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Wissenstransfer aus der Forschung – KI als Assistent für Blogbeiträge

Anmerkung der Redaktion: Dieser Beitrag bezieht sich auf den gleichzeitig veröffentlichten und mit Einsatz von KI generierten Beitrag „Die Last der Besatzung: Neue Kontributionsforderungen an Köln im Jahr 1797.

Im Diskurs über den Einfluss von KI-Modellen wie ChatGPT auf die Arbeitsweise im Wissenschaftsbetrieb schwingt – mal mehr und mal weniger offen – ein deutliches Unbehagen mit. Fachwissenschaftler*innen und Lehrende sehen sich mit der Frage konfrontiert, wie genau sich ihr Aufgabenprofil verändert, wenn KI den Kernbereich ihrer Arbeit zu marginalisieren droht: Die Verschriftlichung wissenschaftlicher Erkenntnisse. Im Rahmen unserer Beitragsstrecke zu den Edikten des Kölner Rates kam mir die Idee, die Möglichkeiten des Einsatzes von KI doch einmal selbst anhand eines konkreten Beispiels auszutesten. Ich nahm mir daher den von mir erarbeiteten Edikte-Teaser und wollte ihn mit der Hilfe von ChatGPT in einen Blogbeitrag transformieren.

Bevor ich der KI die notwendigen Hintergrundinformationen zur Verfügung stellte, wollte ich sichergehen, dass sich die KI auch an der Stilistik und journalistischen Ausrichtung unseres Blogs Zeitenblicke orientiert. Nachdem ich überprüft hatte, dass ChatGPT auf die Inhalte des Blogs zugreifen kann, forderte ich die KI auf, den Schreibstil des Blogs in 10 Sätzen zusammenzufassen. Die gesamte Kommunikation mit der KI können Sie hier nachlesen. Dabei war es mir wichtig, dass die KI unsere bisherige Blog-Kommunikation kennt, um zu gewährleisten, dass sich der erstellte Beitrag auch nahtlos in unsere Kommunikationspraxis einreiht. Mit der Einschätzung durch die KI zufrieden, dass der Blog „akademische Strenge mit einem Stil [verbindet], der Interesse weckt und zur weiteren Auseinandersetzung mit den Themen anregt“, machte ich mich an den eigentlichen Teil des Experiments und forderte ChatGPT auf, basierend auf meinem Edikte-Teaser einen Blogbeitrag zu verfassen.

Vorbereitung, Vorbereitung, Vorbereitung

Schon der erste von ChatGPT formulierte Beitrag war erstaunlich. Dabei war der verwendete Prompt nicht einmal komplex: „Erstelle mir aus dieser Word Datei – unter besonderer Berücksichtigung des Abschnittes “Zusammenfassung und Anmerkungen zum Inhalt” – einen Blogbeitrag im Stil des Blogs zeitenblicke “. Das Ergebnis ähnelte dem Stil des Blogs, stellte das Edikt anschaulich dar und ging auf die wesentlichen Punkte ein, die ich in dem Edikte-Teaser selbst vorformuliert hatte. Die KI bediente sich an den Inhalten des Teasers und transformierte sie dabei nahtlos in einen Stil, der den Zielen des vom Lehrstuhl für Frühe Neuzeit angestrebten Wissenstransfer entspricht. Innerhalb von wenigen Minuten hatte ich einen gut formulierten Blogbeitrag vorliegen, für den ich selbst mehr Zeit hätte investieren müssen.

Jedoch möchte ich an dieser Stelle betonen, dass die Qualität der von ChatGPT erstellten Texte in direkter Abhängigkeit zur Qualität des eingesetzten Rohmaterials steht. Auf den Edikte-Teaser bezogen war die Vorbereitung und die vorherige wissenschaftliche Einordnung der Quelle – des Ediktes des Kölner Rates – zentral und natürlich auch mit Arbeitsaufwand verbunden. So sehr die Transformation des Edikte-Teasers in einen Blogbeitrag mit Hilfe der KI eine nicht zu unterschätzende Zeitersparnis dargestellt hat, so zeitaufwendig war die vorherige Transkription, Recherche und Kontextualisierung des Ediktes, die erst dazu geführt haben, dass eine weitere Bearbeitung mit der KI überhaupt in Frage kam. Die KI wurde also nicht verwendet, um etwas Neues per se zu erschaffen, sondern um vorhandene Informationen in eine adäquate sprachliche Form zu gießen. Und genau hier liegt in meinen Augen auch die Stärke von KI: In der Transformation von wissenschaftlichen Inhalten für eine bestimmte Personengruppe. Sie kann hier einen interessanten Beitrag zum Transfer leisten und Wissenschaftler*innen motivieren, ihre Erkenntnisse für ein breiteres nichtakademisches Publikum verständlich aufzubereiten. Dass die KI bei dieser Transformation aber von den Wissenschaftler*innen unbedingt „angeleitet“ werden muss, zeigte mir mein kleines Experiment eindrücklich.

Die kritische Nachbereitung bleibt unverzichtbar

So gut der KI-generierte Text oberflächlich betrachtet auch gewesen sein mag, schon nach einer kurzen Durchsicht fielen mir Begrifflichkeiten oder Formulierungen auf, die so nicht stehen bleiben konnten oder auch strikt falsch waren. Dem Rat der Stadt Köln wurde z.B. im Edikt mit „militärischer Exekuzion“ gedroht, wenn er die verfügten Kontributionszahlungen nicht leisten kann. Die Interpretation dieser Passage durch ChatGPT als „Hinrichtung“ mag zwar mit Blick auf die moderne Verwendung des Begriffs „Exekution“ naheliegend sein, jedoch hat sie mit der historischen Realität in diesem Fall nicht viel gemein. Hier wird nicht damit gedroht, dass der gesamte Rat der Stadt Köln hingerichtet werden soll, wenn die Stadt die Kontributionszahlungen nicht aufbringt. Unter „militärischer Exekution“ ist vielmehr eine Zwangsvollstreckung der geforderten Kontributionssummen zu verstehen, wenn der Stadtrat die Zahlungen nicht selbstständig organisieren kann. Abgesehen davon wurde auch an anderen Stellen trotz sehr guter Formulierungen deutlich, dass die KI kein historisches Hintergrundwissen hat und daher präzisiert und nachgeschärft werden musste.

Eine voraussetzungsvolle Technologie

Mein kleines Experiment hat mich in einer Sache wieder bestärkt: KI-Systeme wie ChatGPT können wissenschaftliche Arbeit nicht ersetzen. Ihre Stärke liegt in der Transformation von Inhalten, die sorgfältig vor- und nachbereitet worden sind. Erst die kritische Nachbereitung der KI-Texte stellt sicher, dass das Ergebnis fachlich belastbar ist. Auf der Hand liegt aber, dass KI den kreativen Prozess sinnvoll unterstützen kann. Wer diesen Weg bewusst und mit Verständnis der Funktionsweise von KI geht, erweitert die Möglichkeiten und Formen historischer Vermittlung verantwortungsbewusst.

Titelbild: Sher Singh auf Pixabay


OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Alexander Goebbels (22. Mai 2025). Wissenstransfer aus der Forschung – KI als Assistent für Blogbeiträge. Blog Zeitenblicke – Frühe Neuzeit Uni Köln. Abgerufen am 13. November 2025 von https://doi.org/10.58079/13zua


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3 Antworten

  1. Peter Tarras sagt:

    Lieber Herr Goebbels,
    da leider vielen Kollegïnnen – nicht nur in der Wissenschaft, sondern auch im Journalismus und Schulbereich – nach wie vor ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise generativer KI, insbes. LLMs, fehlt, sind Texte, die hierüber Aufschluss geben, sehr begrüßenswert. Ihre Aussage, “dass die Qualität der von ChatGPT erstellten Texte in direkter Abhängigkeit zur Qualität des eingesetzten Rohmaterials steht”, kann gar nicht genügend betont werden!
    Zugleich muss ich aber widersprechen, wenn Sie schreiben, dass die Benutzung ausgerechnet von ChatGPT die Möglichkeit einer “verantwortungsbewussten” Erweiterung der Formen historischer Vermittlung sei. Der Einsatz von ChatGPT und anderer Modelle steht in direktem Widerspruch zu einer Reihe von Werten und Prinzipien, die für eine verantwortungsbewusste und v.a. ethisch basierte Forschung sowie die Vermittlung von Forschungsergebnissen grundlegend sind. Zu den fünf zentralen Werten/Prinzipien zähle ich (1) (ökologische) Nachhaltigkeit, (2) Transparenz/Offenheit, (3) Wertschätzung von Urheberschaft/geistigem Eigentum, (4) Unvoreingenommenheit (Bsp. Reproduktion und Verstärkung von Stereotypen, (5) faire Arbeitsbedingungen/faire Entlohnung. (Weitere Punkte sind denkbar.) Die aktuell marktführenden Modelle wären nicht möglich ohne den Bruch mit diesen Werten/Prinzipien bzw. produzieren ihn (bes. Punkt (4)).
    Die Aufgabe besteht m.E. darin, Alternativen zu entwickeln, die diese Werte/Prinzipien berücksichtigen. Und den Bruch mit diesen Werten und was dies für Forschung, Lehre, Publizieren etc. bedeutet zu thematisieren. Aus diesem Grund sind Anleitungen, wie ChatGPT & Co. am besten zu benutzen sei, aus meiner Sicht verfehlt und gerade nicht “verantwortungsbewusst”. Zeitersparnis ist für mich kein Gegenargument, weil in der Regel Wissenschaftskommunikation nicht um der Zeitersparnis willen betrieben wird.
    Ich hoffe, Sie können mit diesen Anregungen etwas anfangen.
    Mit den besten Grüßen,
    Peter Tarras, LMU München

    • Alexander Goebbels sagt:

      Lieber Herr Tarras,
      vielen Dank für Ihren ausführlichen und fundierten Kommentar! Ich stimme Ihnen zu, dass zentrale ethische Aspekte wie Nachhaltigkeit, Transparenz, Fairness und Urheberrecht in der Diskussion um KI mehr Beachtung finden sollten. In meinem Beitrag werden diese Themen von mir tatsächlich nur am Rande gestreift.
      Gleichzeitig möchte ich einen Punkt richtigstellen. Im letzten Absatz meines Textes spreche ich nicht davon, dass gerade die Nutzung von ChatGPT per se verantwortungsvoll sei. Vielmehr formuliere ich bewusst zurückhaltend. Ich schreibe, dass eine Erweiterung der Möglichkeiten historischer Vermittlung dann verantwortungsbewusst sein kann, wenn sie mit einem reflektierten Verständnis für Funktionsweise und Grenzen von KI einhergeht. Dies sollte keine pauschale Empfehlung sein, sondern ein Versuch, differenziert auf Chancen hinzuweisen. Ich sehe hier jedoch, wie man meinen Beitrag als „Persilschein“ für die (unreflektierte) Nutzung von kommerziellen Modellen wie ChatGPT lesen kann.
      Auch Ihre kritische Anmerkung zur Zeitersparnis möchte ich aufgreifen. Ich teile Ihre Einschätzung, dass Wissenschaftskommunikation nicht allein der Effizienz wegen betrieben werden sollte. In der Realität existiert jedoch ein strukturelles Problem: Wissenschaftskommunikation findet häufig deshalb nicht statt, weil Zeit und Ressourcen fehlen. Idealerweise würde sie als zentrale Aufgabe öffentlicher Institutionen verstanden und entsprechend gefördert und vergütet. Da dies gegenwärtig jedoch kaum der Fall ist, erscheint es mir legitim, nach unterstützenden Werkzeugen zu suchen, die helfen können, vorhandene Formate zu entlasten, neue Zugänge zu eröffnen oder bestehende Strukturen überhaupt erst aufrechtzuerhalten. Auch kommerzielle Modelle wie ChatGPT können dabei, trotz aller berechtigten Kritik, eine unterstützende Funktion übernehmen – insbesondere wenn es darum geht, regelmäßig eine Brücke zwischen Forschung und Öffentlichkeit zu schlagen.
      Derzeit stehen vielen Forschenden keine leicht zugänglichen und nicht-kommerziellen Alternativen zur Verfügung. Wer keine eigene Infrastruktur nutzen kann, muss sich entscheiden, ob er auf den Einsatz solcher Werkzeuge ganz verzichtet oder versucht, sie in reflektierter Weise einzusetzen. Ich habe mich für Letzteres entschieden, nicht aus Technikgläubigkeit, sondern weil ich überzeugt bin, dass wir als Forschende Erfahrungen sammeln und Kriterien entwickeln sollten, um die Nutzung solcher Modelle künftig mitgestalten zu können. Das betrifft auch unsere Rolle in der universitären Lehre. Studierende bewegen sich längst in einer Lern- und Lebenswelt, die stark durch KI-Anwendungen geprägt ist, oft ohne dass sie auf den verantwortungsvollen Umgang damit vorbereitet werden. Wenn wir sie dabei begleiten wollen, müssen wir selbst praktische Erfahrungen mit diesen Werkzeugen machen und unsere Einschätzungen aus einer fundierten eigenen Auseinandersetzung heraus vermitteln.
      Ihr Kommentar ist für mich ein wichtiger Impuls, kontroverse Sichtweisen künftig noch deutlicher zu benennen und in meinen Beiträgen stärker zwischen Anwendungspraxis und struktureller Kritik zu unterscheiden. Vielen Dank dafür!
      Beste Grüße
      Alexander Goebbels

  2. Diesem spannenden Artikel wollten wir eine noch größere Reichweite verschaffen und haben ihn deshalb in den Slider auf unserer Startseite de.hypotheses.org und in unseren Newsletter aufgenommen.

    Ulrike Stockhausen (Community Management von de.hypotheses)

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