Der rasante Vormarsch Künstlicher Intelligenz (KI) macht auch vor den Geisteswissenschaften nicht halt. Die vielversprechende Hoffnung lautet, große, digitalisierte Daten-Korpora voll automatisiert zu analysieren und darin Strukturen und Beziehungen mithilfe komplexer statistischer Modellvorhersagen zu erkennen. Modernste Ansätze des maschinellen Lernens (ML), insbesondere große Sprachmodelle ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Large Language Models, LLMs</hi>) wie sie ChatGPT<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> verwendet, erlauben es, in einem nie dagewesenen Umfang multimodale Inhalte mit Rücksicht auf den semantischen und semiotischen Kontext zu durchsuchen, zu ordnen und zusammenzufassen (z.B. Yang et al., 2024). Doch inwieweit treffen diese Versprechen zu und können maschinelle Lernmodelle als unterstützende Werkzeuge für historisch-wissenschaftliche Argumentationsprozesse bei historischen Bildern und nicht standardisierten Texten eingesetzt werden? Sind sie in der Lage, relevante Quellen aufzufinden oder gar interpretative Aufgaben zu lösen?