KI verändert die Wissenschaft – wie? Wer sollte sich die Mühe machen? 

Ein kritischer Blick auf die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz (KI) auf die Wissenschaft aus verschiedenen Perspektiven und Akteuren – von öffentlichen Geldgebern bis hin zu privaten High-Tech-Einrichtungen – offenbart eine gemeinsame Sorge über den Mangel an Transparenz und Zusammenarbeit bei der Schaffung eines stärker auf den Menschen ausgerichteten Ansatzes das Versprechen der Wissenschaft als globales öffentliches Gut einlösen.

„Die Frage ist nicht mehr if KI verändert die Wissenschaft, aber wie„Mathieu Denis eröffnete den Saal bei der diesjährigen Veranstaltung Digital with Purpose Global Summit mit einem Podiumsdiskussion zu den Auswirkungen von KI darüber, wie Wissenschaft betrieben und organisiert wird.

Weniger als ein Jahr seit der ersten öffentlichen Veröffentlichung von ChatGPT 4 ist das Interesse am Thema KI sowie an seiner Anwendung im gesamten wissenschaftlichen Produktionszyklus explodiert. Yamine Ait-Ameur, Leiterin der Digital- und Mathematikabteilung der französischen Nationalen Forschungsagentur (ANR), sieht dieses Interesse in fast allen Disziplinen. Und obwohl die Agentur keine KI-Tools zur Bewertung von Forschungsvorschlägen einsetzt, ist sie sich durchaus darüber im Klaren, dass sie anderen in ihrer wissenschaftlichen Arbeit unmöglich ähnliche Beschränkungen für die Nutzung von KI auferlegen kann.

Während der Einsatz von KI in der Wissenschaft viele Fragen und manchmal Zweifel aufwirft, herrscht auch große Aufregung über seine Versprechen. Das Potenzial ist da, wenn wir entsprechende Strukturen schaffen. Ricardo Batista Leite, CEO des kollaborativen KI-Forschungsprogramms I-DAIR für die Gesundheitsforschung, erzählt von Lehren aus der Vergangenheit, als disruptive Technologien, die auf kaputte Systeme angewendet wurden, zu noch mehr Defekten führten. KI-Technologien können zum öffentlichen Wohlergehen beitragen – wenn wir sie von Anfang an gezielt darauf ausrichten.

Die aktuelle Welle der KI-Entwicklung wird jedoch fast ausschließlich vom privaten Sektor vorangetrieben, dessen Ressourcen die öffentlichen Investitionen bei weitem übersteigen. Und es wird unmöglich, über die Mitgestaltung einer verantwortungsvolleren, integrativeren KI zu sprechen, ohne die öffentliche und private Kluft in Forschung und Entwicklung zu überbrücken.

Christina Yan Zhang, die CEO des Metaverse Institute, glaubt fest an die öffentlich-private Zusammenarbeit in Wissenschaft und Technologie. Sie stimmt zu, dass das menschliche Wohlergehen im Mittelpunkt der Technologieentwicklung stehen muss. Im aktuellen wissenschaftlichen System sind Forscher gezwungen, Messgrößen wie die Zitierung von Zeitschriften anstelle der tatsächlichen Wirkung zu verfolgen.

Es ist nicht nur das, fügt Yamine Ait-Ameur hinzu. Es gibt noch eine weitere große Herausforderung beim Einsatz von KI in der Wissenschaft. KI-Tools können oft zu Ergebnissen führen, die besser sind als die von Menschen. AlphaFold, ein KI-Deep-Learning-System, das darauf trainiert ist, beispielsweise die Proteinstruktur vorherzusagen, übertrifft bereits menschengestützte Methoden. Aber wir können die Ergebnisse nicht zuverlässig reproduzieren, verifizieren und erklären. Solange wir die Prozesse, die in den „Black Boxes“ der KI ablaufen, nicht verstehen können, wird der Einsatz von KI in der Wissenschaft große technische und ethische Probleme aufwerfen.

Das Publikum der Podiumsdiskussion teilte die Meinung, dass die großen Veränderungen, die wir heute in der Wissenschaft erleben, nur der Anfang sind: „Wir befinden uns in der Mitte des 19. Jahrhunderts, dem Beginn der industriellen Revolution. Versuchen wir, das Feudalsystem anzupassen, oder analysieren wir die entstehende Periode?“

Ricardo Batista Leite stimmt zu. „Wir werden auf diesen Moment zurückblicken und uns fragen, ob wir das Richtige getan haben. Wir hatten die Gelegenheit, das Blatt zu wenden“, schloss er.