Die Zukunft der STM-Veröffentlichung: Die Rolle der KI bei Forschungsintegrität und Innovation

Die Zukunft des STM-Publishing: Wie KI die Integrität und Innovation in der Forschung unterstützen kann

Einleitung

Das wissenschaftliche, technische und medizinische (STM) Verlagswesen steht an einem kritischen Wendepunkt. Das Forschungsvolumen wächst weiter, Verlage stehen unter Druck, Inhalte zugänglicher und transparenter zu machen, und die globale Forschungsgemeinschaft erwartet schnellere, gerechtere redaktionelle Prozesse. Gleichzeitig sind Forschungsintegrität, Reproduzierbarkeit und Vertrauen wichtiger denn je.

Künstliche Intelligenz (KI) ist in diesem Bereich sowohl ein mächtiger Verbündeter als auch eine potenzielle Risikofaktor. KI-Systeme können Manuskripte auf Plagiate prüfen, geeignete Gutachter identifizieren, Zitationsnetzwerke analysieren und sogar verdächtige Bilder oder Daten erkennen. Sie können auch Leser und Forscher unterstützen, indem sie komplexe Literatur zusammenfassen, aufkommende Themen vorhersagen und die Suche sowie Auffindbarkeit in riesigen STM-Datenbanken verbessern.

Doch die schnelle Einführung von KI wirft wichtige Fragen auf. Wie können wir sicherstellen, dass KI-unterstützte Arbeitsabläufe fair, unvoreingenommen und transparent bleiben? Welche Schutzmaßnahmen sind nötig, um zu verhindern, dass KI bestehende Ungleichheiten im Verlagswesen verstärkt oder neue Formen von Fehlverhalten ermöglicht? Wie balancieren Verlage Effizienzgewinne gegen die Notwendigkeit sorgfältiger, menschlich geführter redaktioneller Entscheidungen?

Dieser Artikel untersucht, wie KI das STM-Verlagswesen neu gestaltet, mit Fokus auf ihre wachsende Rolle bei Manuskriptprüfung, Peer Review, Forschungsintegrität und Innovation. Er betrachtet auch die ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-generierten Inhalten, Datensicherheit und algorithmischer Voreingenommenheit und skizziert eine hybride Vision für die Zukunft: ein KI-gestütztes Verlagsökosystem, das dennoch grundlegend menschzentriert bleibt.

Der wachsende Einfluss von KI im STM-Verlagswesen

KI hat sich weit über einfache Automatisierungstools hinausentwickelt, die Wortanzahlen prüfen oder Referenzen formatieren. Moderne Systeme nutzen maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Struktur, Sprache und Beziehungen innerhalb großer Sammlungen wissenschaftlicher Dokumente zu verstehen. Im STM-Verlagswesen transformiert dies mehrere Kernfunktionen.

1. KI bei der Manuskriptprüfung und Peer Review

Einer der ressourcenintensivsten Teile des STM-Verlagswesens ist der redaktionelle Weg von der Einreichung bis zur endgültigen Entscheidung. KI-gestützte Werkzeuge werden zunehmend eingesetzt, um Herausgeber in wichtigen Phasen dieses Prozesses zu unterstützen:

• Ähnlichkeits- und Plagiatserkennung: KI-basierte Systeme können ein Manuskript mit Millionen veröffentlichter Artikel und Preprints vergleichen, um potenzielles Plagiat, redundante Veröffentlichungen oder übermäßige Textwiederverwendung zu kennzeichnen.
• Zitations- und Textähnlichkeitsanalyse: Werkzeuge können verdächtige Zitationsmuster erkennen, wie Selbstzitationsringe oder systematisch aufgeblähte Literaturlisten, die Herausgebern helfen, manipulative Praktiken zu identifizieren.
• Empfehlung und Zuordnung von Gutachtern: Algorithmen können Autoren-Netzwerke, Themen und frühere Veröffentlichungen analysieren, um geeignete Gutachter vorzuschlagen, deren Expertise eng mit dem Manuskript übereinstimmt.
• Analyse von Gutachterberichten: Einige Verlage nutzen KI, um die Gutachterberichte selbst zu prüfen, wobei Länge, Ton, Vollständigkeit und potenzielle Voreingenommenheit in den Kommentaren überprüft werden.

Diese KI-Tools können die redaktionelle Arbeitsbelastung erheblich reduzieren, die Bearbeitungszeiten verkürzen und Manuskripte gerechter in der Gutachtergemeinschaft verteilen. KI-generierte Bewertungen müssen jedoch immer von menschlichen Herausgebern interpretiert werden, die den Kontext der Forschung und die Normen ihres Fachgebiets verstehen.

2. KI bei Forschungsintegrität und Betrugserkennung

Die Sicherstellung der Forschungsintegrität ist ein zentrales Anliegen der STM-Verlage. In den letzten Jahren haben Fälle von Datenfälschung, Paper Mills, Bildmanipulation und ghostgeschriebenen Artikeln das Vertrauen in den wissenschaftlichen Nachweis untergraben. KI bietet starke Unterstützung bei der frühzeitigen Erkennung solcher Probleme.

• Bildforensik: KI-gestützte Bildanalysetools können duplizierte, gedrehte oder subtil veränderte Bilder über mehrere Manuskripte hinweg erkennen und so verdächtige Figurenwiederverwendung und potenzielle Manipulation identifizieren.
• Statistische Anomalieerkennung: Maschinelle Lernmodelle können ungewöhnliche oder unwahrscheinliche Muster in Datensätzen markieren, die auf Fälschung oder selektive Berichterstattung hindeuten könnten.
• Erkennung von Textmustern: KI kann stilistische Signaturen oder Vorlagen erkennen, die mit Paper Mills oder minderwertigen Ghostwriting-Diensten verbunden sind.
• Analyse von Einreichungsmustern: Auf Portfolioebene kann KI Cluster von Einreichungen aus bestimmten Netzwerken hervorheben, die ähnliche Unregelmäßigkeiten aufweisen.

Diese Systeme ersetzen kein ethisches Urteil, aber sie bieten Herausgebern eine Reihe von „Frühwarnsignalen“, die eine genauere Prüfung, formelle Untersuchungen oder Konsultationen mit Forschungsintegritätsbeauftragten auslösen können.

Die Rolle der KI bei der Förderung von Innovationen im STM-Verlagswesen

Über Prozessoptimierung und Betrugserkennung hinaus verändert KI, wie Forschung entdeckt, vernetzt und bewertet wird. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Leser und Verlage.

1. KI-gestützte Wissensentdeckung und Zusammenfassung

Die STM-Literatur ist umfangreich und wächst ständig. KI kann Forschern helfen, diese Komplexität zu verstehen durch:

• Automatisierte Literaturkartierung: NLP-Systeme können Schlüsselkonzepte aus Tausenden von Artikeln identifizieren, sie in Themen gruppieren und hochrangige Zusammenfassungen eines Fachgebiets erstellen.
• Wissensgraphen: KI-gesteuerte Wissensgraphen stellen Autoren, Themen, Methoden und Ergebnisse als miteinander verbundene Knoten dar und offenbaren Beziehungen, die bei traditionellen Stichwortsuchen nicht offensichtlich sind.
• Kontextuelle Suche: Intelligente Suchmaschinen können die Absicht hinter einer Anfrage interpretieren und Ergebnisse liefern, die konzeptionell verwandt sind, nicht nur solche mit exakt gleichen Schlüsselwörtern.

Solche Tools ermöglichen Forschern, gezieltere, aktuellere Literaturübersichten durchzuführen, Lücken zu identifizieren und interdisziplinäre Verbindungen schneller und systematischer zu erkunden.

2. KI in Open Access und Preprint-Ökosystemen

Open-Access- und Preprint-Plattformen verändern die wissenschaftliche Kommunikation, indem sie Forschung breiter und schneller zugänglich machen. KI unterstützt diesen Wandel auf verschiedene Weise:

• Verbesserte Metadaten und Indexierung: KI kann Artikel automatisch nach Thema, Methode und Finanzierungsquelle klassifizieren und so die Auffindbarkeit in offenen Repositorien verbessern.
• Automatisierte mehrsprachige Unterstützung: Maschinelle Übersetzungstools helfen, Sprachbarrieren zu überwinden, sodass Leser auf Forschung aus verschiedenen Regionen und Sprachen zugreifen können.
• Erkennung von Raubjournalen: Algorithmen können Verlage anhand redaktioneller Praktiken, Transparenz der Peer-Review und Indexierungsstatus prüfen, um Autoren vor unethischen oder irreführenden Publikationsorten zu schützen.

Indem KI Open-Access-Inhalte leichter auffindbar und vertrauenswürdig macht, trägt sie zum übergeordneten Ziel des gerechten Zugangs zu wissenschaftlichem Wissen bei.

3. KI-gestützte Metriken und Wirkungsvorhersage

Traditionelle zitationsbasierte Metriken erfassen nur einen Teil des Einflusses einer Publikation. KI-gestützte Bibliometrie und Altmetriken können:

• Analyse von Zitationsverläufen, um aufkommende „Hot Topics“ und einflussreiche Artikel früher als konventionelle Metriken zu identifizieren.
• Verfolgung von Erwähnungen in politischen Dokumenten, klinischen Leitlinien, Nachrichtenmedien und sozialen Plattformen, um eine ganzheitlichere Sicht auf gesellschaftliche Auswirkungen zu bieten.
• Unterstützung von Förderern und Institutionen bei datenbasierten Entscheidungen darüber, wo Ressourcen investiert werden sollten und welche Bereiche der STM-Forschung voraussichtlich wachsen.

Sorgfältig eingesetzt können diese Werkzeuge qualitative Bewertungen der Forschungsqualität und -relevanz ergänzen – nicht ersetzen.

Ethische Herausforderungen der KI im STM-Publishing

Trotz ihrer Vorteile bringt KI auch neue ethische Risiken mit sich. Ohne sorgfältige Steuerung können KI-Systeme Voreingenommenheit einbetten, Transparenz verringern und menschliche Verantwortung bei redaktionellen Entscheidungen untergraben.

1. Algorithmische Voreingenommenheit in redaktionellen und Bewertungsabläufen

KI-Modelle lernen aus historischen Daten, die möglicherweise langjährige Ungleichheiten im wissenschaftlichen Publizieren widerspiegeln. Infolgedessen können KI-gesteuerte Entscheidungen unbeabsichtigt begünstigen:

• Autoren von gut finanzierten Institutionen und Ländern mit hohem Einkommen.
• Artikel, die in Englisch verfasst oder in hochrangigen Fachzeitschriften veröffentlicht wurden.
• Häufig zitierte Themen, während Nischen- oder aufkommende Forschungsbereiche vernachlässigt werden.

Um dem entgegenzuwirken, müssen Verlage KI mit vielfältigen und repräsentativen Datensätzen trainieren, algorithmische Ergebnisse regelmäßig überprüfen und sicherstellen, dass menschliche Redakteure KI-Empfehlungen überstimmen können, wenn diese unfair oder voreingenommen erscheinen.

2. KI-generierte Forschungsinhalte und Ethik der Urheberschaft

Da KI-Tools zunehmend in der Lage sind, Texte zu entwerfen, Ergebnisse zusammenzufassen und sogar Schlussfolgerungen vorzuschlagen, stehen STM-Verlage vor schwierigen Fragen:

• Sollte KI-generierter Text jemals als originärer wissenschaftlicher Beitrag zählen?
• Wie können Zeitschriften Manuskripte erkennen und handhaben, die überwiegend KI-geschrieben sind?
• Welches Maß an KI-Unterstützung ist akzeptabel und wie sollte es berichtet werden?

Die meisten führenden Richtlinien sind sich inzwischen einig, dass KI nicht als Autor aufgeführt werden kann, da sie keine Verantwortung für die Arbeit übernehmen kann. Autoren bleiben jedoch verantwortlich dafür, offenzulegen, wie KI bei der Manuskripterstellung verwendet wurde, und sicherzustellen, dass jegliche KI-generierte Sprache oder Abbildungen genau, korrekt referenziert und ethisch einwandfrei sind. Viele Universitäten und Verlage warnen ausdrücklich davor, dass KI-Umschreibungen Ähnlichkeitswerte erhöhen oder erfundene Referenzen einführen können, und empfehlen zunehmend menschliches Korrekturlesen und Lektorat als sichereren Weg zur Sprachverfeinerung.

3. Datenschutz und Sicherheit in KI-gestützten Plattformen

KI-Systeme basieren oft auf großen Mengen von Manuskript-Daten, einschließlich unveröffentlichter Forschung, vertraulicher Peer-Reviews und proprietärer Methoden. Dies wirft mehrere Bedenken auf:

• Manuskripte könnten durch Datenlecks oder unsichere APIs offengelegt werden.
• Vertrauliche Dokumente könnten ohne Zustimmung verwendet werden, um externe KI-Modelle zu trainieren.
• Geistiges Eigentum könnte gefährdet sein, wenn sensible Details unangemessen gespeichert oder verarbeitet werden.

STM-Verlage müssen daher robuste KI-Governance- und Cybersicherheitsrahmenwerke implementieren, die klären, wo Daten gespeichert werden, wie sie verwendet werden und wer Zugriff hat. Autoren und Gutachter sollten über diese Praktiken informiert werden, damit sie eine fundierte Entscheidung über ihre Teilnahme treffen können.

Die Zukunft des STM-Verlagswesens: Auf dem Weg zu einem hybriden KI-Mensch-Modell

Mit Blick auf die Zukunft wird KI wahrscheinlich ein integraler Bestandteil der STM-Verlagswelt. Die vielversprechendste Vision ist keine vollständige Automatisierung, sondern ein hybrides Ökosystem, in dem KI und Menschen komplementäre Rollen spielen.

Schlüsselfunktionen einer hybriden Zukunft

1. KI als Standard-Review-Assistent: KI wird routinemäßig Frühphasenprüfungen übernehmen – Plagiatsprüfung, grundlegende methodische Vollständigkeit und Gutachterempfehlungen – während Herausgeber und Gutachter sich auf wissenschaftliche Strenge, Originalität und ethische Implikationen konzentrieren.
2. Klare und durchgesetzte KI-Vorschriften: Verlage, Förderer und Berufsorganisationen werden detaillierte Richtlinien veröffentlichen, die akzeptable KI-Nutzung, verpflichtende Offenlegungsregeln und Konsequenzen bei Missbrauch (wie KI-erfundene Daten oder Referenzen) beschreiben.
3. KI-gestützte, interdisziplinäre Zusammenarbeit: KI-basierte Wissensgraphen und Plattformen werden Forschern helfen, Kollaborateure in angrenzenden Fachgebieten zu finden, indem sie komplementäre Methoden, Datensätze und Fragestellungen verknüpfen.
4. Schnellere und zugleich transparentere redaktionelle Abläufe: Routinetätigkeiten werden stark automatisiert, wodurch sich die Begutachtungszeiten verkürzen. Gleichzeitig werden Zeitschriften offener darüber sein, wie KI in Entscheidungsprozesse eingebunden wird, und Kontrollen dokumentieren, die darauf ausgelegt sind, Vorurteile zu verhindern.
5. Vertrauen durch Transparenz: Leser, Autoren und Gutachter werden KI-unterstütztes Publizieren nur dann vertrauen, wenn sie sehen können, wo, wann und wie KI eingesetzt wurde und wenn die menschliche Verantwortung für endgültige Entscheidungen klar erhalten bleibt.

Praktische Schritte für STM-Akteure

Um dieser Zukunft näherzukommen, können verschiedene Gruppen innerhalb des STM-Ökosystems konkrete Maßnahmen ergreifen:

• Verlage und Zeitschriften können Anforderungen zur Offenlegung von KI-Einsatz implementieren, Herausgeber darin schulen, KI-Ergebnisse kritisch zu interpretieren, und in vielfältige Trainingsdaten investieren, um Vorurteile zu minimieren.
• Herausgeber und Gutachter können KI als Entscheidungsunterstützungstool behandeln, nicht als Autorität, und wachsam gegenüber Randfällen bleiben, in denen KI versagen kann – etwa bei neuartigen Methoden oder kontroversen Themen.
• Autoren können KI vorsichtig als Hilfsmittel und nicht zur Inhaltserstellung nutzen, alle KI-Ergebnisse (insbesondere Zitate und Zusammenfassungen) überprüfen und menschliche redaktionelle Unterstützung suchen, um die Sprachqualität sicherzustellen, ohne Integritätsprobleme im Zusammenhang mit KI zu riskieren.
• Institutionen und Förderer können Schulungen zur KI-Kompetenz und Ethik anbieten, Praktiken der offenen Wissenschaft fördern und Bewertungskriterien mit dem verantwortungsvollen Einsatz von KI in Forschung und Verlagswesen in Einklang bringen.

Fazit

Künstliche Intelligenz verändert die Landschaft des STM-Verlagswesens grundlegend. Sie bietet leistungsstarke Werkzeuge zum Screening von Manuskripten, zur Betrugserkennung, zur Wissensabbildung und zur Vorhersage von Forschungstrends. Wenn sie durchdacht eingesetzt wird, kann KI Verlagen helfen, die Integrität der Forschung zu wahren, Open Access zu unterstützen und die wissenschaftliche Kommunikation zu beschleunigen.

Gleichzeitig birgt der unkritische oder undurchsichtige Einsatz von KI das Risiko, Vorurteile zu verfestigen, Urheberschaftsgrenzen zu verwischen und die Vertraulichkeit zu gefährden. Die Zukunft des STM-Verlagswesens wird daher von der Entwicklung klarer ethischer Richtlinien, robuster KI-Governance und einer Kultur der Transparenz abhängen. In einem gut gestalteten Hybridmodell übernimmt KI repetitive und datenintensive Aufgaben, während menschliche Herausgeber, Gutachter und Autoren für den intellektuellen und ethischen Kern der wissenschaftlichen Kommunikation verantwortlich bleiben.

Indem STM-Verlage KI verantwortungsvoll einsetzen und ihre Fähigkeiten mit sorgfältiger menschlicher Aufsicht sowie hochwertigem human proofreading in der Manuskriptphase kombinieren, können sie die Qualität, Zugänglichkeit und Wirkung von Forschung verbessern und gleichzeitig das Vertrauen bewahren, auf dem die Wissenschaft letztlich beruht.