LLMs in der historischen Forschung

Holle Meding und Aurel Daugs: LLMs in den Geschichtswissenschaften: Potenziale, Grenzen und Anwendungsbeispiele (NER & RAG). L.I.S.A Wissenschaftsportal Gerda Henkel Stiftung 16.04.2026
Fünf zentrale Problemfelder beim Einsatz von LLMs in der historischen Forschung werden analysiert: „(1) Hallu­zi­na­tionen, bei denen Modelle Quellen, Zitate oder Behauptungen erfinden, die sich jedweder Plausibilität und Kausalität entziehen; (2) eine eingeschränkte Chrono­sensi­ti­vi­tät, da Sprach­modellen ein explizites Zeitverständnis fehlt; (3) Gegenwartsbias und Anglo­zen­tris­mus, bedingt durch die Dominanz anglophoner Internetquellen nach 2000 in den Trainingsdaten; (4) Human Alignment und Inhaltsmoderation, die dazu führen können, dass historisch relevante, aber politisch oder ethisch sensible Themen unterdrückt, ausgelassen oder auch verstärkt werden, beispielsweise infolge von RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), versteckten System­prompts, Fine-Tuning oder regions­spezi­fischen Einschrän­kun­gen; sowie (5) Opazität, da kommerzielle LLMs nur begrenzt Einblick in ihre Trainings­daten oder Fine-Tuning-Verfahren gewähren.“
„Eine vertiefende Auseinandersetzung mit den hier vorgestellten Ansätzen erfolgt in drei begleitenden Beiträgen, von denen einer bereits publiziert ist, während zwei weitere im Mai 2026 erscheinen werden:
Meding/Daugs, On the Use and Limitations of Large Language Models in Historical Scholarship, in: Simons/Wütherich/Zichert/Graßhoff (Eds.): Understanding Science with Large Language Models?, (Transcript, Mai 2026)
Meding/Daugs, From RAGs to Rich Responses: Enhancing LLM Reliability through Retrieval-Augmented Generation, in: Simons/Wütherich/Zichert/Graßhoff (Eds.): Understanding Science with Large Language Models?, (Transcript, Mai 2026)
Meding, Holle. „Themenschwerpunkt: Daten, Digitalität und historisches Lernen. Geschichtskultur auf Social Media erforschen. Methoden, Werkzeuge und Herausforderungen der Datenanalyse.“ Zeitschrift für Geschichtsdidaktik 24.1 (2025): 50-68. https://doi.org/10.13109/zfgd.2025.24.1.50″

KI in Geschichtswissenschaften

Mareike König: ChatGPT und Co. in den Geschichtswissenschaften – Grundlagen, Prompts und Praxisbeispiele. Digital Humanities am DHIP 21.08.2024
„Dies ist ein pragmatischer und praxisorientierter Beitrag zum Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT und Co. in den Geschichtswissenschaften. Als begleitende Assistenten können sie für Historiker:innen bei einer Vielzahl von Aufgaben produktiv von Nutzen sein. Doch für welche konkret? Was muss man beachten? Und wie formuliert man gute Prompts? Der Beitrag behandelt technische Grundlagen, Möglichkeiten und Grenzen der Technologie, rechtlich-ethische Aspekte, KI-Tools für die Wissenschaft und potenzielle Einsatzbereiche in der Geschichtswissenschaft (inklusive Prompt-Beispiele). Weder soll damit der KI-Hype noch die KI-Skepsis befeuert, sondern ein Beitrag zur Vermittlung von KI-Kompetenz und damit zu einer verantwortungsvollen Nutzung von KI-Chatbots geleistet werden, über alle Karrierestufen hinweg.“