Untersuchungen zeigen, dass generative KI in erheblichem Maße beim wissenschaftlichen Verfassen von Texten verwendet wird. Einige Forscher betrachten sie als einen gültigen Ansatz, der jedoch eine Bedrohung für die echte Forschung und die wahre Natur wissenschaftlicher Arbeit darstellen kann.
Der wachsende Einfluss der KI auf das wissenschaftliche Schreiben
Wissenschaftler haben herausgefunden, dass das Volumen der von KI erstellten Texte im Vergleich zu anderen Textarten wie Zeitschriften und Büchern recht groß ist. Eine solche auf Linguistik basierende Analyse deutet darauf hin, dass die Verwendung von Wörtern, die normalerweise mit großen Sprachmodellen (LLMs) assoziiert werden, wie „kompliziert“, „entscheidend“ und „akribisch“, im Text erheblich zugenommen hat.
Die von Andrew Gray vom University College London gesammelten Daten zeigen, dass nach 2023 nur 1 % der Arbeiten in bestimmten Bereichen durch KI unterstützt werden. Anschließend stellte im April eine weitere Studie der Stanford University fest, dass die Zahl der voreingenommenen Bewertungen je nach Forschungsthema zwischen 6,3 und 17,5 % liegt.
Den Einfluss von KI erkennen
Sprachtests und statistische Analysen gehörten zu den Tools, die verwendet wurden, um Wörter oder Phrasen mit KI-Unterstützung zu verknüpfen. Trotz der Tatsache, dass bei modifizierenden Wörtern wie „rot“, „Ergebnis“ und „nach“ bis 2023 weniger Variationen beobachtet wurden, begannen dann Spitzen bei der Verwendung einiger Adjektive und Adverbien im Zusammenhang mit LLM-generierten Inhalten aufzutreten.
Genauer gesagt stiegen die Wörter „akribisch“, „lobenswert“ und „kompliziert“ um 117 % und erreichten damit den höchsten Wert nach 2022. Die Stanford-Studie beobachtete einen Wandel im Sprachgebrauch in der künstlichen Intelligenz, was darauf hindeutet, dass sich die Verwendung der KI-Sprache in allen wissenschaftlichen Disziplinen weiter verbessert.
Die Untersuchung ergab auch, dass die sprachliche Diskriminierung im Bereich der KI mit den disziplinären Unterschieden bei der Einführung von KI übereinstimmt. Bereiche wie Informatik und Elektrotechnik sind die Lehrfront der KI-Chartasprache. In Bereichen wie Mathematik, Physik oder Naturwissenschaften kam es jedoch nicht zu dramatischeren Veränderungen, sondern eher zu eher konservativen Erhöhungen.
Ethische Herausforderungen beim KI-gestützten wissenschaftlichen Schreiben
Die Autoren, die mehr Vorabdrucke veröffentlichen, in Forschungsbereichen mit hoher Konkurrenz arbeiten und Lust auf kurze Artikel haben, neigen nachweislich eher zum KI-gestützten Schreiben. Es ist offensichtlich, dass dieses Muster Licht auf die vermutete Beziehung zwischen zeitlicher Beschränkung und der erhöhten Menge an veröffentlichten Inhalten als Ergebnis von KI-generierten Inhalten wirft.
KI hat entscheidend zur Beschleunigung von Forschungsprozessen beigetragen. Allerdings wirft sie immer noch ethische Fragen auf, wenn die Technologie für verschiedene Aufgaben wie Abstracts und andere Abschnitte wissenschaftlicher Arbeiten verwendet wird. Manche Verlage betrachten es als Plagiat und in gewissem Maße als unethisch, wenn angestellte Mitarbeiter von LLMs eine wissenschaftliche Arbeit diskutieren, bei der sie nicht die alleinigen menschlichen Autoren sind.
Die Notwendigkeit, Ungenauigkeiten in KI-generierten Texten, wie etwa erfundene Zitate und Beispiele, zu vermeiden, ist ein wesentliches Merkmal der Kommunikation von Wissenschaftlern. Man sollte es nicht versäumen, transparent und ehrlich zu sein. Autoren, die LLM-basiertes Material verwenden, müssen die Leser über die von ihnen verwendete Forschungsmethode informieren, um die Integrität der Forschung und die Standardmaßnahmen zu wahren.
Angesichts des zunehmenden Einflusses von KI auf wissenschaftliche Texte stehen die Architekten der akademischen Gemeinschaft vor der großen Herausforderung, ethische Implikationen zu lösen und die Zuverlässigkeit von Forschungsartikeln sicherzustellen. KI ist eine großartige Technologie, die Forschungsaktivitäten erheblich erleichtert, aber Ehrlichkeit und Integrität müssen dennoch gewahrt werden, um die wissenschaftliche Integrität zu wahren.