Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als transformative Kraft in zahlreichen Branchen erwiesen und macht auch vor der wissenschaftlichen Forschung nicht Halt. KI unterstützte Werkzeuge sind nicht nur in der Lage, Datenmengen zu verarbeiten, die für einen Menschen zu komplex wären, sondern sie bieten auch präzise, effiziente Lösungen für alltägliche Herausforderungen in der Wissenschaft. Ein besonders relevantes Feld für den Einsatz von KI-Tools ist die Literaturrecherche. Hier helfen KI-basierte Anwendungen Forschenden, aus der enormen Menge wissenschaftlicher Veröffentlichungen rasch die relevantesten Informationen zu filtern und strukturiert aufzubereiten – so zumindest die Verheißung.

„Die Wissenschaft“ setzt sich über den Forschungszyklus hinweg aus sehr unterschiedlichen Tätigkeiten zusammen, angefangen bei der Formulierung des Drittmittelantrags über die Datenerhebung und -analyse bis hin zur Präsentation und Publikation der Forschungsergebnisse (Abb. 2). Deshalb gibt es nicht das eine KI-Tool, das die Wissenschaft als Ganzes unterstützt, sondern eine Reihe verschiedener Tools für die einzelnen Anwendungen. Wir in der Universitätsbibliothek legen für uns den Fokus auf den Einsatz von KI für Literaturrecherche und -überblick, während wir gleichzeitig den Austausch sowohl innerhalb der Universität als auch überregional suchen, um dieses zukunftsträchtige Thema gemeinsam anzugehen.

Die Informationsflut zu überblicken und zu sortieren ist das Ziel zahlreicher Literaturrecherche-Tools (Tab. 1). Jedes von ihnen macht ähnliche Versprechungen: beispielsweise werden die wichtigsten 5 oder 10 Artikel zu einem Thema präsentiert; die Beziehungen zwischen Artikeln und Themen wird durch manche Tools grafisch aufbereitet; einige bieten eine tabellarische Ansicht, mit der die gefundene Literatur inhaltlich sortiert werden kann. Manche Tools enthalten ein Recommender-System, das basierend auf den bisherigen Präferenzen weitere Artikel vorschlägt und bei neuen Veröffentlichungen benachrichtigt. Einige ermöglichen auch den „Chat mit dem PDF“, bei dem man sich mit einem Artikel unterhalten kann, ihm etwa Fragen stellen kann und Antworten mit Verweis auf relevante Stellen innerhalb des Artikels bekommt.

Tool	Zweck (eigene Angaben)	Anbieter	Datenquellen
Semantic Scholar	Find relevant research, scan papers with TLDR, Highly Influential Citations, recommendations	Allen Institute for AI (USA)	Eigener Index, Informationen verfügbar
SciSpace	Discover, explore, understand, write; Browser plugin	Firma (USA)	Keine Angaben zu Datenquellen, auch nicht auf Nachfrage
ScienceOS	Search (with brief scientific answer), create diagrams, upload PDFs	Anbieter aus Deutschland	basiert auf dem Semantic-Scholar-Index
Elicit	summarizing papers, extracting data, and synthesizing your findings	Firma (USA)	basiert auf dem Semantic-Scholar-Index
Perplexity	Recherche mit Fokus, Pro-Version	Firma (USA)	Nicht angegeben
Clarivate Research Assistants	Find key research faster, explore literature, visualize research connections	Clarivate	Je nach Tool, z. B. Web of Science Core Collection (Inhalte)
Scopus AI	Zusammenfassungen, Liste von Grundlagenarbeiten, Concept Maps	Elsevier	Scopus-Inhalte
Research Rabbit	literature search, alerts, visualize papers, share collections	Firma	keine Infos ohne Login
Iris AI	Smart search + smart filters, reading list analysis, summaries, extraction and systematizing of data	Anbieter aus der EU	Open-Access-Publikationen, Ergänzung eigener lizenzierter Inhalte möglich
Consensus	Find the most relevant papers, summaries, answers	Firma (USA)	basiert auf dem Semantic-Scholar-Index

Aus der Zusammenstellung (Tab. 1) wird deutlich, dass nicht alle Recherche-Tools offenlegen, aus welchen Quellen sie ihre Ergebnislisten zusammenstellen. Auch die Herkunft der weiteren wertenden Ergebnisse der KI-Tools („most relevant papers“, „Highly Influential Citations“, „key research“) kann meist nicht transparent nachvollzogen werden. Zum Sucheinstieg mag das ausreichen, für die tiefere wissenschaftliche Arbeit nicht:¹ Wenn unklar ist, auf welche Quellen die KI zugreifen kann, darf der von der KI zusammengestellte Literaturüberblick nicht als vollständig angenommen werden. Oft fehlen beispielsweise deutschsprachige Quellen oder Inhalte aus lizenzpflichtigen Fachdatenbanken.

Diese Beispiele zeigen, dass KI-Tools in Studium, Forschung und Lehre mit der etablierten wissenschaftlichen Skepsis begegnet werden sollte. Hinzu kommt die gebotene Vorsicht bei der Preisgabe von Daten an externe Anbieter: Dokumente, Informationen und Daten, die nicht im Internet veröffentlicht werden dürfen, dürfen auch nicht an KI-Tools weitergegeben werden. Die folgenden Fragen sollten sich alle Nutzer:innen von KI-Tools stellen:

• Wie können die Ergebnisse der KI verifiziert werden? Sind die Ergebnisse korrekt? Könnte eine systematische Verzerrung (Bias) vorliegen?
• Ist es zulässig, die KI für die jeweilige Aufgabe zu verwenden? Muss ggf. gekennzeichnet werden (z. B. bei der Textproduktion)? Könnte versehentlich ein Plagiat kreiert worden sein?
• Sind die im Prompt verwendeten Informationen bzw. die in das KI-Tool hochgeladenen Dokumente unbedenklich, dürften sie theoretisch veröffentlicht werden? Vorsicht bei personenbezogenen Daten und internen Dokumenten!

Diese reflektierenden Fragen sollen der Praxis nicht im Weg stehen, sondern sie begleiten. Um zu einem kompetenten Umgang mit den verfügbaren KI-Tools im Bereich der wissenschaftlichen Forschung zu gelangen, ist es wichtig, aktiv mit ihnen zu experimentieren. Dieses ‚Spielen‘ mit KI-Tools ermöglicht es, ihre Potenziale voll auszuschöpfen und gleichzeitig ihre Grenzen zu erkennen. Die Universität Kassel setzt sich an mehreren Stellen mit den Einsatzmöglichkeiten von KI auseinander, mit dem Ziel, ihren Angehörigen einen Raum zum Experimentieren zu schaffen. Hier ist ein Überblick über die ersten Angebote:

• Bereitstellung eines ChatGPT-Zugangs für alle Mitarbeitenden der Universität
• Integration der KI-gestützten Recherche in die Schulungen der UB
• KI-Talks im Rahmen der Themenwoche KI in der Lehre (zuletzt November 2023)
• Informative Webseite der Universitätsbibliothek zum Thema KI

Weitere Angebote entstehen derzeit überregional und können von den Angehörigen der Universität Kassel kostenfrei genutzt werden. Eine Auswahl finden Sie auf der Webseite der UB.

Disclaimer: Dieser Blogbeitrag wurde mit Unterstützung von ChatGPT (bereitgestellt durch die Universität Kassel) erstellt.

1. Messeri, L., Crockett, M.J. Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research. Nature 627, 49–58 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07146-0 ↩︎