Voraussetzungen für die gelungene #KI-Integration: Anlässlich des „Tags der Forschungsdaten“ 2026 in Bremen habe ich in dieser Woche in meiner Keynote skizziert, wie disruptive technologische #Innovationen die Art, wie Mensch und Maschine zusammenarbeiten, im Laufe der letzten drei Jahrhunderte immer wieder verändert hat – bis hin zur 5. industriellen Revolution, inmitten der wir uns jetzt befinden, die durch KI und #Virtualisierung deutlich geprägt wird.
Und die praktischen Anwendungsszenarien ebenjener 5. Industrierevolution sind schon jetzt mehr als vielfältig: Von Natural Language Processing, über Machine Vision, Expertensysteme, generative KI bis hin zu agentischer KI und Robotik ist (fast) alles dabei – damit ergeben sich aber gerade auch im Wissenschaftsbetrieb erhebliche Risiken wie eine weitere Befeuerung der Replikationskrise, Halluzinationen, Ergebnisverfälschung, urheber- und forschungsethische Fragen bis hin zum Datenschutz bei sensiblen Forschungsdaten.
Gleichzeitig scheitert die Konsolidierung von KI in der #Wissenschaft nach wie vor an fehlender Expertise, hohen Kosten für GPU-Cluster, fehlende Infrastruktur an den Unis und Hochschulen, unzureichender Projektkonnektivität bis hin zu hoher #Datenkomplexität und fehlender Vertrauenswürdigkeit entwickelter Lösungen.
Mein Appell deshalb: KI-Kompetenz unbedingt auch in der Wissenschaft stärker etablieren, um Forschende methodisch und kritisch zu befähigen. Das Ziel: eine KI-unterstützte Forschung, in der methodische und ethische und damit menschliche Urteilskraft unverzichtbar bleibt, um menschliche und maschinelle Intelligenz bestmöglich miteinander zu kombinieren.
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