KI-generierte Peer-Review-Berichte: Ein Durchbruch oder ein Risiko für die Forschungsqualität?

KI-generierte Peer-Review-Berichte: Können sie wirklich menschliche Gutachter ersetzen?

Einleitung

Peer Review wird oft als „Torwächter“ der akademischen Qualität beschrieben. Bevor Forschung in den wissenschaftlichen Bestand aufgenommen wird, wird sie von Experten geprüft, die Originalität, Methodik, ethische Unbedenklichkeit und Beitrag zum Fachgebiet bewerten. Dieser Prozess ist zentral für das Vertrauen in die akademische Veröffentlichung – steht aber auch unter Druck. Die Anzahl der Einreichungen ist disziplinübergreifend stark gestiegen, während die Zahl erfahrener Gutachter nicht mithalten konnte. Dadurch sehen sich Herausgeber mit Verzögerungen konfrontiert, Gutachter erleben Burnout und Autoren sind frustriert über lange Wartezeiten.

Als Reaktion darauf haben Verlage und Technologieanbieter begonnen, mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu experimentieren, um Elemente der Peer Review zu unterstützen oder teilweise zu automatisieren. KI-Tools können bereits bei Plagiatsprüfungen, Sprachbewertung, Statistiküberprüfung, Bildprüfung und sogar der Erstellung strukturierter Begutachtungsberichte helfen. Dies wirft eine grundlegende Frage auf: Kann von KI generiertes Peer-Review-Feedback jemals so zuverlässig und aussagekräftig sein wie das von menschlichen Experten – oder zumindest gut genug, um eine zentrale Rolle im Prozess zu spielen?

Dieser Artikel untersucht diese Frage ausführlich. Wir analysieren, wie KI-generierte Peer-Review-Berichte in der Praxis funktionieren, welche Vorteile sie bieten und wo sie Schwächen haben. Anschließend vergleichen wir KI-basierte und menschliche Begutachtung, diskutieren wichtige ethische und technische Herausforderungen und skizzieren eine realistische „hybride Zukunft“, in der KI die menschliche Beurteilung unterstützt, aber nicht ersetzt. Schließlich geben wir praktische Empfehlungen für Zeitschriften, Herausgeber und Autoren, die KI-Unterstützung in ihren eigenen Arbeitsabläufen in Betracht ziehen – und erklären, warum in der aktuellen politischen Lage menschlich verfasste Manuskripte, die professionell lektoriert wurden, weiterhin der sicherste Weg zur Veröffentlichung sind.

Wie KI-generierte Peer-Review-Berichte funktionieren

KI-generierte Peer-Review-Berichte basieren auf einer Kombination aus Natural Language Processing (NLP), Machine Learning und Data Analytics. Diese Systeme „verstehen“ Forschung nicht so wie ein menschlicher Experte, können aber Muster und Strukturen in Manuskripten identifizieren, die mit Qualitätsindikatoren oder häufigen Problemen korrelieren.

1. Textanalyse und Strukturerkennung
   Die KI scannt das Manuskript, um Hauptabschnitte (Abstract, Einleitung, Methoden, Ergebnisse, Diskussion, Literaturverzeichnis) zu identifizieren und Schlüsselelemente wie Forschungsziele, Hypothesen, Variablen und Schlussfolgerungen zu extrahieren. Viele Tools erkennen auch typische Artikelvorlagen und markieren fehlende Komponenten – zum Beispiel einen Methodenabschnitt, der keine Stichprobenbeschreibung oder ethische Genehmigung enthält.
2. Plagiats- und Integritätsprüfungen
   Integrierte Ähnlichkeitserkennungs-Engines vergleichen das Manuskript mit großen Datenbanken zuvor veröffentlichter Arbeiten und Webinhalten. Sie heben überlappende Passagen, potenziellen Selbstplagiat oder verdächtige Wiederverwendung von Texten und Bildern hervor und können auch doppelte Einreichungen über Zeitschriften hinweg erkennen.
3. Bewertung von Methodik und Statistik
   Fortgeschrittenere Systeme versuchen, die Klarheit und Reproduzierbarkeit von Methoden zu bewerten, einschließlich Stichprobengrößen, Studiendesign und statistischen Tests. Sie können häufige Probleme wie fehlende Power-Berechnungen, unangemessene Testauswahl oder Inkonsistenzen zwischen berichteten Zahlen und p-Werten markieren.
4. Bewertung von Sprache, Grammatik und Lesbarkeit
   KI-Tools sind besonders stark darin, Grammatikfehler, unklare Sätze, strukturelle Probleme und inkonsistente Terminologie zu erkennen. Sie können Formulierungsvorschläge machen, um die Lesbarkeit und den Fluss zu verbessern, obwohl Zeitschriften vorsichtig sein müssen, um sicherzustellen, dass solche Änderungen Manuskripte nicht in den Bereich der KI-generierten Inhalte drängen.
5. Zitations- und Referenzprüfung
   KI kann Referenzen auf korrekte Formatierung, fehlerhafte DOIs und Übereinstimmung zwischen Zitaten im Text und Literaturverzeichnis prüfen. Einige Tools bewerten auch, ob wichtige frühere Arbeiten ausgelassen wurden und ob das Literaturverzeichnis zu selbstzitiert oder voreingenommen ist.
6. Bewertung und Empfehlungserstellung
   Schließlich fassen KI-Systeme ihre Ergebnisse oft in einem strukturierten Begutachtungsbericht zusammen. Dieser kann abschnittsweise Kommentare, numerische Bewertungen für Aspekte wie Originalität, Klarheit und technische Solidität sowie eine übergeordnete Empfehlung (z. B. „potenziell geeignet nach größeren Überarbeitungen“) enthalten.

Wichtig ist, dass diese Ergebnisse auf Mustern basieren, die aus Trainingsdaten gelernt wurden, und nicht auf echtem wissenschaftlichem Urteil. KI-generierte Berichte sollten daher als Entscheidungsunterstützungstools betrachtet werden, die eine sorgfältige menschliche Interpretation erfordern.

Vorteile von KI-generierten Peer-Review-Berichten

1. Geschwindigkeit und Effizienz

Einer der deutlichsten Vorteile von KI ist die Geschwindigkeit. Manuelle Peer Reviews können Wochen oder Monate dauern, besonders in stark frequentierten Fachgebieten oder gefragten Zeitschriften. KI-Tools hingegen können ein Manuskript in wenigen Minuten analysieren.

• Redakteure können KI für das erste Screening nutzen, um schnell Einreichungen zu identifizieren, die eindeutig außerhalb des Umfangs oder der Qualitätsanforderungen der Zeitschrift liegen.
• Routineprüfungen – zum Beispiel Formatierung, Referenzen, Basisstatistiken oder Ähnlichkeit – können vollständig automatisiert werden, sodass menschliche Gutachter sich auf konzeptionelle und methodische Fragen konzentrieren können.
• Schnellere Bearbeitungszeiten kommen Autoren zugute, die früher Feedback erhalten, und Lesern, die schneller Zugang zu neuen Erkenntnissen bekommen.

In Fachzeitschriften mit hohem Aufkommen kann dieser Effizienzgewinn transformierend wirken, Rückstände reduzieren und planbarere redaktionelle Zeitpläne ermöglichen.

2. Konsistenz und Objektivität

Menschliche Gutachter unterscheiden sich zwangsläufig in Stil, Erwartungen und Schwerpunktsetzung. Ein Gutachter kann bei der Sprache nachsichtig, bei der Methodik jedoch streng sein; ein anderer legt großen Wert auf Neuartigkeit und übersieht dabei statistische Details. KI-Systeme wenden per Design dieselben Algorithmen und Schwellenwerte auf jedes Manuskript an.

• Standardisierte Prüfungen verringern die Variation bei der Bewertung grundlegender Kriterien – wie Vollständigkeit der Berichterstattung oder Genauigkeit der Referenzen.
• Automatisierte Bewertungen sind weniger von persönlichen Beziehungen, reputationsbedingten Vorurteilen oder Ermüdung beeinflusst.
• Strukturierte KI-Berichte fördern eine einheitlichere Abdeckung wichtiger Themen (Methoden, Ethik, Klarheit, Originalität) und stellen sicher, dass wichtige Abschnitte nicht übersprungen werden.

KI hat daher das Potenzial, Chancengleichheit für Autoren zu schaffen, insbesondere in großen redaktionellen Systemen mit vielen verschiedenen Gutachtern.

3. Erkennung von Fehlern und ethischen Verstößen

KI kann besonders effektiv Probleme erkennen, die menschlichen Gutachtern oft entgehen, insbesondere wenn sie subtil oder technisch sind:

• Ähnlichkeitstools wie iThenticate und Turnitin vergleichen Texte mit umfangreichen Referenzdatenbanken und entdecken Überschneidungen, die leicht übersehen werden.
• Bildanalyse-Software kann duplizierte oder manipulierte Abbildungen erkennen, selbst wenn sie gedreht, beschnitten oder im Kontrast angepasst wurden.
• Algorithmen können prüfen, ob statistische Aussagen intern konsistent mit Stichprobengrößen, Konfidenzintervallen und Varianzmaßen sind.
• KI kann Muster von Selbstplagiaten, Doppelpublikationen oder Salami-Taktiken über mehrere Einsendungen hinweg erkennen.

Indem sie diese Probleme frühzeitig markieren, helfen KI-Tools Zeitschriften, ethische Standards einzuhalten und das Risiko zu verringern, Forschung zu veröffentlichen, die später korrigiert oder zurückgezogen werden muss.

4. Verbesserung der Gutachterunterstützung

KI wird manchmal als Konkurrent menschlicher Gutachter dargestellt, aber in der Praxis ist ihre nützlichste Rolle die eines Gutachterassistenten.

• KI-generierte Zusammenfassungen von Stärken und Schwächen können als Ausgangspunkt für die eigenen Kommentare des Gutachters dienen.
• Das Hervorheben nicht zitierter, aber relevanter Referenzen oder widersprüchlicher Belege hilft Gutachtern, sich intensiver mit der Literatur zum Manuskript auseinanderzusetzen.
• Das Markieren fehlender Daten, unklarer Methoden oder nicht berichteter Einschränkungen lenkt die Aufmerksamkeit auf Aspekte, die einer Klärung bedürfen.

Diese Unterstützung ist besonders wertvoll für Gutachter in der frühen Karrierephase, die ihren Begutachtungsstil noch entwickeln, sowie für erfahrene Experten, die ihre begrenzte Zeit auf hochrangige Bewertungen statt auf Routineprüfungen konzentrieren möchten.

5. Umgang mit Gutachterermüdung

Gutachterermüdung ist ein wachsendes Problem. Viele Akademiker erhalten neben umfangreichen Lehr- und Forschungsaufgaben häufig Anfragen zur Begutachtung. KI kann helfen, indem sie wiederholende Arbeiten reduziert und den Prozess optimiert.

• Automatisierte Prüfungen bedeuten, dass Gutachter keine Zeit mehr damit verbringen müssen, jedes Referenzformat zu überprüfen oder grundlegende Sprachprobleme zu verfolgen.
• Dies kann das Begutachten weniger zeitaufwendig und intellektuell lohnender machen, was wiederum mehr Menschen zur Teilnahme ermutigen kann.
• Indem sie die erste Sichtung übernehmen, ermöglichen KI-Tools den Herausgebern, nur ernsthafte, thematisch passende Manuskripte an menschliche Gutachter zu senden, wodurch die Anzahl der minderwertigen Einsendungen, die sie durchsehen müssen, reduziert wird.

Herausforderungen und Einschränkungen von KI im Peer-Review

1. Mangelndes tiefgehendes Fachverständnis

Trotz beeindruckender Oberflächenfähigkeiten besitzen aktuelle KI-Systeme kein menschenähnliches Verständnis wissenschaftlicher Konzepte. Ihr Feedback basiert auf Mustererkennung, nicht auf konzeptuellem Denken.

• KI hat Schwierigkeiten, Neuheit und theoretischen Beitrag zu bewerten, die oft ganzheitliches Urteilsvermögen und Kenntnis der Geschichte und Debatten eines Fachgebiets erfordern.
• Sie kann wirklich innovative Arbeiten fälschlicherweise als „riskant“ oder „inkonsistent“ einstufen, nur weil sie von Mustern in den Trainingsdaten abweichen.
• Das Interpretieren widersprüchlicher Ergebnisse, das Abwägen konkurrierender Erklärungen und das Verstehen subtiler methodischer Abwägungen bleiben Aufgaben menschlicher Experten.

Kurz gesagt, KI kann Ihnen sagen, ob ein Manuskript in Form und Struktur Ähnlichkeiten mit zuvor veröffentlichten Arbeiten aufweist – aber nicht, ob es das Feld voranbringt.

2. Algorithmische Verzerrung und ethische Bedenken

KI-Systeme lernen aus Daten. Wenn diese Daten voreingenommen sind, wird auch das Verhalten des Systems voreingenommen sein.

• Wenn KI hauptsächlich mit Publikationen aus bestimmten Regionen, Sprachen oder Institutionen trainiert wird, kann sie mainstream- oder westlich-zentrierte Forschung bevorzugen und unbeabsichtigt Autoren aus unterrepräsentierten Gemeinschaften benachteiligen.
• Intransparente „Black-Box“-Entscheidungen erschweren es Herausgebern und Autoren zu verstehen, warum ein Manuskript eine bestimmte Bewertung oder Empfehlung erhalten hat.
• Der Einsatz von KI für Aufgaben wie Autorenerkennung oder institutionelles Profiling gefährdet double-blind review und wirft ernsthafte Fragen der Gleichberechtigung auf.

Um diese Risiken zu mindern, sind sorgfältige Datensatzpflege, fortlaufende Audits und Transparenz darüber, wie KI-Tools entwickelt und eingesetzt werden, erforderlich.

3. Übermäßige Abhängigkeit von KI-Empfehlungen

KI-Ergebnisse können autoritär wirken, besonders wenn sie übersichtliche Bewertungen oder detailliertes Feedback in Stichpunkten präsentieren. Es besteht die reale Gefahr, dass Herausgeber oder Gutachter KI-Berichten zu sehr vertrauen und es versäumen, diese zu hinterfragen oder zu überprüfen.

• KI neigt dazu, leicht messbare Aspekte (Grammatik, Struktur, Zitierstil) zu betonen und tiefere Fragen der konzeptuellen Kohärenz, Originalität oder ethischen Bedeutung zu unterschätzen.
• Wenn Herausgeber KI-Empfehlungen als endgültig betrachten, könnten sie versehentlich starke, innovative Arbeiten ablehnen oder schwache akzeptieren, die nur „auf dem Papier gut aussehen“.
• KI ist auch schlecht darin, bestimmte Formen von Fehlverhalten zu erkennen, wie nicht offengelegte Interessenkonflikte oder subtile ethische Probleme im Studiendesign.

Aus diesen Gründen müssen Zeitschriften KI-generierte Berichte ausdrücklich als Beratungsinstrumente darstellen, nicht als Ersatz für redaktionelles Urteilsvermögen.

4. Herausforderungen bei komplexer und qualitativer Forschung

KI ist effektiver bei der Bearbeitung strukturierter, quantitativer Artikel als bei komplexen, qualitativen oder interdisziplinären Arbeiten.

• Interdisziplinäre Studien entziehen sich oft standardisierten Vorlagen und erfordern Wissen aus mehreren Fachgebieten, wodurch KI über ihre Komfortzone hinaus gefordert wird.
• Disziplinen wie Philosophie, Geschichte, Recht oder Kulturwissenschaften stützen sich stark auf interpretative Argumentation, Erzählung und konzeptuelle Nuancen, die KI nicht angemessen bewerten kann.
• Selbst in empirischen Fachgebieten können unkonventionelle Methoden oder theoretische Innovationen KI-Systeme verwirren, die auf konventionellere Arbeiten trainiert wurden.

In diesen Fällen kann KI-generiertes Feedback oberflächlich oder irreführend sein, und eine starke Abhängigkeit davon kann die Qualität der Begutachtung aktiv beeinträchtigen.

5. Risiken für Datensicherheit und Vertraulichkeit

Peer Review beinhaltet die Handhabung unveröffentlichter, vertraulicher Manuskripte. Die Integration von KI in diesen Prozess wirft dringende Fragen zum Datenschutz auf.

• Wenn Manuskripte auf externen Servern verarbeitet werden, besteht das Risiko von Datenpannen oder unbeabsichtigter Wiederverwendung vertraulicher Inhalte.
• Unsachgemäße Nutzung von Online-KI-Tools durch Herausgeber oder Gutachter kann gegen Zeitschriftenrichtlinien, institutionelle Regeln oder Vorschriften wie GDPR oder HIPAA verstoßen.
• Um diese Risiken zu mindern, muss KI innerhalb sicherer, kontrollierter Infrastrukturen eingesetzt und durch klare Vereinbarungen zur Datennutzung, -speicherung und -zugriff geregelt werden.

Vergleich von KI- und menschlichen Gutachtern

Die folgende Tabelle fasst einige wichtige Unterschiede zwischen KI-generierter und menschlich durchgeführter Peer Review zusammen.

Die Tabelle macht deutlich, dass KI und Menschen komplementäre Stärken mitbringen. Das Ziel sollte nicht sein, sie gegeneinander auszuspielen, sondern Arbeitsabläufe zu gestalten, die beide nutzen.

Die Zukunft der KI in Peer-Review-Berichten

Mit Blick auf die Zukunft wird KI wahrscheinlich ein Standardbestandteil der Peer-Review-Infrastruktur, aber nicht der alleinige Entscheidungsträger sein. Einige wahrscheinliche Entwicklungen umfassen:

• Hybride KI–Mensch-Begutachtungsmodelle: KI-Tools führen erste technische und Integritätsprüfungen durch; menschliche Experten konzentrieren sich auf Neuartigkeit, Bedeutung und Interpretation.
• KI-unterstützte Bias-Erkennung: Analyse von Mustern in Begutachtungsbewertungen und Entscheidungen zur Identifikation und Minderung von Verzerrungen bezüglich Geschlecht, Geografie oder Institution.
• Fortgeschrittenere NLP-Modelle: Verbesserte kontextuelle Verständigung könnte es der KI ermöglichen, reichhaltigere, gezieltere Fragen für Gutachter zu generieren statt generischer Kommentare.
• Automatisierte Vorschläge für Gutachter: Abgleich von Manuskripten mit geeigneten Gutachtern basierend auf Publikationshistorie, Methoden und Thema, unter Berücksichtigung von Interessenkonflikten.
• Engere Integration mit redaktionellen Plattformen: Einbettung von KI-Tools in Einreichungssysteme für nahtlose Triage, Prüfung und Berichterstattung, alles innerhalb sicherer Umgebungen.

Praktische Empfehlungen für Herausgeber, Zeitschriften und Autoren

Um KI verantwortungsvoll im Peer Review einzusetzen:

• Die Rolle der KI klar definieren: Legen Sie fest, welche Aufgaben an KI delegiert werden (z. B. Ähnlichkeitsprüfungen, Referenzvalidierung) und welche strikt menschlich bleiben (Neuheitsbewertung, endgültige Entscheidungen).
• Transparenz wahren: Informieren Sie Gutachter und Autoren, wenn KI-Tools verwendet werden, und bieten Sie Zusammenfassungen der KI-Ergebnisse anstatt nur undurchsichtiger Scores.
• Menschliche Kontrolle bewahren: Stellen Sie sicher, dass Herausgeber und Gutachter stets die Autorität haben, KI-Empfehlungen zu überstimmen, und dass ein Einspruchsverfahren für Autoren existiert.
• Vertraulichkeit schützen: Verwenden Sie sichere, konforme Infrastrukturen und vermeiden Sie das Hochladen unveröffentlichter Manuskripte bei allgemeinen Online-KI-Diensten.

Für Autoren ist die Botschaft ebenso wichtig:

• Bewahren Sie den inhaltlichen Gehalt und die Formulierung Ihres Manuskripts menschengeschrieben, im Einklang mit institutionellen und Verlagsvorgaben.
• Verwenden Sie KI-Tools, wenn überhaupt, hauptsächlich für interne Prüfungen und Planung, nicht für die Erstellung von Absätzen, die als eigene Arbeit eingereicht werden.
• Für Sprachqualität und journalspezifischen Stil verlassen Sie sich auf fachmännisches menschliches Korrekturlesen, wie es beispielsweise von Proof-Reading-Service.com angeboten wird, das Klarheit und Korrektheit verbessert, ohne das Risiko erhöhter Ähnlichkeiten oder Verstöße gegen KI-Nutzungsrichtlinien zu erhöhen.

Fazit

KI-generierte Peer-Review-Berichte sind mehr als eine futuristische Idee – sie beeinflussen bereits, wie Manuskripte in vielen Redaktionen gesichtet und bewertet werden. Diese Werkzeuge können die Begutachtungszeiten verkürzen, die Konsistenz verbessern und die Betrugserkennung verstärken, was sie zu wertvollen Verbündeten in der zunehmend komplexen Welt des wissenschaftlichen Publizierens macht.

Doch die Grenzen der KI sind ebenso deutlich. Es fehlt ihr an tiefgreifender Fachexpertise, sie hat Schwierigkeiten mit Nuancen und Innovationen und wirft neue ethische und vertraulichkeitsbezogene Herausforderungen auf. Für die absehbare Zukunft bleiben menschliche Gutachter unverzichtbar, um Ergebnisse zu interpretieren, Neuartigkeit zu beurteilen und ethische Implikationen abzuwägen.

Die vielversprechendste Zukunft ist daher ein Hybridmodell: KI als leistungsstarker Assistent, der Routine- und groß angelegte Aufgaben übernimmt, und menschliche Experten, die kontextuelle Einsichten, kritisches Urteilsvermögen und die endgültige Autorität bereitstellen. Wenn diese Partnerschaft mit klaren ethischen Richtlinien, sicherer Infrastruktur und hochwertigem menschlichen Korrekturlesen für Autoren kombiniert wird, kann der Peer-Review-Prozess schneller, fairer und robuster werden – ohne die Integrität zu opfern, die im Zentrum der akademischen Forschung steht.