Künstliche Intelligenz im Münzkabinett – ein Praxistest

Lucy Berkl, Rebecca Kowalski und Benedikt von Samson

Kann Künstliche Intelligenz bei der wissenschaftlichen Erfassung von Museumsobjekten helfen? Mit dieser Frage beschäftigte sich das Münzkabinett des Landesmuseums Württemberg in den vergangenen Monaten. Im Rahmen eines Erschließungsprojekts sollte untersucht werden, ob KI die numismatische Dokumentation tatsächlich erleichtern kann – und wo ihre Grenzen liegen.

Im Mittelpunkt standen rund 150 Chor-Medaillen aus dem ehemaligen Silcher-Museum in Schnait, die 2023/24 in die Sammlung des Landesmuseums übernommen wurden. Das vom Numismatischen Verbund Baden-Württemberg (NV BW) unterstützte Projekt hatte das Ziel, die Medaillen digital zu erfassen und für die Online-Sammlung zugänglich zu machen. Neu war dabei vor allem die Arbeitsweise: Die Objektbeschreibungen entstanden zunächst nicht wie üblich durch die Mitarbeitenden des Museums, sondern mithilfe Künstlicher Intelligenz.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Auf Grundlage von Fotos der Medaillen erstellte ChatGPT in einer eigens entwickelten Arbeitsumgebung Datensätze mit Titeln, Beschreibungen der Vorder- und Rückseiten, Inschriften sowie Schlagwörtern. Anschließend wurden alle KI-generierten Datensätze von wissenschaftlichen Mitarbeitenden des Landesmuseums überprüft, ergänzt und korrigiert. Im Mittelpunkt stand dabei die Frage, wie zuverlässig KI bereits arbeitet und ob sich durch ihren Einsatz tatsächlich Arbeitszeit einsparen lässt.

 

Mensch – Maschine – Mensch

Die KI arbeitete dabei nicht eigenständig, sondern war war Teil eines klar definierten Prozesses. Dieses Vorgehen entspricht auch den KI-Leitlinien des Landesmuseums Württemberg: Die Maschine erstellt einen ersten Entwurf, die fachliche Verantwortung bleibt jederzeit beim Menschen.

Der Workflow folgte daher dem Prinzip Mensch – Maschine – Mensch. Zunächst wurden die Anweisungen und Prompts formuliert. Anschließend erzeugte die KI die Datensätze, die wiederum von den wissenschaftlichen Mitarbeitenden überprüft, ergänzt und überarbeitet wurden.

 

 

 

 

 

 

 

 

Ergebnisse, Fehler und Grenzen der KI

Die Auswertung zeigte, dass die KI in vielen Fällen bereits erstaunlich brauchbare Ergebnisse lieferte. Besonders hilfreich war die automatische Vergabe von Schlagwörtern. Da die KI auf einen Begriffspool der Objektdatenbank zugreifen konnte, waren die vorgeschlagenen Schlagwörter meist sehr präzise und konnten häufig unverändert übernommen werden.

Ganz ohne Fehler arbeitete die KI allerdings nicht. Immer wieder wurden Inschriften falsch gelesen, Bilddetails missverstanden oder Informationen ungenau wiedergegeben. So machte die KI aus einer Medaille zum 22. Liederfest des Sängergaus Schwarzwald kurzerhand eine zum 23. Liederfest: Die römische Zahl XXII wurde als XXIII interpretiert. Außerdem erkannte sie einen durch einen Schriftzug unterbrochenen Violinschlüssel fälschlicherweise als zwei unterschiedliche Symbole (einen Violinschlüssel und eine Note).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Auch historische, verschnörkelte oder stark verzierte Schriften stellten das System vor Herausforderungen. Bei einer Medaille mit dem Ulmer Münster wurde nicht nur die Jahreszahl falsch erkannt (1878 statt 1884), sondern auch die gotische Inschrift auf der Rückseite fehlerhaft wiedergegeben.

Neben den inhaltlichen Fehlern fiel noch etwas anderes auf: Die ersten von der KI erzeugten Texte waren häufig sehr allgemein formuliert und enthielten häufig Floskeln.

Ein Beispiel waren die Ösen vieler Medaillen. Fast jede Beschreibung enthielt den Hinweis, dass die Medaille an einer Öse aufgehängt oder um den Hals getragen werden konnte und somit als tragbares Erinnerungsstück diente. Diese Information war zwar grundsätzlich richtig, wiederholte sich jedoch so häufig, dass sie für die eigentliche Objektbeschreibung kaum noch einen Mehrwert bot.

Diese Beobachtungen machten deutlich, dass gute Ergebnisse nicht allein von der Leistungsfähigkeit der KI abhängen, sondern ebenso von klar formulierten Anweisungen.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bessere Prompts, bessere Ergebnisse

Im Verlauf des Projekts wurden die Anweisungen an die KI (Prompts) mehrfach überarbeitet und präzisiert. Bereits nach zwei Optimierungsrunden zeigte sich eine deutliche Verbesserung der erzeugten Datensätze.

Die Auswertung der 150 bearbeiteten Medaillen ergab: 50 Prozent der Datensätze konnten nach einer kurzen Kontrolle innerhalb von maximal fünf Minuten nachbearbeitet werden. 42 Prozent benötigten einen Überarbeitungsaufwand zwischen fünf und zehn Minuten. Nur 8 Prozent erforderten mehr als zehn Minuten Nacharbeit, meist weil Beschreibungen unvollständig waren oder vollständig neu erstellt werden mussten.

Diese Zahlen zeigen, dass die KI zwar keine fertigen Datensätze liefert, aber häufig eine solide Grundlage schafft, auf der effizient weitergearbeitet werden kann.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fazit

Das Projekt macht deutlich, dass Künstliche Intelligenz kein Ersatz für wissenschaftliche Expertise ist. Gerade bei historischen Objekten mit feinen Details, ungewöhnlichen Schriften oder komplexen Bildmotiven stößt sie weiterhin an ihre Grenzen. Sie kann in Kombination mit einer sorgfältigen fachlichen Kontrolle jedoch sinnvoll unterstützen, Routinearbeiten beschleunigen und Zeit sparen.

Besonders überzeugend arbeitete die KI bei der Vergabe von Schlagwörtern und häufig auch bei der Erkennung von Inschriften. Schwächen zeigten sich dagegen bei ungewöhnlichen Schriften, komplexen Bildmotiven sowie bei der Formulierung der Beschreibungstexte, die oft zu allgemein oder unnötig erklärend ausfielen.

Eine der wichtigsten Erkenntnisse des Projekts betrifft jedoch nicht die KI selbst, sondern den Umgang mit ihr: Je präziser die Anweisungen formuliert wurden, desto besser waren die Ergebnisse. Gute Prompts erwiesen sich damit als entscheidender Faktor für die Qualität der erzeugten Datensätze.

Fest steht: Künstliche Intelligenz ersetzt die wissenschaftliche Expertise nicht. Richtig eingesetzt kann sie jedoch ein wertvolles Werkzeug sein, das Routineaufgaben beschleunigt und Freiräume für die eigentliche kuratorische und wissenschaftliche Arbeit schafft.

 

Abbildungsnachweis und Nutzungsbedingungen:

Abb. 1, 3-5: Landesmuseum Württemberg (CC BY-SA 4.0).

Abb. 2: Grafik erstellt mit generativer KI (Gemini 3 Flash & Chat GPT 5.3 (Public Domain 1.0).

Abb. 6: KI-generierter Text, Screenshot, bearbeitet von Rebecca Kowalski, Landesmuseum Württemberg (CC BY 4.0).

Abb. 7: Landesmuseum Württemberg (Public Domain 1.0).