ZENTRAL LONDON / LONDON (IT BOLTWISE) – In einer Londoner Forschungsumgebung wird KI als Motor für Biologie beschrieben, doch parallel wächst die Sorge um wissenschaftliche Glaubwürdigkeit. Ein Streit um mathematische Fortschritte nach der Nutzung von KI-Tools zeigt, wie schwer sich heute Grenzen zwischen Training, Kontext und Zufall ziehen lassen. Gleichzeitig mehren sich Hinweise, dass KI-gestützte Texte in Journals Einschätzungen verzerren und Peer-Review-Prozesse unter Druck setzen. Die Kernfrage lautet nun, wie sich KI „im Laborbetrieb“ beherrschen lässt, ohne Vertrauen in Ergebnisse zu verlieren.
In einer ehemaligen Uhrenfabrik in Zentral-London laufen die Kältespeicher auf Hochtouren: Dutzende kleine Boxen mit barcodierten Glasröhrchen sollen eine Datenbasis liefern, mit der eine KI „die Sprache der Biologie“ lernen kann. Dr. Oliver Vince, Mitgründer von Basecamp Research, beschreibt das Vorhaben als Gegenstück zu dem, was große Anbieter bei Textmodellen getan haben: Sie schürfen große Mengen an Trainingsmaterial, um anschließend Muster zu beherrschen. Der konkrete Umfang wirkt wie ein Statement gegen Skepsis – in einem Bild spricht Vince von Informationen, die in wenigen Proben ein Vielfaches dessen ausmachen können, was auf dem gesamten Internet an Text existiert.
Gleichzeitig zeigt der jüngste Konflikt zwischen Mathematikern und konkurrierenden Teams, wie schnell KI in der Wissenschaft zu einem Vertrauensproblem werden kann. Im Umfeld einer Lösung zu den Navier–Stokes-Gleichungen hatte ein Anbieter von ChatGPT öffentlich gemacht, seine „KI-Agents“ hätten das Problem in 88 Stunden geknackt. Die Organisation, die den Preis für die Lösung vergibt, signalisiert zwar, dass die Sache „apparently been settled“ sei, betont aber zugleich, dass eine Überprüfung Zeit benötigt. Stunden vor dieser Ankündigung machte Tristan Buckmaster Bedenken öffentlich: Er startete zusammen mit Levent Alpöge ein unabhängiges Team, das an einem ähnlichen Ziel arbeitete, und sie hielten ihre Entwürfe in Codex fest.
Das Spannende an der Kontroverse ist nicht nur die Frage, ob und wie stark ein System tatsächlich Einblick in fremde Zwischenergebnisse erhalten kann. Buckmaster argumentierte, dass seine Codex-Prompts aus den zwei Monaten vor der Preisankündigung womöglich in die Arbeit des anderen Teams hätten hineinwirken können, verwies dabei aber ausdrücklich darauf, keine konkreten Vorwürfe zu erheben. Der Anbieter stellte dem entgegen, dass weder Menschen noch die KI-gestützten Systeme vor der Veröffentlichung die Arbeitsstände des anderen Teams gesehen hätten. Später wurde zusätzlich eingeräumt, dass man zwar Unwahrscheinliches nicht „rule out“ wolle, aber die spätere Klarstellung lautete: Die Codex-Prompts hätten das System in keiner Weise beeinflussen können. Unabhängig davon, wie die technische Trennung im Detail funktioniert, bleibt das Muster problematisch – es macht aus wissenschaftlicher Kooperation ein Risiko- und Plausibilitätsproblem.
Unterhalb dieser formalen Fragen verschärft sich eine zweite, subtilere Linie der Debatte: KI kann wissenschaftliche Ergebnisse nicht nur beschleunigen, sondern auch Glaubensfragen neu ordnen. Schon bei generativen Chatbots ist bekannt, dass „Hallucinations“ auftreten – also Behauptungen, die faktisch nicht stimmen. In der Wissenschaft entsteht dadurch eine zusätzliche Schwierigkeit: Wenn Texte, Zitate und sogar Verweise zunehmend automatisiert entstehen, wird die Unterscheidung zwischen neuer Erkenntnis und KI-basiertem „Erzählmaterial“ schwerer. Der Druck trifft dabei nicht nur einzelne Papers, sondern auch die Mechanik der wissenschaftlichen Selbstkorrektur, weil Journals und Gutachter zwischen echten Befunden und plausibel klingenden Fehlern schneller filtern müssten als zuvor.
Konkrete Daten und Fallbeispiele zeigen, wie diese Gefahr in der Praxis aussehen kann. Beim Thema Proteinfaltung gilt KI dagegen zunächst als Erfolgsstory: DeepMind hatte mit AlphaFold 2020 gezeigt, dass sich sehr viele Protein-Faltungen mit hoher Genauigkeit vorhersagen lassen, und die Ergebnisse wurden breit verfügbar gemacht. In anderen Bereichen jedoch tauchen Zweifel an der Einordnung auf. So hatte ein Modell für Materialkristalle Millionen Strukturen vorgeschlagen; zwei Chemiker aus den USA überprüften später eine Zufallsstichprobe und kamen zu dem Schluss, dass es sich häufig um triviale Ableitungen bekannter Materialien handelte. DeepMind wies den Vorwurf zurück und verwies darauf, dass „Neuheit“ nicht mit „Vertrautheit“ gleichgesetzt werden könne – schließlich entstehen viele wertvolle Materialien durch kleine Atomverschiebungen.
Noch kritischer ist aus Sicht vieler Forschender der Trend zu „AI-slop“: Wenn nicht Menschen, sondern Systeme den Text und die Begleitlogik von Veröffentlichungen erzeugen, entstehen fake citations, Phantom-Papers und eine Verschiebung dessen, was Peer Review tatsächlich prüfen soll. Ein Beispiel dafür liefert eine Analyse, in der ein Informatiker an einer Universität in Belgien mehr als eine Million biomedizinischer Arbeiten nach typischen „Trigger-Wörtern“ untersuchte, die von Sprachmodellen bevorzugt werden. Bis zum Ende des Vorjahres soll in nahezu 90 % solcher Arbeiten ein KI-Fingerprint sichtbar gewesen sein – nicht als Beweis für Betrug, aber als Indikator, wie massiv KI-gestützte Schreibarbeit die Literatur durchdringt. Peer Review selbst gerät damit ebenfalls unter Druck: In einer Untersuchung zu mehreren großen Computer-Science-Konferenzen fanden Forschende, dass bis zu 17 % des Textes in Gutachterberichten deutlich von Sprachmodellen umgeschrieben worden sein sollen. Wenn außerdem, wie weitere Analysen nahelegen, KI beim Zusammenstellen von Zitaten und sogar bei erfundenen Literaturangaben hilft, werden Forschende in Sackgassen gelenkt und öffentliche Mittel für blinde Folgearbeiten verschwendet.
Die Gegenmaßnahmen bleiben nicht bei Appellen stehen. Einige Zeitschriften-Ökosysteme entwickeln „research integrity“-Signale, die Abweichungen in Textmustern, Abbildungen und Zitierlogik auffälliger machen sollen; andere schränken bestimmte KI-Nutzungen stärker ein, etwa bei KI-generierten Abbildungen oder dem Upload von Manuskripten in Trainingssysteme. Als Leitidee taucht dabei immer wieder auf: KI darf das Handwerk unterstützen, aber Forschende müssen die Verantwortung behalten. Genau auf diese Verantwortungslogik verweist auch ein wissenschaftlicher Leiter aus dem DeepMind-Umfeld, wenn er betont, dass man verstehen müsse, was das Agentensystem getan hat, und Verantwortung nicht an die Maschine delegieren dürfe. In einem positiven Gegenbeispiel setzt eine österreichische Forscherin seit fast einem Jahrzehnt auf eine KI-unterstützte Arbeitsweise, nachdem sie lange nach einem Mechanismus gesucht hatte, wie Spermien in die Eizelle gelangen – ihre Laborresultate deuten auf ein proteinbasiertes „Lock-and-Key“-Prinzip hin und zeigen, dass KI ein Werkzeug sein kann, wenn sie durch menschliche Hypothesen und Validierung verankert bleibt.
Für Unternehmen und Forschungseinrichtungen folgt daraus weniger ein pauschales „KI ja oder nein“, sondern eine klare Architekturfrage: Wie lassen sich Datenzugriffe, Modellverhalten und Schreibprozesse so dokumentieren, dass Nachvollziehbarkeit und Haftung erhalten bleiben? Der Streit um Codex-Prompts macht sichtbar, dass es nicht genügt, allein auf „unwahrscheinlich“ zu setzen. Gleichzeitig zeigt die Debatte um KI-gestützte Literatur, dass Governance nicht erst dann greifen darf, wenn ein Paper bereits zirkuliert. Wer KI in der Wissenschaft einsetzt, sollte deshalb Prozesse für Quellen- und Zitationsprüfung, Gutachter-Workflows und Modell-Prompt-Provenienz stärker in die eigene Qualitätssicherung integrieren – und nicht nur auf Detektionstools vertrauen. Denn am Ende entscheidet sich der Fortschritt nicht nur daran, ob ein Modell schneller Ergebnisse generiert, sondern daran, ob die wissenschaftliche Gemeinschaft weiterhin den gemeinsamen Boden unter den Füßen hat.
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