TY - GEN A1 - Graf, Nicole T1 - Alles unter Kontrolle? KI im Einsatz im Bildarchiv der ETH-Bibliothek T2 - TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Daten und Normdaten (31.05.2022, 15:00 - 18:00, Saal 1 (mit Streaming)) N2 - Schlagwörter wie Künstliche Intelligenz (KI), Computer Vision, Objekt- und Bilderkennung oder künstliche neuronale Netze werden derzeit in den Medien inflationär gebraucht. KI-Anwendungen dringen immer stärker, oft unbemerkt, in Consumer-Bereiche ein. Gesichtserkennung u. a. bei der Handy-Fotografie, Mustererkennung in der diagnostischen Medizin, Bildverarbeitung auf Social Media oder visuelles Erkennen beim autonomen Fahren. Damit einher geht auch viel Verunsicherung und Unkenntnis. «Autotagging» ist das automatische Zuordnen von Keywords/Tags zu Bildern anhand des Bildinhalts ohne menschliches Zutun. Das Digital-Asset-Management-System Canto Cumulus , das im Bildarchiv der ETH-Bibliothek seit über 15 Jahren im Einsatz ist, bietet seit geraumer Zeit die anhand von künstlichen neuronalen Netzen trainierte Computer-Vision-Software Clarifai als Plugin fürs Autotagging an. Das Bildarchiv hat breite Tests mit dem Basismodell General von Clarifai gemacht. Die beachtliche Menge von 850'000 Bilder werden bis Ende 2021 autogetaggt sein. Ziel ist nicht, die intellektuelle Beschlagwortung mittels hierarchischer Kategorien abzulösen. Das Autotagging wird vielmehr als zusätzliche und komplementäre Suchmöglichkeit für Nutzende verstanden, künftig soll diese sicher auch zum Auffinden von Bildern mit Bildern eingesetzt werden können (Content Based Image Retrieval). Am Bibliothekartag sollen Tests und Erfahrungen, Vor- und Nachteile, wissenswerte Hintergrundfakten sowie Reaktionen der Nutzenden vermittelt werden. Ausserdem möchte der Vortrag dazu beitragen, die dringend notwendige Debatte über ethische Fragen zu KI in der GLAM-Community anzuregen. KW - KI KW - Bildarchiv KW - Sacherschließung KW - Automatische Erfassung Y1 - 2022 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/17915 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0290-opus4-179153 ER -