Sind KI-gesteuerte Editorial Decision Support Systems im wissenschaftlichen Publizieren wirksam?

Einleitung

Der rasche Fortschritt der künstlichen Intelligenz (KI) hat nahezu jeden Aspekt der wissenschaftlichen Kommunikation verändert, von der Literaturrecherche der Forschenden bis hin zum Schreiben, Einreichen und Bewerten von Manuskripten. Eine der bedeutendsten Entwicklungen in den Redaktionen ist der Aufstieg von KI-gesteuerten Editorial Decision Support Systems (EDSS). Diese Werkzeuge sollen Herausgeber dabei unterstützen, mit ständig steigenden Einreichungszahlen, wachsenden Erwartungen an die Forschungsintegrität und dem Druck, schnelle, faire und transparente Entscheidungen zu treffen, umzugehen.

KI-gestützte EDSS können Manuskripte nun auf Plagiate und Bildmanipulationen prüfen, Referenzen und grundlegende Statistiken kontrollieren, Gutachter basierend auf Fachwissen und Erfolgsbilanz vorschlagen und sogar vorläufige Empfehlungen wie „ablehnen“, „überarbeiten“ oder „zur Begutachtung senden“ generieren. Befürworter argumentieren, dass diese Systeme Arbeitsabläufe optimieren, Konsistenz verbessern und Vorurteile reduzieren. Kritiker warnen jedoch vor einer Überabhängigkeit von undurchsichtigen Algorithmen, der Verstärkung bestehender Ungleichheiten und der Gefahr, Maschinen über Originalität, Nuancen oder theoretische Tiefe urteilen zu lassen.

Dieser Artikel untersucht die Wirksamkeit von KI-gesteuerten EDSS, indem er erforscht, was sie sind, wie sie funktionieren, welche Vorteile sie bringen, welche Risiken sie bergen und welche bewährten Verfahren Zeitschriften dabei helfen können, sie verantwortungsvoll zu nutzen. Er kommt zu dem Schluss, dass KI bei redaktionellen Entscheidungen äußerst nützlich sein kann – aber nur, wenn sie in ein sorgfältig gestaltetes Hybridmodell eingebettet ist, bei dem menschliches Urteilsvermögen im Mittelpunkt bleibt und Manuskripte weiterhin mit rigoroser, menschlich durchgeführter Korrektur- und Lektoratsarbeit vorbereitet und geprüft werden.

Was sind KI-gesteuerte Editorial Decision Support Systems?

Editorial Decision Support Systems (EDSS) sind Softwaretools, die Zeitschriftenredakteure bei der Bewertung von Manuskripten und der Verwaltung des Peer-Review-Prozesses unterstützen. Wenn diese Systeme mit KI erweitert werden, gehen sie über statische regelbasierte Prüfungen hinaus und werden zu adaptiven, datengetriebenen Plattformen, die aus großen Sammlungen veröffentlichter und eingereichter Arbeiten lernen können.

KI-gestützte EDSS kombinieren typischerweise drei Haupttechnologien:

• Maschinelles Lernen: Algorithmen, die auf historischen Daten – wie vergangenen redaktionellen Entscheidungen, Zitationsmustern und Gutachterleistungen – trainiert wurden, erkennen Muster, die aktuelle Entscheidungen informieren können.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Werkzeuge, die Manuskripte „lesen“, Schlüsselkonzepte extrahieren, Stil und Struktur analysieren und Texte mit Referenzkorpora auf Ähnlichkeiten oder Anomalien vergleichen.
• Big-Data-Analytik: Systeme, die Informationen über Zeitschriften, Autoren, Institutionen und Zitationen integrieren, um einen breiteren Kontext für jede Einreichung zu bieten.

In der Praxis ersetzen EDSS den Redakteur nicht, sondern priorisieren, bereichern und strukturieren Informationen, sodass Redakteure effizienter arbeiten und fundiertere Entscheidungen treffen können.

Kernfunktionen von KI-gestützten EDSS

Die meisten KI-gestützten redaktionellen Systeme bieten eine Kombination der folgenden Funktionen:

• Manuskriptprüfung: automatische Prüfungen auf Plagiat, fehlende Abschnitte, unvollständige Referenzen, Formatierungsprobleme und manchmal grundlegende statistische oder methodische Warnsignale.
• Gutachterzuordnung: Empfehlung potenzieller Gutachter durch Analyse ihrer Publikationshistorie, Schlüsselwörter, früherer Gutachten und Verbindungen zu den Autoren oder dem Thema.
• Integritäts- und Ethikprüfungen: Bildähnlichkeitsanalysen zur Erkennung potenzieller Manipulationen, Identifikation verdächtiger Zitationsmuster und Warnungen bei doppelten oder salamierten Einreichungen.
• Daten- und Methodenkontrolle: Werkzeuge, die die interne Konsistenz in Tabellen und Abbildungen überprüfen, p-Werte mit den berichteten Teststatistiken abgleichen oder unplausible Stichprobengrößen und Effektstärken markieren.
• Redaktionelle Empfehlungen: Dashboards, die die Übereinstimmung eines Manuskripts mit dem Umfang der Zeitschrift, historische Annahmemuster, wahrscheinliche Wirkung und potenzielle Risikofaktoren zusammenfassen, oft begleitet von einer vorgeschlagenen Entscheidung.

Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können EDSS die routinebedingte Arbeitsbelastung für menschliche Redakteure reduzieren und ihnen ermöglichen, mehr Zeit für inhaltliche Fragen zu Neuheit, Bedeutung und Ethik aufzuwenden.

Vorteile von KI-gestützten redaktionellen Entscheidungshilfesystemen

1. Schnellere und effizientere Manuskriptprüfung

Traditionelle redaktionelle Arbeitsabläufe umfassen oft mehrere Tage oder Wochen mit Vorprüfungen, bevor ein Manuskript überhaupt die Peer Reviewer erreicht. Redakteure oder redaktionelle Assistenten überprüfen manuell, ob die Einreichungen grundlegende formale Anforderungen erfüllen, scannen auf offensichtlichen Plagiat und entscheiden, ob ein Artikel zur Begutachtung weitergeleitet oder am Schreibtisch abgelehnt werden soll.

KI-gesteuerte EDSS können viele dieser Prüfungen in Minuten erledigen. Sie scannen Texte schnell auf Ähnlichkeiten mit großen Datenbanken, prüfen, ob wesentliche Abschnitte (wie Abstract, Methoden und Ethik-Erklärungen) vorhanden sind, und verifizieren, dass Tabellen, Abbildungen und Referenzen korrekt formatiert sind. Dies bietet mehrere Vorteile:

• Signifikante Reduzierung von redaktionellen Engpässen, insbesondere bei Zeitschriften mit hohem Volumen.
• Vorhersehbarere Bearbeitungszeiten für Autoren, die oft unter starkem Druck stehen, schnell zu publizieren.
• Frühe Identifikation von Einreichungen, die eindeutig außerhalb des Umfangs oder der Qualitätsanforderungen der Zeitschrift liegen, sodass Herausgeber sich auf vielversprechendere Manuskripte konzentrieren können.

2. Verbesserte Genauigkeit und Konsistenz

Menschliche Herausgeber können stark darin variieren, wie sie Richtlinien interpretieren, Probleme erkennen oder Kriterien für eine Desk-Rejection anwenden. Ermüdung, Zeitdruck und unbewusste Voreingenommenheit tragen alle zur Inkonsistenz bei. KI-basierte Systeme hingegen führen dieselben Prüfungen jedes Mal auf dieselbe Weise durch.

Richtig konfigurierte EDSS können:

• Wenden Sie einheitliche Screening-Kriterien auf alle Einreichungen an, unabhängig davon, wer in der jeweiligen Woche Dienst hat.
• Erkennen Sie Plagiate, Textrecycling und Zitationsmanipulation mit größerer Sensitivität als manuelle Überprüfungen.
• Heben Sie statistische Inkonsistenzen oder fehlende Daten hervor, die menschlichen Lesern besonders unter Zeitdruck entgehen könnten.

Obwohl KI nicht alle Formen von Voreingenommenheit beseitigt, kann die konsequente Anwendung von Regeln helfen, einige Formen idiosynkratischer Entscheidungsfindung zu reduzieren und eine fairere Behandlung der Autoren zu unterstützen.

3. Verbesserte Auswahl der Peer Reviewer

Geeignete Gutachter zu finden ist einer der zeitaufwändigsten Teile des redaktionellen Prozesses. Herausgeber müssen Experten mit dem richtigen Wissen, ausreichender Verfügbarkeit und ohne Interessenkonflikte finden. Dies ist besonders herausfordernd in Nischen- oder interdisziplinären Bereichen.

KI-gesteuerte EDSS können große Datenbanken veröffentlichter Arbeiten und Gutachteraktivitäten durchsuchen, um Kandidaten zu identifizieren, deren Expertise eng mit dem Manuskript übereinstimmt. Diese Systeme können:

• Schlagen Sie Gutachter basierend auf Themenähnlichkeit, Methoden und Schlüsselwörtern vor, nicht nur auf breiten Fachkategorien.
• Markieren Sie potenzielle Interessenkonflikte, indem Sie Koautorennetzwerke, institutionelle Zugehörigkeiten und jüngste Kooperationen überprüfen.
• Optimieren Sie die Auswahl der Gutachter, indem Sie frühere Leistungsindikatoren wie Reaktionsfähigkeit und Prüfungstiefe berücksichtigen.

Bei durchdachtem Einsatz kann dies die Auswahl der Gutachter diversifizieren und überlastete erfahrene Wissenschaftler entlasten, während die Qualitätskontrolle erhalten bleibt.

4. Gestärkte Forschungsintegrität und ethische Compliance

Die Sorge um die Integrität der Forschung hat in den letzten Jahren stark zugenommen, mit hochkarätigen Fällen von Betrug, manipulierten Bildern, gefälschten Daten und Paper Mills. KI-basierte Integritätsprüfungen werden zu einem Kernbestandteil der redaktionellen Entscheidungsunterstützung.

Typische Werkzeuge können:

• Verwenden Sie Ähnlichkeitserkennung (zum Beispiel durch Tools wie iThenticate), um Plagiate und Selbstplagiate zu identifizieren.
• Wenden Sie Bildforensik-Algorithmen an, um duplizierte, zusammengesetzte oder veränderte Abbildungen aufzudecken, insbesondere in der biomedizinischen Forschung.
• Bewerten Sie statistische Plausibilität und Konsistenz und markieren Sie ungewöhnliche Muster, die eine genauere menschliche Prüfung rechtfertigen könnten.

Diese Fähigkeiten beweisen für sich genommen kein Fehlverhalten, geben den Redakteuren aber wichtige Signale, dass bestimmte Einreichungen eine sorgfältige, menschlich geführte Untersuchung erfordern.

5. Datengetriebene redaktionelle Strategie und Zeitschriftenmanagement

Über einzelne Manuskripte hinaus kann EDSS Daten zu Einreichungen, Entscheidungen und Zitierungen aggregieren, um Chefredakteuren und Verlagen strategische Einblicke zu geben. Dashboards können zeigen:

• Trends bei Einreichungsvolumina nach Thema, Region oder Institution.
• Muster in Annahme- und Ablehnungsraten im Zeitverlauf.
• Die Beziehung zwischen redaktionellen Entscheidungen und anschließendem Zitationsimpact oder Downloads.

Redakteure können diese Informationen nutzen, um Ziel- und Umfangserklärungen zu verfeinern, Peer-Review-Verfahren anzupassen oder zu entscheiden, wann neue Artikeltypen oder Sonderausgaben gestartet werden. So wird KI zu einem Werkzeug nicht nur für einzelne Entscheidungen, sondern für langfristige redaktionelle Planung.

Herausforderungen und Einschränkungen von KI-gesteuerten EDSS

Trotz dieser Vorteile haben KI-gestützte redaktionelle Systeme wichtige Einschränkungen, die erkannt und aktiv gemanagt werden müssen.

1. Mangel an tiefem kontextuellem Verständnis

Selbst die ausgefeiltesten KI-Modelle „verstehen" Forschung nicht wirklich so, wie es menschliche Experten tun. Sie können Muster in Texten und Daten erkennen, haben aber Schwierigkeiten mit den Feinheiten, die in der wissenschaftlichen Bewertung oft am wichtigsten sind.

Zum Beispiel:

• KI kann die theoretische Originalität eines Papiers nicht erkennen, das vertraute Sprache verwendet, um eine wirklich neue Perspektive einzuführen.
• Komplexe, interdisziplinäre Manuskripte können falsch klassifiziert oder unterbewertet werden, weil sie nicht sauber in bestehende Kategorien passen.
• Unkonventionelle, aber rigorose Methoden könnten als „anomal" markiert werden, einfach weil sie von früheren Mustern in den Trainingsdaten abweichen.

Diese Einschränkungen bedeuten, dass KI-Empfehlungen stets gegen das fachkundige menschliche Urteil abgewogen werden müssen, insbesondere bei risikoreichen oder grenzüberschreitenden Arbeiten.

2. Ethische Bedenken und eingebettete Vorurteile

KI-Systeme lernen aus historischen Daten – und historische Daten spiegeln oft systemische Ungleichheiten wider. Wenn ein EDSS auf vergangenen redaktionellen Entscheidungen trainiert wird, die bestimmte Regionen, Institutionen oder Themen bevorzugen, kann es diese Muster reproduzieren und sogar verstärken.

Risiken umfassen:

• Bevorzugung von Manuskripten aus bekannten Institutionen oder häufig zitierten Autoren zulasten von Nachwuchsforschern oder Autoren aus unterrepräsentierten Regionen.
• Unterrepräsentation von Forschung in aufstrebenden oder nicht-westlichen Disziplinen, die im Trainingskorpus weniger vertreten sind.
• Verbreitung von Geschlechter- oder Sprachvorurteilen, zum Beispiel wenn nicht-englische Muttersprachler bei automatisierten Sprachbewertungen härter bestraft werden.

Um diese Probleme zu mindern, müssen Verlage die Leistung von EDSS regelmäßig überprüfen, Trainingsdaten wo möglich diversifizieren und sicherstellen, dass menschliche Redakteure aktiv Vorurteile korrigieren, anstatt algorithmische Ergebnisse passiv zu akzeptieren.

3. Übermäßige Abhängigkeit von KI-Empfehlungen

Eine der größten Gefahren ist nicht, was KI tut, sondern wie Menschen darauf reagieren. Wenn ein System eine übersichtliche Punktzahl, einen farbcodierten Risikoindikator oder eine vorgeschlagene Entscheidung präsentiert, könnten Redakteure versucht sein, diese als maßgeblich zu betrachten – selbst wenn sie ihrem eigenen Urteil widerspricht.

Übermäßige Abhängigkeit kann zu Folgendem führen:

• Redakteure übernehmen KI-Vorschläge ohne kritische Prüfung von Grenzfällen.
• Ablehnung unkonventioneller oder kritischer Wissenschaft, die das System nicht als wertvoll „erkennt“.
• Verminderte Bereitschaft, von algorithmischen Normen abzuweichen, was die intellektuelle Vielfalt und Innovation hemmen kann.

Klare Richtlinien sind daher erforderlich, um die Rolle der KI zu definieren: EDSS sollten als Beratungstools behandelt werden, nicht als Entscheidungsträger.

4. Datensicherheits- und Datenschutzrisiken

Redaktionssysteme verarbeiten hochsensible Informationen, einschließlich unveröffentlichter Forschung, vertraulicher Gutachten und Autoridentitäten. Die Integration von KI in diese Arbeitsabläufe wirft Fragen darüber auf, wo Daten gespeichert werden, wer Zugriff hat und wie sicher sie geschützt sind.

Zeitschriften müssen sicherstellen, dass:

• Manuskript-Daten werden in Übereinstimmung mit Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO behandelt.
• KI-Anbieter implementieren starke Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um Datenverletzungen zu verhindern.
• Unveröffentlichte Manuskripte werden nicht unangemessen verwendet, um generische Sprachmodelle oder kommerzielle Tools ohne ausdrückliche Zustimmung zu trainieren.

Jeder Verstoß gegen redaktionelle Daten könnte das Vertrauen in das Peer-Review untergraben und die Arbeit der Autoren einer vorzeitigen Offenlegung oder missbräuchlichen Verwendung aussetzen.

5. Schwierigkeit bei der Bewertung wirklich neuartiger Forschung

Da KI-Modelle stark auf bestehender Literatur basieren, erkennen sie am besten Muster, die der Vergangenheit ähneln. Wirklich neuartige oder paradigmatische Arbeiten können ungewöhnlich, wenig einflussreich oder schlecht vernetzt im Graph früherer Veröffentlichungen erscheinen.

Folgen können sein:

• Unterschätzung von transformierender Forschung, die noch keine Zitationshistorie aufweist.
• Fehlklassifizierung von Manuskripten aus schnelllebigen Fachgebieten, in denen die Evidenzbasis noch im Entstehen ist.
• Erhöhter Druck auf Autoren, sich an etablierte Vorlagen anzupassen, um automatisierte Prüfungen zu bestehen.

Dies ist ein weiterer Grund, warum erfahrene menschliche Herausgeber weiterhin unverzichtbar sind, um Originalität und langfristiges Potenzial zu bewerten.

Best Practices für die Implementierung von KI in redaktionelle Entscheidungsprozesse

Um die Stärken KI-gestützter EDSS zu nutzen und Risiken zu minimieren, können Zeitschriften und Verlage mehrere bewährte Prinzipien befolgen.

1. Ein hybrides Mensch-KI-Modell beibehalten

KI sollte die redaktionelle Expertise unterstützen, nicht ersetzen. Zeitschriften können:

• Verwenden Sie EDSS hauptsächlich für routinehafte, volumenstarke Aufgaben wie Screening und Gutachterzuweisung.
• Es muss sichergestellt werden, dass alle endgültigen Entscheidungen von benannten menschlichen Herausgebern getroffen werden, die das Manuskript gelesen und die KI-Ergebnisse kritisch bewertet haben.
• Ermutigen Sie Herausgeber, KI-Vorschläge bei berechtigtem Anlass zu überstimmen und ihre Begründung zu dokumentieren.

Dies bewahrt die Vorteile der Automatisierung und hält gleichzeitig die Verantwortung in menschlicher Hand.

2. Transparenz und Erklärbarkeit sicherstellen

Autoren und Gutachter möchten zunehmend wissen, wie KI im redaktionellen Prozess eingesetzt wird. Zeitschriften sollten:

• Beschreiben Sie auf ihren Websites und in den Autorenrichtlinien klar, welche KI-Tools verwendet werden und zu welchen Zwecken.
• Bevorzugen Sie Systeme, die erklärbare Ergebnisse liefern, anstatt undurchsichtige Bewertungen – zum Beispiel durch Auflistung spezifischer erkannter Probleme statt eines einzigen "Qualitätsindex".
• Aufzeichnungen darüber führen, wie KI-generierte Bewertungen zu Entscheidungen beigetragen haben, damit Muster überprüft und im Laufe der Zeit verbessert werden können.

3. Auf Verzerrungen und Fairness prüfen

Regelmäßige Audits sind entscheidend. Verlage können:

• Akzeptanz- und Ablehnungsraten über Regionen, Geschlechter, Institutionen und Fachbereiche nach Einführung von EDSS überwachen.
• KI-unterstützte Entscheidungen mit unabhängigen Expertenbewertungen an einer Stichprobe von Manuskripten vergleichen.
• Trainingsdaten oder Modellparameter anpassen, wenn systematische Ungerechtigkeiten festgestellt werden.

Ethik-Aufsichtsgremien oder Beratungsausschüsse können diesen Prozess unterstützen und Korrekturmaßnahmen empfehlen.

4. Vertrauliche Daten schützen

Starke Datenverwaltung ist unverzichtbar. Zeitschriften sollten:

• Anbieter und Systeme verwenden, die anerkannten Sicherheitsstandards entsprechen und regelmäßigen Sicherheitstests unterzogen werden.
• Den Zugriff auf Manuskript-Daten strikt auf autorisierte redaktionelle Mitarbeiter und beauftragte Dienstleister beschränken.
• Klare Richtlinien etablieren, die die Nutzung vertraulicher Einreichungen zum Training allgemeiner KI-Modelle ohne ausdrückliche, informierte Zustimmung verbieten.

5. KI-Systeme kontinuierlich aktualisieren und überwachen

Wissenschaftliches Publizieren ist ein sich ständig veränderndes Ziel. Neue Artikeltypen entstehen, ethische Standards entwickeln sich weiter und Forschungsmethoden ändern sich. KI-Tools müssen entsprechend gepflegt werden.

Gute Praxis umfasst:

• Regelmäßiges Nachtrainieren von Modellen mit aktualisierten und vielfältigeren Daten.
• Feedback von Redakteuren und Gutachtern zu Fehlalarmen, übersehenen Problemen und Usability-Problemen sammeln.
• Zusammenarbeit mit KI-Entwicklern, um sicherzustellen, dass Änderungen in Richtlinien oder Vorgaben im Verhalten des Systems berücksichtigt werden.

Auswirkungen für Autoren und die Rolle des menschlichen Korrekturlesens

Für Autoren verändert der Aufstieg KI-gesteuerter EDSS die Einreichungslandschaft auf verschiedene Weise. Erstens werden Manuskripte nun nicht nur von menschlichen Redakteuren und Gutachtern bewertet, sondern auch von automatisierten Systemen, die sehr empfindlich auf Struktur, Klarheit und technische Korrektheit reagieren. Schlecht formatierter Text, inkonsistente Terminologie oder unklare Berichterstattung können lange vor der Lektüre durch einen menschlichen Experten Alarmzeichen auslösen.

Dies macht eine sorgfältige Manuskriptvorbereitung wichtiger denn je. Autoren können ihre Chancen auf einen reibungslosen Ablauf durch KI-Prüfung und menschliche Begutachtung verbessern, indem sie:

• Die Anweisungen der Zeitschrift sorgfältig befolgen und sicherstellen, dass Abschnitte, Referenzen, Tabellen und Abbildungen vollständig und konsistent sind.
• Methoden und Daten transparent beschreiben, mit klaren Verbindungen zwischen Forschungsfragen, Analysen und Schlussfolgerungen.
• Die Nutzung professioneller akademischer Korrektur- und Lektoratsdienste zur Korrektur von Sprachfehlern, Verbesserung der Klarheit und Anpassung an akademische Stilvorgaben.

Wichtig ist, dass KI-Schreibwerkzeuge zwar verlockend für das Entwerfen oder Überarbeiten von Texten erscheinen mögen, viele Universitäten und Verlage jedoch inzwischen KI-generierte Inhalte und Ähnlichkeitsscores genau prüfen. Menschliches Korrekturlesen bleibt der sicherste Weg, ein Manuskript zu verfeinern, ohne das Risiko problematischer Überschneidungen oder KI-typischer Formulierungen zu erhöhen, die bei Ähnlichkeitsprüfungen oder Integritätsüberprüfungen Bedenken auslösen.

Fazit: Wie effektiv sind KI-gesteuerte EDSS?

KI-gesteuerte Editorial Decision Support Systems haben bereits einen tiefgreifenden Einfluss auf das wissenschaftliche Publizieren. Sie ermöglichen schnellere und konsistentere Prüfungen, verbessern die Auswahl der Gutachter, unterstützen Integritätsprüfungen der Forschung und liefern wertvolle Daten für die redaktionelle Strategie. In diesen Bereichen haben sie sich als hochwirksame Werkzeuge erwiesen, wenn sie sorgfältig konfiguriert und überwacht werden.

Gleichzeitig hat KI klare Grenzen. Sie kann das nuancierte, kontextreiche Urteil erfahrener Herausgeber und Gutachter nicht vollständig ersetzen. Sie kann bestehende Vorurteile einbetten, Neuartigkeit falsch interpretieren und ein falsches Gefühl von Objektivität erzeugen, wenn ihre Ergebnisse unkritisch akzeptiert werden. Ihr Einsatz wirft auch ernsthafte Fragen zu Datenschutz, Fairness und Verantwortlichkeit auf.

Die ausgewogenste Schlussfolgerung ist, dass KI-gesteuerte EDSS am effektivsten sind, wenn sie menschliche Expertise ergänzen, anstatt sie zu ersetzen. Zeitschriften, die sie transparent implementieren, regelmäßig überprüfen und auf menschliche Verantwortung für endgültige Entscheidungen bestehen, können erhebliche Vorteile in Effizienz und Integrität erzielen. Autoren können sich ihrerseits anpassen, indem sie gut strukturierte, ehrliche und sorgfältig ausgearbeitete Manuskripte vorbereiten – idealerweise unterstützt durch fachkundige menschliche Korrekturlesedienste, die akademische und ethische Standards respektieren.

KI wird zweifellos weiterhin die Zukunft der Peer-Review und der redaktionellen Entscheidungsfindung prägen. Die entscheidende Frage ist nicht, ob KI überhaupt beteiligt sein sollte – das ist sie bereits – sondern wie die wissenschaftliche Gemeinschaft sicherstellen kann, dass ihr Einsatz die Glaubwürdigkeit und Fairness des akademischen Publizierens stärkt, anstatt sie zu untergraben.