Hochschulen und KI: Andocken oder abschotten?
Andocken oder abschotten? Die unbequeme Frage für Hochschulen und Bibliotheken.
Ich wälze schon länger eine Frage in meinem Kopf hin und her: Sollen Hochschulen dort andocken, wo die Nutzer, d.h. die Studierenden und Lehrenden sind, das heißt mehr auf ChatGPT und Co. setzen, auch wenn sie diese Anbieter damit weiter stärken? Oder sollen sie weiter in eigene KI-Infrastrukturen und Tools investieren, die bislang aber kaum jemand nutzt?
Der Hintergrund: ChatGPT und Claude werden zu Recherche-Werkzeugen
Der Hintergrund ist folgender (ich skizziere es mal am Beispiel der Recherche, aber es ließe sich genauso gut am Beispiel von anderen Schritten des wiss. Arbeitsprozesses zeigen):
Fakt ist: ChatGPT und Claude bieten über Plugins und Konnektoren (via MCP) immer mehr direkte Zugänge zu fächerübergreifenden Datenbanken wie OpenAlex, zu Fachdatenbanken wie PubMed und zu Preprint-Plattformen wie alphaXiv. Hinzu kommen Direkt-Verbindungen zu wissenschaftsspezifischen KI-Recherche-Tools wie Scite, Consensus, Undermind, Elicit oder SciSpace.
Weil diese wissenschaftsspezifischen KI-Anbieter immer mehr Kooperationen mit Wissenschaftsverlagen, Datenbanken und Fachgesellschaften schließen, werden auch Volltexte hinter Paywalls für KI-Systeme sicht- und analysierbar. Viele dieser Paywall-Inhalte haben Hochschulen zwar über ihre lizenzierten Fachdatenbanken im Bestand, aber Studierende und Lehrende nutzen die Fachdatenbanken - wegen fehlender Bekanntheit und fehlender KI-Integration - viel zu selten.
Eine Verknüpfung mit KI-Tools könnte hier genau den Mehrwert schaffen, den Bibliothekskataloge und Fachdatenbanken bislang nicht bieten.
Die Frage: Andocken oder Eigenbau?
Daher die Frage: Sollten Hochschulen ChatGPT, Claude und Co. institutionell lizenzieren, gerade weil diese Systeme ohnehin genutzt werden, und zusätzlich Lizenzen für spezialisierte KI-Recherche-Tools erwerben? So ließe sich die oft wenig fundierte KI-Nutzung enger an wissenschaftliche Quellen und Rechercheverfahren binden.
Oder ist der Preis zu hoch? Abhängigkeit von bestimmten Anbietern, Datenschutzfragen, Kostendruck und Fragen der digitalen Souveränität...
Ein dritter Weg: offene Schnittstellen
Oder gibt es einen dritten Weg, etwa indem Hochschulen und Bibliotheken ihre Bestände über offene Schnittstellen für die KI-Systeme und Tools zugänglich machen, sodass man sich nicht zwischen Andocken und Eigenbau entscheiden muss?
Mein Zwischenstand und eure Meinung
Gewiss, das ist eine stark runtergebrochene Beschreibung der Lage, aber mir geht es erstmal darum, das Problem zu skizzieren.
Ich selbst habe noch keine klare Meinung dazu (auch wenn ich zur wahrscheinlich eher unpopulären Seite der Antwort neige). Aber dazu später mehr. Erstmal - und vor allem! - würde ich gern hören, wie ihr das seht.
