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Einerseits können die Technologien des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache der künstlichen Intelligenz große Mengen mündlicher Daten effizienter verarbeiten. Durch die Analyse und Organisation dieser Materialien können Forscher die Details und den Kontext der Geschichte genauer erfassen. Beispielsweise verbessert der Einsatz von Spracherkennungstechnologie zur Umwandlung gesprochener Inhalte in Text die Effizienz der Datenverarbeitung erheblich. Gleichzeitig können diese Texte mit Hilfe der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache semantisch analysiert und tiefere Informationen gewonnen werden.
Allerdings bringt der Einsatz neuer Technologien andererseits auch einige Herausforderungen mit sich. Während des Datenerfassungsprozesses wurde die Frage, wie die Authentizität und Integrität des mündlichen Inhalts sichergestellt werden kann, zu einem zentralen Thema. Da es bei der Verarbeitung der künstlichen Intelligenz zu bestimmten Fehlern kommen kann, kann es zu Verzerrungen oder Fehlinterpretationen der ursprünglichen mündlichen Daten kommen. Darüber hinaus erfordert die kontinuierliche Aktualisierung der Technologie auch von den Forschern, dass sie ständig lernen und sich anpassen, um ihre Vorteile voll auszuschöpfen.
Auf einer breiteren gesellschaftlichen Ebene hat der Beginn der Ära der künstlichen Intelligenz auch die Art und Weise verändert, wie Menschen mündliche Überlieferungen verstehen und sich daran beteiligen. Mit der Popularität des Internets haben immer mehr Menschen die Möglichkeit, sich an der Aufzeichnung und Verbreitung mündlicher Überlieferungen zu beteiligen. Über Plattformen wie soziale Medien können Menschen ihre Erfahrungen und Erinnerungen teilen und so die Quelle mündlicher Überlieferungsmaterialien bereichern. Dies bringt jedoch auch das Problem einer ungleichmäßigen Informationsqualität mit sich, die eine wirksame Überprüfung und Überprüfung erfordert.
Im Bereich der Oral History-Forschung selbst hat die Integration mit der Technologie der künstlichen Intelligenz Innovationen bei Forschungsmethoden und -theorien gefördert. Herkömmliche Forschungsmethoden sind möglicherweise unzureichend, wenn sie mit riesigen Datenmengen und komplexer Informationsverarbeitung konfrontiert werden, aber die Kombination von Technologien der künstlichen Intelligenz kann neue Forschungsperspektiven und -ansätze eröffnen. Gleichzeitig regt dies die Forscher dazu an, den Wert und die Bedeutung mündlicher Überlieferungen zu überdenken und herauszufinden, wie sich historische Erinnerungen im Kontext neuer Technologien besser schützen und vererben lassen.
Im Allgemeinen hat das Zeitalter der künstlichen Intelligenz sowohl Chancen als auch Herausforderungen für die Oral History-Forschung mit sich gebracht. Wir sollten neue Technologien aktiv nutzen und ihre Vorteile voll ausschöpfen, uns aber auch sorgfältig mit möglichen Problemen befassen, um die kontinuierliche Entwicklung und den Fortschritt der Oral History-Forschung zu fördern.
