Ansteckende Diskussionen über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Forschung prägen derzeit die Stanford-Universität. Während einige Fachleute wie die Historikerin Kathryn Olivarius vorsichtig bleiben, sehen andere wie Jooyeon Hahm und Jef Caers klare Nutzenpotenziale – allerdings unter strengen ethischen und methodischen Rahmenbedingungen. Olivarius betont, dass ihre Forschung zu 19. Jahrhundert-USA auf physischen Archivalien basiert, die weitgehend nicht digitalisiert sind. „ChatGPT oder generative KI ist kein eingestecktes Archiv“, warnt sie, und warnt vor der Illusion, dass historische Quellen online vollständig zugänglich seien. Sie nutzt KI zwar als „sehr guten Korrektor“, lehnt jedoch deren Einsatz zur Erstellung von Forschungsdrafts ab, da sie den kreativen und analytischen Prozess des Schreibens als essenziell für wissenschaftliche Einsichten betrachtet. Ihre größten Bedenken gelten der Ethik: Ohne klare Richtlinien sei die Nutzung von KI „das wilde Westen“. Wenn Ideen nicht vom Forscher stammen, sei deren Nutzung möglicherweise Plagiat. Ihre Tests zeigten zudem gravierende interpretative Fehler bei KI-generierten Essays – Fehler, die nur Fachleute erkennen könnten. Für Nichtexperten sei dies besonders gefährlich. Parallel dazu entwickelt sich eine zunehmend differenzierte Nutzung von KI. Jooyeon Hahm vom Center for Interdisciplinary Digital Research berichtet von einem Wandel in den Anfragen: Statt allgemeiner KI-Awareness suchen Forscher nun nach konkreten Lösungen – etwa kosteneffizienten API-Strategien oder tieferen Einblicken in die Funktionsweise von Modellen wie der Transformer-Architektur. Forscher interessieren sich zunehmend für die zugrunde liegenden Mechanismen und ethische Implikationen. In der qualitativen Forschung werden große Sprachmodelle (LLMs) zur Kodierung und Datenextraktion genutzt, doch mit Warnung vor „Halluzinationen“ und verfälschten Ergebnissen. Hahm betont: „Die klassischen Fähigkeiten des kritischen Lesens, Schreibens und Denkens sind wichtiger denn je.“ Im Bereich der Erd- und Planetenwissenschaften sieht Jef Caers in der KI bereits einen integralen Bestandteil der Forschung. In der Mineralexploration und Geothermie ermöglicht KI die Analyse riesiger, komplexer Datensätze, die Menschen allein nicht bewältigen könnten. Dabei geht es nicht nur um Effizienz, sondern auch um Nachhaltigkeit: KI hilft, Umweltauswirkungen und soziale Aspekte frühzeitig einzubeziehen – was langfristig Kosten spart und bessere Entscheidungen ermöglicht. „Die Optimierung geht nicht nur um Produktivität, sondern um ganzheitliche Bewertung“, sagt Caers. Trotz der Aufmerksamkeit auf generative KI sieht er deren Rolle in der Forschung oft überbewertet: „KI versteht die Komplexität der Systeme nicht.“ Zusammenfassend zeigen die Stimmen aus Stanford, dass der Schlüssel nicht im Einsatz von KI liegt, sondern darin, sie verantwortungsvoll und kritisch in Forschungsprozesse zu integrieren – ohne die Grundprinzipien wissenschaftlicher Integrität, Urheberschaft und menschlicher Urteilskraft zu gefährden. Einige Experten sehen in der aktuellen Entwicklung eine Chance, Forschungsstandards zu aktualisieren: Die Notwendigkeit kritischer Reflexion wird durch KI nicht reduziert, sondern verstärkt. Stanford arbeitet daher an Richtlinien, die sowohl Innovation fördern als auch ethische und methodische Standards sichern. Unternehmen wie OpenAI oder Anthropic stellen zunehmend Forschungs-Partner zur Verfügung, doch die Kontrolle bleibt bei den Wissenschaftlern. Die Zukunft der Forschung liegt nicht in der Automatisierung von Denken, sondern in der bewussten, verantwortungsvollen Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.