KI-Einsatz an der vordersten Front der Schwertbranche — Wie KI durch Bewertung, Begutachtung und Content-Produktion das Schwertgeschäft verändert

Die KI-Welle erfasst die Schwertbranche

Mit dem Einzug in die zweite Hälfte der 2020er Jahre hält künstliche Intelligenz (KI) still, aber unaufhaltsam in die Welt der Nihontō Einzug. Anspruchsvolle Aufgaben wie die „Identifikation des hamon", die „Epochenbestimmung" und die „Autorenidentifikation", die früher nur erfahrenen Gutachtern vorbehalten waren, werden nun durch Bilderkennungs-KI als Hilfswerkzeug unterstützt. Gleichzeitig wird generative KI für die Übersetzung von Schwertinhalten, die Erstellung von Produktbeschreibungen und die automatische Generierung von Social-Media-Bildunterschriften eingesetzt.

An der Spitze des KI-Einsatzes stehen Schwerthandelshäuser, die aktiv ihr E-Commerce-Geschäft für den Auslandsmarkt ausbauen. Für Händler, die beim Ausbau ihres Vertriebs in den englisch-, chinesisch- und deutschsprachigen Raum seit Jahren mit dem Dilemma aus Übersetzungskosten und -qualität zu kämpfen haben, wird die mehrsprachige Abdeckung durch generative KI zu einer realistischen Option. Da die Inbound-Nachfrage und die Nachfrage aus dem Auslandsversandhandel bei anhaltendem Yen-Schwächetrend zunehmen, ist dies ein weiterer Faktor, der solche Investitionen begünstigt.

Der aktuelle Stand der Begutachtungsunterstützung durch Bilderkennungs-KI

Die am meisten beachtete Anwendung ist die „automatische Klassifizierung des hamon". In mehreren Forschungseinrichtungen werden Machine-Learning-Modellen eine große Anzahl von hamon-Bildern beigebracht, um zu bestimmen, ob es sich um suguha oder midare-ha, chōji oder gunome handelt.

An einigen Universitäten und Forschungseinrichtungen wird die digitale Messung von jigane-Mustern der Nihontō und deren Anwendung auf Lernmodelle untersucht, und seit Mitte der 2020er Jahre sind entsprechende Fachveröffentlichungen zu beobachten. Was diesen Studien gemeinsam ist: Sie kommen übereinstimmend zu dem Schluss, dass KI bei der Frage, ob ein tōkō durch KI identifiziert werden kann, zwar zur unterstützenden Eingrenzung nützlich ist, für die abschließende Beurteilung jedoch menschliche Experten erforderlich sind.

Als bemerkenswerte kommerzielle Pionierbeispiele gelten die Bildersuchsysteme, die ausländische Auktionshäuser einführen. Die Funktion, aus Fotos von angebotenen Schwertern ähnliche frühere Zuschlagsergebnisse zu suchen und eine Referenzpreisspanne anzuzeigen, erhöht den Komfort für Bieter und trägt gleichzeitig in gewissem Maße zur Transparenz der Marktpreise bei.

Content-Produktion und mehrsprachige Expansion durch generative KI

Eines der größten Probleme für spezialisierte Schwertläden ist die „genaue Produktbeschreibung in Fremdsprachen". Schwertterminologie enthält viele japanischsprachige Konzepte, und bei der allgemeinen maschinellen Übersetzung gehen die ursprünglichen Nuancen leicht verloren. Die wichtigsten Beispiele sind folgende:

• nie
• nioi
• mune
• nakago

Zur Lösung dieses Problems werden Prompt-Designs, die auf Schwert-Fachterminologie ausgerichtet sind, sowie der Einsatz von Feinabstimmungsmodellen entwickelt. Es gibt bereits Händler, die versuchen, englische Produktbeschreibungen zu generieren, indem sie u. a. die Formulierungen in kanteisho der NBTHK als Referenzdaten verwenden.

Darüber hinaus nimmt die Erstellung japanischsprachiger Inhalte für Inbound-Besucher zu. Der Einsatz zur Generierung überzeugender Texte für Social Media auf der Grundlage von Anweisungen wie „Fasse die Highlights dieses Schwertes kurz zusammen" wird vor allem in größeren Schwertläden praktiziert. Es scheint jedoch üblich zu sein, die generierten Texte nicht ungeprüft zu veröffentlichen, sondern erst zu verwenden, nachdem ein fachkundiger Mitarbeiter die Fakten überprüft hat.

Konkrete Einführungsbeispiele für KI-Bewertungssysteme

Auch bei der Berechnung von Bewertungspreisen beginnt der unterstützende Einsatz von KI. Preisvorhersagemodelle, die mit historischen Zuschlagsdaten trainiert wurden, geben auf der Grundlage von Eingabevariablen wie „Epoche, Schule, Erhaltungszustand und Rang des kanteisho" eine erwartete Marktpreisspanne aus.

Allerdings gibt es in diesem Bereich erhebliche Einschränkungen. Der Markt für Nihontō weist eine geringe Liquidität auf, und selbst bei Werken desselben tōkō aus derselben Epoche sind die individuellen Unterschiede groß. Zudem sind die meisten Zuschlagspreisdaten nicht öffentlich zugänglich, was die Qualität und Quantität der Trainingsdaten grundlegend einschränkt. Derzeit beschränkt sich die Nutzung auf eine „grobe Referenz für Preisspannen", und für den Einsatz bei offiziellen Begutachtungen und Bewertungen ist ein vorsichtiges Vorgehen erforderlich (siehe auch Unterschied zwischen NBTHK und Nittōho).

Risiken und ethische Fragen — das Paradox der Fälschungsabwehr

Der KI-Einsatz birgt auch die paradoxe Herausforderung eines erhöhten Fälschungsrisikos. Das Risiko, dass KI-generierte „plausibel wirkende mei" oder „typische hamon-Muster" für die Herstellung von Fälschungen missbraucht werden, wurde bereits von Forschern angesprochen (zur Praxis von gimei siehe Arten von gimei und Begutachtung).

Durch die Kombination von hochauflösenden 3D-Scans und generativer KI wird es technisch zunehmend möglich, äußerlich aufwendige Reproduktionen herzustellen. Die Branche sucht demgegenüber nach Wegen, Echtheit und Fälschung durch „Mikrostrukturanalyse" mittels KI (Analyse feiner jigane-Muster) zu unterscheiden. Es wird auch darauf hingewiesen, dass die Echtheitsprüfung und der KI-Einsatz möglicherweise in eine Art „Katz-und-Maus-Spiel" geraten könnten.

Perspektive der Handwerker und togishi — Bedenken wegen „durch KI verdrängter Arbeit"

Unter tōshō und togishi ist auch die Skepsis gegenüber dem KI-Einsatz nach wie vor tief verwurzelt. Die Worte eines togishi — „Beim hamon lässt sich allein anhand von Fotos nichts erkennen. Je nach Lichtführung zeigt es ein völlig anderes Aussehen" — verdeutlichen treffend die Grenzen der Digitalisierung.

Der grundlegende Wert der Schwertbranche liegt im erfahrenen „Auge" und der „Hand" von Meistern. Die Ansicht, dass KI zwar als unterstützendes Werkzeug nützlich ist, die endgültige Verantwortung für die Begutachtung jedoch weiterhin bei menschlichen Fachleuten liegen sollte, scheint in der Branche weit verbreitet zu sein. Was KI der Schwertbranche bringt, ist nicht nur die Chance auf Effizienzsteigerung und die Erschließung neuer Märkte, sondern auch ein Anlass, den Wert menschlichen Urteilsvermögens neu bewusst zu machen.

Ausblick — Verknüpfung mit digitalen Registern

Für die Zukunft steht auch das Konzept eines „digitalen kanteisho" für Nihontō zur Diskussion. Die Idee besteht darin, die Rückverfolgbarkeit der Provenienz durch die Kombination eines digitalen Provenienzbuchs auf Blockchain-Basis mit KI-Analysedaten zu verbessern. Über solche Authentifizierungs- und Aufzeichnungssysteme der nächsten Generation scheinen in der Branche weiterhin experimentelle Diskussionen stattzufinden.

Die digitale Transformation der Schwertbranche befindet sich noch in den Anfängen. Es steht jedoch außer Frage, dass eine Zeit gekommen ist, in der die gesamte Branche gemeinsam nach Wegen sucht, KI als leistungsstarkes Werkzeug einzusetzen, um sowohl den Schutz von Kulturgütern als auch die Gesunderhaltung des Marktes zu vereinen. Im Online-Katalog von TOUKENZA können Sie ebenfalls tatsächlich angebotene Schwerter einsehen — schauen Sie dort vorbei, um die Atmosphäre des heutigen Schwertmarkts zu erleben, an dem sich traditionelle Handwerkskunst und Digitalisierung kreuzen.