Kann die KI auch Grabsteine entziffern? Ein Werkstattbericht aus dem Grabstein-Projekt

Im Spätjahr 2025 stand beim Grabstein-Projekt des Vereins für Computergenealogie (CompGen) die Frage im Raum, inwieweit moderne KI-Sprachmodelle die ehrenamtliche Dokumentationsarbeit unterstützen können. Die Digitalisierung und Erfassung von Grabsteinen bringt spezifische Herausforderungen mit sich: Die fotografierten Inschriften sind oft verwittert, durch Flechten oder Moos unleserlich, liegen im Schatten oder wurden in historischen Schriftarten wie Fraktur eingemeißelt.

Ursprünglich bestand die Befürchtung, dass ohne ein zeitaufwendiges, spezielles Training der KI auf diese Friedhofs-Sonderfälle überhaupt kein brauchbares Ergebnis zu erzielen sei. Erste manuelle Tests (sowohl mit „Gemini 2.5“ wie auch „ChatGPT 5“) mit Grabsteinfotos verliefen jedoch überraschend positiv: Eine völlig untrainierte, allgemein verfügbare KI zeigte direkt eine hohe Treffsicherheit beim Extrahieren von Namen und Lebensdaten. Um dieses Potenzial für die Projektarbeit nutzbar zu machen und den zeitlichen Aufwand bei der manuellen Dateneingabe zu reduzieren, wurde eine maßgeschneiderte Anbindung entwickelt. Nach einer mehrwöchigen Testphase in einem kleineren Kreis von Projektmitarbeitern wurde das System mit „Gemini 3 Flash“ Anfang April in den Produktivbetrieb überführt.

Wie sieht das in der Praxis aus?

Ein Blick in unsere Erfassungsoberfläche zeigt das neue Werkzeug: Ein Klick auf das Scan-Symbol genügt, und die KI analysiert das hochgeladene Grabsteinfoto. Nach einigen Sekunden liefert das System die strukturierten Daten. Sie können dann bei Bedarf korrigiert werden.

Stärken und Grenzen im Praxiseinsatz

Der produktive Alltag zeigt, dass Mensch und Maschine unterschiedliche Talente in Prozess einbringen. Die große Stärke der KI liegt in ihrer enormen Ausdauer und präzisen Zeichenerkennung. Bei modernen Grabstelen mit langen Namenslisten erfasst sie die Verstorbenen fehlerfrei, ohne dass ein Bearbeiter in den Zeilen verrutscht. Zudem kennt sie keine Ermüdung am späten Abend und verhindert typische Flüchtigkeitsfehler –sie scannt stur jeden einzelnen Pixel bis zum untersten Rand und vermeidet so das menschliche Übersehen von Einträgen am unteren Bildrand. Auch Frakturschriften oder selten vorkommende fremde Zeichensätze werden meist auf Anhieb korrekt transliteriert.

Demgegenüber stehen jedoch klare systemische Schwächen. Der KI fehlt jeglicher historische Kontext, was bei ungewöhnlichen Abkürzungen oder regionale Besonderheiten zu Fehlinterpretationen führt. Zudem neigt sie bei stark verwitterten oder verdeckten Schriftteilen zu sogenannten Halluzinationen: Statt eine Lücke zu melden, ergänzt sie statistisch plausible, aber frei erfundene Daten. Auch die digitale „Tagesform“ variiert im Detail, und die korrekte Unterscheidung zwischen Großbuchstaben wie I und J sowie die präzise Erkennung von Umlauten in historischen Schriftarten bleibt fehleranfällig.

Hier ist Erfahrung beim Erfassen nach wie vor absolut unersetzlich.

Der doppelte Gewinn: 4-Augen-Prinzip und Geschwindigkeit

Der eigentliche Vorteil der KI-Erfassung im Projektalltag lässt sich auf zwei wesentliche Kernaspekte reduzieren:

• Das flächendeckende 4-Augen-Prinzip: Ein hoher Qualitätsanspruch, der im reinen Ehrenamt aus Kapazitätsgründen flächendeckend bisher schlicht nie zu schaffen war. Nun übernimmt die KI als erste Instanz den digitalen Blick und bereitet das Datengerüst vor, während der menschliche Bearbeiter als zweite Instanz den entscheidenden Kontrollblick wirft und die Daten freigibt.
• Eine wesentlich höhere Erfassungsgeschwindigkeit: Die Verarbeitung geschieht zwar nicht sofort, benötigt aber im Schnitt nur etwa 3 Sekunden pro Person. Das mühevolle Abtippen fällt weg und fast alle Daten können direkt übernommen werden.

Qualitätssicherung und das Risiko des „Durchwinkens“

Wenn automatisierte Vorschläge überwiegend korrekt sind, sinkt erfahrungsgemäß die Aufmerksamkeit beim Prüfen. Diesem Risiko steht jedoch gegenüber, dass auch bei der ein manuellen Erfassung durch Ermüdung Zahlendreher und Tippfehler entstehen. Wer die KI-Vorschläge ungeprüft übernimmt, hätte vermutlich auch manuell fehlerhaft erfasst. Für die engagierten Helfer ist die KI kein Freifahrtschein zum Abschalten, sondern eine Entlastung vom stupiden Eintippen, damit die Konzentration beim kritischen Hinsehen bleibt.

Datenhoheit und die Frage: Warum nicht Open Source?

Wo moderne Technik großer Konzerne genutzt wird, schwingen verständlicherweise Vorbehalte bzgl. Abhängigkeiten und Datenschutz mit. Warum also keine freien Open-Source-Modelle auf eigenen Servern nutzen?

Die Antwort ist rein pragmatisch: Kosten und Aufwand. Um Bilddaten und komplexe Inschriften in Sekundenschnelle präzise zu verarbeiten, braucht es enorme Rechenleistung. Deren Miete oder Anschaffung würde das Budget eines ehrenamtlichen Projekts sprengen. Die Abfrage über eine kommerzielle Schnittstelle ist für uns aktuell um ein Vielfaches günstiger und wartungsfreier.

Für unsere Datenhoheit ist das unbedenklich, weil wir die Zügel fest in der Hand behalten:

• Kein direktes Füttern: Das System ist eine Einbahnstraße. Unsere Korrekturen bleiben bei uns und werden nicht an die KI zurückgesendet – sie lernt also beim Erfassen nicht direkt mit.
• Open Access als Standard: Da all unsere fertigen Daten ohnehin frei im Netz zugänglich sind, landen sie irgendwann beim nächsten großen Update sowieso in den allgemeinen Datentöpfen der Tech-Riesen. Die Optimierung einer historischen Friedhofs-Nische steht im Silicon Valley aber ohnehin ganz weit unten auf der Prioritätenliste.
• Modular und austauschbar: Wir haben uns nicht dauerhaft an einen Anbieter gebunden. Die KI-Abfrage ist nur ein kleiner Baustein im Hintergrund. Sollten freie Open-Source-Modelle in Zukunft effizienter und günstiger lokal betreibbar sein, können wir das Modul mit minimalem Aufwand austauschen, ohne dass sich für die Helfer an der Oberfläche etwas ändert.

Wir nutzen die Rechenpower der Konzerne aktuell also lediglich als reine Dienstleistung wie Strom aus der Steckdose, behalten die Kontrolle über unsere Anwendung aber komplett selbst.

Fazit

Die KI arbeitet nicht fehlerfrei, aber die auftretenden Abweichungen sind in der Regel so gering, dass sie im Editor mit wenigen Tastenschlägen im Handumdrehen korrigiert sind. Das Verfahren führt zu einer signifikanten Zeitersparnis bei gleichzeitiger Erhöhung der Datenqualität im Grabstein-Projekt.

Andreas Bold