Die zunehmende Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 hat in den letzten Jahren einen signifikanten Einfluss auf die wissenschaftliche Publikationslandschaft ausgeübt. Eine aktuelle Analyse zeigt, dass Forscher, die LLMs in ihren Arbeitsprozessen einsetzen, deutlich mehr Artikel veröffentlichen – jedoch ohne dass sich die Qualität dieser Publikationen entsprechend verbessert. Die Zahl der wissenschaftlichen Arbeiten hat sich sprunghaft erhöht, insbesondere in Bereichen wie Biomedizin, Informatik und Sozialwissenschaften, wo LLMs bei der Formulierung von Texten, der Erstellung von Literaturrezensionen oder der Generierung von Hypothesen eingesetzt werden. Dies führt zu einer scheinbaren Produktivitätssteigerung, die jedoch nicht mit einer gesteigerten wissenschaftlichen Substanz einhergeht. Studien belegen, dass LLM-generierte Inhalte oft flach, vage oder mit Fehlern behaftet sind, insbesondere wenn es um komplexe wissenschaftliche Argumentationen, kritische Analyse oder methodische Genauigkeit geht. Zudem werden kritische Aspekte wie die Reproduzierbarkeit, die Validität von Daten und die ethische Verwendung von KI-Tools oft vernachlässigt. In einigen Fällen wurden LLMs sogar zur Erstellung von „Fake-Papieren“ genutzt, die fiktive Studienergebnisse vortäuschen oder unzutreffende Zitierungen enthalten. Solche Praktiken gefährden die Integrität der wissenschaftlichen Literatur und tragen zur sogenannten „Reproducibility Crisis“ bei. Die wissenschaftliche Gemeinschaft ist gespalten. Einige Forscher begrüßen LLMs als Werkzeuge zur Beschleunigung des Schreibprozesses, zur Ideenfindung oder zur Übersetzung wissenschaftlicher Texte. Andere warnen vor einer Abwertung des wissenschaftlichen Denkens, da die Abhängigkeit von KI die kritische Auseinandersetzung mit Forschungsfragen verringert. Insbesondere in der medizinischen und biologischen Forschung, wo Fehlentscheidungen gravierende Konsequenzen haben können, wird die Verwendung von LLMs mit besonderer Vorsicht betrachtet. In Reaktion auf diese Entwicklung haben einige Fachzeitschriften begonnen, die Verwendung von KI-Tools in eingereichten Manuskripten explizit zu verlangen. Andere fordern Transparenz, indem sie verlangen, dass Autoren angeben, inwieweit LLMs bei der Erstellung von Texten oder Datenanalysen eingesetzt wurden. Gleichzeitig wächst der Druck, KI-ethische Standards in der Forschung zu etablieren, um Missbrauch und wissenschaftliche Fehlleistungen zu verhindern. In der Branche wird diskutiert, ob die gegenwärtige Entwicklung zu einer „Krise der Qualität“ führen könnte, bei der die Menge an publizierten Arbeiten die wissenschaftliche Tiefe übertrifft. Experten betonen, dass LLMs zwar nützliche Hilfsmittel sein können, aber niemals die Rolle des Forschers ersetzen dürfen. Die Zukunft der Wissenschaft hängt nicht von der Anzahl der Veröffentlichungen ab, sondern von der Authentizität, Kritik und Relevanz der Forschung. Ohne klare Richtlinien und ethische Rahmenbedingungen riskiert die wissenschaftliche Gemeinschaft, an Glaubwürdigkeit zu verlieren – trotz des scheinbaren Fortschritts.