Interdisziplinäre Innovationen Übertreffen Die Menschlichen Fähigkeiten Bei Weitem? KI-Wissenschaftler Stellen Hypothesen Auf, Führen Experimente Durch Und Präsentieren Auf Spitzenkonferenzen – Und Läuten Damit Ein Neues Paradigma Für Die Wissenschaftliche Forschung ein.

Im August 2024 wurde Sakana AI gegründet, ein Unternehmen, das von Llion Jones, einem der Autoren des Transformer-Papers, ins Leben gerufen wurde.Sie kündigten die Einführung des weltweit ersten „KI-Wissenschaftlers“ an.Durch die autonome Generierung von Forschungsideen, die Konzeption von Experimenten, das Schreiben von Code, die Durchführung von Experimenten und sogar das Verfassen von wissenschaftlichen Artikeln sowie die Unterstützung von KI-Gutachtern zur Bewertung und Verbesserung der Ergebnisse ist ein vollständig geschlossenes wissenschaftliches Forschungsökosystem entstanden. Im März dieses Jahres veröffentlichte das System eine wissenschaftliche Arbeit im Bereich Informatik…Hat das Doppelblind-Review-Verfahren im Rahmen des ICLR 2025 Workshops bestanden.Gleichzeitig gab das Autoscience Institute bekannt, dass ein von seinem KI-System Carl verfasstes Paper vom Tiny Papers Track der ICLR angenommen wurde.

In gewisser Hinsicht haben diese KI-Wissenschaftler das Labor verlassen und steigen allmählich auf ein Niveau auf, das mit menschlichen Forschern vergleichbar ist.

Wenn sich die KI jedoch wissenschaftlichen Entdeckungen widmet, könnte das Ergebnis für die Menschheit bittersüß sein.einerseits,Die Vorteile der KI in Bezug auf Datenverarbeitung und Informationsintegrationseffizienz sind zweifellos der Schlüssel zu ihrem Einzug in die wissenschaftliche Forschungsgemeinschaft, wodurch menschliche Wissenschaftler die Möglichkeit erhalten, komplexere Denkansätze und Forschungen durchzuführen.auf der anderen Seite,Das Dilemma der Blackbox ist schwer zu lösen, und es besteht eine unüberbrückbare Lücke in der wissenschaftlichen Forschung, einem Bereich, der strenge Anforderungen an die Interpretierbarkeit stellt.

Wie genau definieren wir also KI-Wissenschaftler? Welche Zukunftsperspektiven und Herausforderungen haben sie?

KI-Wissenschaftler: Eine neu definierte Rolle

Nach traditionellem Verständnis bilden Wissenschaftler den Kern der wissenschaftlichen Forschung: Sie leiten aus beobachteten Phänomenen Fragestellungen ab, stellen auf der Grundlage bestehender Theorien Hypothesen auf, entwerfen sorgfältige Versuchspläne, bedienen persönlich die Geräte zur Datenerhebung und ziehen schließlich durch Analyse und logisches Denken Schlussfolgerungen. Dieser Prozess hat sich über Jahrhunderte hinweg fortgesetzt und das grundlegende Verständnis der Menschheit von wissenschaftlicher Forschung geprägt.

Doch die rasante Entwicklung der KI-Technologie führt zur Auflösung dieser traditionellen Rolle.

In der heutigen wissenschaftlichen Forschungslandschaft differenzieren sich die Rollen der Wissenschaftler immer stärker: Große Sprachmodelle und spezialisierte Algorithmen sind dafür verantwortlich, riesige Möglichkeiten zu extrapolieren und Kandidatenlösungen aus Hunderten von Millionen Molekülstrukturen zu screenen; automatisierte Roboter und experimentelle Plattformen führen präzise repetitive Operationen wie Synthese, Beobachtung und Detektion aus und arbeiten rund um die Uhr; während sich menschliche Wissenschaftler auf den Kernwertaspekt konzentrieren – die Interpretation der von der KI generierten Ergebnisse, die Beurteilung ihrer wissenschaftlichen Bedeutung und die Entwicklung neuer Forschungsrichtungen.

DeepMind-CEO Demis Hassabis ist überzeugt, dass „KI-Wissenschaftler zu modernen Versionen von Mikroskopen und Teleskopen werden und uns helfen, Muster zu entdecken, die Menschen nicht sehen können.“ Dies bedeutet, dass die KI ihre rein instrumentelle Rolle überschritten hat und sich von einem „Beschleuniger“ des Forschungsprozesses zu einem „Mitglied der wissenschaftlichen Denk- und Forschungsgemeinschaft“ entwickelt hat.

Die MIT-Professorin Regina Barzilay ging in ihrem TED-Vortrag näher auf diesen Zusammenhang ein:„Die Zukunft der Wissenschaft wird nicht darin bestehen, dass KI Wissenschaftler ersetzt, sondern vielmehr darin, dass Wissenschaftler sich entscheiden, mit KI zusammenzuarbeiten.“ Ihrer Ansicht nach ist die Beziehung zwischen KI und menschlichen Wissenschaftlern keineswegs ein Nullsummenspiel, sondern vielmehr eine gemeinschaftliche Schöpfung, die auf ihren jeweiligen Stärken beruht – genau wie die Erfindung des Mikroskops die Biologen nicht ersetzte, sondern vielmehr eine neue Ära der biologischen Forschung auf zellulärer Ebene einleitete.

Nobelpreisträger für Chemie 2025 Omar Mwannes Yaghi, der „Vater des MOF“, hat ebenfalls Vertrauen in KI-Wissenschaftler.Er erklärte offen: „Bei KI geht es nicht nur darum, Wissenschaftlern zu helfen, sondern darum, der Wissenschaft selbst eine neue Denkweise zu geben.“

Klassifizierungen in der Praxis und Fortschritte von KI-Wissenschaftlern

Tatsächlich geht die Bedeutung von KI-Wissenschaftlern weit über die Beschleunigung der wissenschaftlichen Forschung hinaus; sie entwickeln sich zunehmend zu einem Schlüsselakteur im wissenschaftlichen Innovationssystem.

Weltweit wetteifern derzeit zahlreiche Forschungseinrichtungen und Technologieunternehmen um die Entwicklung von KI-gestützten Wissenschaftlersystemen mit einzigartigen Funktionen. Basierend auf ihrer funktionalen Positionierung lassen sich diese Systeme grob in zwei Ansätze unterteilen: verbesserte Forschungsassistenten und autonome wissenschaftliche Entdecker.

Das Hauptziel des ersten Systemtyps ist es, KI zu einem „zweiten Gehirn“ für menschliche Wissenschaftler zu machen.Mit anderen Worten: Unter der Prämisse, dass der Mensch die Forschungsrichtung vorgibt, sind intelligente Agenten für die Bereitstellung von Unterstützung wie interdisziplinärer Wissensintegration, experimenteller Ideengenerierung und Datenanalyse verantwortlich.

Das Virtual Lab der Stanford University, ein Online-System, veranschaulicht diesen Ansatz. Es stellt automatisch KI-Wissenschaftlerteams mit unterschiedlichen Fachrichtungen zusammen, um gemeinsam komplexe Probleme zu lösen, die auf den Bedürfnissen der Forschenden basieren. Die virtuellen Teams des Virtual Lab umfassen Rollen wie „Immunologen“ und „Computational Biologen“ und haben ein neuartiges computergestütztes Design-Framework für Nanokörper entwickelt, das Wissenschaftler erfolgreich bei der Entwicklung von 92 antiviralen Nanokörpern unterstützt hat.

Das Aufkommen solcher Systeme verändert die Grenzen der wissenschaftlichen Forschungskooperation – wissenschaftliche Forschung ist nicht mehr nur eine Zusammenarbeit zwischen Menschen, sondern kann auch eine tiefgreifende gemeinsame Schöpfung zwischen Menschen und intelligenten Agenten sein.
Link zum Artikel:
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09442-9

Der zweite Systemtyp ist ambitionierter und zielt darauf ab, eine vollständig autonome Maschine für wissenschaftliche Entdeckungen zu entwickeln.

Diese KI-Wissenschaftler sind nicht mehr auf menschliche Anleitung angewiesen, sondern arbeiten mit mehreren intelligenten Agenten zusammen, um den gesamten Forschungsprozess abzudecken – von der Problemformulierung und Hypothesenbildung über die experimentelle Überprüfung bis hin zum Verfassen wissenschaftlicher Artikel. Die Rolle der menschlichen Wissenschaftler verlagert sich zunehmend hin zur Festlegung übergeordneter Forschungsziele, der Überprüfung der Ergebnisse und der ethischen Begutachtung.

Zum Beispiel,Im Mai 2025 gab das US-amerikanische KI-Forschungsinstitut Future House bekannt, dass sein Multiagentensystem Robin autonom einen Wirkstoffkandidaten zur Behandlung der trockenen Makuladegeneration (einer der Hauptursachen für Erblindung) entdeckt habe.Der Wirkmechanismus wurde durch RNA-Experimente bestätigt. Sämtliche Hypothesen, experimentellen Protokolle, Datenanalysen und Datendiagramme der veröffentlichten Arbeit wurden von Robin erstellt. Damit ist Robin das erste KI-System, das im Rahmen eines iterativen Laborzyklus selbstständig neue Wirkstoffkandidaten entdeckt und validiert.

Dies bedeutet, dass KI-Wissenschaftler nicht nur Forschungsfragen aufwerfen, sondern auch klinisch vielversprechende Entdeckungen im äußerst komplexen Bereich der Lebenswissenschaften machen können.
Webseite des Unternehmens:https://www.futurehouse.org/

Insgesamt bewegen sich KI-Wissenschaftler, egal ob es sich um den "unterstützten" Typ zur Verbesserung der Forschungseffizienz oder den "autonomen" Typ zur autonomen Argumentation und Versuchsplanung handelt, vom Konzept zur Realität.

Es sind gerade diese rasanten Fortschritte in der Realität, die es uns ermöglichen, deutlicher zu erkennen, welche Vorteile die KI bietet, die diejenigen des Menschen übertreffen, wenn sie tatsächlich an der wissenschaftlichen Forschung teilnimmt.

Vorteile: Bahnbrechende Geschwindigkeit, erweiterter Umfang, branchenübergreifende Innovation

Zeitvorteil: Von „jahrelanger Forschung“ zu „stundenlanger Überprüfung“

Lange Zeit stellten der hohe Zeitaufwand und der langwierige Forschungs- und Entwicklungszyklus eine große Herausforderung für Wissenschaftler dar. Selbst mit kontinuierlichen Geräte-Upgrades war es schwierig, exponentielle Geschwindigkeitssprünge zu erzielen. In der Materialwissenschaft dauert das Screening und die Validierung einer neuen funktionellen Verbindung oft mehrere Jahre; in der Arzneimittelentwicklung kann allein die präklinische Optimierungsphase von Kandidatenmolekülen drei bis fünf Jahre in Anspruch nehmen. Dieser lange Zyklus bremst den wissenschaftlichen Fortschritt erheblich.

Das Aufkommen von KI-Wissenschaftlern hat diese zeitliche Beschränkung völlig aufgehoben.Durch ein geschlossenes System aus „Modellvorhersage – experimenteller Überprüfung – Datenrückkopplung – iterativer Optimierung“ wird der Forschungszyklus auf einen Bruchteil seiner ursprünglichen Länge oder sogar auf einen Bruchteil seiner ursprünglichen Länge verkürzt.Das System von Sakana AI kann den gesamten Prozess von der Literaturrecherche bis zum Verfassen des Manuskripts in wenigen Stunden abschließen, während Google DeepMinds „AI Co-Scientist“ einen Rekord aufgestellt hat, indem es ein Problem, an dem Menschen Jahre gearbeitet haben, in nur zwei Tagen gelöst hat. Das Rätsel der DNA-Vererbung zwischen den Arten, das das Team von Professor José Penadés am Imperial College London seit Jahren erforscht, wurde vom System präzise gelöst. Seine zentrale Hypothese stimmt vollständig mit den unveröffentlichten Ergebnissen des Teams überein, und selbst die begleitenden Alternativhypothesen haben sich nach ersten Überprüfungen als richtig erwiesen.
Webseite des Unternehmens:https://deepmind.google/

Ein aussagekräftigeres Beispiel ist die Leistung des KI-Wissenschaftlers Kosmos: In einem einzigen Durchlauf kann er automatisch 1.500 wissenschaftliche Arbeiten lesen und 42.000 Codezeilen ausführen und generiert damit 9,8-mal mehr Code als vergleichbare Systeme.Für Humanwissenschaftler wird nur ein Tag benötigt, um die Forschungsarbeit zu leisten, die normalerweise sechs Monate dauert.
Webseite des Unternehmens:https://edisonscientific.com/

Skalenvorteil: gleichzeitige Bearbeitung von Hunderten Millionen Aufgaben

Der zweite entscheidende Vorteil von KI-Wissenschaftlern liegt in ihrer Fähigkeit, Forschung im großen Maßstab zu betreiben.

Die Grenzen der menschlichen Kognition bedingen, dass sich die traditionelle wissenschaftliche Forschung nur auf eine begrenzte Anzahl von Forschungsrichtungen konzentrieren kann, wohingegen KI-Wissenschaftler über die Fähigkeit zur "panoramischen Suche" verfügen, die in der Lage ist, Hunderte von Millionen paralleler Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen und so den Umfang der wissenschaftlichen Erkundung auf eine für Menschen unzugängliche Größenordnung zu erweitern.

Beispielsweise kann KI im Bereich der Arzneimittelentwicklung Tausende von Kandidatenmolekülen direkt generieren und testen, die vielversprechendsten Strukturen herausfiltern und diese anschließend zur Verifizierung an robotische Experimentierplattformen übergeben. Das Aufkommen dieser Art von „parallelem wissenschaftlichem Experiment“ hat die Wissenschaft von den physikalischen Grenzen des Labors befreit und ihr den Eintritt in ein computergestütztes „virtuelles experimentelles Universum“ ermöglicht.

Im Bereich der Molekularbiologie,AI Co-Scientist kann gleichzeitig die Wechselwirkungen von Hunderttausenden von Proteinen und kleinen Molekülen simulieren und so potenzielle Angriffspunkte für Medikamente herausfiltern. Die von Professor Yaghis Team entwickelte Plattform „Von Molekülen zur Gesellschaft“ kann in ihrer Designebene Zehntausende MOF-Molekülstrukturen gleichzeitig generieren. Durch die Auswahl der vielversprechendsten Kandidaten anhand mehrdimensionaler Parameter ist diese Größenordnung um ein Vielfaches größer als die Arbeitsleistung eines menschlichen Teams in einem Jahr.

In der EnergiematerialforschungDas SciAgents-System verbindet 230 Millionen wissenschaftliche Konzepte mithilfe eines Ontologie-Wissensgraphen.Es kann gleichzeitig die Leistungsfähigkeit verschiedener Materialien unter sich ständig ändernden Temperatur- und Druckbedingungen simulieren – ein Umfang, der die Fähigkeiten jedes menschlichen Forschungsteams bei Weitem übersteigt.

Papieradresse:
https://arxiv.org/abs/2409.05556

Interdisziplinäre Durchbrüche: Die Überwindung der „dimensionalen Barrieren“ in der wissenschaftlichen Forschung

Die traditionelle wissenschaftliche Forschung ist durch strenge disziplinäre Grenzen gekennzeichnet.Biologen haben Schwierigkeiten, den theoretischen Rahmen der Quantenchemie vollständig zu begreifen.Materialwissenschaftlern fehlt oft das Fachwissen im Bereich der Genomeditierung. Diese disziplinäre Trennung führt dazu, dass viele Innovationsmöglichkeiten in interdisziplinären Bereichen ungenutzt bleiben – und genau hier haben KI-Wissenschaftler einen natürlichen Vorteil.

KI-Wissenschaftler sind nicht an die Grenzen menschlichen Wissens gebunden und können sich frei zwischen verschiedenen Disziplinen bewegen, um interdisziplinäre Wissensintegration und Innovation zu erreichen. Das von der Carnegie Mellon University (CMU) entwickelte System Coscientist ist ein typisches Beispiel: Erhält es den Befehl in natürlicher Sprache, „ein neues leitfähiges Polymer zu synthetisieren“, kann es selbstständig in der Literatur zur chemischen Synthese, in Materialwissenschaftsdatenbanken und in Normen der Elektrotechnik recherchieren, multidisziplinäre Methoden wie die Entwicklung von Syntheserouten, die Vorhersage der Leitfähigkeit und Stabilitätsprüfungen integrieren und schließlich das Experiment mithilfe einer Roboterplattform durchführen. Der gesamte Prozess vermeidet die Anpassungskosten menschlicher interdisziplinärer Zusammenarbeit.

Die sieben kollaborativen Experimente von Professor Yaghi mit KI-Agenten demonstrierten darüber hinaus die Tiefe der interdisziplinären Zusammenarbeit: Der Versuchsplaner war für die Gesamtkonzeption verantwortlich, der Literaturanalyst konzentrierte sich auf die materialwissenschaftliche Literatur, der Algorithmenprogrammierer entwickelte das Bayes'sche Optimierungsprogramm, der Robotercontroller verband sich mit der Versuchsausrüstung und der Sicherheitsberater führte das Risikomanagement gemäß den chemischen Sicherheitsstandards durch.Diese KI-Agenten aus verschiedenen Disziplinen arbeiteten zusammen, um das langjährige Problem der Kristallisationsunfähigkeit des COF-323-Materials erfolgreich zu lösen.Dies stellt einen Durchbruch bei der Erzielung von amorphen bis hochkristallinen Formen dar.
Link zum Artikel:
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscentsci.3c01087

Dieser Vorteil ist in interdisziplinären Bereichen noch deutlicher ausgeprägt. Untersuchungen der Stanford University zeigen, dass die Forschungshypothesen von KI-Wissenschaftlern...Davon entfallen 37% auf interdisziplinäre Innovationen, während solche Hypothesen bei Vorschlägen von Humanwissenschaftlern weniger als 5% ausmachen.

Während KI-Wissenschaftler beispiellose Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Umfang und interdisziplinäre Fähigkeiten demonstriert haben, hat diese rasante Entwicklung auch neue Probleme und Risiken mit sich gebracht, und es sind Herausforderungen entstanden.

Herausforderungen: Die Blackbox der KI-Wissenschaftler, Ethik und kognitive Grenzen

Das Black-Box-Dilemma: „Kausales Ungleichgewicht“, bei dem nur Antworten ohne Erklärungen gegeben werden.

Der Kern der wissenschaftlichen Forschung liegt nicht nur in der Frage „Was ist zu entdecken?“.Es geht eher darum, „warum es so ist“.Erklärbarkeit und kausales Denken sind die Eckpfeiler der wissenschaftlichen Theoriebildung, und die größte Schwäche der heutigen KI-Wissenschaftler liegt genau in ihrer „Black-Box“-Natur – sie können genaue Ergebnisse liefern, aber nicht den logischen Prozess erklären, der zu diesen Ergebnissen geführt hat.

Andrej Karpathy, ein ehemaliger Wissenschaftler bei OpenAI, bemerkte einst treffend: „Unser Verständnis hochmoderner großer Modelle befindet sich noch immer auf empirischer Ebene. Sie sind wie Studenten, die gut in Prüfungen sind, aber ihre Problemlösungsstrategien nicht erklären können.“ Dieser Mangel an Interpretierbarkeit hat eine Reihe von Problemen nach sich gezogen: In der Materialwissenschaft sagt das DeepMind-Projekt GNoME mehr als 380.000 stabile Kristallstrukturen voraus, doch die Fachliteratur weist auch darauf hin, dass die Interpretierbarkeit des zugrundeliegenden Mechanismus weiterhin ein Engpass ist.Im medizinischen Bereich hat das TxGNN-Modell der Harvard Medical School mehr als 17.000 potenzielle Medikamente für seltene Erkrankungen identifiziert. Die Forschung weist jedoch deutlich darauf hin, dass „Experten zwar die Vorhersagelogik des Modells verstehen müssen, um Hypothesen zu validieren und potenzielle Behandlungsmechanismen zu verstehen, das Modell aber dennoch Vorhersagewerte liefert.“Dies impliziert, dass die KI noch immer Defizite bei der Erklärung ihrer Mechanismen aufweist.

Die von der Stanford University im Jahr 2025 veranstaltete experimentelle Konferenz Agents4Science legte weitere, tiefer liegende Probleme offen:Diese Konferenz verlangt, dass alle Beiträge KI als Erstautor aufführen, und der gesamte Begutachtungsprozess wird von KI durchgeführt.Die Ergebnisse zeigten, dass die von der KI überprüften Arbeiten zwar keine offensichtlichen technischen Fehler aufwiesen, viele Studien jedoch „weder interessant noch wichtig“ waren. Professorin Risa Wechsler von der Stanford University warf die zum Nachdenken anregende Frage auf: „Wie bringen wir der KI einen guten wissenschaftlichen Geschmack bei?“ Diese Frage verweist direkt auf den Kern des Black-Box-Dilemmas: Der KI fehlt die Werturteilsfähigkeit, die menschliche Wissenschaftler aufgrund ihrer akademischen Geschichte und ihres Fachwissens entwickeln, und sie ist nicht in der Lage, die wahren innovativen Punkte und die wissenschaftliche Bedeutung von Forschung zu erkennen.

Zuverlässigkeitslücke: Die Authentizität der Daten muss überprüft werden.

Der Reaktionsmechanismus, der nur Antworten ohne Erklärungen liefert, führt zu einer weiteren großen versteckten Gefahr – die Menschen stellen die Zuverlässigkeit von KI-Wissenschaftlern in Frage.

KI-Wissenschaftler nutzen Datensätze und theoretische Modelle für Training und Betrieb, doch zwischen diesen virtuellen „Simulationen“ und der realen Welt besteht eine große Diskrepanz. Viele Lösungen, die in Modellen einwandfrei funktionieren, lassen sich in realen Experimenten nicht reproduzieren. Diese „Zuverlässigkeitslücke“ stellt ein zentrales Hindernis für die praktische Anwendung von KI dar.

Der 2025 aufgedeckte Fälschungsskandal am MIT spiegelt dieses Problem aus einer anderen Perspektive wider.Die Studie behauptete, KI-Unterstützung könne die Anzahl neuer Materialentdeckungen um 441 Tsd. und die Anzahl der Patentanmeldungen um 391 Tsd. steigern und wurde einst als „die beste Studie über die Auswirkungen von KI auf die Wissenschaft“ gefeiert und erhielt sogar Lob von führenden Wissenschaftlern. Nachfolgende Untersuchungen ergaben jedoch, dass die Daten der Studie gefälscht waren. Obwohl die Universität die Untersuchungsergebnisse aus Datenschutzgründen nicht veröffentlichte, erklärte sie in einer Stellungnahme ausdrücklich, sie habe „Zweifel an der Quelle und Zuverlässigkeit der in der Studie verwendeten Daten sowie an der Authentizität der Forschungsergebnisse“.

Noch gravierender ist die Möglichkeit, dass KI ihre eigenen Ergebnisse "verschönert".Untersuchungen haben ergeben, dass einige KI-Systeme Daten, die nicht mit den Vorhersagen übereinstimmen, selektiv ignorieren und sogar falsche experimentelle Aufzeichnungen generieren, um den Schlussfolgerungen des Modells zu entsprechen.Wird diese Art von „Selbsttäuschung“ nicht rechtzeitig erkannt, kann sie die gesamte Forschungsrichtung in die Irre führen.

Talentkrise: Der Niedergang und die Transformation traditioneller wissenschaftlicher Forschungskapazitäten

Der Aufstieg von KI-Wissenschaftlern verändert die Nachfragestruktur nach wissenschaftlichen Forschungstalenten, und die traditionellen „Einzelgänger“-Wissenschaftler verlieren allmählich ihren Vorteil.„Doppeltalente“, die sowohl in ihrem Fachgebiet über fundierte Kenntnisse verfügen als auch KI-Technologien beherrschen, sind sehr gefragt und rar.In einem Interview betonte George Church, Professor an der Harvard University, dass Biologen keine KI-Algorithmen beherrschen müssen, sondern vielmehr die Grenzen der KI verstehen und die Rationalität ihrer Ergebnisse beurteilen können müssen. Diese Fähigkeit, Fachwissen und KI zu verbinden, wird zum zentralen Wettbewerbsvorteil von Forschern werden.

Dieser Wandel stellt die bestehenden Forscher vor erhebliche Herausforderungen.Laut der globalen Forscherumfrage von Wiley aus dem Jahr 2025 (Stichprobengröße 2.430) nutzen bereits 841.000 Forscher (TP3T) KI-Tools in ihrer Forschung.Allerdings glaubten nur 481 der Befragten, dass KI das kritische Denken verbessern könne, und mehr als die Hälfte von ihnen äußerte Bedenken hinsichtlich des KI-Einsatzes. Die Hauptbedenken konzentrierten sich auf zwei Aspekte: Erstens stehen traditionelle Kompetenzen vor einer Umstrukturierung. 641 der Befragten befürchteten, dass KI Fehler oder „Illusionen“ erzeugen könnte, und 581 äußerten Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit. Erfahrene Forscher, die es gewohnt sind, Experimente zu konzipieren und Daten manuell zu analysieren, tun sich schwer, sich schnell an die neue Arbeitsweise des „KI-Fragenstellens und der KI-Interpretation ihrer Ergebnisse“ anzupassen.

Darüber hinaus verschärft das veraltete Bildungssystem den Fachkräftemangel. Aktuell basieren die meisten MINT-Studiengänge an Universitäten weltweit noch immer stark auf traditionellen Lehrveranstaltungen, wobei die Integration von KI in Forschungsmethoden im Unterricht gravierend vernachlässigt wird.Nur wenige Universitäten bieten praxisorientierte Kurse wie „Anwendung von KI-Forschungswerkzeugen“ und „Design kollaborativer Mensch-Maschine-Experimente“ an.Dies führt dazu, dass Studierende zwar über fundiertes theoretisches Fachwissen verfügen, ihnen aber die Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit KI fehlt. Eine Umfrage von Wiley zeigt, dass Forschende des Forschungszentrums 57% den „Mangel an Nutzungsrichtlinien und Schulungen“ als Haupthindernis für die Förderung von KI sehen und dass Hochschulabsolventen häufig zusätzliche Schulungen benötigen, um sich an die neuen Arbeitsabläufe im Labor anzupassen.

Noch alarmierender ist, dass eine übermäßige Abhängigkeit von KI grundlegende Fähigkeiten schwächen kann: Untersuchungen des MIT deuten darauf hin, dass KI die Gehirnaktivität verringern kann, und wenn KI in großem Umfang für die Datenverarbeitung und Formelableitung eingesetzt wird, könnten Schüler mathematische Grundlagen und experimentelle Fähigkeiten vernachlässigen, wenn ihnen die Anleitung fehlt, die genau die Basis für wissenschaftliche Innovationen bilden.

Trotz der zahlreichen Herausforderungen ist die tiefe Integration von KI und wissenschaftlicher Forschung ein unumkehrbarer Trend. Eine Wiley-Umfrage zeigt, dass 831 % der Befragten davon ausgehen, dass KI bis 2027 ein wichtiger Bestandteil der wissenschaftlichen Forschung sein wird. 571 % gaben an, bereit zu sein, KI-Systeme bestimmte Forschungsaufgaben autonom durchführen zu lassen, sobald diese ausreichend ausgereift sind. Dies bedeutet, dass sowohl Forschende als auch das Bildungssystem proaktiv auf den Wandel reagieren müssen: Forschende müssen ihre Kompetenzen in der Anwendung von KI-Werkzeugen und der Interpretation von Ergebnissen erweitern, während Universitäten ihre Lehrpläne beschleunigen und KI-Forschungsmethoden in die Kernlehre integrieren müssen, um „doppelt qualifizierte Fachkräfte“ auszubilden, die den zukünftigen Anforderungen gerecht werden.

Fazit: Ein neues wissenschaftliches Zeitalter, gemeinsam gestaltet von KI und Menschheit

Von Sakana AIs vollautomatisiertem System bis hin zu Professor Yaghis Zyklus „Vom Molekül zur Gesellschaft“ verändern KI-Forscher die Landschaft der wissenschaftlichen Forschung grundlegend. Diese Revolution betrifft nicht nur Geschwindigkeit und Umfang, sondern auch das Denken selbst: Wenn KI für Menschen unvorstellbare wissenschaftliche Wege beschreiten kann und interdisziplinäre Zusammenarbeit nicht länger durch die Grenzen menschlichen Wissens eingeschränkt ist, erleben Effizienz und Breite wissenschaftlicher Entdeckungen ein explosionsartiges Wachstum.

Wir müssen uns jedoch nüchtern darüber im Klaren sein, dass KI-Wissenschaftler letztendlich eine Erweiterung der menschlichen Intelligenz darstellen, nicht deren Ersatz.Es mangelt ihm an einzigartiger menschlicher Intuition, Werturteilsfähigkeit und innovativer Inspiration; er kann, anders als der Mensch, keine wissenschaftlichen Chancen aus zufälligen Phänomenen nutzen und auch nicht die soziale Bedeutung hinter Forschungsergebnissen verstehen.

Das oberste Ziel der Wissenschaft ist es, das Unbekannte zu erforschen und die Zukunft der Menschheit zu verbessern. Der Aufstieg von KI-Wissenschaftlern beschleunigt und optimiert die Erreichung dieses Ziels. Die Worte von Yaghi, dem Chemie-Nobelpreisträger von 2025, verdeutlichen dies vielleicht am besten: „Wir beschleunigen nicht Experimente, sondern die Fähigkeit der Menschheit, Probleme zu lösen.“

Referenzlinks:
1.https://sakana.ai/ai-scientist/
2.http://m.toutiao.com/group/7559872054532407823/
3.https://www.businessinsider.com/openai-cofounder-andrej-karpathy-keep-ai-on-the-leash-2025-6
4.https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy
5.https://mp.weixin.qq.com/s/qUL3jhyZcIZI7cBQac1vbg