Podcast Wissen Schafft: Die Künstliche Intelligenz (KI) durchläuft in der Wissenschaft einen signifikanten Paradigmenwechsel: Sie wird nicht mehr nur als Werkzeug zur Lösung eng definierter Probleme, wie der Vorhersage von Proteinstrukturen (z. B. mittels AlphaFold), betrachtet. Stattdessen wird die KI zunehmend als „Co-Wissenschaftler“ (co-scientist)erforscht, der ein viel breiteres Spektrum wissenschaftlicher Tätigkeiten abdeckt.

Die experimentelle Konferenz „Agents for Science“ der Stanford University stellte diesen Wandel auf die Probe, indem sie erstmals KI-Agenten als primäre Autoren und Gutachter(Reviewer) fungieren ließ. Was für eine ungewöhnliche Idee!

Doch welche Herausforderungen bringt diese Revolution mit sich?

Wir beleuchten kritische Einsichten aus der Konferenz:

1. Das Urteilsvermögen: Trotz hoher technischer Fähigkeiten – von der Code-Generierung bis zur Datenanalyse – mangelt es KI-Agenten oft an wissenschaftlichem Urteilsvermögen oder „Geschmack“. So konnten KI-geleitete Arbeiten zwar technisch korrekt sein, waren aber weder interessant noch wichtig. Die Hypothesenentwicklung bleibt zu einem großen Teil weiterhin menschlich geprägt.

2. Die Schwäche im Peer Review: KI-Reviewer (wie GPT5, Gemini 2.5 Pro oder Claude Sonnet 4) neigen zu übermäßig enthusiastischen oder voreingenommenen Kommentaren, wobei Gemini 2.5 Pro besonders stark zu „Strong Accepts“ neigte. Sie wurden als Musterabgleicher beschrieben, die die Präsentation über die kritische Bewertung der Substanz stellen.

3. Die Notwendigkeit neuer „Guardrails“: LLMs neigen stark zu Halluzinationen, insbesondere bei Referenzen, was die Autoren dazu zwang, diese manuell zu verifizieren. Es besteht ein dringender Bedarf an automatisierter Prüfung und „adversarieller Intelligenz“ (adversarial intelligence), um subtile Fehler oder Platzhalterwerte im Code aufzudecken, die durch KI generiert wurden.

Erfahren Sie, warum Verlage KI-Agenten aktuell nur in der Danksagung (acknowledgment)akzeptieren aber nicht als Ko-Autor, da die menschlichen Autoren die Verantwortung tragen müssen, und wie die Mensch-KI-Kollaboration gestaltet werden muss, um die wissenschaftliche Integrität zu gewährleisten. / Quelle: Agents4Science Virtual Conference 2025. /// Podcast Wissen Schafft ///

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