Künstliche Intelligenz transformiert derzeit die Arbeitsweise von Wissenschaftlern und wird laut dem Medium DER STANDARD auf verschiedenen Ebenen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses als Hilfsmittel eingesetzt. Gleichzeitig beschreibt Nadine Lordick an der Ruhr-Universität Bochum einen wachsenden Druck auf Studierende, die Technologie zu nutzen, um im Wettbewerb mit Mitstudierenden nicht abgehängt zu werden.
KI-Einsatz in der wissenschaftlichen Praxis
Die Integration von Künstlicher Intelligenz verändert laut DER STANDARD seit einigen Jahren nicht nur den Alltag, sondern auch die Methoden von Wissenschafterinnen und Wissenschaftlern. Die Technologie wird dabei als Werkzeug in unterschiedlichen Phasen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses implementiert.
In der akademischen Praxis umfasst dieser Prozess typischerweise die Literaturrecherche, die Strukturierung von Argumentationsketten, die Datenanalyse sowie die sprachliche Überarbeitung von Manuskripten. Generative KI-Systeme werden hierbei häufig eingesetzt, um große Mengen an Textmaterial zusammenzufassen, Hypothesen zu generieren oder komplexe Programmiercodes für die Auswertung von Datensätzen zu schreiben. Während die automatisierte Datenverarbeitung bereits länger Teil der Wissenschaft ist, ermöglichen aktuelle Sprachmodelle nun auch die Unterstützung bei der Formulierung und dem Editing von wissenschaftlichen Texten.
Nutzungsdruck und Ängste an Hochschulen
An Universitäten führt die Verbreitung der Technologie zu einem gefühlten Wettbewerbsdruck. Nadine Lordick von der Ruhr-Universität Bochum berichtet von Studierenden, die befürchten, ohne den Einsatz von KI den Anschluss zu verlieren. Eine Studentin beschrieb diese Situation gegenüber Lordick mit dem Vergleich, sie sitze auf einem Fahrrad, während andere mit E-Bikes an ihr vorbeiziehen.
Dieser Druck resultiert laut Lordick aus Narrativen über eine rasante Entwicklung der Technologie und deren Fähigkeit, gesellschaftliche Strukturen zu transformieren. In diesem Zusammenhang zitiert Lordick die verbreitete Ansicht, dass nicht die KI selbst Arbeitsplätze vernichte, sondern Personen, die die Technologie beherrschen.
Diese Dynamik spiegelt eine allgemeine Entwicklung im Bildungssektor wider, in der die Beherrschung neuer digitaler Werkzeuge oft als notwendige Kompetenz für den späteren Arbeitsmarkt gewertet wird. Die Angst, durch eine höhere Effizienz anderer Mitbewerber marginalisiert zu werden, führt dazu, dass Tools auch dann eingesetzt werden, wenn deren didaktischer Mehrwert oder die methodische Korrektheit nicht vollständig geklärt sind.
Forderung nach bewusster Entscheidung gegen den Zwang
Nadine Lordick lehnt die Darstellung von KI als eine unaufhaltsame Naturgewalt ab. Sie plädiert dafür, dass die Entscheidung über die Nutzung der Technologie individuell, reflektiert und wiederholt getroffen werden sollte. Diese Entscheidung hänge laut Lordick von verschiedenen Faktoren ab:
- Rechtliche Zulässigkeit
- Technische Möglichkeiten
- Persönliche Werte
- Individuelle Ziele
Lordick argumentiert, dass ein bewusster Verzicht auf KI für den Lernprozess notwendig sein kann, da bestimmte Fähigkeiten nur durch eigenständige Ausführung geübt werden. In der Pädagogik ist bekannt, dass kognitive Anstrengung – etwa das mühsame Strukturieren eines komplexen Textes oder das eigenständige Durchdringen einer Quellenlage – essenziell für den langfristigen Kompetenzerwerb ist. Wer diese Schritte an eine KI delegiert, riskiert, die Fähigkeit zum kritischen Denken und zur tiefen Analyse nicht ausreichend zu entwickeln.
Sie vergleicht die Wahl der Technologie mit der Entscheidung zwischen Fahrrad, Auto oder Flugzeug, wobei die Wahl von der jeweiligen Situation und den Prioritäten abhänge. Während ein Flugzeug die schnellste Verbindung bietet, ermöglicht das Fahrrad eine detailliertere Wahrnehmung der Umgebung und eine physische Betätigung, die in einem anderen Kontext wertvoller sein kann.
Die wissenschaftliche Community sollte selbst entscheiden, ob und wie KI das Lehren und Lernen von wissenschaftlichem Arbeiten verändert.
Nadine Lordick, Ruhr-Universität Bochum
Definition und Verantwortung der Fachwelt
In ihrem Diskurs präzisiert Lordick, dass unter dem Begriff KI in diesem Kontext in der Regel generative große Sprachmodelle gemeint sind, die meist als Chatbots auftreten. Diese Large Language Models (LLMs) basieren auf statistischen Wahrscheinlichkeiten, um Texte zu generieren, was in der Wissenschaft besondere Anforderungen an die Verifizierung der Ergebnisse stellt, da die Modelle zu sogenannten „Halluzinationen“ neigen können – also plausibel klingende, aber faktisch falsche Informationen liefern.
Sie betont, dass die wissenschaftliche Gemeinschaft die Verantwortung trage, die Auswirkungen dieser Tools auf das Lehren und Lernen aktiv zu gestalten, anstatt die Entwicklung passiv zu akzeptieren. Dies betrifft insbesondere die Definition von wissenschaftlicher Redlichkeit und die Anpassung von Prüfungsordnungen. Hochschulen weltweit stehen derzeit vor der Herausforderung, transparente Richtlinien zu schaffen, die festlegen, welche Form der KI-Unterstützung als legitime Hilfestellung gilt und ab welchem Punkt eine Leistung nicht mehr als eigenständig eingestuft werden kann.
Die Verantwortung der Fachwelt liegt somit nicht nur in der technischen Implementierung, sondern in der ethischen Rahmung: Es gilt zu definieren, welche Kernkompetenzen des wissenschaftlichen Arbeitens unverzichtbar bleiben müssen, um die Validität und Integrität der Forschung langfristig zu sichern.
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