Zoals eerder dit jaar via Europeana Pro-nieuws is verkend, heeft AI een enorm potentieel voor de sector cultureel erfgoed. Het biedt de mogelijkheid om uitgebreide hoeveelheden gegevens te genereren om erfgoedcollecties te verrijken, waardoor ze gemakkelijker te verkennen en onderling verbonden zijn. Vanaf december 2019 wilde de EuropeanaTech AI met betrekking tot GLAM's Task Force een horizonscan uitvoeren om de rol en impact van deze technologie in de sector te onderzoeken en meer inzicht te krijgen in projecten die deze technologie gebruiken.
Onderzoek naar de sector
In september 2020 ondervroeg de taskforce professionals die werkzaam zijn in galerieën, bibliotheken, archieven en musea (GLAM’s), onderzoeksinstellingen en de bredere industrie (met inbegrip van technologieleveranciers en de creatieve industrie). De enquête ontving 56 reacties en de resultaten bieden waardevolle inzichten in het gebruik van AI in de sector cultureel erfgoed.
Bijna alle respondenten (91,8 %) waren geïnteresseerd in ten minste één AI-onderwerp, en meer dan de helft van hen (54 %) had expertise op dit gebied. Verscheidenen deelden mee dat zij al bezig waren met AI-gerelateerde projecten die voornamelijk gericht waren op digitalisering en vindbaarheid. Veel mensen meldden echter ook uitdagingen bij het werken met AI, met name met betrekking tot de vaardigheden en expertise die voor projecten van personeel vereist waren en een gebrek aan naar behoren geannoteerde opleidingsgegevens.
Inzichten uit interviews
Naast de enquête heeft de taskforce acht professionals op het gebied van cultureel erfgoed van verschillende Europese instellingen geïnterviewd. Hun reacties voegen rijke perspectieven toe op de benaderingen die instellingen voor cultureel erfgoed volgen ten aanzien van AI, en zijn opgenomen als casestudy's in het rapport.
Iedereen die werd geïnterviewd was het erover eens dat AI een groot potentieel heeft voor cultureel erfgoed en wilde het verder onderzoeken. Uit veel reacties bleek dat AI een steeds grotere en waardevollere rol zal spelen in de activiteiten van culturele organisaties, met name op het gebied van toegang, metadata-extractie en verrijking. Net als in de enquête verwezen veel mensen echter naar uitdagingen bij het werken met AI, waarbij zij de nadruk legden op de noodzaak van interdepartementale samenwerking, het uitdagende gebrek aan gegevens met passende annotaties en de complexiteit van de integratie van AI in bestaande infrastructuur. Ze uitten ook hun bezorgdheid over ethiek en hoe de waarde van het toepassen van AI het best kan worden aangetoond en gecommuniceerd.
Overwegingen bij het verslag: Uitdagingen en kansen
Uit de resultaten van deze Task Force is duidelijk te zien dat AI- en Machine Learning (ML)-projecten al in GLAM's worden uitgevoerd en dat al enkele jaren zijn, ook al zijn ze niet altijd zichtbaar geweest. We hopen dat de resultaten van deze taskforce een manier zullen zijn om dit werk te delen en te promoten!
Hoewel we duidelijk interesse en enthousiasme voor AI in de sector hebben gezien, zijn er ook obstakels. Mensen meldden dat het lang kan duren voordat de resultaten van een AI-strategie of -onderzoek zichtbaar worden, wat betekent dat het soms een uitdaging kan zijn om organisaties te overtuigen van de noodzaak van het werk. Het rapport geeft inzicht in de belangrijkste uitdagingen waarmee GLAM's worden geconfronteerd, variërend van toegang tot trainingsgegevens, ethische overwegingen en kwesties met betrekking tot het opschalen van projecten tot instellingsbrede implementaties. AI wordt niet gezien als een 'quick technology fix' voor de geesteswetenschappen, en juist vanwege dit tijdrovende aspect lijkt het delen van gegevens en kennis essentieel voor de voortzetting en het succes van deze projecten.
Toekomstplannen
De EuropeanaTech-gemeenschap zal de uitwisseling van kennis over AI blijven ondersteunen en streven naar verdere samenwerking met andere initiatieven om de impact ervan te vergroten. De taskforce en de EuropeanaTech-stuurgroep hebben actiepunten voor deze toekomstige werkzaamheden geschetst, die gericht zijn op de thema’s kennisuitwisseling, gegevensuitwisseling en strategische input:
We willen kennisuitwisseling bereiken via de EuropeanaTech x AI-webinars en door andere evenementen te organiseren die gericht zijn op specifieke onderwerpen en samenwerkingen met Cultural AI Lab, AI4LAM en The Museums + AI Network. Heeft u een idee, neem dan contact op met Antoine Isaac, onderzoeks- en ontwikkelingsmanager van Europeana, [email protected].
In aansluiting op de EuropeanaTech-uitdaging voor AI/ML-datasets is Europeana begonnen met het publiceren van datasets die van potentieel belang zijn voor AI-toepassingen onder de paraplu van de Europeana-gemeenschap in Zenodo. De eerste bijdrage is een stijlclassificatie dataset van het V4Design project.
Strategische input zal voortbouwen op de overwegingen uit dit eindverslag, waaronder het integreren en koppelen van nieuwe AI-systemen in bestaande systemen, het publiekelijk delen van modellen die zijn opgeleid op domeinen die specifiek zijn voor collecties van cultureel erfgoed, het implementeren van AI op een manier die rekening houdt met ethische en juridische aspecten, en het verminderen van de koolstofvoetafdruk van opleidingsmodellen en verwerking op grote schaal.
Blijf het werk van EuropeanaTech volgen om te onderzoeken hoe dit vordert, en download en lees het rapport volledig!