Das Potenzial von „intelligenten Editionen“, bei denen KI eine halbautonome oder sogar autonome Rolle entweder im Produktionsprozess oder in der Nutzer:innen-Interaktion der Edition spielen würde, bedeutet einen Wandel in der Konzeption und technologischen Grundlage wissenschaftlicher Edition und der Rolle der Editor:in. KI kann bereits heute in editorischen Workflows eine Rolle spielen bei Alignierung von Texten und Varianten, HTR-basierten Basistranskriptionen und Aufgaben wie Fehlerkorrektur und Code-Erzeugung. Ein konsequenter Gedanke wäre, den von wissenschaftlichem Personal verfassten Kommentar vollständig durch ein fine-tuned LLM zu ersetzen, welches auf allen vorherigen Kommentaren und der neuesten Forschungsliteratur trainiert wurde und in einer digitalen Edition auf Anfrage Kontext- und Forschungsinformationen liefert. Das Problem der Autoritätsposition des wissenschaftlichen Kommentars könnte gelöst werden durch Leser:innen-Prompts, welche Fokus und Forschungsperspektive bestimmen. Die Editor:in wird immer noch einen Teil der philologischen Arbeit leisten und bestimmte Forschungsprobleme lösen, ihre Rolle wird sich jedoch in Richtung der Qualitäts- und Konsistenzkontrolle des Trainingsinputs und des Output verlagern. Ein solcher Paradigmenwechsel ist nicht ohne Schwierigkeiten: Reproduzierbarkeit, Kontrolle des Lernprozesses und Nichtdeterminierbarkeit sind bekannte Probleme, ferner Fragen der fairen Repräsentation innerhalb des Models und von Seiten eines LLM eingeführter Verzerrungen, Urheberrechts- und Datenschutzfragen (bei born-digital Materialien) sowie Fragen der Model-Nachhaltigkeit, Zitierbarkeit und Zurechenbarkeit wissenschaftlicher Leistungen.