MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Ankündigung von Google, eine KI als ‘Co-Wissenschaftler’ einzusetzen, hat in der wissenschaftlichen Gemeinschaft gemischte Reaktionen hervorgerufen. Während das Unternehmen verspricht, die Forschung zu beschleunigen, bleiben viele Experten skeptisch, ob die Technologie tatsächlich in der Lage ist, die wissenschaftliche Methodik zu unterstützen.
Die Vorstellung, dass Künstliche Intelligenz (KI) eines Tages als Co-Wissenschaftler fungieren könnte, hat in der Fachwelt für Aufsehen gesorgt. Google hat kürzlich ein solches System vorgestellt, das Wissenschaftlern bei der Hypothesenbildung und der Erstellung von Forschungsplänen helfen soll. Doch trotz der vielversprechenden Ankündigungen sind viele Experten skeptisch, ob die Technologie tatsächlich in der Lage ist, die wissenschaftliche Methodik zu unterstützen.
Sarah Beery, eine Forscherin im Bereich Computer Vision am MIT, äußerte Zweifel an der praktischen Anwendbarkeit dieser KI-Tools. Sie betonte, dass es in der wissenschaftlichen Gemeinschaft möglicherweise keinen Bedarf für ein System zur Hypothesengenerierung gibt. Diese Skepsis wird durch die Tatsache verstärkt, dass Google in der Vergangenheit bereits für seine angeblichen KI-Durchbrüche kritisiert wurde, die ohne reproduzierbare Ergebnisse präsentiert wurden.
Ein Beispiel dafür ist Googles Behauptung, dass ein KI-System Brusttumore besser erkennen könne als menschliche Radiologen. Diese Aussage wurde von Forschern der Harvard und Stanford Universitäten in Frage gestellt, da es an detaillierten Methoden und Codes mangelte, die die wissenschaftliche Validität untermauern könnten.
Ein weiteres Problem, das von Wissenschaftlern angesprochen wird, ist die Tendenz von KI-Systemen, in kontrollierten Umgebungen gut zu funktionieren, aber bei großflächiger Anwendung zu versagen. Ashique KhudaBukhsh, Assistenzprofessor für Software Engineering am Rochester Institute of Technology, betonte die Notwendigkeit einer rigorosen, unabhängigen Bewertung solcher Systeme über verschiedene wissenschaftliche Disziplinen hinweg.
Die Herausforderung bei der Entwicklung von KI-Tools zur Unterstützung wissenschaftlicher Entdeckungen liegt in der Vielzahl unbekannter Faktoren, die berücksichtigt werden müssen. Während KI in Bereichen nützlich sein kann, in denen eine breite Exploration erforderlich ist, bleibt unklar, ob sie in der Lage ist, die Art von Problemlösungen zu bieten, die zu wissenschaftlichen Durchbrüchen führen.
Ein weiteres Problem ist die Gefahr, dass KI-generierte Forschung die wissenschaftliche Literatur mit minderwertigen oder irreführenden Studien überschwemmen könnte. Dies könnte den Peer-Review-Prozess überfordern, der bereits in Bereichen wie der Informatik mit einem exponentiellen Anstieg der Einreichungen zu kämpfen hat.
Insgesamt bleibt die Frage offen, ob KI in ihrer derzeitigen Form tatsächlich als Co-Wissenschaftler fungieren kann. Die Technologie muss sich erst noch in der Praxis bewähren und die wissenschaftliche Gemeinschaft von ihrem Nutzen überzeugen.
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