KI kann schon jetzt viel sozialwissenschaftliche Forschung besser erledigen als Professoren. Die Wissenschaftler müssen bei KI endlich aufwachen!
Das sage nicht ich, sondern Alexander Kustov, seines Zeichens Associate Professor an der University of Notre Dame im Bereich Sozialwissenschaften.
Kustov hat am 2. März einen Essay mit 10 Thesen über die Situation von KI in der akademischen Welt veröffentlicht und ihn mit "Academics Need to Wake Up on AI" überschrieben (Link). Kustovs Thesen lesen sich übersetzt so:
Die ersten zehn Thesen
- AI kann einen großen Teil sozialwissenschaftlicher Forschung besser erledigen als viele Professoren.
- Das klassische akademische Paper ist ein sterbendes Format.
- Das Journalsystem könnte unter den Bedingungen von KI kollabieren.
- Akademiker wenden bei KI andere Standards an als bei der Forschung, die von Menschen gemacht wird
- Junior-Forscher sind von KI am stärksten betroffen.
- Research Assistants könnten überflüssig werden.
- Ein Teil der KI-Kritik ist reine Statusverteidigung.
- Die zentralen Probleme bei KI sind Verifikation und Sicherheit.
- KI kann bessere Wissenschaft ermöglichen.
- KI ist ein extrem produktives Forschungswerkzeug.
Die Folge: Viel Zustimmung, viel Ablehnung. Zum Teil wütende Reaktionen, persönliche Angriffe, aber auch viel Beifall, wenngleich oft eher heimlich, weil die Zustimmenden Angst vor Repressionen hatten und haben.
Zehn weitere Thesen nach der Kontroverse
Kustov nahm all das zum Anlass, um nachzulegen. Er überarbeitete, erweiterte und verteidigte seinen Text und veröffentlichte am 4. März zehn weitere Thesen. (Link)
- Qualitative Forschung und Datenerhebung vor Ort bzw. im Feld werden wichtiger.
- KI hat im Sinne von Ethan Mollick eine „jagged frontier“, d.h. es ist sehr stark in manchen Aufgaben, in anderen dagegen schwach
- Die Expertise des Nutzers bestimmt stark die Qualität der KI-Ergebnisse.
- Akademische Publikationszyklen sind zu langsam für KI-Fortschritt.
- Viele wissenschaftliche Papers werden schon jetzt nur noch von KI und nicht mehr von Menschen gelesen.
- KI macht die strukturellen Probleme der Wissenschaft sichtbar.
- Bei Studierenden besteht das Risiko des Kompetenzverlusts durch KI
- KI-Detektoren funktionieren schlecht, Offenlegungspflichten bringen auch nichts
- Die KI-Debatte in der Wissenschaft ist oft unproduktiv.
- Forschung kann durch KI „seelenlos“ wirken und trotzdem gesellschaftlich nützlich sein. Denn: die Steuerzahler finanzieren Hochschulen nicht zur Selbstverwirklichung von Professoren, sondern damit dort Wissen entsteht, das der Gesellschaft nützt. Und da ist es egal, ob es mit oder ohne KI generiert wurde.
Was mir auffiel: Die Debatte fand primär im angloamerikanischen (Sprach-)Raum statt. Ich halte die Thesen aber für sehr diskussionswürdig und habe sie deshalb nicht nur kurz genannt, sondern mit Hilfe von ein Mermaid-Code und draw.io kurzerhand grafisch aufbereitet.
Was haltet ihr von den Thesen?
