KI in der Peer-Review: Verbesserung der Genauigkeit, Verringerung von Verzerrungen und Steigerung der Effizienz

Wie KI den Peer-Review-Prozess verbessert: Chancen, Risiken und bewährte Verfahren

Einleitung

Peer Review wird oft als Rückgrat des wissenschaftlichen Publizierens beschrieben. Bevor Forschung in Zeitschriften, Büchern oder Konferenzberichten erscheint, wird sie von Experten bewertet, die prüfen, ob die Arbeit originell, methodisch fundiert, ethisch durchgeführt und für das Fachgebiet relevant ist. Dieser Prozess ist zentral für die Aufrechterhaltung des Vertrauens in den wissenschaftlichen Bestand.

Das traditionelle Peer-Review-System steht jedoch unter erheblichem Druck. Zeitschriften erhalten mehr Einsendungen als je zuvor, während die Zahl qualifizierter Gutachter, die bereit sind, ihre Zeit ehrenamtlich zu investieren, nicht im gleichen Maße gestiegen ist. Infolgedessen haben Herausgeber Schwierigkeiten, Gutachter zu finden, die Begutachtungszeiten verlängern sich, und Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit, Inkonsistenz sowie übersehener Fehler oder Fehlverhalten bleiben bestehen.

In diesem Zusammenhang tritt Artificial Intelligence (AI) als mächtiger Verbündeter hervor. KI kann das nuancierte Urteil eines erfahrenen Forschers nicht ersetzen, aber sie kann bei der ersten Sichtung, Plagiats- und Bildprüfungen, statistischer Validierung, Auswahl von Gutachtern und sogar der Analyse von Ton und Fairness der Bewertungen helfen. Sorgfältig eingesetzt, hat KI das Potenzial, das Peer Review effizienter, konsistenter und transparenter zu machen und menschlichen Gutachtern zu ermöglichen, sich auf die Aspekte der Forschung zu konzentrieren, die tiefgehende Expertise erfordern.

Dieser Artikel untersucht, wie KI derzeit zur Verbesserung des Peer Reviews eingesetzt wird, welche Vorteile sie bietet, welche ethischen und technischen Herausforderungen sie mit sich bringt und wie Verlage und Forscher KI verantwortungsvoll integrieren können, während die Integrität der akademischen Bewertung bewahrt wird.

Herausforderungen im traditionellen Peer-Review-Prozess

Bevor man betrachtet, wie KI helfen kann, ist es nützlich, die Hauptprobleme des aktuellen Systems darzulegen.

1. Zeitaufwändige Arbeitsabläufe

Konventionelles Peer Review kann Wochen oder Monate dauern. Herausgeber müssen Einsendungen sichten, geeignete Gutachter finden, Einladungen versenden, Antworten nachverfolgen und mehrere Überarbeitungsrunden managen. Für Autoren kann dies lange Verzögerungen bedeuten, bevor ihre Arbeit öffentlich zugänglich ist, selbst wenn die Forschung zeitkritisch ist.

2. Gutachterermüdung und -mangel

Die Arbeitsbelastung für Gutachter ist in vielen Bereichen untragbar geworden. Beschäftigte Akademiker jonglieren mit Lehre, Förderanträgen, Betreuung, eigener Forschung und manchmal administrativen Aufgaben. Gutachteranfragen kommen oft zusätzlich dazu, und viele Wissenschaftler lehnen inzwischen mehr Gutachten ab, als sie annehmen. Diejenigen, die zusagen, können überfordert sein, was zu langsameren oder weniger gründlichen Bewertungen führt.

3. Subjektive und inkonsistente Bewertungen

Menschliches Urteilsvermögen ist unschätzbar, aber auch unvollkommen. Gutachter können stark unterschiedlicher Meinung sein oder sehr unterschiedliche Maßstäbe auf ähnliche Manuskripte anwenden. Persönliche Vorlieben, theoretische Ausrichtungen oder unbewusste Vorurteile können Entscheidungen beeinflussen. Infolgedessen werden einige hochwertige Arbeiten abgelehnt, während schwächere Arbeiten gelegentlich durchrutschen.

4. Begrenzte Erkennung von Fehlverhalten

Plagiate, Bildmanipulation und Datenfälschung sind relativ selten, aber ernsthafte Bedrohungen für die Integrität der Forschung. Sie von Hand zu erkennen, ist äußerst schwierig. Gutachter haben in der Regel nicht die Zeit, jeden Satz oder jede Abbildung mit der gesamten veröffentlichten Literatur abzugleichen, und ausgeklügelter Betrug kann sorgfältig verborgen werden.

5. Ineffiziente Gutachterzuweisung

Die Auswahl der richtigen Gutachter ist entscheidend. Herausgeber müssen Personen mit der passenden Fachkompetenz, methodischen Fähigkeiten und Unabhängigkeit (d. h. ohne Interessenkonflikte) identifizieren, doch traditionelle Werkzeuge dafür sind begrenzt. Infolgedessen werden möglicherweise Gutachter ausgewählt, die nur am Rande mit einem Thema vertraut sind, was zu oberflächlichem oder fehlgeleitetem Feedback führt.

Diese Herausforderungen haben Zeitschriften und Verlage dazu veranlasst, zu prüfen, ob KI ein effizienteres, gerechteres und robusteres Peer-Review-System unterstützen kann.

Wie KI die Peer Review verbessert

KI ist keine einzelne Technologie, sondern eine Sammlung von Methoden – maschinelles Lernen, NLP, Mustererkennung, Anomalieerkennung – die in verschiedenen Phasen des redaktionellen Workflows angewendet werden können. Nachfolgend sind die wichtigsten Bereiche aufgeführt, in denen KI bereits Wirkung zeigt.

1. KI-gestützte Erstprüfung

Die erste Prüfung ist ein natürlicher Ausgangspunkt. Viele Zeitschriften erhalten weit mehr Einreichungen, als sie vernünftigerweise zur vollständigen Begutachtung weiterleiten können. KI-Tools können Herausgebern helfen, Manuskripte zu priorisieren, bevor sie menschliche Gutachter erreichen.

• Technische Prüfungen: KI kann überprüfen, ob Manuskripte grundlegende Formatierungsanforderungen erfüllen, obligatorische Abschnitte enthalten (z. B. Methoden, Ethik-Erklärungen) und Wort- oder Abbildungsgrenzen einhalten.
• Umfangsbewertung: NLP-Modelle können den Inhalt des Manuskripts mit dem Umfang der Zeitschrift vergleichen und offensichtlich themenfremde Einreichungen hervorheben.
• Qualitätssignale: Werkzeuge wie StatReviewer oder SciScore können die Vollständigkeit der Berichterstattung bewerten (z. B. CONSORT- oder ARRIVE-Punkte), fehlende ethische Genehmigungen kennzeichnen oder oberflächliche methodische Beschreibungen identifizieren.

Auswirkung: Herausgeber verbringen weniger Zeit mit administrativen Prüfungen, und nur Manuskripte, die grundlegende Qualitäts- und Umfangsprüfungen bestehen, werden an menschliche Gutachter weitergeleitet.

2. KI zur Erkennung von Plagiaten und Bildmanipulation

KI-basierte Ähnlichkeits- und Bildforensik-Werkzeuge spielen heute eine zentrale Rolle in vielen Redaktionen.

• Plagiatserkennung: Werkzeuge wie iThenticate und Turnitin vergleichen das Manuskript mit großen Datenbanken von Artikeln, Abschlussarbeiten und Webseiten und heben überlappende Texte sowie potenzielles Selbstplagiat hervor.
• Bildanalyse: Software wie Proofig kann duplizierte Panels, geklonte Bereiche oder verdächtige Manipulationen in Abbildungen erkennen, selbst wenn diese transformiert oder neu beschriftet wurden.

Auswirkung: Die Forschungsintegrität wird gestärkt, und Zeitschriften können einen erheblichen Anteil an Fehlverhalten oder schlampiger Praxis vor der Veröffentlichung erkennen, wodurch das Risiko von späteren Rücknahmen verringert wird.

3. KI-gesteuerte Gutachterauswahl

KI kann Herausgeber bei der Auswahl von Gutachtern unterstützen, die geeignet qualifiziert und unabhängig sind.

• Expertise-Zuordnung: Werkzeuge wie Elseviers Reviewer Finder analysieren Schlüsselwörter, Abstracts und Literaturlisten und vergleichen sie mit Forscherprofilen und Publikationshistorien, um potenzielle Gutachter mit relevanter Expertise vorzuschlagen.
• Konflikterkennung: KI kann Koautorennetzwerke und institutionelle Zugehörigkeiten untersuchen, um potenzielle Interessenkonflikte zu identifizieren (z. B. kürzliche Kollaborateure oder Kollegen derselben Abteilung).

Auswirkung: Die Zuordnung von Gutachtern wird schneller, fairer und gezielter, was die Wahrscheinlichkeit einer durchdachten, fachkundigen Bewertung erhöht.

4. KI-gestützte Sentiment- und Bias-Erkennung

Sobald Begutachtungen eingereicht sind, kann KI den Text analysieren, um Tonfall und potenzielle Voreingenommenheit zu bewerten.

• Sentiment-Analyse: NLP-Modelle können Begutachtungen identifizieren, die ungewöhnlich hart, vage oder unbegründet übermäßig positiv sind.
• Bias-Indikatoren: Systeme können Sprache markieren, die persönlich, diskriminierend oder für den wissenschaftlichen Inhalt irrelevant erscheint.
• Feedback zur Begutachtungsqualität: Einige Werkzeuge können Vorschläge machen, wie Kommentare umformuliert werden können, um konstruktiver und spezifischer zu sein.

Auswirkung: Herausgeber erhalten zusätzliche Informationen über die Fairness und Professionalität der Begutachtungen und können Feedback, das voreingenommen oder wenig hilfreich erscheint, abwerten oder hinterfragen.

5. KI-gestützte statistische und methodische Validierung

Viele Artikel beinhalten komplexe Statistiken oder spezialisierte Methoden, die nicht jeder Gutachter eingehend bewerten kann. KI kann eine zweite Verteidigungslinie bieten.

• Statistische Prüfungen: Werkzeuge wie StatCheck in der Psychologie vergleichen berichtete p-Werte mit Teststatistiken und Freiheitsgraden, um Inkonsistenzen zu erkennen.
• Muster der Methodik: KI kann ungewöhnliche Effektgrößen, unwahrscheinliche Datenverteilungen oder problematische Versuchsdesigns im Vergleich zu den Normen im Fachgebiet erkennen.

Auswirkung: Statistische Fehler und fragwürdige Praktiken werden eher erkannt, was robustere und vertrauenswürdigere Schlussfolgerungen unterstützt.

6. KI für Sprach- und Lesbarkeitsverbesserungen

Klarheit der Sprache ist keine triviale Angelegenheit: schlecht geschriebene Manuskripte sind schwerer zu bewerten und werden eher missverstanden. KI-gestützte Schreibwerkzeuge können Autoren helfen, die Lesbarkeit vor der Einreichung zu verbessern.

• Tools wie Grammarly oder Trinka AI erkennen grammatikalische Fehler, unbeholfene Formulierungen und Probleme mit dem akademischen Ton.
• Maschinelle Übersetzungs- und Sprachunterstützungstools helfen Nicht-Muttersprachlern, ihre Ideen klarer auszudrücken.

Auswirkung: Gutachter können sich auf den wissenschaftlichen Inhalt konzentrieren, anstatt von Sprachproblemen abgelenkt zu werden. Da jedoch viele Institutionen KI-generierte Texte verbieten, sollten Autoren solche Tools auf lokale Korrekturen beschränken und für größere Überarbeitungen professionelle menschliche Korrekturlesungen nutzen, um Ähnlichkeits- und Richtlinienprobleme zu vermeiden.

Ethische und praktische Bedenken bei der Nutzung von KI im Peer-Review

Trotz ihrer Vorteile wirft der Einsatz von KI im Peer-Review wichtige Fragen auf, die beantwortet werden müssen, um Vertrauen und Fairness zu gewährleisten.

1. Algorithmische Verzerrung

KI-Systeme lernen aus Daten; wenn die Daten voreingenommen sind, sind es auch die Modelle. Dies kann sich manifestieren als:

• Bevorzugung von Themen, Methoden oder Institutionen, die im Trainingsdatensatz häufig vorkommen, was potenziell aufstrebende Bereiche oder unterversorgte Regionen benachteiligt.
• Übermäßige Abhängigkeit von Zitationsmetriken oder dem Prestige von Fachzeitschriften, die bestehende Ungleichheiten verstärkt, anstatt sich auf die intrinsische Qualität zu konzentrieren.

Die Minderung von Verzerrungen erfordert vielfältige Trainingsdaten, regelmäßige Prüfungen und Transparenz darüber, wie KI-Tools Empfehlungen aussprechen.

2. Mangel an menschlichem Urteilsvermögen bei komplexen Bewertungen

KI kann Struktur, Statistik und Oberflächenmerkmale überprüfen, aber sie kann nicht wirklich beurteilen:

• Die Neuartigkeit einer Idee im Kontext der Geschichte und laufenden Debatten eines Fachgebiets.
• Der theoretische Beitrag, den ein neues konzeptuelles Rahmenwerk leisten könnte.
• Der kreative oder interdisziplinäre Sprung, den eine unkonventionelle Methode oder Fragestellung darstellt.

Diese Bewertungen erfordern menschliches Urteilsvermögen, stillschweigendes Wissen und oft ein Gefühl für wissenschaftlichen "Geschmack", das nicht in einen Algorithmus kodiert werden kann.

3. Datenschutz und Vertraulichkeit

Die Peer-Review basiert auf unveröffentlichten Manuskripten, die in der Regel vertraulich sind. Die Integration von KI wirft Fragen auf wie:

• Wo werden Manuskripte verarbeitet und gespeichert, wenn sie von KI-Werkzeugen analysiert werden?
• Werden Texte oder Abbildungen ohne Zustimmung der Autor:innen zum Training von Modellen verwendet?
• Wie stellen Zeitschriften die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR oder HIPAA sicher, wenn medizinische oder persönliche Daten involviert sind?

Zeitschriften müssen sicherstellen, dass KI-Werkzeuge in sichere Infrastrukturen eingebettet sind und dass Autor:innen darüber informiert werden, wie ihre Einreichungen verarbeitet werden.

4. Übermäßiges Vertrauen in KI-Ergebnisse

KI-Ergebnisse können endgültig erscheinen, wenn sie als Scores oder Warnlisten präsentiert werden. Aber KI ist nicht unfehlbar:

• Herausgeber:innen könnten versucht sein, KI-Empfehlungen mechanisch zu folgen, anstatt ihr eigenes Urteilsvermögen anzuwenden.
• Gutachter:innen könnten annehmen, dass „die KI bereits nach Problemen gesucht hat“ und dadurch weniger wachsam sein.
• Wichtige, aber subtile Probleme, die außerhalb der Erkennungsfähigkeit der KI liegen, könnten übersehen werden.

Aus diesem Grund sollte KI klar als Unterstützungswerkzeug verstanden werden, wobei die endgültigen Entscheidungen stets bei menschlichen Herausgeber:innen und Gutachter:innen liegen.

Die Zukunft des KI-gestützten Peer Review

Mit Blick auf die Zukunft wird die Rolle der KI im Peer Review wahrscheinlich wachsen – jedoch unterstützend, nicht dominierend.

• Hybride KI–Mensch-Modelle: KI führt erste Prüfungen und Sortierungen durch; menschliche Expert:innen übernehmen die detaillierte Bewertung und endgültige Entscheidungen.
• Fortgeschrittenere NLP-Modelle: Zukünftige Werkzeuge könnten die Argumentationsstruktur besser verstehen und gezieltere Fragen für Gutachter generieren statt generisches Feedback.
• Bias-Monitoring-Dashboards: KI könnte verwendet werden, um Muster in redaktionellen Entscheidungen und Begutachtungsberichten zu erkennen, die auf systemische Voreingenommenheit hinweisen, und so Korrekturmaßnahmen anstoßen.
• Integration mit Open Science: Da immer mehr Daten, Code und Protokolle offen geteilt werden, hat die KI reichhaltigeres Material zur Verfügung, um Methoden und Ergebnisse zu überprüfen.
• Blockchain und Herkunftsnachverfolgung: In Kombination mit KI können blockchain-basierte Systeme eine transparentere Nachverfolgung von Begutachtungshistorien und Versionsänderungen ermöglichen.

Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Peer Review

Um die Vorteile der KI zu nutzen und gleichzeitig ihre Fallstricke zu vermeiden, können Verlage und Forschende eine Reihe praktischer Richtlinien übernehmen.

• Klare Rollen definieren: Legen Sie fest, welche Aufgaben die KI übernimmt (z. B. Plagiatsprüfungen, Gutachtervorschläge) und wo menschliches Urteilsvermögen zwingend erforderlich ist.
• Transparenz wahren: Autoren und Gutachter informieren, wenn KI-Tools verwendet werden, und nach Möglichkeit interpretierbare Ergebnisse statt undurchsichtiger Scores bereitstellen.
• Sicherheit priorisieren: Sicherstellen, dass alle KI-Verarbeitungen in sicheren, konformen Umgebungen stattfinden und Manuskripte nicht ohne Zustimmung mit Drittanbieter-Tools geteilt werden.
• Leistung und Bias überwachen: KI-Empfehlungen regelmäßig mit menschlichen Entscheidungen und Ergebnissen abgleichen, um unerwünschte Muster zu erkennen.
• Redakteure und Gutachter schulen: Anleitung geben, wie KI-Ergebnisse interpretiert und mit eigenem Fachwissen abgewogen werden können.

Auswirkungen für Autoren und die Rolle des menschlichen Korrekturlesens

Für Autoren hat der Aufstieg der KI im Peer Review zwei wesentliche Auswirkungen:

• Manuskripte werden voraussichtlich strengeren automatisierten Prüfungen auf Ähnlichkeit, Statistik, Ethik und Struktur unterzogen. Nachlässige oder nicht konforme Einreichungen werden schneller erkannt.
• Universitäten und Verlage sind zunehmend streng bei KI-generierten Texten. Viele verlangen inzwischen von Autoren, jegliche Nutzung generativer KI offenzulegen, und behandeln nicht deklarierte KI-Texte als Integritätsverstoß.

Unter diesen Bedingungen ist die sicherste Strategie, den intellektuellen Inhalt und die Formulierung Ihres Manuskripts menschlich verfasst zu halten und KI-Tools, wenn überhaupt, nur für interne Entwürfe oder Ideenfindung zu verwenden – nicht für die Erstellung einreichungsfertiger Texte. Für Sprachqualität, Klarheit und journalspezifischen Stil bleiben professionelles menschliches Korrekturlesen und Lektorat die verlässlichste Option. Menschliche Korrekturleser können Grammatik, Struktur und Lesbarkeit verbessern, ohne die Ähnlichkeitswerte zu erhöhen oder KI-Nutzungsrichtlinien zu verletzen, und sie können zudem sicherstellen, dass Ihr Manuskript die Erwartungen von Peer Reviewern und Herausgebern erfüllt.

Fazit

KI gestaltet die Peer-Review-Landschaft bereits neu. Durch Unterstützung bei der ersten Sichtung, Plagiats- und Bildprüfung, Auswahl der Gutachter, Bias-Analyse, statistischen Überprüfungen und Sprachverbesserung können KI-Tools das Peer Review schneller, konsistenter und robuster machen. Gleichzeitig hat KI klare Grenzen: Es fehlt ihr an tiefem Fachverständnis, sie kann vorhandene Verzerrungen in den Trainingsdaten reproduzieren und wirft wichtige Fragen zum Datenschutz und zur Überabhängigkeit von Automatisierung auf.

Die Zukunft des Peer Reviews ist daher nicht KI gegen Menschen, sondern KI mit Menschen. Ein hybrides Modell – bei dem KI repetitive und groß angelegte Aufgaben übernimmt und menschliche Gutachter kontextuelle, ethische und theoretische Urteile abgeben – bietet das Beste aus beiden Welten. In Kombination mit klaren ethischen Richtlinien, sicheren Infrastrukturen und hochwertigem menschlichem Korrekturlesen für Autoren kann KI-unterstütztes Peer Review ein System schaffen, das schneller, fairer und transparenter ist und gleichzeitig die Kernwerte der wissenschaftlichen Bewertung bewahrt.