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Generative KI in der Wissenschaft

Die Verwendung generativer KI zur Unterstützung kreativer Prozesse bietet sich auch in der Wissenschaft an. Die folgenden Aspekte bieten einige Anhaltspunkte zum kritischen Umgang mit LLMs im wissenschaftlichen Kontext; die Liste ist nicht vollständig.

Können die Ergebnisse verifiziert werden?

Sprachmodelle sind statistische Programme zur Textvervollständigung. Die Ergebnisse können korrekt oder halluziniert sein. Wenn Sie die Ergebnisse schnell überprüfen können, kann der Einsatz von LLMs viel Zeit sparen. Behandeln Sie den Chatbot wie einen Interviewpartner und prüfen Sie die Antworten kritisch.

Wie komplex ist die Aufgabe?

Einfache Wissensfragen sind mit höherer Wahrscheinlichkeit korrekt als komplexe Transferaufgaben. Die Antwort auf eine komplexe Frage kann aber insofern hilfreich sein, als sie Ihnen möglicherweise eine neue Perspektive eröffnet.

Wie stabil ist das Modell?

Führen Sie eine Prompt mehrfach aus und vergleichen Sie die Antworten. Die Verschiedenheit der Antworten kann Ihnen bei der Einschätzung helfen, wie stabil das Modell ist. Sie können dasselbe Modell sowie Modelle verschiedener Anbieter mehrfach befragen.

Bestehen rechtliche Einschränkungen?

Überlegen Sie, welche Daten Sie bei der Nutzung des Modells wem zur Verfügung stellen. Beachten Sie datenschutzrechtliche Bestimmungen und die Nutzungsbedingungen des Anbieters. Geben Sie ohne explizite Erlaubnis keine personenbezogenen Daten an das Modell weiter.

Können Sie die Ergebnisse einordnen?

Versuchen Sie, die Ergebnisse in Ihr bestehendes Wissen einzuordnen. Die Arbeit mit Sprachmodellen kann Ihnen helfen, über Ihr Wissen zu erweitern und über Ihren Wissensstand zu reflektieren. Verwenden Sie Mixed-Method-Ansätze bzw. Triangulation, um die Antworten zu hinterfragen.

Inwieweit steuern Sie den kreativen Prozess?

Mit Sprachmodellen können schnell Ideen gesammelt und Materialien erstellt werden. Achten Sie darauf, dass Sie den kreativen Prozess bewusst steuern und das Modell zielgerichtet einsetzen.