Mit der generativen KI bekommt das Verhältnis von Regelhaftigkeit und situativer Praxis editorischer Arbeit eine neue Wendung: Editionswissenschaft versuchte, allgemeine Beobachtungen zu machen und Regelwerke zu erstellen, um die dokumentarische Textüberlieferung in die Gegenwart zu holen. Digitales Edieren zielte darauf, editorische Befunde in expliziten Datenmodellen auszudrücken und editorische Prozesse algorithmisch abzubilden. Mit maschinellem Lernen, z.B. HTR, lernen wir, die situativen Entscheidungen der Editor:innen an einen „Metaalgorithmus“ zu delegieren, der sich anhand von Trainingsmaterial dem editorischen Verhalten annähert. Generative KI hat nun zwei neue Dinge eingeführt: Erstens die Möglichkeit, den Output der Maschine als natürliche Sprache (oder Musik oder Bilder oder Videos) zu fassen, und zweitens die Integration von umfassendem Kontextwissen auf Seiten der Maschine. In vielen Experimenten lernen wir, dass generische Sprachmodelle auf Modelle editorischer Arbeit in Form z.B. der TEI zugreifen können und die Fähigkeit besitzen, Wissensbasen determinativ anzusprechen und selbständig einfache algorithmische Aufgaben zu lösen (Pollin, Steiner und Zach 2023, Czmiel u.a. 2024). In ihrer Funktion als Werkzeug lernen wir aber auch, dass sie in die Situationen eingebunden werden müssen, in denen bei dem:r Editor:in Spezialwissen bestimmter Hände, inhaltlicher Zusammenhänge oder literarischer Bezüge entsteht. Es scheint sich also eine Arbeitsteilung zwischen dem „Normalen“ und dem „Speziellen“ zu ergeben. Gleichzeitig müssen wir neue Formen des Umgangs mit Unzuverlässigkeit als Teil unserer editorischen Epistemologie erlernen, die damit neben das Talent, neben die Vertrautheit mit Sprache, Kultur und Text und neben die Vorsicht gegenüber der Verführungskunst der Texte treten, die Huygens im Jahr 2000 als Eigenschaften des:r Editor:in als Gegenpol zur Regelhaftigkeit der Editionspraxis benannt hat.