Künstliche Intelligenz in der Forschung. Neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Wissenschaft

In seiner neuesten Publikation zum Thema „Künstliche Intelligenz in der Forschung“ beschäftigt sich Prof. Carl Friedrich Gethmann von der Lebenswissenschaftlichen Fakultät der Universität Siegen gemeinsam mit weiteren Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern mit neuen Möglichkeiten und Herausforderungen der KI für die Wissenschaft.

„Künstliche Intelligenz” (KI) ist ein Begriff, der zur Zeit große öffentliche Aufmerksamkeit erfährt. Da in modernen Wissensgesellschaften wissenschaftliche Forschung wesentlicher Treiber gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Entwicklungen ist, ist zu fragen, ob Forschungshandeln und Wissenserzeugung durch künstliche Intelligenz vor einem epochalen Wandel stehen und vor allem wie sich entsprechende Arbeitswelten verändern werden. Wird zum Beispiel der Mensch durch KI zu einer Randerscheinung in der Forschungspraxis oder wird er hier weiterhin zentraler Akteur bleiben?

Zur Klärung dieser Frage wurde am IQIB (Institut für qualifizierende Innovationsforschung und -beratung Bad Neuenahr-Ahrweiler) die interdisziplinäre Projektgruppe „Digitale Arbeitswelten in Forschung und Entwicklung. Neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Wissenschaft (DiA)“ eingerichtet, die im Jahr 2018 ihre Arbeit aufnahm. Der Projektgruppe gehörten folgende Personen an: Professor Dr. Peter Buxmann (TU Darmstadt), Julia Distelrath (IQIB), Professor Dr. Dr. h.c. Carl Friedrich Gethmann (Universität Siegen), Professor Dr. Bernhard G. Humm (Hochschule Darmstadt), Dr. Stephan Lingner (IQIB), Professor Dr.-Ing. Verena Nitsch (RWTH Aachen), Professor Dr. Jan C. Schmidt (Hochschule Darmstadt) und Professor Dr. Indra Spiecker genannt Döhmann (Universität Frankfurt/M.). Die Projektergebnisse profitierten maßgeblich von einer begleitenden, von der RWTH Aachen 2019 koordinierten Umfrage zu den Auswirkungen von KI und Digitalisierung auf die Arbeit und Arbeitsbedingungen von Forschern/Forscherinnen, die von Vera Rick (RWTH Aachen) sowie den Projektgruppenmitgliedern Julia Distelrath und Verena Nitsch durchgeführt wurde.

Die Studie kommt zu dem Ergebnis, dass der Mensch auch unter Bedingungen der KI als handelnder Akteur im Zentrum von Wissenschaft und Forschung bleibt. KI-Systeme können daher zunächst eher als hilfreiche Werkzeuge in der Forschungspraxis verstanden werden: Auf den ersten Blick scheinen sie sich an technische Inventionen der Vergangenheit anzuschließen, wie die des Mikroskops oder des Fernrohrs, welche die wissenschaftliche Forschung und Erkenntnis bereits fundamental verändert haben. Allerdings führt die Selbstorganisationsfähigkeit von KI-Systemen im Modus des maschinellen Lernens (ML) zu einer Intransparenz von Forschungsprozessen, die eine Kontrolle, Validierung und Anerkennung der Aussagen, Modelle und Theorien erschweren oder gar unmöglich machen. Insofern kann der Wandel in der KI-getriebenen Forschung in diesem Modus sogar als disruptiv betrachtet werden. Ein allzu einfaches Werkzeug- und Instrumentenverständnis von KI führt hier also in die Irre; vielmehr sind ML-basierte KI-Systeme aufgrund ihrer verborgenen Dynamik und ihrer geringen Kontrollierbarkeit gewissermaßen als Instrumente zweiter Ordnung zu werten. Die Autoren formulieren diesbezüglich eine Reihe von Empfehlungen, die die Gefahren von Intransparenz und mangelnder methodologischer Kontrollierbarkeit entgegenwirken sollen.

Aktualisiert via XIMS am 4.6.2021, von C.Gießer