KI erschafft die Vergangenheit neu: Ein neues Werkzeug für die historische Psychologie

Künstliche Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), basieren auf einem einfachen Prinzip: Sie generiert Text basierend auf den Mustern in ihren Trainingsdaten. Das bedeutet, dass eine KI zukünftige Durchbrüche nicht vorhersagen kann, weil über sie noch nicht geschrieben wurde. Wie Adam Mastroianni es treffend ausdrückte, würde eine KI, wenn man nur altes Wissen hätte, logischerweise zu dem Schluss kommen, dass Mondlandungen unmöglich sind.

Diese Einschränkung löste ein faszinierendes Experiment aus: Was wäre, wenn eine KI bewusst auf das Wissen einer bestimmten historischen Periode beschränkt wäre? Hayk Grigorian, ein Student am Muhlenberg College, baute TimeCapsuleLLM – eine KI, die ausschließlich auf 90 Gigabyte Text aus dem London des 19. Jahrhunderts (1800–1875) trainiert wurde. Obwohl es sich noch um ein Hobbyprojekt handelte, hat das Modell die Fähigkeit bewiesen, sich an historische Details zu erinnern. Als die Aufforderung lautete: „Es war das Jahr unseres Herrn 1834“, bezog es sich treffend auf zeitgenössische Proteste und die Politik von Lord Palmerston.

Das Potenzial für historische Forschung

Das ist nicht nur eine Kuriosität; Forscher erforschen, wie solche „Historical Large Language Models“ (HLLMs) die Erforschung vergangener Gesellschaften revolutionieren könnten. Ein kürzlich in den Proceedings of the National Academy of Sciences veröffentlichter Artikel legt nahe, dass diese Modelle Einblicke in die historische Psychologie bieten könnten. Stellen Sie sich vor, Sie vergleichen das wirtschaftliche Verhalten von Wikingern, Römern oder mittelalterlichen Japanern mithilfe von KI-Simulationen. Dieser Ansatz könnte möglicherweise zu einem tieferen Verständnis der menschlichen Natur über verschiedene Epochen hinweg führen.

„Antworten dieser falschen Individuen können die Psychologie vergangener Gesellschaften widerspiegeln und eine fundiertere und interdisziplinärere Wissenschaft der menschlichen Natur ermöglichen“, heißt es in dem PNAS-Papier.

Herausforderungen und Vorbehalte

Allerdings ist die Methode nicht ohne Mängel. Überlieferte historische Texte tendieren eher zu den Perspektiven der Eliten und nicht zu denen des einfachen Volkes. Dies bedeutet, dass HLLMs möglicherweise nicht genau das alltägliche Denken früherer Bevölkerungsgruppen widerspiegeln. Darüber hinaus könnten Vorurteile der Forscher, die diese Modelle erstellen, unbeabsichtigt den generierten Text beeinflussen. Jeder Versuch, die Psychologie der Vergangenheit zu rekonstruieren, muss anerkennen, dass die Ergebnisse der KI unweigerlich durch eine moderne Linse gefiltert werden.

Es bleibt abzuwarten, ob HLLMs zu einem Mainstream-Instrument in der psychologischen Forschung werden oder eine Nische für Enthusiasten bleiben. Dennoch zeigt das Experiment eine einzigartige Möglichkeit auf, KI zu nutzen: nicht um die Zukunft vorherzusagen, sondern um die Vergangenheit erneut zu untersuchen.

Letztendlich sind diese Modelle durch die Daten, mit denen sie gefüttert werden, begrenzt – dennoch bieten sie eine neue, wenn auch unvollkommene Methode, um die Gedanken derer zu erforschen, die vor uns kamen.