Warum die wissenschaftliche Veröffentlichung einen neutralen Governance-Körper für das KI-Zeitalter benötigt
Im Zuge der Diskussion über die Herausforderungen der wissenschaftlichen Kommunikation zeigt sich, dass die Mechanismen, die in der Druck- und frühen digitalen Ära Vertrauen, Korrektur und Autorität regulierten, für eine Welt, in der KI-Systeme große Teile des wissenschaftlichen Schrifttums in großem Maßstab verarbeiten und umgestalten, nicht mehr ausreichend sind.
Die Herausforderungen der KI
Einmal in einen Trainingsdatensatz aufgenommen, wird ein wissenschaftlicher Artikel, ob gültig oder ungültig, Teil eines computergestützten Substrats, das nicht mehr chirurgisch bearbeitet werden kann. Rücknahmen können nicht so einfach aus großen Sprachmodellen entfernt werden, wie PDFs von der Website eines Verlegers gelöscht werden können. Fehler sind nicht mehr lokalisiert; sie verbreiten sich.
Das Problem ist nicht allein technischer Natur, sondern ein Governance-Problem. Das wissenschaftliche Publikationsökosystem hat sich jahrzehntelang auf eine lose Föderation von Verlegern, Bibliotheken und Indizierungsdiensten verlassen, um Vertrauen zu verwalten. Trotz der Bemühungen von verschiedenen Organisationen ist ihre Autorität teilweise, ungleichmäßig umgesetzt und nicht für die maschinelle Verwaltung konzipiert. Die Ergebnisse sind ein System, in dem jeder Akteur „Wahrheit“, „Vertrauen“ und „Zuverlässigkeit“ unterschiedlich definiert.
Der Bedarf an einer neutralen Governance
Was fehlt, ist eine neutrale, gemeinnützige Governance-Schicht für wissenschaftliche Daten im KI-Zeitalter. Diese Organisation müsste die Autorität haben, Standards dafür zu definieren, zu zertifizieren und durchzusetzen, wie wissenschaftliche Inhalte gekennzeichnet, übertragen und von Maschinen verwendet werden.
Die Aufgaben dieser neuen Organisation würden unter anderem Folgendes umfassen:
- Rücknahme- und Korrekturkennzeichnung – Eine autoritative Registrierung von Rücknahmen und Korrekturen, die über APIs verfügbar ist.
- Provenienz- und Herkunftsverfolgung – Maschinenlesbare Aufzeichnungen darüber, wo Daten, Artikel und Ansprüche herkommen.
- Zertifizierung von Trainingsdaten – Standards dafür, welche wissenschaftlichen Inhalte für das Training von KI geeignet sind.
- Überprüfbarkeit und Transparenz – Ein Rahmen, der es KI-Anbietern ermöglicht, die verwendeten Datensätze zu zertifizieren.
- Compliance und Durchsetzung – Technische und reputationsbezogene Durchsetzung der Standards.
Folgen und Risiken
Ohne diese gemeinsame Infrastruktur laufen wir Gefahr, in eine fragmentierte Zukunft zu driften. Jeder KI-Anbieter wird seine eigene Definition von „sauberen Daten“ haben. Verleger werden ihre eigenen Rücknahmesignale ausgeben. Forscher werden Schwierigkeiten haben, Ergebnisse über Systeme hinweg zu vergleichen oder zu vertrauen.
Fazit
KI hat die wissenschaftliche Veröffentlichung nicht zerstört; sie hat sie gezwungen, sich weiterzuentwickeln. Die Frage bleibt, ob die Branche reagieren wird, indem sie eine echte Governance aufbaut oder weiterhin vorgibt, dass fragmentierte Metadaten und freiwillige Compliance in einer maschinengestützten Welt ausreichend sind. Sie sind es nicht.
