LONDON (IT BOLTWISE) – Das israelische Startup QED Science nutzt eine KI-Validity-Engine, um wissenschaftliche Arbeiten vor der Publikation zu prüfen und mit einem QED Score zu rangieren. Für „The 1 Percent“ wurden dafür Zehntausende Preprints aus den Lebenswissenschaften auf Originalität und Validität hin ausgewertet. Kritische Stimmen monieren, dass ein einzelner Score komplexe Bewertung auf eine Zahl reduziert und die Bewertungslogik nicht nachvollziehbar genug offengelegt sei. Gleichzeitig argumentieren Befürworter, dass KI vor allem entlasten und nicht menschliche Verantwortung ersetzen sollte.
„Peer Review“ ist in der Wissenschaft nicht nur ein formales Gate, sondern ein Arbeitsmodus: Forscher: innen bringen eine Studie an die Öffentlichkeit, weil sie deren Qualität mit einem nachvollziehbaren Prüfpfad verbinden wollen. In der Praxis läuft dieser Pfad über Preprints, anschließend über Begutachtungen durch unabhängige Fachleute und am Ende über die Veröffentlichung in renommierten Zeitschriften. Genau hier setzt die aktuelle Debatte an: Wenn das Publikationsvolumen weiter wächst und zugleich weniger Menschen Zeit oder Anreiz haben, als Gutachter: in zu arbeiten, geraten Zyklen ins Stocken. Die Folge sind nicht nur lange Wartezeiten, sondern auch das Risiko, dass Ergebnisse beim Abschluss schon wieder überholt sind.
Der Begriff „One Percenter“ meint sonst meist die vermögendsten Menschen eines Landes. Im Projekt „The 1 Percent“ wird er nun auf Forschung übertragen: QED Science aus Tel Aviv entwickelt dafür ein Verfahren, das wissenschaftliche Arbeiten auf Originalität und Richtigkeit hin prüfen und mit einem QED Score versehen soll. Laut Beschreibung wird jede Arbeit zunächst anonymisiert, dann von mehreren KI-Agenten analysiert, die auf unterschiedliche Aspekte trainiert wurden. Die Architektur teilt das Paper dabei in Komponenten auf, um systematisch nach potenziellen Schwachstellen zu suchen – von Unstimmigkeiten in Abbildungen über Widersprüche zu bestehender Literatur bis hin zu Plausibilitätschecks bei statistischen Ergebnissen.
Technisch entscheidend ist dabei, dass nicht „ein Modell“ am Ende die Gesamtnote vergibt, sondern ein mehrstufiger Prozess: Die Resultate der Agenten werden anschließend noch einmal gesammelt und von einer weiteren KI verifiziert, bevor eine Rohpunktzahl für Originalität und Validität entsteht. Danach folgt eine Gewichtung, aus der der QED Score als Perzentilrang im Vergleich zu einem Referenzkorpus abgeleitet wird. In der Logik des Systems heißt das konkret: Ein QED Score von 80 bedeutet, dass die Arbeit besser abschneidet als 80 Prozent der verglichenen Arbeiten. Für Universitäten und Unternehmen soll das Tool damit eine Art Filter vor Veröffentlichung bereitstellen – also eine zusätzliche Ebene der Qualitätsprüfung, bevor ein breiterer wissenschaftlicher Diskurs startet.
Für „The 1 Percent“ hat QED Science das System nach eigenen Angaben anhand von 57.455 Preprint-Papern der auf Lebenswissenschaften spezialisierten Plattform bioRxiv getestet, die zwischen Mai 2025 und April 2026 veröffentlicht wurden. Am Ende erreichten 574 Arbeiten das 99. Perzentil und konnten damit als „oberstes ein Prozent“ in den ausgewählten Bereich fallen. QED Science berichtet zudem, dass es die KI-Scores mit Bewertungen menschlicher Gutachter: innen und mit weiteren Benchmarks abglich, um die Übereinstimmung zu prüfen. Genau diese Zahlen erzeugen jedoch auch den Kern der Kritik: Wenn komplexe wissenschaftliche Qualität auf eine einzige Metrik reduziert wird, entsteht schnell ein falscher Eindruck von Abstufungen. Eine solche Score-Logik kann selbst dann problematisch sein, wenn sie im Hintergrund als Ranking-Mechanismus gedacht war.
Diese Einwände wurden in Reaktionen aus der Forschung deutlich. Niv Mastboim, Mitgründer von QED Science, hält dagegen: „Das Ziel bestand darin, wissenschaftliche Arbeiten allein anhand der Arbeit zu beurteilen, nicht anhand der Zeitschrift oder des Ansehens der Autor: innen“. Außerdem verweist er darauf, dass auch Studien außerhalb des obersten Perzentils „großartige Forschung“ darstellen können und dass man so Arbeiten finden könnte, die zwar methodisch stark sind, aber weniger Aufmerksamkeit bekommen haben. Parallel dazu kritisieren andere Forschende die methodische Nachvollziehbarkeit. Der Medizinprofessor Ran Blekhman bemängelt in einem Blogbeitrag: „Das Unternehmen beschreibt eine Multi-Agent-KI-Architektur, doch die tatsächliche Implementierung steht weder zur Einsicht noch zur Nachbildung oder Kritik zur Verfügung“. Auch der Biowissenschaftler Sina Booeshaghi kritisiert, dass die Vergleichsstudien unzulänglich seien, weil QED Science den QED Score mit Fachzeitschriften-Rankings in Beziehung setzt, aber zugleich behauptet, dieses Ranking sei dafür nicht aussagekräftig genug. Darüber hinaus wird angeführt, dass die behauptete Wirkung der Anonymisierung möglicherweise nicht vollständig durchgreift, etwa wenn sich ein struktureller Bias bei der regionalen Verteilung in den Ergebnissen zeigt.
Damit berührt die Debatte eine Grundsatzfrage, die weit über „The 1 Percent“ hinausgeht: Kann KI Qualität in Wissenschaft zuverlässig prüfen, wenn die Kriterien und Gewichtungen nicht transparent genug offengelegt sind? Bei großen Sprachmodellen ist das Problem bekannt, weil „Evaluation“ dort oft wie eine Black Box wirkt, auch wenn intern nachvollziehbare Schritte existieren. Gleichzeitig ist die Peer-Review-Krise real: Nicht jede Veröffentlichung braucht eine Jahre lange menschliche Vollbegutachtung, wenn es um erste Plausibilitätschecks oder die Suche nach offensichtlichen Inkonsistenzen geht. In diesem Sinn sehen viele Unterstützer weniger eine Ersetzung als eine Ergänzung: KI kann zeitaufwendige Aufgaben vorverdichten und Expert: innen entlasten. Doch die Verantwortung und die finale Bewertung bleiben aus ihrer Sicht beim Menschen – gerade weil Wissenschaft nicht nur korrekte Zahlen, sondern auch Kontext, interpretierbare Evidenz und saubere Grenzen der Aussage umfasst.
Für die Unternehmens- und Forschungslandschaft ergibt sich daraus ein praktischer Handlungsraum: Wer KI-gestützte Validierung einsetzt, sollte sie als Pipeline-Baustein betrachten, nicht als Ersatz für wissenschaftliche Urteilskraft. Entscheidend ist dabei, wie ein System Messungen operationalisiert, wie es Referenzkorpora definiert und wie robust die Bewertung gegenüber Datenverschiebungen bleibt. „The 1 Percent“ zeigt dabei zweierlei gleichzeitig: Zum einen, dass KI-gestützte Analysen auf strukturierte Fragestellungen trainiert werden können. Zum anderen, dass Transparenz, Nachvollziehbarkeit und die Vermeidung von Fehlinterpretationen durch einzelne Scores darüber entscheiden, ob solche Tools Vertrauen schaffen – oder eine neue Form der „Metrik-Illusion“ erzeugen.
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