«Das Superpräzise ist für KI schwieriger»
In einer grossen Umfrage bei deutschen Forschenden, zeigen sich grosse Unterschiede bei der Nutzung von KI. Marina Chugunova, Erstautorin der Studie, über ihre Schlussfolgerungen.
Die Ökonomin Marina Chugunova hat untersucht, wie Forschende KI im Alltag anwenden. | Foto: ZVG
Die grossen Sprachmodelle haben auch in Studierzimmern und Laboren Einzug gehalten. Marina Chugunova vom Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb in München und Kolleginnen und Kollegen haben die Antworten von über 6000 Forschenden ausgewertet. Sie waren zur Verwendung der neuen Technologie befragt worden.
Marina Chugunova, warum haben Sie die Nutzung von KI ausgerechnet im Forschungsalltag untersucht?
Forschung steht am Anfang von Innovation. Wenn sie künstliche Intelligenz effizient nutzt, gibt es folglich auch mehr Fortschritt. Zudem ist im Augenblick unklar, bei welchen Forschungstätigkeiten ihr Einsatz erlaubt ist und bei welchen nicht. Und um ehrlich zu sein, hatten wir auch schlicht Zugang zu einer grossen Stichprobe.
Die Forschenden benutzen die Tools offenbar eher zum Schreiben von Anträgen als zum Analysieren von Daten. Böse gesagt: Bullshit vor Präzision und Kreativität?
Tatsächlich konnten wir die Forschenden in drei Typen klassifizieren: Leitungsfunktion, Analytikerinnen und Macher. Letztere waren bei der Verwendung von KI am skeptischsten. Das ist nicht überraschend, denn für technische, von Hand ausgeführte Aufgaben bringt sie wenig. Den Führungspersonen helfen die Tools dagegen eher, um schöne Texte zu produzieren, die vielleicht bedeutsamer klingen, als sie sind. Das Superpräzise ist für die Sprachmodelle schwieriger.
Frauen nutzen KI seltener als Männer. Warum?
Das hat vor allem damit zu tun, dass Frauen im Schnitt weniger mit der Technologie vertraut sind. Die, die sich damit auseinandergesetzt haben, nutzen KI genauso oft wie Männer. Die Einstellung zu den gesellschaftlichen Auswirkungen spielt dagegen kaum eine Rolle. Frauen beschäftigen sich seltener mit Techniken wie dem Prompting. Warum sie sich seltener damit vertraut machen wollen, können wir anhand unserer Daten leider nicht sagen.
Sprachmodelle werden für alle möglichen Arbeitsschritte eingesetzt: vom Entwickeln von Hypothesen bis zum Schreiben von Manuskripten. Werden die Forschenden in Zukunft der KI beim Forschen zuschauen müssen?
(Lacht.) Ja, es sieht fast so aus. Zum Schluss liest ein Algorithmus auch noch selbst das Paper. Wir müssen den Umgang damit noch lernen. Das Problem ist aber vor allem der grosse Publikationsdruck, der etwa dazu führt, dass mit Sprachmodellen mehr Artikel von schlechterer Qualität produziert werden. Doch es gibt auch Positives, zum Beispiel: In den Geistesund Sozialwissenschaften werden durch KI neue Textkorpusse zugänglich, die sich früher einer Analyse entzogen. Und künstliche Intelligenz macht uns Literatur über Disziplinengrenzen hinaus zugänglich.
Was empfehlen Sie Forschenden?
Es ist schwierig, alleine den Überblick zu behalten. Sie sollten sich häufig mit ihren Kolleginnen und Kollegen austauschen. Wir diskutieren in unserer Gruppe viel über einzelne Anwendungen.
