Ein internationales Team unter der Leitung von Shira Faigenbaum-Golovin von der Duke University verwendet künstliche Intelligenz, um die Autorenschaft der frühesten Texte der Hebräischen Bibel zu untersuchen. Ihr neuartiger KI-basierter Ansatz analysiert Sprachmuster, insbesondere Wortfrequenzen und Satzstrukturen, um zwischen den Schreiber-Traditionen innerhalb des Enneateuchs, den ersten neun Büchern, zu unterscheiden.
Das KI-Modell identifiziert drei primäre Schreibstile, die der deuteronomistischen Geschichtsschreibung, den Priesterschriften und den Texten des Deuteronomiums entsprechen. Das System hebt die spezifischen sprachlichen Merkmale hervor, die jeder Klassifizierung zugrunde liegen, und verbindet menschliche Interpretation und maschinelle Präzision. Das Projekt baut auf früheren Arbeiten aus dem Jahr 2010 auf, bei denen mathematische Techniken zur Analyse von Handschriften auf antiker Keramik verwendet wurden.
Die Analyse des Teams bestätigt den wissenschaftlichen Konsens über stilistische Gemeinsamkeiten zwischen dem Deuteronomium und den historischen Büchern im Vergleich zu den Priesterschriften. Die Sensibilität des Modells für subtile Unterschiede in gebräuchlichen Wörtern offenbart tiefe stilistische Unterschiede. Die KI kategorisierte Textsegmente erfolgreich in anerkannte Schreibstile, selbst in umstrittenen Passagen.
Die Forscher entwickelten maßgeschneiderte Werkzeuge, um die Herausforderungen der begrenzten und modifizierten biblischen Texte zu bewältigen. Die KI identifiziert konsistente stilistische Fingerabdrücke durch den Vergleich von Wortfrequenzen und Satzstrukturen. Die Analyse der Bundeslade-Erzählung in Samuel enthüllte unterschiedliche Schreibstile und stellte frühere Annahmen in Frage.
Faigenbaum-Golovin sieht breitere Anwendungen für diese Technik vor, einschließlich der Validierung historischer Dokumente. Das kollaborative Projekt, an dem Statistiker, Archäologen, Linguisten und Informatiker beteiligt sind, stellt ein neues Paradigma in der antiken Textforschung dar. Das Team weitet seine Forschung derzeit auf die Schriftrollen vom Toten Meer aus und wendet seine KI-gestützte Methodik an, um neue Autorenschaftsebenen aufzudecken.
Diese Forschung zeigt das transformative Potenzial der KI in der antiken Textanalyse. Die Verschmelzung von fortgeschrittener Mathematik, Informatik und geisteswissenschaftlicher Forschung läutet eine Zukunft ein, in der rätselhafte Schriften transparenter denn je verstanden werden können.