Künstliche Intelligenz im wissenschaftlichen Schreibprozess
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Das wissenschaftliche Schreiben mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ist 2022 erstmals einer breiteren Öffentlichkeit bewusst geworden. Durch die Nutzung generativer Sprachmodelle enstehen für Schreibende neue Chancen und Herausforderungen. Mit kurzen und prägnanten Prompts können sie erhebliche Textmengen generieren. Die beeindruckende Geschwindigkeit, mit der KI-generierte Texte entstehen, steht im Kontrast zum traditionellen Schreibprozess. Was früher Stunden oder sogar Tage gedauert hätte, kann jetzt in Minuten erreicht werden. Dieser deutliche Zeitgewinn birgt immense Potenziale, insbesondere in der Forschung und wissenschaftlichen Kommunikation, wo KI bereits eingesetzt wird. Möglicherweise nutzen auch Sie bereits generative Sprachmodelle für das wissenschaftliche Schreiben: Eine Umfrage zeigt, dass 89 % der Studierenden entsprechende Tools verwenden (Hoffmann & Schmidt 2026) [1]. Beim ersten Lesen der KI-generierten Texte offenbart sich eine beeindruckende Oberfläche von Worten und Phrasen, die scheinbar nahtlos ineinanderfließen. Doch ein genauerer Blick lohnt sich und ist unbedingt notwendig – denken Sie kritisch!
Beim Schreiben mithilfe von künstlicher Intelligenz kann es nützlich sein, die Funktionsweise der großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) zu kennen, um die Besonderheiten der KI-Generierung zu verstehen. Kritisches Denken spielt eine wichtige Rolle, um die Qualität und Relevanz der KI-generierten Informationen zu bewerten. Es potenzielle, mögliche Falschinformationen und Unzulänglichkeiten zu erkennen, die durch die algorithmischen Entscheidungen der KI-Modelle entstehen können.
Die aktuelle Generation der künstlichen Intelligenz stellen große Sprachmodelle, sogenannte Large Language Models (LLMs), dar. Ihren Namen verdanken sie ihrer Funktionsweise: Indem riesige Textmengen aus dem Internet, aber auch aus Büchern zerlegt, analysiert und in das Datenset eingearbeitet werden, kann ein LLM Bedeutungen berechnen und die Beziehungen der einzelnen Wörter untereinander ermitteln. Das so gespeicherte Wissen basiert aber auf primär statistischen Methoden, weshalb es nicht mit menschlichem Wissen und menschlicher Intelligenz vergleichbar ist.
In der KI-Forschung wird die aktuelle Generation von künstlicher Intelligenz als schwache KI erachtet. Zwar kann sie beeindruckende Texte generieren und den Menschen in seiner Kreativität überlegen sein, dennoch beruht ihre Funktionsweise auf statistischen Verfahren. Die jetztige KI-Generation stellt einen Zwischenschritt zum eigentlichen Ziel dar, der Erschaffung einer starken KI wie der allgemeinen künstlichen Intelligenz (artificial general intelligence, AGI). Die genaue Definition einer solchen AGI ist allerdings vage: Sie reicht vom Übertreffen menschlicher Intelligenz bis zur Schaffung eines echten Bewusstseins und Emotionen [2]. Manche vermuten, dass der Durchbruch für die Schaffung starker KI bereits erzielt wurde, andere gehen von frühestens 20-40 Jahren aus oder stellen die Umsetzbarkeit grundsätzlich infrage [3][4][5].
Viele Menschen empfinden Ängste durch den Gedanken an die Veränderungen, die künstliche Intelligenz mit sich bringt. Ein häufiger Aspekt ist dabei der Verlust von Arbeitsplätzen, auch in kreativen Branchen. Zudem könnte es die Vermögensungleichheit verstärken, wenn die Besitzer*innen von KI den größten Teil der Gewinne behalten, die durch KI erwirtschaftet wurde. Ebenso wird auch ein Fehler- und Missbrauchspotenzial befürchtet, wenn künstliche Intelligenz zu komplex wird, um verstanden werden zu können oder neue KI-Entwickler in Erscheinung treten sollen, die unmoralische oder illegale Aktivitäten verfolgen [6].
Der hier dargestellten Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz sind auf dem Stand Mai 2025. In den letzten Jahren hat die Forschung und Entwicklung zum Thema enorme Fortschritte gemacht und es wird erwartet, dass diese Geschwindigkeit beibehalten oder sogar übertroffen wird. Wie lange die hier dargestellten Informationen aktuell sind, lässt sich daher nicht sagen.
Der prominenteste Entwickler von künstlicher Intelligenz ist OpenAI mit seinem Flaggschiffprodukt ChatGPT. Als Ende November 2022 dieses generative Sprachmodell genutzt werden konnte, entwickelte sich ein Hype, der rasch Nutzerrekorde brach [7]. Kurz darauf wurden auch die Möglichkeiten getestet, KI für schulische und wissenschaftliche Arbeiten zu verwenden [8][9]. Dabei zeigten sich beeindruckende Resultate, die Debatten um die Zukunft von schulischen und studentischen Leistungen entfachten. Wenn eine KI perfekte Resultate liefern sollte, was sollte dann künftig noch prüfbar sein? Auch abseits dieses Problemfelds stellt sich die Frage um die Zukunft der Wissenschaft, wenn künstliche Intelligenz Forschungsaufsätze mitverfassen kann. Beispielsweise ist wissenschaftsphilosophisch heute noch unklar, ob die Forschung, die auf KI und Big Data basiert, dazu neigt, „Wahrheit“ leichtfertig allein aufgrund der umfangreichen verfügbaren Daten zu vermuten (vgl. Gethmann et al. 2022: 3) [10][11]. Zumindest derzeit stellen sich diese Fragen noch nicht, wenn man auf die genaue Zusammensetzung des Trainingsdatensets von künstlichen Intelligenzen blickt.
Diese Lernmodule sollen Ihnen einführend zeigen, welche Potentiale und Gefahren das wissenschaftliche Schreiben mit KI bietet. Die Aufgabenvorschläge dienen dazu, dass Sie erste Erfahrungen sammeln bzw. den Umgang mit KI kritisch hinterfragen. Im Schreibzentrum sind wir uns zum einen darüber bewusst, dass der bewusste und kompetente Umgang mit dieser Technologie eine notwendige Fähigkeit ist, zum anderen sind wir aber auch davon überzeugt, dass wichtige Fähigkeiten und Kompetenzen nur durch das selbst Schreiben ausgebildet werden können.