LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Vorschlag aus dem Weißen Haus will die Forschungslandschaft in den USA deutlich umkrempeln: Mehr Schwerpunkt auf KI, Robotik und Kernenergie, weniger auf „Life Sciences“. Im Zentrum steht dabei die Idee, Universitäten als bevorzugte Träger der Grundlagenforschung zu reduzieren und stattdessen individuelle Forschende sowie private Unternehmen stärker zu fördern. Im Ausschussgespräch prallten Befürworter und Kritiker aufeinander, unter anderem bei Fragen zu Kürzungen, Auszahlungsraten und politischer Kontrolle von Fördergeldern.
Der Streit um US-Forschungsförderung bekommt eine neue Front: In einem Hearing des US-Repräsentantenhauses stellte der Präsidentenberater für Wissenschaft, Michael Kratsios, einen Umbau der staatlich finanzierten Forschung in Aussicht. Nach seiner Darstellung habe die Wissenschaft zwar in den vergangenen Jahrzehnten mehr Geld erhalten, die Ergebnisse stünden jedoch nicht in gleichem Tempo zur Investitionshöhe. Als Belege dienten ihm unter anderem Angaben, dass trotz stark gestiegener Mittel im Biomedizinbereich seit den 1990er-Jahren die Rate „bedeutender Durchbrüche“ gebremst sei und sich die Zahl der Medikamentenzulassungen zuletzt eher flach entwickelt habe. Die zentrale politische Stoßrichtung ist damit nicht nur eine Verschiebung von Themen, sondern auch ein Wechsel im Förderlogik-Modell: weg von Universitäten als Standardapparat, hin zu individuellen Forschern und privaten Unternehmen.
Technisch und organisatorisch ist das relevant, weil die heutige Forschungsarchitektur in den USA seit dem Ende des Zweiten Weltkriegs stark auf eine Arbeitsteilung setzt: Der Staat finanziert Grundlagenforschung, Universitäten erarbeiten Ergebnisse, und Industrieunternehmen übernehmen die Kommerzialisierung. Kratsios’ Vorschlag zielt genau an dieser Schnittstelle: Er will den Anteil universitärer Rollen reduzieren und die Fördermittel stärker in Richtung „Einzelförderung“ sowie Unternehmensprojekte lenken. Das betrifft auch, wie Förderbehörden Forschung messen und steuern. In seinem Bericht fordert Kratsios zudem, die Zeit zu verkürzen, die Forschende für Anträge aufwenden, und die Agenturen zu neuen Wegen zu verpflichten, Renditen der Investitionen besser zu bewerten. In der Praxis bedeutet das: Mehr Aufwand wandert aus der Projektidee in die Förderkriterien und in ein Reporting- und Auswahlregime, das viel früher als bisher über Erfolg oder Priorität entscheidet.
Besonders deutlich wird die inhaltliche Schwerpunktsetzung in der Prioritätenliste, die das Weiße Haus vorgibt. Kratsios nannte als Bereiche, die künftig stärker adressiert werden sollen, unter anderem Künstliche Intelligenz, Robotik und Kernenergie. Demgegenüber soll die staatliche Ausrichtung auf „Life Sciences“ abnehmen. Damit wird ein Feld berührt, das in der biomedizinischen Forschung nicht nur klassische Molekularbiologie und Genetik umfasst, sondern auch klinische Studien zur Prüfung neuer Therapien. Für viele Akteure in akademischen Medizinzentren und bei Einrichtungen, die eng mit dem National Institutes of Health-Umfeld verbunden sind, klingt das nach weniger Haushaltsvolumen oder zumindest nach weniger Priorität. Kritisch wurde diese Verschiebung deshalb nicht nur politisch, sondern auch fachlich eingeordnet: Jeremy M. Berg, der unter den Präsidentschaften von George W. Bush und Barack Obama das National Institute of General Medical Sciences leitete, bezeichnete die Position als „tremendously misinformed“ und verwies darauf, dass Serendipität und unerwartete Erkenntnisse in der Wissenschaft nicht in ein zu eng getaktetes KI-Fokusraster passen.
Im Hearing blieb die Frage nach der tatsächlichen Ausgestaltung jedoch das eigentliche Konfliktzentrum. Demokratische Abgeordnete argumentierten, dass die Administration wissenschaftliche Kapazitäten bereits geschwächt habe: unter anderem durch Personalabbau bei Bundesbehörden, durch tiefe Kürzungen bei Forschungsprogrammen, durch Streichungen oder Einfrieren von Förderungen sowie durch Sanktionen gegenüber Universitäten, mit deren Ausrichtung die Regierung unzufrieden gewesen sei. Zudem wird befürchtet, dass damit die Fluktuation von Talenten und Forschenden beschleunigt wird. Auch der Bericht selbst behandelt nicht, was für Kritiker offensichtlich zusammengehört: Entscheidungen, die über die reine Themenpriorisierung hinausgehen, etwa der Abbau von Personal und die Beendigung zahlreicher Förderungen im frühen Karrierebereich. Ebenso thematisierten die Gegner die Rolle der National Science Foundation, bei der nach Angaben im Text Kürzungsanträge von mehr als 40 Prozent ins Spiel gebracht wurden.
Ein weiterer Streitpunkt betrifft die Frage, wie Förderentscheidungen künftig politisch überlagert werden könnten. In dem Bericht wird nicht detailliert erklärt, wie genau „Life Sciences“ oder „fundamentale Forschung“ abgegrenzt werden sollen, und auf Nachfrage reagierten zuständige Stellen im Text nicht mit belastbaren Definitionen. Gleichzeitig verwies der Text auf einen Vorschlag aus dem Weißen Haus, dass Grants für wissenschaftliche Forschung durch politische Beauftragte gesichtet werden könnten, um Initiativen zu blockieren, die angeblich „anti-amerikanische Werte“ fördern. Genau hier prallten die Auffassungen im Ausschussgespräch aufeinander: Abgeordnete wie Deborah Ross machten geltend, dass eine solche Form der politischen Vorabkontrolle unvereinbar sei mit dem Anspruch auf eine robuste Wissenschaftsförderung. Kratsios antwortete darauf nicht direkt mit einer inhaltlichen Entkräftung, sondern kündigte an, mit O.M.B. zusammenarbeiten zu wollen, damit die „Enterprise“ sowohl weltklasse als auch vertrauenswürdig und rechenschaftspflichtig bleibe.
Am Ende ging es im Hearing aber auch um messbare Prozesse, nicht nur um die Leitplanken. Abgeordnete George Whitesides zeigte Diagramme, die die Auszahlungsrate von NSF-Mitteln im laufenden Jahr mit früheren Perioden verglichen. Die Kernfrage lautete: Warum verlangsamt sich die Förderung? Als Kratsios die Erklärung in Richtung NSF verwies, wurde seine Antwort als unzureichend zurückgewiesen. Kratsios signalisierte daraufhin zumindest Bereitschaft, die Linien wieder näher an frühere Niveaus zu bringen, und betonte, er wolle „alles“ tun, um sicherzustellen, dass das Geld bei Forschenden ankommt. Damit zeigt sich eine praktische Spannung: Selbst wenn Prioritätenlisten und Förderlogik neu ausgerichtet werden, entscheidet letztlich die Geschwindigkeit der Mittelvergabe darüber, ob Labore, Teams und Nachwuchswissenschaftler kurzfristig handlungsfähig bleiben.
Für Unternehmen und Entwicklerteams, die KI- oder Robotikvorhaben umsetzen, liegt in der Debatte dennoch auch eine konkrete Chance: Eine Verschiebung von Universitätsanteilen hin zu privaten Trägern und stärkerem „Unternehmens-Setup“ kann die Nähe zwischen Forschung und Implementierung verkürzen. Gleichzeitig besteht das Risiko, dass Grundlagenarbeit in Bereichen mit langen Validierungszyklen, etwa bei der translationellen Medizin, langsamer anspringt, wenn Definitionen und Förderabgrenzungen zu eng oder zu politisch interpretiert werden. Ebenso relevant ist der Unterschied zwischen Förderlogik als Verwaltungsvorgang und Förderlogik als Innovationsstrategie: Wenn Messmodelle für „Returns“ zu früh oder zu stark gewichtet werden, kann das jene Forschung bremsen, die erst nach mehreren Iterationen Nutzen stiftet. Der weitere Verlauf der Diskussion dürfte deshalb weniger davon abhängen, ob Künstliche Intelligenz als Schwerpunkt genannt wird, sondern davon, wie Förderagenturen Kriterien operationalisieren, wie schnell Mittel fließen und welche Rolle Universitäten als Inkubator weiterhin spielen dürfen.
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