RaDiHum20

In dieser Kurzfolge von RaDiHum20 setzen wir unsere Reihe zur DHd2026 in Wien fort und sprechen mit Axel Pichler von der Universität Wien.


Axel gibt uns Einblicke in mehrere aktuelle Projekte, die sich mit generativer KI und literaturwissenschaftlicher Methodik beschäftigen. Gemeinsam mit Kolleg*innen untersucht er, inwiefern sich das Outputverhalten großer Sprachmodelle mit literaturwissenschaftlichen Interpretationsstandards vergleichen lässt. Daneben arbeitet er an einem Workflow zur Evaluation generierter Gedichtinterpretationen sowie an einer Studie zur literaturgeschichtlichen Textpraxis im Kontext von LLMs. Im Gespräch wird schnell deutlich: Eine pauschale Bilanz zur Eignung von KI in der Literaturwissenschaft gibt es nicht. Ob Large Language Models sinnvoll einsetzbar sind, hängt stark von Datensatz, Fragestellung und methodischem Design ab. Wir sind der Meinung, dass die Modelle momentan als Coding-Assistenten besonders hilfreich sind. Gleichzeitig betont Axel die Verpflichtung zur sorgfältigen Validierung: Auch KI-generierte Ergebnisse müssen kritisch geprüft und methodisch reflektiert werden.