TEL AVIV / LONDON (IT BOLTWISE) – Das israelische Startup QED Science nutzt KI, um wissenschaftliche Preprints aus den Bio- und Lebenswissenschaften auf Originalität und Validität zu prüfen. In der Aktion „The 1 Percent“ wurden dafür Arbeiten aus zwölf Monaten mit einem QED Score eingestuft. Forschende kritisieren vor allem, dass ein einzelner Kennwert komplexe Bewertungskriterien überdeckt. Im selben Atemzug machen sie aber auch Hoffnung, dass KI Peer-Review-Zeiten verkürzen kann, wenn sie Menschen nicht ersetzt, sondern unterstützt.
Der Begriff „One Percenter“ steht im Alltag meist für die vermögendsten Menschen eines Landes. In der Wissenschaft bekommt die Bezeichnung nun eine technische Wendung: Das israelische Startup QED Science will mit einem KI-gestützten Prüfsystem genau die Arbeiten identifizieren, die nach seinem Verfahren zu den „obersten“ Prozent zählen. Anlass ist die viel beachtete Auswertung „The 1 Percent“, bei der QED Science aus dem Bereich Bio- und Lebenswissenschaften Preprints der vergangenen zwölf Monate herausfiltern ließ. Für das Wissenschaftssystem ist das nicht nur eine Kuratierung, sondern ein Stresstest für die Frage, wie verlässlich und nachvollziehbar maschinelle Bewertung in einem Umfeld sein kann, das bisher stark auf menschliches Urteil setzt.
Um die Tragweite zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf den etablierten Ablauf vor der Veröffentlichung. Peer Reviews sind in vielen Fachbereichen der zentrale Mechanismus, um Manuskripte auf Reproduzierbarkeit, methodische Sauberkeit und inhaltliche Konsistenz zu prüfen. Häufig entsteht dabei zunächst ein Preprint: Forschende stellen ihre Ergebnisse bereits vor dem formalen Begutachtungsprozess öffentlich bereit, oft auf spezialisierten Plattformen, damit andere schneller nachsehen, diskutieren und weiterarbeiten können. Der Schritt in eine renommierte Fachzeitschrift hängt anschließend aber an einem begutachtenden Verfahren unabhängiger Expert: innen, in dem die Bewertung nicht nur die Ergebnisse, sondern auch die Qualität der Argumentation, die Durchführbarkeit der Methodik und die Anschlussfähigkeit an den Stand der Forschung abklopft. Genau an dieser Stelle wächst der Druck, denn das Publikationsvolumen nimmt schneller zu als das verfügbare Zeitbudget von Gutachter: innen.
QED Science setzt bei diesem Engpass an und versucht, einen Teil der Vorprüfung zu automatisieren. Das Tool wird als „Science Validity Engine“ bezeichnet und soll wissenschaftliche Arbeiten in einzelne Komponenten zerlegen, um eine maschinelle Plausibilitätsprüfung vor der Veröffentlichung zu ermöglichen. Laut Beschreibung wird jede Arbeit zunächst anonymisiert, bevor mehrere KI-Agenten an unterschiedlichen Qualitätsdimensionen arbeiten. Einer der Agenten soll Unstimmigkeiten in Abbildungen erkennen, ein anderer Widersprüche zur bestehenden Literatur prüfen, und ein weiterer untersucht statistische Ergebnisse darauf, ob sie zur Argumentationskette passen und rechnerisch nachvollziehbar wirken. Damit orientiert sich das Verfahren an praktischen Prüfaufgaben, die in menschlichen Reviews ebenfalls häufig auftauchen – nur eben in der Form einer systematischen, teilautomatisierten Durchsicht.
Die Ergebnisse dieser Agenten werden anschließend zusammengeführt und nochmals von einer weiteren KI verifiziert, bevor eine Rohpunktzahl für zwei Ziele vergeben wird: Originalität und Validität. Originalität bezieht sich in der Darstellung auf die Innovationswirkung von Methodologie und Anwendung, Validität auf die Akkuratesse von Verfahren und Berechnungen. Danach erfolgt eine Gewichtung, aus der schließlich der QED Score als Perzentilrang gegenüber einem Referenzkorpus hervorgehen soll. Ein Score von 80 bedeutet in der Logik des Systems, dass die betreffende Arbeit besser abschneidet als 80 Prozent der verglichenen Preprints. Aus Anbietersicht ist das der Kernnutzen: Eine einheitliche Kennzahl soll es Universitäten und Unternehmen leichter machen, aus dem großen Strom an Einreichungen jene Manuskripte zu identifizieren, bei denen das Risiko offensichtlicher Schwächen geringer ist.
Gerade diese Kennzahl wird jedoch zur Hauptangriffsfläche. Für „The 1 Percent“ wurde das System nach Angaben des Unternehmens anhand von 57.455 Preprint-Papern getestet, die auf einer auf Lebenswissenschaften spezialisierten Plattform zwischen Mai 2025 und April 2026 veröffentlicht wurden. Am Ende erreichten 574 Arbeiten das 99. Perzentil und wurden damit als mutmaßlich „oberes Prozent“ ausgewählt. QED Science will außerdem in eigenen Vergleichsstudien die von der KI ermittelten Scores mit Bewertungen menschlicher Gutachter: innen sowie weiteren Benchmarks abgeglichen haben, um zu zeigen, dass die Einschätzungen qualitativ ähnlich ausfallen. Kritiker: innen sehen darin trotzdem ein methodisches Problem: Wenn Wissenschaft als Ergebnis nur noch auf einen einzelnen Score reduziert wird, entsteht die implizite Hierarchie, dass Arbeiten mit 90 oder 80 zwangsläufig „schlechter“ wären als die Top-Ein-Prozent-Arbeiten. Das verschiebt den Fokus weg von der eigentlichen Frage, ob eine konkrete Studie robust ist, und hin zu Prestige und Metriken.
In einem Gespräch begründete Niv Mastboim, Mitgründer von QED Science, das Ziel als reine Bewertung der Arbeit selbst und nicht des Zeitschriftennamens oder des Ansehens der Autor: innen. Auch wer nicht in den obersten ein Prozent lande, könne weiterhin relevante und hochwertige Forschung liefern. Zudem ließen sich gute Studien finden, die bislang möglicherweise nicht die Aufmerksamkeit erhalten hätten, die sie verdient hätten. Die Kritik geht dennoch weiter und setzt an der Transparenz an: Mehrere Forschende bezweifeln, ob ein KI-System die Qualität wissenschaftlicher Arbeit zuverlässig und vor allem nachprüfbar beurteilen kann, wenn die konkrete Implementierung nicht vollständig offenliegt. Ran Blekhman, Medizinprofessor, schrieb sinngemäß, dass die Multi-Agent-Architektur zwar beschrieben werde, die tatsächliche Implementierung jedoch nicht zur Einsicht, Nachbildung oder Kritik bereitstehe; auch Prompts, Gewichtungen und Algorithmuslogik seien nicht ausreichend öffentlich, um den Score unabhängig nachvollziehen zu können. Sina Booeshaghi, Biowissenschaftler, kritisierte außerdem, dass Vergleichsstudien problematisch seien, wenn der QED Score mit Zeitschriften-Rankings verglichen werde, das Unternehmen aber zugleich behaupte, dieses Ranking sei nicht belastbar genug; zudem sei die behauptete Reduktion menschlichen Bias durch Anonymisierung nicht vollständig eingelöst, weil sich strukturelle Verzerrungen etwa entlang regionaler Verteilungen erkennen ließen.
Trotz der Einwände sehen viele Forscher: innen in KI-Unterstützung einen realistischen Ausweg aus der Peer-Review-Krise – allerdings unter einer klaren Bedingung: KI solle menschliche Gutachter: innen ergänzen, nicht ersetzen. Zeitaufwendige Vorprüfungen, etwa das schnelle Identifizieren auffälliger Inkonsistenzen oder das Zusammenführen von Literaturbezügen, können so entlasten. Gleichzeitig bleibt die finale Verantwortung und die Bewertung der inhaltlichen Tragweite bei Menschen, weil wissenschaftliche Qualität mehr umfasst als die rechnerische Plausibilität einer einzelnen Komponente. Für Unternehmen und Universitäten ergibt sich daraus ein praktischer Ansatz: KI-gestützte Scoring-Systeme können als „Risikofilter“ dienen, der die Zeit der Expert: innen dort bündelt, wo Prüfbedarf am größten ist. Der Streit um „The 1 Percent“ zeigt damit weniger, dass maschinelles Prüfen unmöglich ist, sondern dass die Messbarkeit der Qualität allein nicht reicht – entscheidend ist auch, ob die Verfahren verständlich, nachprüfbar und im Ergebnis nicht zu simplifizierenden Fehlanreizen führen.
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