Künstliche Intelligenz, insbesondere Large Language Models, verändert die Lebenswissenschaften auf tiefgreifende Weise. Eine neue Studie im Journal Frontiers in Ecology and the Environment beschreibt diesen Prozess als schleichende Normalität. Generative KI wird bereits nahtlos in Forschungsabläufe integriert, ohne dass die wissenschaftliche Gemeinschaft zuvor klare Nutzungsgrenzen definiert hat. Laut den Autoren Ivan Jarić, Susan Canavan und Michael Bertram könnte die routinemäßige Abhängigkeit von KI-Tools die Grundlagen und die Kultur der wissenschaftlichen Praxis fundamental verschieben. Ein zentrales Problem ist die Verdrängung menschlicher Zusammenarbeit. Forschende nutzen KI zunehmend für Aufgaben, die traditionell informellen Netzwerken und der Expertise von Kolleginnen und Kollegen vorbehalten waren, etwa beim Brainstorming oder der Datenanalyse. Dieser Trend reduziert die Motivation, fachübergreifende Kooperationen zu suchen, was zu isolierteren Forschungsstrukturen und einem Rückgang innovativer Impulse führen kann. Zudem verändert KI die Ideenfindung. Da Suchmaschinen und Literaturdatenbanken zunehmend durch KI-Feedback ersetzt werden, entsteht die Gefahr von Bestätigungsfehlern und intellektuellen Echo-Kammern. Die wissenschaftliche Sprache und Methodenvielfalt drohen zu vereinheitlichen, was die kreative Originalität einschränkt. Besonders kritisch bewerten die Studienautoren die Auswirkungen auf die Qualifikation und Karrierewege. Während KI-Hürden für Nachwuchswissenschaftler senkt, führt es zu einer Entwertung Kernkompetenzen wie statistischer Analyse, Programmierung, taxonomischer Einordnung und Literatursynthese. Diese Deskilling-Effekte könnten bestehende Ungleichheiten verstärken und langfristig die Einstellung von Promovenden und Postdocs reduzieren, da KI verschiedene Forschungsphasen autonom übernehmen wird. Die Forschung plädiert daher nicht für ein KI-Verbot, sondern für klare ethische und methodische Leitplanken. Routinetätigkeiten wie Korrekturlesen, Formatierung oder strukturierte Datenextraktion sollen weiterhin KI-unterstützt stattfinden, stets unter menschlicher Kontrolle. Streng abgelehnt wird hingegen der Einsatz bei Prozessen, die unabhängige wissenschaftliche Urteilsfähigkeit erfordern. Dazu gehören die Themenfindung, Peer-Review, die Vergabe von Forschungsgeldern sowie ethische Bewertungen. Die Wissenschaftsgemeinschaft der Lebenswissenschaften stehe vor der Dringlichkeit, diese Grenzen zeitnah zu definieren. Nur so ließen sich Kreativität, methodische Diversität, Rechenschaftspflicht und menschliche Urteilskraft als unverzichtbare Werte der Wissenschaft bewahren.