KI in der Wissenschaftskommunikation: LLM für Social Media

Wissenschaftliche Publikation vorne hineinstecken, fertiges Social Media Postings hinten herausbekommen - Künstliche Intelligenz kann der Wissenschaftskommunikation Arbeit abnehmen. Jedoch: Vorkenntnis, Wissen um Eigenarten von Modellen, Halluzinationen und menschlische Kontrolle bleiben notwendig.

Tool mit Computerlinguist entwickelt

Mit der Anwendung „Publication to Posting“ hat die Wissenschaftskommunikation des Forschungszentrums CATALPA (Center of Advanced Technology for Assisted Learning and Predictive Analytics) der FernUniversität in Hagen gemeinsam mit der Forschungsprofessur Computerlinguistik einen Use Case geschaffen, der auf datensichere Weise mit praktischen Voreinstellungen einen ersten Anstoß gibt. In einer KI-Umgebung, die auf den Servern des Forschungszentrums liegt und mit Open Source Modellen arbeitet, programmierte Computerlinguist Prof. Dr. Torsten Zesch für die Kommunikation die Anwendung. Sie ermöglicht es, Publikationen oder auch Teile von Publikation per copy and paste einzufügen und mit Hilfe von zuvor eingestellten Prompts und Parametern per Mausklick einen für Social Media geeigneten Text herauszubekommen.

Wenig Kapazität, vielfältige Möglichkeiten

Vor allem das Problem, dass auch kurze Social Media Posting-Texte über wissenschaftliche Publikationen Kapazität binden, obwohl sie naturgemäß häufig eine kurze Lebensdauer haben, brachte die Kommunikationsabteilung dazu, den Stein ins Rollen zu bringen. „Wir wollten ausprobieren, was es mit unserer Arbeit macht, wenn man schon ein zumindest rudimentär vorbereites Tool für ganz spezifischen Aufgaben zur Verfügung hat. Für uns hat es sich als hilfreich herausgestellt, einen Ansatz, auf dem man aufbauen kann zur Hand zu haben. Je nach Plattform tauchen wir aber doch oft nochmal tiefer ein, holen uns noch persönliche Eindrücke und Statements von Forschenden hinzu und kommen so, hoffentlich, zu qualitativ guten Postings mit etwas Zeiteinsparung“, erklärt Sandra Kirschbaum aus dem Projektteam. Und: „Wir wollen in einem zweiten Schritt gerne mit einem größeren Kreis an Wissenschaftskommunikatorr*innen testen und evaluieren, wie der Einsatz in genau diesem Bereich wirklich am sinnvollsten und praktischten funktioniert. Ziel ist es, wie es auch die Task Force KI in der Wissenschaftskommunikation in ihren Handlungsempfehlungen nahe legt, zu mehr Qualität und nicht Quantität zu kommen.“