Elsevier hat mit LeapSpace ein neues KI-Tool vorgestellt, das Millionen von bezahlten wissenschaftlichen Artikeln aus den Sammlungen des Unternehmens und vier Partnerverlage – Emerald, Institute of Physics, New England Journal of Medicine Group und Sage Publications – analysiert. Das Tool nutzt eine große Sprachmodell (LLM)-Basis, um Forschenden Antworten auf komplexe Fragen zu liefern, unterstützt durch Zitate aus den Originalquellen. In einer Demonstration wurde beispielsweise geprüft, ob bestehende Medikamente zur Verlangsamung der Parkinson-Krankheit genutzt werden könnten, und die KI lieferte fundierte Antworten mit entsprechenden Referenzen. LeapSpace ist Teil eines bisher einzigartigen Abkommens, bei dem die Partnerverlage eine Lizenzgebühr pro Nutzung erhalten und ihre Inhalte durch die Plattform mehr Sichtbarkeit erhalten. Die Datenbasis umfasst 18 Millionen Volltexte, darunter auch rund zwei Millionen offene Artikel von über 50 Verlagen. Elsevier versichert, dass die Ergebnisse nicht voreingenommen sind, Nutzerdaten anonym bleiben und die KI-Modelle nicht zur Weiterbildung von proprietären Systemen genutzt werden. Ein zentrales Problem bleibt jedoch die eingeschränkte Reichweite: Nur etwa 22 % aller 2024 veröffentlichten wissenschaftlichen Artikel stammen aus den beteiligten Verlagen, wobei die Hälfte dieser Arbeiten bezahlt ist. Gleichzeitig sind etwa 50 % der Gesamtveröffentlichungen offen zugänglich – ein Umfang, der von kostenlosen Tools wie Consensus oder Asta genutzt werden könnte. Diese analysieren jedoch vorwiegend offene Literatur, da sie keinen Zugriff auf Paywall-Inhalte haben. Experten wie Jason Priem von OpenAlex kritisieren, dass die Fragmentierung des Wissens durch kommerzielle KI-Tools die Forschung behindert, da sie eine unvollständige Sicht bieten. Lisa Janicke Hinchliffe von der Universität Illinois betont die nützliche Funktion der „Trust Cards“, die die Zuverlässigkeit der Zitierungen transparent machen. Weitere Funktionen wie die Identifizierung von Fördermöglichkeiten und möglichen Kooperationspartnern könnten den Nutzen erhöhen. Dennoch ist die Kostenstruktur problematisch: Einzelnutzer zahlen 32 US-Dollar im Monat, Institutionen benötigen teure Abonnements. Viele Bibliotheken kämpfen bereits mit Budgetengpässen. Zudem müssen Nutzer für die gelesenen Zitate oft separate Abonnements erwerben – ähnlich wie bei mehreren Streaming-Diensten. Dave Hansen von der Authors Alliance warnt vor einem zunehmenden Marktmachtzuwachs durch die Kooperation großer Verlage, die mit LeapSpace und ähnlichen Plattformen wie Wiley’s AI Gateway eine dominante Stellung einnehmen könnten. Die fehlende unabhängige Bewertung der KI-Ausgaben bleibt ein weiteres Risiko: Jevin West von der University of Washington betont, dass Forschende selbst entscheiden müssen, ob Ergebnisse zuverlässig sind – ein Prozess, der durch die Tendenz der KI, überzeugend zu wirken, erschwert wird. Obwohl nur ein Minderheit der Forschenden solche Tools bisher nutzt, könnte die Nachfrage steigen, besonders bei wachsendem Artikelvolumen und interdisziplinären Ansätzen. Elsevier berichtet von starkem Interesse und Produktivitätssteigerungen, doch die langfristige Akzeptanz hängt davon ab, ob die KI-Transparenz, Zugänglichkeit und Fairness überzeugen. Die Fokussierung auf proprietäre Inhalte könnte die Forschungskommunikation fragmentieren – ein Risiko, das die Wissenschaftsgemeinschaft ernsthaft diskutieren muss.