Immer mehr Forscher lassen KI für sich schreiben

Auf diese besorgniserregende Entwicklung machen Forscher der Stanford University aufmerksam, nachdem sie 1'121'912 wissenschaftliche Artikel und Vorabdrucke aus den wissenschaftlichen Publikationen arXiv, bioRxiv und Nature analysiert haben. Ihre Forschungsergebnisse präsentierten sie kürzlich in der Fachzeitschrift "Nature Human Behaviour".

Informatik sticht heraus

Die Untersuchung zeigte, dass Abstracts und Einleitungen am häufigsten von Grossen Sprachmodellen (LLM, Large Language Model) erstellt werden, während diese in methodischen und Experimentabschnitten weniger genutzt werden, was wahrscheinlich auf die Fähigkeiten zu Zusammenfassungen von LLMs zurückzuführen ist. Die Forscher beobachteten einen stetigen Anstieg der Nutzung von KI in mehreren Studienbereichen, wobei der dramatischste Anstieg in der Informatik zu verzeichnen war - einer Disziplin, die besonders nah an der KI angesiedelt ist.

Die Analyse ergab, dass 2024 in der Informatik 22,5 Prozent der Abstracts und 19,5 Prozent der Einleitungen von LLMs verfasst wurden. Im November 2022 waren es gerade einmal 2,4 Prozent gewesen. Auch in den Bereichen Elektrotechnik und Systemwissenschaften war die LLM-Nutzung bis 2024 mit 18,0 Prozent bei Abstracts und 18,4 Prozent bei Einführungen relativ hoch. In der Mathematik waren es 8,9 Prozent bei Abstracts und 9,4 Prozent bei Einleitungen.

Mit LLM gegen Zeitdruck

Autoren, die häufiger Preprints veröffentlichten, nutzten häufiger LLM, was möglicherweise auf erhöhten Druck zurückzuführen ist, mehr Artikel in weniger Zeit zu veröffentlichen. In kürzeren Artikeln mit weniger als 5000 Wörtern kamen LLMs häufiger zum Zuge, ebenso wie Artikel in wettbewerbsintensiveren Forschungsbereichen wie der Informatik.

Die Forscher stellten zudem fest, dass LLM in Artikeln aus China und Kontinentaleuropa im Vergleich zu Nordamerika und Grossbritannien stärker genutzt wird, aber ein Grossteil davon sei wahrscheinlich auf die Verwendung von Englisch-Sprachassistenten zurückzuführen. "Da sich die KI-Landschaft in den kommenden Jahren schnell weiterentwickeln wird, hat sie das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Wissenschaft geschrieben und kommuniziert wird, was wiederum Fragen zur Transparenz, Originalität und Zukunft des wissenschaftlichen Publizierens aufwirft", mahnen die Stanford-Wissenschaftler. (pressetext.com)