이 논문은 초기 근대 가톨릭 교회 행정과 관련된 초기 근대 연속 자료를 구조화하고 저장하기 위한 인간 중심의 최소한의 소프트웨어 스택과 데이터 모델을 소개한다. 바티칸 아카이브는 그 행정 역사 기록을 포함한 방대한 양의 문서를 보존하고 있다. 현재까지 이러한 라틴어 원고의 방대한 양과 기술적 특성 때문에 체계적인 연구가 거의 불가능해 보인다. 다국적 프로젝트 GRACEFUL17은 AI의 도움으로 17세기 교회 통치를 대규모로 전개한다. 간단하지만 효율적인 NLP(명명된 개체 인식, 범위 분류기, 퍼지 검색) 및 분류기(그래디언트 부스팅) 기술을 활용하여 빠르고 신뢰성 있게 작동하여 다중 사용자 오프라인 작업 환경과 지식 그래프에서의 빠르지만 통제된 데이터 모델링을 가능하게 한다. 이러한 작업 흐름을 문서화함으로써 이 논문은 재현성을 높이고 기술 문서화를 넘어 특정 디자인 결정에 대한 합리성을 제시한다. 이 논문은 여러 가지 이유로 '약한 AI'의 사용을 주장한다. 기능적으로 비LLM 파이프라인은 더 엄격한 제어 가능성을 제공하고 대규모 언어 모델이 도입하는 많은 의미적 편향을 피한다. 또한 훈련 오버헤드가 적고 로컬에서 쉽게 실행할 수 있다. 방법론적으로 간단한 AI 모델과 기호 추론의 조합은 인간 전문 지식의 필수적인 역할을 강조한다: 복잡한 의미 개념과 현상을 재현하고 형식화하는 데 필요한 근본적인 진실을 제공할 수 있는 것은 오직 전문가만이 할 수 있으며, 해석 작업을 기초 모델에 아웃소싱하는 것이 아니다.
Christoph Sander (금요일)은 이 질문을 연구했다.