In den letzten Jahren konzentrierte sich die Diskussion über KI und ihre Möglichkeiten überwiegend auf generative KI – ihre Fähigkeit, oberflächlich betrachtet eine kohärente Antwort auf jede Frage geben zu können. Dies hat sowohl Begeisterung als auch Panik unter Philolog*innen hervorgerufen, die vorhersagen, dass ein entsprechend trainiertes Modell bald in der Lage sein wird, ganze kritische Editionen zu erstellen. Das Haupthindernis für diese Vision ist die Tatsache, dass jede angeforderte „kritische Interpretation“ eines Textes in den meisten Fällen oberflächlich oder sogar halluzinatorisch wird. Künstliche Intelligenz geht jedoch weit über generative Methoden hinaus. Aktuelle Methoden des maschinellen Lernens im Allgemeinen – von HTR für die Transkription von Manuskripten bis hin zu Deep Learning für verschiedene Arten der Erkennung von literarischen Mustern – sind äußerst hilfreiche Entwicklungen für Philolog*innen. Hier gibt es sogar noch mehr Potenzial, das es zu erforschen gilt: Überall dort, wo die Interpretation, Encoding oder sogar stemmatische Analyse vorhersehbar und regelmäßig ist, kann uns KI in anderen Formen offensichtlich helfen. Trotz der aktuellen Fokussierung der Diskussion auf LLMs und generative KI sollte nicht übersehen werden, dass wir, so meine These, die Möglichkeiten anderer Formen der KI, insbesondere im Bereich der Knowledge Representation und des Reasonings, zur Unterstützung unserer Arbeit an Editionen noch (lange) nicht ausgeschöpft haben.