TEL AVIV / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Startup QED Science setzt KI ein, um wissenschaftliche Arbeiten auf Originalität und Validität zu prüfen und sie als „The 1 Percent“ hervorzuheben. Dazu anonymisiert es Papers vor der Analyse und lässt mehrere KI-Agenten unterschiedliche Qualitätsaspekte untersuchen. Am Ende verdichtet ein QED Score die Ergebnisse als Perzentilwert aus einem Referenzkorpus. Kritiker zweifeln jedoch an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und der Wirkung von einzelnen Kennzahlen auf die Forschungslandschaft.
Wissenschaftliche Begutachtung ist ein Prozess, der auf Vertrauen beruht: Eine Studie wird eingereicht, Experten prüfen methodische Sauberkeit, Plausibilität der Schlussfolgerungen und ob die Arbeit hält, was sie verspricht. Gleichzeitig ist dieser Ablauf heute unter Druck. Nicht nur das Publikationsvolumen wächst schneller als die Zahl verfügbarer Gutachter, auch die Zeit bis zur Entscheidung kann sich über Jahre ziehen. Wenn Ergebnisse dann bereits teilweise überholt sind, leidet der Nutzen des Peer-Review-Systems. Zusätzlich kommt ein strukturelles Problem hinzu: Selbst wenn alle Beteiligten redlich handeln, bleibt ein Bewertungsprozess, bei dem Menschen über Menschen urteilen, anfällig für Bias, Interessenskonflikte und subjektive Wahrnehmungen.
Vor diesem Hintergrund zielt das israelische Startup QED Science auf einen Zwischenbereich zwischen automatischer Vorprüfung und menschlicher Endentscheidung. Das Unternehmen aus Tel Aviv entwickelt eine „Science Validity Engine“, die wissenschaftliche Arbeiten nicht einfach nur klassifiziert, sondern mit einem QED Score bewertet. Für Universitäten und Unternehmen ist das Werkzeug laut Beschreibung dafür gedacht, Studien vor der Veröffentlichung zu prüfen und Hinweise auf Originalität und Validität zu liefern, bevor der formale Begutachtungsweg in einer Fachzeitschrift startet. Damit verschiebt sich der Fokus: Nicht der Ruf einer Zeitschrift oder die Sichtbarkeit einer Autorenschaft stehen im Zentrum, sondern der Inhalt der Arbeit selbst.
Technisch beginnt der Prozess mit einer Anonymisierung der Einreichung, bevor die Analyse startet. Anschließend zerlegt das System das Paper in mehrere Komponenten und lässt mehrere KI-Agenten unterschiedliche Qualitätsaspekte bearbeiten. Ein Agent sucht dabei gezielt nach Unstimmigkeiten in Abbildungen, ein anderer prüft Widersprüche zur bestehenden Literatur und ein weiterer untersucht statistische Ergebnisse. Interessant ist hier der Versuch, nicht nur „Textqualität“ zu beurteilen, sondern konkrete Stellen zu adressieren, an denen in der Praxis häufig Fehler auftreten: Figuren, Referenzen und die Auswertung. Die Zwischenergebnisse fließen danach in eine zweite KI-Phase, in der die Agentenresultate nochmals zusammengeführt und verifiziert werden, bevor eine Rohpunktzahl für Originalität und Validität vergeben und anschließend gewichtet wird. Der QED Score wird als Perzentil im Verhältnis zu einem Referenzkorpus ausgedrückt; im Beispiel bedeutet ein Score von 80, dass die Arbeit besser als 80 Prozent der verglichenen Papers abschneidet.
Für „The 1 Percent“ stützt sich QED Science auf Tests mit 57.455 Preprint-Papern aus den Bio- und Lebenswissenschaften, die zwischen Mai 2025 und April 2026 veröffentlicht wurden. Am Ende erreichten 574 Arbeiten das 99. Perzentil und wurden damit als Kandidaten für das oberste „eine Prozent“ markiert. Zusätzlich sollen Vergleichsstudien zeigen, dass die KI-ermittelten Scores mit Bewertungen menschlicher Gutachter und weiteren Benchmarks in eine ähnliche Richtung weisen. Genau hier setzt aber die erste zentrale Kritik an: Wenn wissenschaftliche Qualität in einen einzelnen Score verdichtet wird, entsteht schnell der Eindruck, dass Arbeiten mit 90 oder 80 „schlechter“ seien als die besten ein Prozent – als wäre Wissenschaft eine Rangliste mit harten Schwellen. Kritiker sehen darin vor allem ein Anreizproblem: Selbst wenn ein Score das Auffinden starker Arbeiten erleichtern kann, kann er den Blick der Community auf Prestige und individuelle Metriken verengen, statt die Bandbreite guter Forschung abzubilden.
Die zweite Kritik adressiert weniger das Ziel als den Weg dorthin. Mehrere Forschende bezweifeln, dass eine KI die Qualität wissenschaftlicher Forschung zuverlässig und zugleich transparent bewerten kann, insbesondere wenn die Implementierung einer „Multi-Agent“-Architektur nicht vollständig einsehbar ist. Genannt werden dabei fehlende Möglichkeiten zur Überprüfung: Prompts, Gewichtungen und wesentliche Teile des Bewertungsmechanismus seien nicht offen genug, um den Score unabhängig nachzuvollziehen. Das ist ein bekanntes Spannungsfeld bei großen Sprachmodellen: Selbst wenn die Ergebnisse plausibel wirken, bleibt für Außenstehende oft unklar, welche Signale tatsächlich dominieren. Daneben wird auch die Logik der eigenen Validierungsarbeit in Frage gestellt: Wenn die Vergleichsgröße selbst umstritten ist, etwa weil sie nur bedingt die Qualität einer Arbeit abbildet, wird die Aussagekraft des Abgleichs schwächer. Auch beim Thema Anonymisierung äußern Kritiker Zweifel, weil sich in den Datenverteilungen dennoch strukturelle Muster finden könnten.
Trotzdem sehen viele Forschende in KI-Systemen keinen Ersatz für menschliche Verantwortung, sondern eine Ergänzung. Der Ansatz, bestimmte zeitaufwendige Prüfungen zu übernehmen – etwa das Herausfiltern potenzieller Unstimmigkeiten in Abbildungen oder das formale Abgleichen mit Literatur – kann Gutachter entlasten und die Geschwindigkeit erhöhen. Entscheidend bleibt dabei der Punkt, den Befürworter in der Regel betonen: Die finale Bewertung muss beim Menschen liegen, weil wissenschaftliche Qualität nicht nur aus Einzeltests besteht, sondern auch Kontext, Originalbeitrag und Einordnung in ein Feld umfasst. In diesem Sinne könnte eine KI-basierte Vorprüfung das Peer-Review-System nicht beenden, sondern um eine neue Schutzschicht gegen Überlastung und erste Fehlerkategorien erweitern.
Parallel wird der Markt für solche KI-Tools unruhiger: Während einige Systeme eher wie Bewertungsmaschinen wirken, setzen andere auf unterschiedliche Modellierungs- und Agentenansätze. In dem Diskurs rund um QED Science taucht dabei auch der Vergleich mit weiteren KI-Ansätzen auf, etwa mit einer Arbeitsweise, die sich in der konkreten Ausführung unterscheiden soll. Für Entscheider in Forschung und Unternehmen wird damit die zentrale Frage greifbar: Wie viel Transparenz, Nachvollziehbarkeit und institutionelle Verantwortbarkeit bietet ein Tool, bevor man es produktiv in Workflows integriert? Wer jetzt in KI-gestützte Validierung investiert, sollte deshalb nicht nur auf den QED Score schauen, sondern auch auf die Prüfpfade, die Datenbasis und die Frage, wie gut ein System im Alltag mit echten Varianzen in Methodik und Publikationskultur umgeht.
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