
paper · pdf · doi:10.1515/9783110790375-034
openalex publication_date 2023/10/23 · openalex created_date 2025/10/10 · openalex updated_date 2026/07/30
Die vor allem von Medien und Popkultur geprägte Angst vor einer zu starken Künstlichen Intelligenz (KI) ist auch im wissenschaftlichen Bibliothekswesen unbegründet. Die so bezeichneten Verfahren des maschinellen Lernens weisen nur eine sehr begrenzte Lernfähigkeit auf und basieren auf mathematischen Verfahren der Statistik- und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Gestiegene Rechenleistung und günstiger Speicherplatz haben allerdings auch in einigen spezialisierten Anwendungsfällen des Bibliotheksbereichs zu beeindruckenden Ergebnissen geführt. Der Erfolg des KI-Einsatzes ist dabei eng verknüpft mit einer großen, qualitativ hochwertig erschlossenen und ausgewogen zusammengestellten Datensammlung, aus der Verfahren des maschinellen Lernens automatisch Zusammenhänge ableiten können, die zuvor nur intellektuell erkannt werden konnten. Diese Grundvoraussetzung macht wissenschaftliche Bibliothekar: innen zu idealen Partner:innen beim Einsatz von KI-Software. Sie können nicht nur mit den benötigten Datensammlungen dienen, sondern auch bei der Qualitätskontrolle der eingesetzten Verfahren helfen. Insbesondere durch Kooperationen und Open-Source-Lösungen wird der KI-Einsatz auch im Bibliotheksbereich selbst möglich, z. B. bei der automatischen Inhaltserschließung, bei der Verbesserung der eigenen Recherchewerkzeuge oder in der täglichen Kommunikation mit Bibliotheksbenutzer: innen. Angesichts des hohen Automatisierungspotentials auch im wissenschaftlichen Bibliothekswesen ist diese Technologie daher nicht als Gefahr, sondern als Chance zu begreifen, die aktiv mitgestaltet werden kann.