LONDON (IT BOLTWISE) – Ein ungewöhnliches Experiment eines Studenten der Informatik hat kürzlich für Aufsehen gesorgt, als ein von ihm entwickeltes KI-Modell unerwartet historische Ereignisse aus dem Jahr 1834 korrekt rekonstruierte.

Ein Informatikstudent aus Pennsylvania hat mit seinem Projekt TimeCapsuleLLM, einem KI-Modell, das auf Texten aus dem viktorianischen London basiert, unerwartete historische Genauigkeit erreicht. Hayk Grigorian, der Entwickler, war überrascht, als sein Modell Ereignisse aus dem Jahr 1834 korrekt beschrieb, die er selbst nicht kannte. Diese Entdeckung wirft ein neues Licht auf die Möglichkeiten von KI, historische Kontexte zu rekonstruieren.
Grigorian hat sein Modell ausschließlich mit Texten aus dem 19. Jahrhundert trainiert, um die Sprachmuster dieser Zeit authentisch nachzubilden. Das Modell erzeugte eine Beschreibung von Protesten in London, die tatsächlich im Jahr 1834 stattfanden, ausgelöst durch den Poor Law Amendment Act. Diese Fähigkeit, historische Ereignisse zu rekonstruieren, ohne explizit darauf trainiert zu sein, zeigt das Potenzial von KI, als eine Art ‘digitale Zeitmaschine’ zu fungieren.
Die Entwicklung solcher historischer Sprachmodelle, auch als Historical Large Language Models (HLLMs) bekannt, eröffnet neue Möglichkeiten für die Forschung in den digitalen Geisteswissenschaften. Sie ermöglichen es, mit den Sprachmustern vergangener Epochen zu interagieren und bieten Einblicke in die Denkweisen und Ausdrucksformen jener Zeit. Diese Modelle könnten für Historiker und Linguisten von großem Interesse sein, da sie eine neue Art der Auseinandersetzung mit historischen Texten bieten.
Grigorians Ansatz, den er als ‘Selective Temporal Training’ bezeichnet, vermeidet die Kontamination durch moderne Daten, indem er das Modell von Grund auf mit historischen Texten trainiert. Diese Methode könnte auch auf andere Städte und Kulturen angewendet werden, um ein breiteres Spektrum an historischen Sprachmodellen zu entwickeln. Die Möglichkeit, mit einer simulierten Stimme der Vergangenheit zu kommunizieren, könnte nicht nur für die Forschung, sondern auch für die Bildung und das kulturelle Verständnis von unschätzbarem Wert sein.

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