(KI verstärkt wissenschaftliche Schwächen 7)
KI pflügt Akademia um
Daten sprechen eine eindeutige Sprache: Einreichungen an ArXiv, der Welt größter Preprint-Server wachsen seit Einführung von ChatGPT stark, siehe folgendes Diagramm.
Monatliche Einreichungen inklusive hellblauer Trendlinie (gleitender Durchschnitt, 5 Perioden), Eine exponentielle (!) Trendkurve zu obigen Daten ergibt eine hohes Bestimmtheitsmaß von R2 = 0,92. –> Die Wachstumsraten dürften wohl noch rasch weiter steigen.
Um soviel leichter sind akademische Arbeiten durch KI nun geworden. Ein Boom durch KI? Quantitativ ja, qualitativ nein. Einige Indikatoren zeigen, dass vor allem qualitätsmaßig schwache Arbeiten überproportional gestiegen sind.
- Eine zusammenfassende Übersicht zur gegenwärtigen allgemeinen Lage durch Universitäts- und Techfirmenmitarbeiter nennt: "Scientists report an increased backlog of untested hypotheses and substantial demand for output verification."1 Die Arbeiten haben eine Tendenz, vorsichtiger in den Ergebnissen und Diskussionen formuliert zu werden. Dieses vorsichtige Formulieren ist ein charakteristisches Kennzeichen von LLM-Modellen.
- Viele Forscher berichten von einer Verlagerung der Arbeit "downstream": Durchführung von Experimenten im Labor, Sammlung der Felddaten oder klinische Valisierung. Denn KI-Systeme haben die Zahl möglicher Theorien und Hypothesen erhöht, aber kaum Möglichkeiten geboten, diese effizient zu testen.1
- Eine Analyse von 2,5 Millionen biomedizinischen Artikeln in PubMed zeigt, dass fabrizierte (ganz oder teilweise halluzinierte) Zitationen um das 12-Fache angestiegen sind.2
- Dieselben Autoren identifizieren insbesondere das Phänomen der sogenannten predatory journals (paper mills, Raubjournale, räuberische Verlage. Hier zahlen Autoren für eine sofortige Publikation; natürlich ohne dass die Artikel peer-reviewed werden. So fanden die Autoren in 2.564 Arbeiten ein oder zwei fabrizierte Zitationen.2
Die Vorschläge von Topaz et al. zur Verbesserung der Situation sind eingeschränkt auf die fabrizierten Zitationen. Verfikations-Werkzeuge sind vorhanden, werden aber kaum eingesetzt. Dies könnte institutionalisiert und automatisiert vor dem Peer-review-Prozess stattfinden.
Aber es ist auch festzuhalten: Es gibt Zeit- und Produktivitätsgewinne durch KI. Sie beruhen unter anderem auf der Übertragung administrativer Arbeiten und Vorbereitungen auf die Maschine.1
22. Oktober 2026
1 Mihai Codreanu1, Alex Imas2,3, Juan Mateos-Garcia2, et al.. AI in science: Early Insights. September 2026. https://arxiv.org/pdf/2609.28504v1
2 Topaz M, Roguin N, Gupta P et al..Fabricated citations: an audit across 2·5 million biomedical papers,. The Lancet, 407, 1779-1781