Eine eigene Museums-KI – genau wie der Bordcomputer des Raumschiffs „Enterprise“ aus Star Trek –, das wäre es doch, dachte sich Jens Kraus, Leiter des Fränkische Schweiz-Museum, eines Tages auf seiner morgendlichen Fahrt zur Arbeit. „Ich bin ein Kind der 1970er-Jahre und sitze seit 1985 an PCs – dementsprechend bin ich neuen technischen Entwicklungen gegenüber recht aufgeschlossen“, erzählt der Museumsleiter. Keine zwei Jahre sind seit der Idee vergangen: „Wir wollen mithilfe von KI das Besuchserlebnis im Fränkische Schweiz-Museum individualisieren“, sagt Kraus. Besucherinnen und Besucher des fränkischen Regionalmuseums in Tüchersfeld Pottenstein können künftig direkt mit ihrem Smartphone Fragen zu Ausstellungsobjekten an die KI stellen und die Inhalte entsprechend ihren Interessen vertiefen. „Und das mehrsprachig und mit unterschiedlicher Informationstiefe.“ So lässt sich der KI-Chat an die eigenen Bedürfnisse anpassen: von einer kindgerechten Erklärung bis hin zu ausführlichen Informationen für besonders Interessierte. Nach über einem Jahr Entwicklung befindet sich die vom bayerischen Finanz- und Heimatministerium geförderte Museums-KI nun in der Testphase und soll, wenn alles nach Plan verläuft, noch diesen Herbst in Betrieb genommen werden.
Künftig können die Besucher und Besucherinnen des Fränkische Schweiz-Museums mit den Ausstellungsstücken in Dialog treten – mithilfe einer KI
Da ChatGPT und Co. innerhalb kürzester Zeit Einzug in viele Lebensbereiche gehalten haben, ist es nicht verwunderlich, dass auch Museen diese neue Technologie für sich entdecken. KI eröffnet allerdings nicht nur neue Möglichkeiten in der musealen Vermittlung, sondern stellt die Institutionen auch vor essenzielle Fragen. Denn Museen werden als unvoreingenommene Orte wahrgenommen, deren Wissen fakten- und forschungsbasiert ist. So genießen sie laut einer Studie des Instituts für Museumsforschung aus dem Jahr 2024 ein überdurchschnittlich hohes Vertrauen in der Bevölkerung – noch vor Wissenschaft und Medien.
Im Gegensatz dazu wecken generative KIs, die völlig neue, eigene Inhalte erzeugen können, allein aufgrund ihrer Struktur und Funktionsweise erhebliche Zweifel an ihrer Zuverlässigkeit. Weil das Training der Modelle mit gigantischen Datenmengen extrem ressourcenintensiv ist, konzentriert sich deren Entwicklung in den Händen einiger weniger Techunternehmen mit der notwendigen Rechenleistung und finanziellen Mitteln. Wie diese allerdings ihre KI trainieren, ist für Außenstehende nicht nachvollziehbar. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass wirtschaftliche oder politische Interessen die erzeugten Inhalte beeinflussen. Hinzu kommt ein weiteres grundlegendes Problem: Generative KIs neigen zum sogenannten Halluzinieren, sie erzeugen plausibel wirkende, aber völlig falsche bzw. frei erfundene Informationen. Die Ursache liegt darin, dass die Modelle lediglich die statistisch wahrscheinlichste Antwort „vorhersagen“ (siehe Infokasten). Somit klingt eine KI zwar meist äußerst überzeugend, kann aber inhaltlich kompletten Unsinn von sich geben. Dies wirft wiederum die Frage auf, wie Museen die Nutzung von KI mit dem Anspruch vereinbaren können, verlässliche und faktenbasierte Informationen zu vermitteln?
Das Fränkische Schweiz-Museum möchte daher sicherstellen, dass ihre KI den Gästen auch wirklich die Wahrheit erzählt. Zu diesem Zweck hat sich das Museum in Pottenstein zunächst einen eigenen Server besorgt – einen HPE ProLiant DL385, eines der leistungsstärksten Modelle auf dem Markt. Somit läuft die KI, basierend auf der Technologie der französischen Firma Mistral, lokal und vollständig unter eigener Kontrolle. Noch wichtiger ist jedoch die Datenbasis, mit der die KI arbeitet: Sind die Trainingsdaten bereits unvollständig, widersprüchlich oder mehrdeutig, erhöht das auch die Wahrscheinlichkeit fehlerhafter Ergebnisse – ganz nach dem Prinzip „Müll rein, Müll raus“, wie es Museumsleiter Jens Kraus ausdrückt. Deshalb übernahm die Mitarbeiterin Jana Hickmann den Aufbau einer fundierten Wissensdatenbank. Sie recherchiert zu den jeweiligen Objekten in Bibliotheken, digitalisiert relevante Literatur und führt die Informationen anschließend in Textdateien zusammen. Dabei werden die spezifischen Objekttexte von allgemeinen Hintergrundinformationen getrennt, damit mehrere Objekte auf die gleichen weiterführenden Informationen verweisen können. Diese lassen sich später dann bei Bedarf einfach aktualisieren oder ergänzen.
Donau-Stellung oder Don-Ausstellung? Bei der Übersetzung der Postkarte aus dem Ersten Weltkrieg hatte die KI im Fränkische Schweiz-Museum ihre Mühe
In diesem Schritt wird auch festgelegt, welche Begriffe nicht übersetzt oder genauer erläutert werden müssen, um Missverständnisse zu vermeiden. Ein Beispiel hierfür ist eine Kriegspostkarte im Museum, die ein geflutetes Grabensystem aus dem Ersten Weltkrieg in Flandern zeigt. Auf der Rückseite hat ein Soldat handschriftlich „Donaustellung“ vermerkt. „Was von deutschsprachigen Lesern vermutlich als Donau-Stellung erkannt wird, übersetzt die KI für englischsprachige Besucher aber kurzerhand mit ‚Exhibition about River Don‘, eine Ausstellung über den Fluss Don“, erklärt Kraus. Im nächsten Schritt strukturiert und gruppiert eine „Zwischen-KI“ die verschiedenen Textstellen und entfernt Dopplungen. Die Ergebnisse werden anschließend sorgfältig von den Mitarbeitenden geprüft: „Ein sehr zeitaufwendiger, aber sehr wichtiger Schritt für das Projekt“, betont er. Die Informationen kommen in den Wissensspeicher der Museums-KI. Aus dieser Datenbank generiert sie schließlich passende Antworten auf die Fragen der Besucherinnen und Besucher. Das hat den Vorteil, dass die KI ausschließlich auf verlässliche und geprüfte Quellen zurückgreift. Gleichzeitig wird sie jedoch nicht auf alle Fragen eine Antwort geben können – aber wenigstens so ehrlich sein, dies zuzugeben.
Ortswechsel: Magda ist wütend. Sie lebt in einer unglücklichen Ehe, die Arbeit im Badehaus ist hart, und die hohen Abgaben an die Obrigkeit machen das Leben zusätzlich schwer. Als aufständische Bauern ihre Heimatstadt Stuttgart belagern, zögert sie deshalb nicht lange und schließt sich ihnen an. Dass die heute etwa 528-jährige Magda(lena) Scherer im Rahmen der Großen Landesausstellung „500 Jahre Bauernkrieg“ des Landesmuseums Württemberg (2024/25) von ihren Erlebnissen im Bauernkrieg berichten konnte, war ebenfalls einer KI zu verdanken.
Eine tätowierte Rebellin im Bauernkrieg: Der Weg zur KI-generierten Darstellung von Magdalena Scherer erwies sich für das Landesmuseum Württemberg als anspruchsvoller als erwartet – Einblicke in den Prozess gibt der veröffentlichte Prompt
Die Grundidee bestand laut den beiden Kuratorinnen Ingrid-Sibylle Hoffmann und Vivien Schiefer darin, den historischen Exponaten der Ausstellung „UFFRUR! Utopie und Widerstand im Bauernkrieg 1524/25“, die 2025 im oberschwäbischen Kloster Schussenried gezeigt wurde, „eine zusätzliche emotionale, persönliche Erzählebene zu verleihen. Wir haben dann acht Protagonistinnen und Protagonisten ausgewählt, die verschiedene gesellschaftliche Gruppen abdecken sollten – also unterschiedliche Akteurinnen und Akteure des Konflikts, nicht nur die Aufständischen, sondern natürlich auch die Herrschenden.“ Dies war jedoch keineswegs einfach, erzählt Ingrid-Sibylle Hoffmann, da „über den Bauernkrieg fast ausschließlich Quellen der Herrschenden bekannt sind“. Bei anderen ist die Überlieferungslage deutlich dünner – so auch im Fall der aufständischen Magdalena Scherer, von der nur eine einzige Quelle existiert. Entsprechend mussten biografische Leerstellen und Charakterzüge anhand historischer Plausibilität sowie vergleichbarer Lebensrealitäten konstruiert werden. Bei der Visualisierung der historischen Personen dachten die Kuratorinnen ursprünglich an Marionetten oder Schauspieler. Der Vorschlag der Ausstellungsgestalter, virtuelle Avatare für die Ausstellung wie auch eine Bildergeschichte aus der Sicht Magdas für das begleitende Social-Media-Projekt #LAUTseit1525 auf Instagram mithilfe von KI-Bildgeneratoren zu erstellen, überzeugte das Kuratorenteam schließlich.
Die beiden Kuratorinnen lernten jedoch recht schnell, dass das Kuratieren mit KI nicht unbedingt eine Arbeitserleichterung sein muss. Zwar bot die KI den großen Vorteil, dass sie schnell eine Vielzahl unterschiedlicher und teils überraschender Vorschläge für die Gestaltung der Figuren generierte, sodass „dann doch noch der eine oder andere Aspekt dazukam, auf den wir selbst wahrscheinlich so nicht gekommen wären“. Auch die eher moderne Ästhetik – teilweise sogar mit Science-Fiction-Elementen, wie bei der Rüstung des Ritters Götz von Berlichingen – passte gut zum Konzept, da die Figuren trotz realer historischer Vorbilder bewusst als „Kunstfiguren“ erkennbar bleiben sollten. Einiges an Kopfzerbrechen bereitete jedoch die Tatsache, dass die Bildgeneratoren häufig heutige Schönheitsideale und stereotype Darstellungen reproduzierten. Um dies zu vermeiden, mussten die Anweisungen aufwendig angepasst und viele Ergebnisse händisch nachbearbeitet werden. So berichtet Vivien Schiefer, dass für die Darstellung von Magda im sogenannten Prompt, den Anweisungen an die KI, Formulierungen wie „fat and ugly 30-year-old woman“ verwendet werden mussten, „damit sie nicht super schlank und extrem sexualisiert dargestellt wird“. Eine große Herausforderung war, dass sich die Avatare bei jeder neuen Generierung veränderten. „Wir hatten endlich die gewünschte Version des Götz von Berlichingen gestaltet, dachten, das ist genau der Typ, den wir wollen. Und beim nächsten Mal sah er aber schon wieder ganz anders aus. Die Figuren zu fixieren war wesentlich schwieriger, als wir dachten“, so die beiden Kuratorinnen.
Der Einsatz von KI und die damit verbundenen Hürden wurden am Ende selbst Teil der Ausstellung: Eine Medienstation erklärte den Entstehungsprozess der Avatare, zusätzlich wurden die verwendeten Prompts offengelegt und die Figuren bewusst verfremdet, um ihre Konstruiertheit zu verdeutlichen. Im Nachgang des Ausstellungsbesuchs hatten die Besucherinnen und Besucher die Möglichkeit, ihre Eindrücke und Meinungen festzuhalten. Dabei zeigte sich, dass insbesondere die KI-Figuren bei vielen einen bleibenden Eindruck hinterlassen hatten: „Bei den Gründen für die Zufriedenheit wurden sehr oft die KI-Figuren genannt. Gleichzeitig aber auch bei den Gründen für die Unzufriedenheit.“ Doch insgesamt überwogen die positiven Rückmeldungen.
Fazit: Es gibt viele Bereiche im Museum, in denen KI sinnvoll eingesetzt werden kann, etwa bei der Katalogisierung von Sammlungen, der Verarbeitung großer Datenmengen oder der Optimierung von Verwaltungsprozessen. In der Vermittlung kann KI helfen, Barrieren abzubauen und neue Zugänge zu schaffen. Doch wie die oben genannten Beispiele zeigen, erleichtert sie die kuratorische Arbeit nicht zwangsläufig. Gerade die Entwicklung verlässlicher Anwendungen ist oft mit einem erheblichen Arbeitsaufwand verbunden – insbesondere, wenn Museen ihren Anspruch als vertrauenswürdige Informationsquelle bewahren wollen.
Marc Widmer ist Historiker und Volontär der Kulturstiftung der Länder.
Was ist eine „künstliche Intelligenz“? Im Grunde handelt es sich dabei um jegliche Computersysteme, die Aufgaben lösen können, für die normalerweise menschliches Denken erforderlich wäre. Während frühe KIs – etwa Schachcomputer aus den Siebzigerjahren – noch auf festen Regeln basierten, arbeiten neuere KI-Modelle mit Statistiken, Wahrscheinlichkeiten und großen Datenmengen. Grundlage dafür ist das sogenannte maschinelle Lernen, bei dem Regeln nicht mehr vollständig vom Menschen vorgegeben werden; stattdessen lernt das System selbstständig, Muster in Daten zu erkennen und daraus Entscheidungen abzuleiten. Ein klassisches Beispiel dafür ist der Spamfilter im E-Mail-Postfach, der typische Merkmale von Spam-Nachrichten erkennt und E-Mails entsprechend sortiert. Doch sind diese „klassischen“ KI-Systeme auf bestimmte Anwendungsfälle beschränkt – anders als ChatGPT und Co. Das Geheimnis hinter diesen generativen KIs heißt „Deep Learning“. Das heißt, dass sogenannte neuronale Netzwerke (Systeme aus vielen miteinander verbundenen Recheneinheiten) die Informationen über mehrere Ebenen hinweg verarbeiten. Dadurch sind diese KIs nicht nur in der Lage, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, sondern auch neue Inhalte zu erzeugen. Die Art der Daten ist dabei irrelevant. Ob Text, Bild, Ton oder Video – letztendlich wird alles in numerische Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum umgewandelt. Und spätestens hier entziehen sich die Abläufe auch weitgehend der menschlichen Kontrolle. Denn wie genau diese „künstliche Neuronen“ Daten verarbeiten, Wahrscheinlichkeiten berechnen und schließlich Entscheidungen treffen, ist aufgrund der Komplexität kaum nachvollziehbar.
