Verzerrt die KI das Bild von Römisch-Britannien?

Archäologische Tiefenanalyse

Die in The Journal of Classics Teaching veröffentlichte Studie von Lisa Maurice bietet ein kritisches Experiment, das die Auswirkungen generativer KI-Bilder (GenAI) auf die Rezeption der antiken Welt untersucht. Die Forscherin gibt den Begriff „Roman Britain“, also die römische Provinz Britannien (die zwischen 43 und 410 n. Chr. die Gebiete der heutigen Länder England und Wales umfasste), als Eingabe in acht verschiedene kostenlose KI-Bildgeneratoren ein. Alle erzeugten Bilder enthalten Details, die historischen und archäologischen Daten widersprechen. Beispielsweise sind die Rüstungen römischer Soldaten in einigen Bildern entweder im Stil der späten Byzanzzeit oder mit völlig fantastischen Elementen ausgestattet, zivile Kleidung scheint eher von Hollywood-Filmen inspiriert zu sein. Diese Fehler resultieren daraus, dass KI-Systeme Darstellungen der antiken Welt ausschließlich aus bestehenden digitalen Bilddatensätzen lernen, etwa Malereien des 19. Jahrhunderts, moderne Rekonstruktionen oder Screenshots aus Videospielen. Tatsächlich existieren keinerlei Fotografien aus Roman Britain, uns liegen lediglich archäologische Funde, architektonische Grundrisse, Mosaike, Skulpturen und schriftliche Quellen vor. Daher versuchen GenAI-Systeme, auf der Grundlage unvollständiger und voreingenommener Datensätze „realistische“ Bilder zu erzeugen. Die Forscherin betont, dass diese Technologie ein wirksames Werkzeug im Unterricht sein kann, jedoch nur dann nützlich ist, wenn sie in Verbindung mit kritischem Denkvermögen eingesetzt wird. Anstatt KI-Bilder direkt als Realität zu akzeptieren, sollten Schülerinnen und Schüler stattdessen die Frage stellen, was an diesem Bild falsch ist.

Kritische Erkenntnisse

• Acht verschiedene GenAI-Tools erzeugten mit dem Prompt „Roman Britain“ historisch inkonsistente Bilder.
• Die Genauigkeit der KI-Bilder ist aufgrund des Mangels und der Verzerrungen bestehender visueller Trainingsdaten zu antiken Epochen begrenzt.
• GenAI-Bilder können insbesondere dann nützlich sein, wenn sie im Bildungsbereich als Werkzeug für kritisches Denken eingesetzt werden.

Historischer Kontext und Verbindungen zur Vergangenheit

Roman Britain war eine strategisch wichtige Provinz an der nordwestlichen Grenze des Imperiums und beherbergte bedeutende Städte wie Londinium (das heutige London), Eboracum (York) und Verulamium (St Albans). Diese Region stellte einen einzigartigen Schmelztiegel römischer Architektur, lokaler keltischer Traditionen und militärischer Siedlungen dar. Die heutige visuelle Wahrnehmung dieser Epoche ist jedoch maßgeblich durch Werke romantischer Maler des 18. und 19. Jahrhunderts, Filmproduktionen des 20. Jahrhunderts und Darstellungen der Populärkultur geprägt. Dies führt dazu, dass auch KI-Systeme auf der Grundlage dieses verzerrten visuellen Erbes lernen. Jüngere Studien, die im Cambridge University Press veröffentlicht wurden, zeigen ebenfalls, dass KI in archäologischen Illustrationen weniger objektiv ist, sondern vielmehr bestehende populäre Narrative verstärkt. Folglich spiegeln die von GenAI erzeugten Bilder nicht die historische Realität wider, sondern den Romythos innerhalb des kollektiven Gedächtnisses.

Expertenmeinung

Diese Studie stellt eine kritische Warnung dar, um die Auswirkungen des digitalen Zeitalters auf die Archäologie und die Altertumswissenschaften zu verstehen. KI-Bilder finden zunehmend Verwendung in Lehrbüchern, Dokumentationen und sogar auf Museumstafeln. Die Präsentation dieser Bilder als „real“ kann jedoch, insbesondere bei jüngeren Generationen, zur Verfestigung falscher historischer Vorstellungen führen. Als Archäologen sollten wir diese Technologie nicht ablehnen, sondern überlegen, wie wir sie in ein pädagogisches Werkzeug umwandeln können. Beispielsweise könnte die Entwicklung eigener Prompts durch Schülerinnen und Schüler, um Kleidung, Architektur oder Elemente des Alltagslebens verschiedener Epochen zu testen, historisches Einfühlungsvermögen und analytische Denkfähigkeiten fördern. Damit dieser Prozess jedoch wirksam sein kann, ist die Entwicklung offener, vielfältiger und auf archäologischen Daten basierender visueller Datensätze unerlässlich.