8. April 2024

Künstliche Intelligenz in der Wissenschaft: Revolution oder Risiko?

In einer Welt, in der Zeit gleichbedeutend mit Geld ist, findet die Künstliche Intelligenz (KI) nun ihren Weg in einen der ältesten akademischen Prozesse: das Peer Review. Aber ist dies ein Schritt in die richtige Richtung?

Der Peer-Review-Prozess, eine Säule der wissenschaftlichen Methode, sieht sich zunehmend dem Einsatz von KI-Technologien gegenüber. Eine kürzlich durchgeführte Studie hat aufgedeckt, dass KI-Systeme immer häufiger in der wissenschaftlichen Vorabbegutachtung verwendet werden, was durch eine Zunahme spezifischer Vokabeln wie „commendable“, „innovative“ und „meticulous“ in den Begutachtungen belegt wird. Interessanterweise wurde in Peer Reviews des renommierten Forschungsmagazins Nature keine solche Zunahme festgestellt, was Fragen über die Verbreitung und Akzeptanz dieser Praxis aufwirft.

Hintergrund dieser Entwicklung ist der anhaltende Zeitdruck innerhalb des akademischen Begutachtungsprozesses. KI-Sprachmodelle bieten die Möglichkeit, sowohl Zusammenfassungen als auch gezielte Verbesserungsvorschläge zu generieren, wobei die generierten Texte nicht unmittelbar als solche erkennbar sind. Das US-Magazin 404 Media zitiert den italienischen Linguisten Nicholas LoVecchio, der vermutet, dass Teile der Peer Reviews seiner Forschungsarbeit von KI generiert wurden, da diese oberflächlich erschienen und sich nicht eingehend mit seiner Arbeit auseinandersetzten. Trotz Widerspruch der Gutachter deuten KI-Detektoren darauf hin, dass diese mit hoher Wahrscheinlichkeit generiert wurden, obwohl bekannt ist, dass KI-Detektoren auch Fehler machen können. Das Forschungsteam um Weixin Liang von der Universität Stanford fand heraus, dass zwischen 6,5 und 16,9 Prozent aller untersuchten Peer Reviews Begriffe enthielten, die bei Textgeneratoren beliebter sind als bei Menschen. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die betreffenden Peer Reviews substanziell durch Sprachmodelle beeinflusst wurden, besonders in Zeiten nahender Fristen, was darauf hindeutet, dass unter Zeitdruck vermehrt auf KI-Technologien zurückgegriffen wird.


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