Der Internationale Wissenschaftsrat und sein Mitglied, die China Association for Science and Technology (CAST), in einer Beziehung mit Natur, haben eine neue sechsteilige Podcast-Serie gestartet, die die sich entwickelnde Landschaft der Forschungskarrieren beleuchtet. In der Serie sprechen Nachwuchsforscher und erfahrene Wissenschaftler mit erfahrenen Wissenschaftlern und tauschen sich über ihre Erfahrungen mit Wachstum, Zusammenarbeit und Widerstandsfähigkeit angesichts des schnellen Wandels aus.
In dieser dritten Folge spricht Mercè Crosas, Direktorin für Computational Social Science and Humanities an der Supercomputing Center Barcelona, und Mohammad Hosseini, Assistenzprofessor für Ethik an Northwestern University, diskutieren Sie, wie KI und Digitalisierung wissenschaftliche Karrieren und den Forschungsprozess verändern.
Das Gespräch beleuchtet sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen, die KI für Nachwuchsforscherinnen und -forscher mit sich bringt. Neue Technologien ermöglichen zwar Durchbrüche und eröffnen völlig neue Forschungsansätze, geben aber auch Anlass zur Sorge hinsichtlich der Chancengleichheit beim Zugang, der übermäßigen Abhängigkeit von automatisierten Werkzeugen und der Erosion kritischen Denkens.
Izzie Clarke: 00:01
Hallo und herzlich willkommen. Ich bin die Wissenschaftsjournalistin Izzie Clarke. In diesem Podcast, der in Zusammenarbeit mit dem International Science Council und mit Unterstützung der China Association for Science and Technology präsentiert wird, diskutieren wir über die Macht digitaler Hilfsmittel und künstlicher Intelligenz, bekannt als KI, ihre Bedeutung für Karrieren in der Wissenschaft sowie ihre potenzielle Bedrohung für die Wissenschaft.
Heute bin ich mit Mercè Crosas zusammen, Direktorin für Computergestützte Sozialwissenschaften und Geisteswissenschaften am Barcelona Supercomputing Center und Präsidentin des Committee on Data des International Science Council, bekannt als CODATA.
Mercè Crosas: 00:42
Hallo.
Izzie Clarke: 00:43
Und Mohammad Hosseini, Assistenzprofessor für Ethik an der Northwestern University in Chicago und Mitglied der Global Young Academy.
Mohammad Hosseini: 00:51
Hi, wie geht es dir?
Izzie Clarke: 00:52
Sehr gut, danke. Ich denke, eine Frage an Sie beide zu Beginn lautet: Warum ist jetzt ein entscheidender Moment, um darüber nachzudenken, wie Digitalisierung und KI wissenschaftliche Karrieren prägen?
Mohammad Hosseini: 01:05
Ich denke, wir erleben immer mehr datenbasierte Entscheidungen der Forscher, die manchmal auch auf nationale oder lokale Entscheidungsprozesse einfließen. Das ist zwar gut, aber im Hinblick auf wissenschaftliche Karrieren bedeutet das, dass wir den Forschern neue Fähigkeiten beibringen müssen.
Und das war schon immer so. Doch aufgrund des Wendepunkts entwickeln sich die Dinge so schnell, dass wir kaum noch mithalten können. Maschinen werden so leistungsfähig, dass sie menschliche Arbeitskräfte in der Wissenschaft verdrängen oder ersetzen können. Wir befinden uns jetzt in einem kritischen Moment, um über die Digitalisierung zu diskutieren und zu ergründen, wer von diesen Technologien profitiert, wer möglicherweise abgehängt wird und wie wir Transparenz und Gerechtigkeit bei ihrer Nutzung gewährleisten können.
Izzie Clarke 01:54
Mercè, was denkst du?
Mercè Crosas: 01:56
Zunächst einmal wird KI in der Wissenschaft schon seit geraumer Zeit eingesetzt, und der Wandel vollzieht sich schrittweise. Tatsächlich nimmt der Einsatz von KI als Methode in vielen wissenschaftlichen Bereichen exponentiell zu.
Von der Literaturrecherche über die Formulierung der Forschungsfrage bis hin zur Datenverarbeitung und -erhebung, der Analyse selbst und der Veröffentlichung der wissenschaftlichen Ergebnisse. Ich denke, dieser Wendepunkt, von dem Mohammad sprach, hat weitreichendere Auswirkungen als je zuvor.
Izzie Clarke: 02:34
Hier gibt es viel zu bedenken. Sie haben die Veröffentlichung erwähnt, darauf kommen wir gleich noch zu sprechen. Aber welche Chancen ergeben sich Ihrer Meinung nach für Nachwuchsforscher und Wissenschaftlerinnen in der mittleren Karrierephase, und wie verändert sich dadurch die KI-getriebene Wissenschaftslandschaft?
Mohammad Hosseini: 02:55
Ich denke, Chancen liegen vor allem darin, neue Entdeckungen zu machen und Dinge zu tun, die vor fünf Jahren noch ein Traum gewesen wären. In allen Bereichen, die von Modellierung profitieren könnten, entwickeln wir uns heute viel schneller. Das ist eine Chance, insbesondere für Nachwuchsforscher, die möglicherweise schon besser im Umgang mit KI sind, aber es bringt gewisse Kompromisse mit sich. In dieser neuen Dynamik Chancen zu finden, erfordert eine neue Art von Neugier, für die wir nicht ausgebildet sind. Ich denke jedoch, wir sollten versuchen, in Forschungskontexten Aufgaben zu finden, die nicht automatisiert werden können, und versuchen, darin zu glänzen.
In meinem Forschungsgebiet bin ich beispielsweise Ethikforscher. Das Schreiben einer gut argumentierten Arbeit ist bereits automatisiert. Mentoring, das Unterrichten einer interaktiven und spannenden Präsenzveranstaltung oder das Führen von Interviews zur Datenerhebung und Gewinnung neuer Erkenntnisse aus den Lebenserfahrungen von Menschen – das sind Aufgaben, die sich nicht so einfach automatisieren lassen. Ich denke, wir müssen diese Aufgaben in unserem eigenen Forschungskontext finden und versuchen, darin herausragend zu sein.
Izzie Clarke: 04:06
Und Mercè?
Mercè Crosas: 04:07
Ich sehe keine große Gefahr, dass Wissenschaftler, Nachwuchswissenschaftler oder Wissenschaftlerinnen in der Mitte ihrer Karriere ersetzt werden. Ich sehe vielmehr Möglichkeiten für neue Forschungsfragen, die viele Wissenschaftler früherer Generationen nicht einmal auf die Idee gebracht hätten, zu stellen, oder? Es geht also nicht nur darum, dass wir diese Werkzeuge jetzt anwenden können, sondern dass wir über einige Bereiche ganz anders nachdenken können. In der Biomedizin, beim Klimawandel, in der Physik und Biologie sowie in der Genetik kann sich das durch den Einsatz von KI und neuen Datentypen ändern.
Izzie Clarke: 04:39
Ich denke, wir sehen, dass es viele verschiedene Möglichkeiten gibt, KI für verschiedene Aufgaben einzusetzen. Wir haben über Umschulung gesprochen. Worauf sollten Nachwuchsforscher und Nachwuchsforscherinnen in der Wissenschaft Ihrer Meinung nach achten und wo können sie Unterstützung finden?
Mercè Crosas: 04:57
Es ist wichtiger denn je, in der Wissenschaft sehr gewissenhaft vorzugehen und zu verstehen, dass wir letztlich, egal ob wir KI oder andere Werkzeuge einsetzen, Wissenschaft betreiben. Wissenschaft ist Schlussfolgerung und Wissenschaft muss öffentlich sein. Die Methoden, die Daten und die Art und Weise, wie wir arbeiten, müssen von anderen überprüft werden.
Das bedeutet, dass wir KI-Tools nicht nur nutzen, um Antworten zu erhalten, sondern uns auch stärker auf die Validierung dieser Antworten spezialisieren müssen. Dafür müssen wir uns noch besser mit der Theorie unserer Forschungsfelder und der Genauigkeit der Ergebnisse auskennen.
Izzie Clarke: 05:33
Ja, ich meine, Mohammad, ich würde auch gerne Ihre Meinung dazu hören, weil ich weiß, dass Sie dem sehr viel Aufmerksamkeit schenken.
Mohammad Hosseini: 05:38
Ja, absolut. Und ich möchte auch auf Mercès Aussage zurückkommen. Ja, es ist wichtig, über Theorie nachzudenken, und gleichzeitig argumentieren viele, dass wir aufgrund des Aufstiegs der datenbasierten Wissenschaft das Ende der Sozialtheorie erleben. Theorie ist nicht mehr so wichtig, denn man kann einfach Daten sammeln und Data Mining betreiben, um zu sehen, was relevant ist, ohne vor der Datenerhebung auch nur eine Hypothese aufgestellt zu haben.
Ich halte das für eine bemerkenswerte Entwicklung, die viel sorgfältige Überlegung und Aufmerksamkeit erfordert. Eine der Herausforderungen, die ich auch hervorheben möchte, ist die Tatsache, dass wir je nach Standort Zugang zu unterschiedlichen Ressourcen haben. Auch hinsichtlich des Angebots der Institutionen gibt es Unterschiede. Ich habe das Privileg, an einer wohlhabenden Privatuniversität in den USA zu arbeiten, die kostenlosen Zugang zu verschiedenen KI-Modellen bietet. Für Millionen anderer Forscher ist das jedoch nicht der Fall.
Und diese Ungleichheit benachteiligt viele andere Menschen. Viele Universitäten haben nicht einmal eine allgemeine Richtlinie für den Einsatz von KI-Modellen. Wenn ich an einer solchen Universität wäre, würde ich unbedingt versuchen, mit der Universitätsverwaltung oder der Bibliothek zu sprechen und sie um Beratung und Schulung zu bitten.
Mercè Crosas: 06:54
Um noch auf die Gefahr einer zu starken Datenorientierung einzugehen: Ich glaube nicht, dass das der richtige Weg ist, oder? Das Ergebnis ist die Schnittstelle zwischen dem theoretischen Modell und dem datenorientierten Ansatz. Aber was den Einsatz generativer KI oder neuer KI-Tools angeht, verfolgt Europa meiner Meinung nach einen ganz anderen Ansatz als andere Länder.
Und derzeit wird eine neue Strategie für KI in der Wissenschaft und für die Wissenschaft im Bereich KI entwickelt. Wir müssen darauf achten, welche Art von KI-Tools wir verwenden, ob sie eine klare Definition der verwendeten Daten haben, ob sie Open Source sind und ob sie sich auf vertrauenswürdige KI konzentrieren. Das halte ich für sehr wichtig.
Izzie Clarke: 07:36
Ich möchte auch noch etwas ansprechen. Wir sprechen darüber, wie wir KI in der Arbeit und im Veröffentlichungsprozess einsetzen. Mohammad, worauf sollten Nachwuchsforscher Ihrer Meinung nach beim Publizieren und beim Einsatz von KI achten?
Mohammad Hosseini: 07:54
Ja, ich denke, wir sollten uns unbedingt darüber im Klaren sein, welche Aufgabe wir an die KI delegieren. Welche Aufgabe soll die KI übernehmen? Als der KI-Boom begann, wurde KI hauptsächlich am Ende des Forschungsprozesses eingesetzt, etwa beim Lektorat, bei der Verbesserung der Lesbarkeit und so weiter.
Aber jetzt delegieren wir diese wichtigen Aufgaben an die KI. Und wenn Sie das nächste Mal über Ihre nächste Forschungsfrage nachdenken, denken Sie, anstatt tiefer über die Lehrbücher oder neuen Artikel nachzudenken, die Sie lesen, und sagen: „Ah, lassen Sie mich fragen, was die KI dazu zu sagen hat.“ Das macht süchtig, und ich würde Forschern raten, sich der Aufgaben, die sie delegieren, bewusst zu sein und sich zu fragen: Lohnt es sich?
Mein Tipp: Veröffentlichen Sie nicht einfach nur etwas, nur um etwas zu veröffentlichen, es sei denn, Sie haben etwas wirklich Wichtiges zu sagen. Überlegen Sie, wen Sie zitieren. Wenn Sie KI zur Literatursuche nutzen, lesen Sie unbedingt den Inhalt, den Sie zitieren, denn oft sind diese Zitate irrelevant.
Izzie Clarke: 09:03
Und ich denke, das ist ein guter Punkt. Ja, es gibt Möglichkeiten, KI einzusetzen, die in einigen Punkten hilfreich sein können. Aber halten Sie einige dieser Fähigkeiten aktiv und stellen Sie sicher, dass Sie auch in anderer Hinsicht die gebotene Sorgfalt walten lassen.
Und ich denke, das bringt uns wahrscheinlich zu einer Diskussion über Glaubwürdigkeit. Was braucht es also, um in Ihrem Bereich und in der breiten Öffentlichkeit im digitalen Zeitalter glaubwürdig zu bleiben? Mercè?
Mercè Crosas: 09:30
Nun, ich denke, es ist ganz einfach. Glaubwürdigkeit erlangt man, wenn man es kommunizieren kann, wenn man es und das, woran man arbeitet, vollständig versteht und es nicht durch etwas anderes erzeugt wurde, das man nicht versteht. Zurück zu den Werten der Wissenschaft und der offenen Wissenschaft: größtmögliche Transparenz, damit jeder überprüfen kann, was man getan hat – von der Anwendung des KI-Modells über die Methode und die verwendeten Daten bis hin zu den Arbeitsabläufen. Faire Prinzipien für auffindbare, zugängliche, interoperable und wiederverwendbare Daten. Aber auch Software, damit das, was man verwendet, gemeinsam genutzt, von anderen gefunden und überprüft werden kann.
Izzie Clarke: 10:06
Es gibt aber auch viele spannende Möglichkeiten, wie dies ein Werkzeug für die Transformation von Wissenschaft und Digitalisierung sein kann. Mercè, wie sehen Sie die wachsende Rolle der Wissenschaftskommunikation im Zuge des technologischen Fortschritts?
Mercè Crosas: 10:20
Nun, wir müssen in der Wissenschaftskommunikation für die Gesellschaft noch viel tun. Es gibt bereits Erwartungen, dass KI auch bei der Zusammenfassung wissenschaftlicher Ergebnisse eine Rolle spielen und diese einem breiteren Publikum zugänglich machen könnte. Ich denke, das könnte interessant werden.
Izzie Clarke: 10:41
Und zum Schluss: Was gibt Ihnen beiden Hoffnung für die Zukunft der Wissenschaft in dieser digitalen Welt, Mohammad?
Mohammad Hosseini: 10:47
Was mir Hoffnung gibt, ist eine neue Generation von Forschern, die ihre Meinung äußern. Wir beobachten eine neue Generation, die es wagt, ihre Meinung zu sagen und bereit ist, dafür einen Preis zu zahlen. Ich bin in den USA und sehe viele große Unternehmen und wie sie die Forschungslandschaft, Universitäten und all das beeinflussen können. Das ist mir sehr wichtig.
Izzie Clarke: 11:12
Und Mercè?
Mercè Crosas: 11:15
Ich denke, wir haben mehr Werkzeuge, um zu verstehen, wie wir arbeiten, wie wir zusammenarbeiten und welche neuen Fragen wir in der Wissenschaft stellen können. Und ich denke, das gibt Hoffnung auf eine bessere Wissenschaft, wenn wir nicht den Kern der Wissenschaft und die Werte der offenen Wissenschaft verlieren, aber auch die Vorteile dieser neuen KI-Methoden nutzen.
Izzie Clarke: 11:34
Vielen Dank, dass Sie beide dabei waren.
Wenn Sie ein Nachwuchsforscher oder Forscher in der Mitte Ihrer Karriere sind und an der Diskussion über die Zukunft der KI teilnehmen möchten, nehmen Sie am International Science Council Forum für Nachwuchswissenschaftler teil.
Besuchen Sie: council.science/forum um mehr zu erfahren. Wir stehen Ihnen auch telefonisch zur Verfügung: +XNUMX (XNUMX) XNUMX XNUMX XNUMX
Ich bin Izzie Clarke und nächstes Mal sprechen wir darüber, wie Nachwuchsforscher und Wissenschaftlerinnen in ihrer mittleren Karriere zum Schutz unserer Ozeane beitragen können und welche Möglichkeiten ein transdisziplinärer Ansatz bietet. Bis dahin.
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