Die Frage, ob KI-Methoden über ihren Werkzeugcharakter hinaus zu konzeptionellen Umbrüchen in der Editorik führen, scheint sich je nach Fall unterschiedlich beantworten zu lassen: So eröffnen HTR-Verfahren die Möglichkeit, große Textmengen zu digitalisieren und damit durch das Druckzeitalter geprägte Vorstellungen von Kanon und philologischer Genauigkeit in Frage zu stellen. Demgegenüber erscheinen die Versuche von Entitäten- und Strukturerkennung mittels LLMs noch konventionell: Dass stochastische Methoden zu Unschärfe führen und einer kritischen Reflexion bedürfen, gilt für herkömmliche algorithmische Methoden auch; dass das editorische Geschäft notwendigerweise mit Unschärfen verbunden ist, ist schon in ‚traditionellen‘ Diskussionen bemerkt worden, etwa von Karl Stackmann, der bereits 1964 davon gesprochen hat, dass es zu den Aufgaben moderner Editionen gehöre, ein Höchstmaß an Unsicherheit über den Text auszustellen (Stackmann 1997, 23). In der Editorik hat das Aufkommen von digitalen Methoden dementsprechend gerade einem poststrukturalistisch geprägten Paradigmenwechsel zum Durchbruch verholfen, der von statischen, autorzentrierten hin zu dynamischen, überlieferungsgeschichtlich ausgerichteten Editionen geführt hat, die sich besonders für algorithmische Auswertungen anbieten. Dieser methodisch-theoretische Gleichklang scheint sich in den letzten Jahrzehnten verlaufen zu haben. Daran knüpfen sich zwei Fragen, nämlich, ob der Einsatz von KI zu einer ‚zweiten Renaissance‘ bzw. letztlich zu einer endgültigen Akzeptanz algorithmischer Methoden in der Editorik führen kann, und ob er die Felder Editorik und Textanalyse wieder zusammenbringen kann, indem Sprachmodelle stärker als bisher auf historische Sprachstufen und überlieferungsgeschichtliche Vielfalt Rücksicht nehmen.