Kann Künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen, Geheimnisse der Geschichte aufzudecken? Genau daran arbeiten Forscher:innen der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Denn selbst nach jahrhundertelanger Forschung warten noch immer unzählige Papyri, Inschriften und Handschriften darauf, gelesen und ausgewertet zu werden. Sie enthalten einen gewaltigen Schatz an Informationen über die Vergangenheit.

Wie aufschlussreich solche Quellen sein können, zeigte erst kürzlich ein fast 2.000 Jahre alter Papyrus, an dessen Entzifferung die Althistorikerin und Papyrologin Anna Dolganov vom Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW beteiligt war. Das Dokument berichtet von einem mutmaßlichen Fall von Steuerbetrug, Urkundenfälschung und möglicherweise sogar Rebellion gegen die römische Herrschaft und zeichnet ein spannendes Bild der Lebenswelt der römischen Provinzen im Nahen Osten.

Rekonstruktion bisher nicht entzifferter Texte

Solche Entdeckungen verdeutlichen zugleich eine zentrale Herausforderung der Altertumsforschung: Weltweit lagern Hunderttausende antiker Texte, von denen viele noch nie gelesen oder wissenschaftlich untersucht wurden. Zahlreiche Dokumente sind beschädigt, fragmentarisch erhalten oder nur schwer zu entziffern.

Mit dem Projekt „Apollo“ – benannt nach dem antiken Schutzpatron der Künste und Wissenschaften – entwickelt die ÖAW deshalb das erste große KI-Sprachmodell für Altgriechisch. Gemeinsam mit SAIL Reply und dem führenden KI-Unternehmen Mistral AI wird ein fortschrittliches KI-System gebaut, das die erweiterte Suche und automatisierte Transkription und Rekonstruktion antiker Texte ermöglichen soll.

Wie das funktioniert und welchen Nutzen das für die Forschung bringt, erklärte Anna Dolganov am 28. Mai 2026 in Paris beim „AI Now Summit“ vom Softwareunternehmen  Mistral, und gibt hier Einblicke im Interview.  

Millionen unerschlossene Dokumente werden zugänglich

Alte Sprachen und antike Urkunden – das klingt zunächst nicht nach einem typischen Einsatzgebiet für Künstliche Intelligenz. Warum braucht die Altertumsforschung überhaupt KI?

Anna Dolganov: Das Problem ist, dass wir Unmengen an dokumentarischen Quellen haben, insbesondere auf dem Gebiet der Papyrologie. Weltweit gibt es riesige Bestände an antiken Texten, die bislang nie oder nur teilweise entziffert wurden. Allein bei den griechischen Papyri sprechen wir von mehr als einer Million Dokumenten, von denen bislang kaum sechs Prozent erschlossen sind. Diese Quellen sind ein riesiger Reichtum, sie sind oft unglaublich aufschlussreich und tolle Entdeckungen kommen heraus. Aber ihre Bearbeitung ist sehr zeitaufwendig. Viele Texte sind fragmentarisch oder in beschädigtem Zustand überliefert und daher sehr schwer zu lesen. Die Fachwelt kann sie gar nicht schnell genug aufarbeiten und veröffentlichen. Dadurch bleibt ein großer Teil des historischen Wissens über die Antike unzugänglich. Genau hier kann KI helfen.

Weltweit gibt es riesige Bestände an antiken Texten, die bislang nie oder nur teilweise entziffert wurden.

Mit „Apollo“ erstellt die ÖAW das weltweit erste große KI-Sprachmodell für Altgriechisch. Was kann dieses System bereits leisten?

Dolganov: Apollo wurde speziell für die altgriechische Sprache entwickelt und mit einem Korpus von 600 Millionen Wörtern aus historischen Texten trainiert. Gleichzeitig haben wir erarbeitet, wie sich ein sogenanntes Large Language Model (LLM) für eine antike Sprache überhaupt sinnvoll trainieren und evaluieren lässt. Das KI-System kann nun zur Bewältigung von Forschungsaufgaben eingesetzt werden, die bisher sehr viel Zeit erfordert haben oder nur in begrenztem Umfang möglich waren. Dazu gehören etwa die erweiterte Suche in der gesamten griechischen Textüberlieferung und die Rekonstruktion beschädigter Textstellen. Die KI kann Vorschläge für Lücken, also fehlende Wörter oder Textpassagen, machen und Forschende bei der Arbeit mit fragmentarischen Quellen unterstützen.

Wir haben mit diesem Projekt Pionierarbeit betrieben: Die Entwicklung eines fortschrittlichen KI-Systems für eine sich wandelnde historische Sprache mit einem – aus Sicht von LLM – begrenzten Datensatz ist eine komplexe Herausforderung, die innovative Strategien und einen intensiven Wissensaustausch zwischen der Altertumsforschung und der KI erfordert. Gemeinsam mit unseren Partnern schaffen wir damit nicht nur ein neues Instrumentarium für die Forschung, sondern auch einen neuen Rahmen, in dem Forschungsfragen gestellt und Erkenntnisse gewonnen werden. Künftig sollen ähnliche Systeme auch für Latein und andere historische Sprachen entstehen.

Die KI kann Vorschläge für Lücken, also fehlende Wörter oder Textpassagen, machen und Forschende bei der Arbeit mit fragmentarischen Quellen unterstützen.

KI mit der Vergangenheit trainieren

Was könnte KI in zehn Jahren für die Altertumsforschung leisten – und warum ist das gesellschaftlich relevant?

Dolganov: Ich hoffe, dass wir in Zukunft wesentlich mehr historische Quellen zugänglich machen können als heute. Wenn wir bislang ungelesene Texte erschließen können, gewinnen wir neue Einblicke in die Gesellschaften, Kulturen und Menschen der Vergangenheit. Das vertieft unser Verständnis der Geschichte und eröffnet neue Forschungsfragen. Für mich liegt darin auch eine gesellschaftliche Verantwortung. Generative KI-Modelle werden anhand riesiger menschlicher Archive trainiert, also anhand der Errungenschaften menschlichen Wissens und menschlicher Erfahrung. Diese Technologie auf historische Archive anzuwenden, ist eine Möglichkeit für die Menschheit, die Souveränität über ihr eigenes Wissen zurückzugewinnen und ein eigenständiges Verständnis ihrer Vergangenheit und ihrer selbst zu behaupten. Damit wird die Kraft fortschrittlicher Technologie in den Dienst des Gemeinwohls gestellt.