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RL #031: Künstliche Intelligenz in der Wissenschaft

Viele Tipps wurden in den vergangenen Wochen und Monaten geteilt. Das hier sei die perfekte KI für die Recherche, jene andere die perfekte KI für das Editieren von Texten. Ideen für die besten Prompts bei semantik-basierten generativen KIs fluten Twitter, Reddit, und Co. In dieser Reading List wollen wir keine Tipps dazu geben, welche KI wofür genutzt werden kann. Für eine Reading List macht das nämlich, auch wegen der Schnelllebigkeit der technischen Entwicklung aktuell nicht allzu viel Sinn. Wir wollen auch nicht darüber berichten, wie KI einen Einfluss auf die Wissenschaftskommunikation haben kann. Das nämlich haben wir bereits im vergangenen Sommer in Reading List #021 gemacht. Vielmehr haben wir ein paar Texte zu Gedanken zusammengetragen, die sich damit Auseinandersetzen, wie KI die Wissenschaft in den kommenden Jahren verändern könnte. Viel Spaß beim Lesen!

Künstliche Intelligenz mit Überblick

Eine der größten Herausforderungen der Wissenschaft unabhängig von der Disziplin, ist es mit der Flut an Artikeln Schritt zu halten. 70.000 Publikationen beschäftigen sich beispielsweise laut dem ThinkTank Enago mit dem Protein p53. Ich höre heute zum ersten Mal davon. Anscheinend ist es für die Früherkennung von Tumoren relevant. 1993 wurde es zum Molekül des Jahres gewählt. Anlässlich dieses Jubiläums findet eine KI meiner Wahl folgenden Rückblick: “The first 30 years of p53: growing ever more complex” von Arnold J Levine und Moshe Oren (paywall). Tatsächlich finden sich mittlerweile eine Reihe an Tools mit dem Anspruch, Artikel zu finden und sie in ihrem jeweiligen Publikationskontext darzustellen. Der Einstieg ist geschafft.

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Disruptive Künstliche Intelligenz

Mit dem neu gewonnen Überblick lässt sich auch die Qualität von Resultaten und Ergebnissen neu einordnen. Und zwar auch außerhalb der Wissenschaft. Im Interview mit Digitale Welt bemerkt Prof. Mario Trapp, Leiter des Fraunhofer-Instituts für Kognitive Systeme IKS: “Auch wenn man heute die Ergebnisse der KI noch durch Ärztinnen oder Ärzte plausibilisieren lassen kann, so wird dies aufgrund der zunehmenden Komplexität in Zukunft kaum noch möglich sein.” Spannend ist die Wortwahl: Noch können ausgebildete Menschen Ergebnisse plausibilisieren. Lange wird das wohl nicht mehr möglich sein.

Als neue Schlüsseltechnologie mit einem breiten Anwendungsspektrum (auch wenn alle Referenzen und Bezugspunkte bisher auf die Medizin verweisen), sehen sich die Hochschulen nun schon zum dritten Mal seit den 1950er und 1970er Jahren mit einem Investitionshype konfrontiert. Besonders gefragt sei dieses Mal multidisziplinäre Forschung im Gleichschritt mit Handlung (also Industrie) und Politik. So jedenfalls argumentieren Y. K Dwivedi et al. in einem im International Juornal of Information Management erschienenen Meinungspapier. Angewandter, und mit Fokus darauf inwiefern die durch KI stark veränderte Interessenslagen im Zusammenspiel auf Medien, Industrie und Forschung wirken, argumentieren G. Berman, K. Williams, und S. Michalska in ihrer frei zugänglichen Studie, dass Forschung im Feld der Künstlichen Intelligenz anders funktioniert als in anderen Feldern.

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Proaktive künstliche Objektivität

KIs helfen den Überblick zu bewahren, sie spülen neues Geld in die Kassen der Universitäten. Ich kehre zurück zur Medizin und zu einem Artikel aus dem Jahr 2018. Auf dem Science Blog – Kaleidoskop für Wissenschaft, verfasste Norbert Bischofberger damals einen spannenden Artikel mit dem Titel “Mit künstlicher Intelligenz zu einer proaktiven Medizin?”. Eine Frage die heute in abgewandelter Form für alle Disziplinen gilt?

Damals kam Bischofberger zum Schluss, dass wir womöglich schon bald nicht länger “reagieren”, sondern uns proaktiv kümmern könnten. Fünf Jahre später könnte bald die Wissensproduktion proaktiv von KIs in die Hand genommen werden. Stellt sich die Frage, ob uns ein objektives Wissenschaftsverständnis dabei in die Hände spielt. Wir werden sehen.

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RL #023: Auf den Punkt gebracht: wissenschaftliche Inhalte präsentieren

Juli und September sind in Europa Konferenzmonate. Untertags steht die Sonne angenehm hoch, Außen- und Innenbereiche können ohne großen Zusatzaufwand genutzt werden. Die Stimmung ist gut, fast ausgelassen. Der Lehrbetrieb ist an den meisten Unis entweder gerade zu Ende gegangen oder hat noch nicht begonnen. Es ist Urlaubszeit und je nach Ort und Interesse hängen einige noch 2-3 Tage an die Konferenz an. Andere kommen eher. Neben dem angenehmen Setting allerdings, sind Konferenzen auch jene Momente in einer Wissenschaftskarriere, in denen es darum geht Aufmerksamkeit für sich und die eigene wissenschaftliche Arbeit zu erzeugen. In einem höchst fluiden Kontext lernen Sie hier ihre nächsten Verbündeten, ihre Co-Autor*innen und Vorgesetzten kennen. Dafür müssen Sie aber mit ihren Ideen überzeugen. Und das bedeutet vor Allem, Inhalte auf den Punkt zu bringen. Genau damit beschäftigt sich diese Reading List.

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Auf den Punkt bringen: Englisch als doppelte Hürde

Etwas auf den Punkt zu bringen bedeutet zunächst einmal alles Unnötige wegzulassen. Keine Details; nur das für Ihr Argument wichtigste soll artikuliert werden. Synonyme sind ‘etwas klar Aussprechen’, ‘ganz offen sein’, mit etwas ‘nicht hinter dem Berg halten’, ‘deutlich werden’ und sich ‘unmissverständlich ausdrücken’. Gar nicht so einfach, wenn ein Großteil der Kommunikation in Fremdsprache passiert. In der Karrierekolumne des Nature, forderte Roey Elnathan 2021 (paywall) daher, dass es endlich breit aufgestellte Mentoring Programme für angehende und erfahrene Wissenschafter benötige, die in Fremdsprachen publizieren. Präzision, so das Argument von Elnathan, sei anders nicht zu erreichen.

English ist dabei aber nur die aktuelle Lingua Franca der Wissenschaft. Im Video-Podcast Languages in Science von MetodieStrategie führt Timothy E.L Douglas aus, dass wir seit dem 17ten Jahrhundert bereits Latein, Deutsch und Französisch als Wissenschaftssprache erleben durften. Er spricht für die europäisch-westliche und die internationale Wissenschaftscommunity. Zuletzt, so Douglas, wurde die Wissenschaft sprachlich wieder diverser.

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Ein weiterer wichtiger von Douglas im Podcast angesprochener Punkt betrifft das Zielpublikum. Und dabei, so scheint es, fällt es den englischen Muttersprachlern oft am schwierigsten, ihre eigene Sprachkompetenz an die Community anzupassen. Wie auch für das Schreiben gut lesbarer wissenschaftlicher Texte, ist das Kennen der Hörer*innen und Leser*innen eine Grundbedingung. Sie nämlich definieren den Rahmen für den berüchtigten Punkt auf den wir unsere Argumentation bringen sollen. Jammern auf hohem Niveau?

Ich gestalte eine Präsentation. Was gehört auf den Punkt gebracht?

Kurzum: alles! Die Einleitung, ihre Forschungsfrage und, falls vorhanden, Ihre Hypothesen. Die Methodik. Das Bildmaterial und ihre Argumentation. Kein Detail das nicht benötigt wird, kein Nebensatz zu viel. Kurze Sätze vorgetragen in Sprech- und nicht in Lesegeschwindigkeit und mit Atempausen. Weil viele ihre Argumente kombiniert mit Text, Bild und visualisierten Daten vortragen, auch hier die Erinnerung: kommen Sie auch hier zum Punkt!

Dabei sei festgehalten, dass Diagramme, Graphen und auch Photographien zur Vermittlung von Wissen und Inhalten innerhalb der Fachcommunities zulässig sind. Das jedenfalls argumentiert Laura Perini in Visual Representations and Confirmation (paywall). Die Bilder und bildlichen Darstellungen, die Perini als für die Wissenschaftscommunity klassifiziert, sind damit ungleich jenen, die Wissenschaft repräsentierenden Bildern, die z.B. die Max-Plank Gesellschaft zum Kauf anbietet. Haben Sie kein Kernanliegen, sondern nur ästhetischen Wert? Wieder gilt die Frage nach den Hörer*innnen. Ein Bild zum Nachvollziehen der Geschichte und Kontextes, eine Karte zur Verortung, eine Grafik, um statistische Verteilungen wiederzugeben. Damit letztere übersichtlich bleiben, geht’s hier zu ein paar aussagekräftigen Visualisierungen und DIY Wiki der University of York.

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Das eigene Interesse zum Punkt bringen: Feedback einholen, Ideen und Anregungen sammeln, Allianzen schmieden.

Zu guter Letzt’ noch einen Tipp; eine Anregung. Nach meinen ersten eigenen Erfahrungen auf dem Konferenzparkett stellte ich schnell fest, dass ich manchmal nicht die Art von Feedback erhalte, die ich mir erwartet hatte. Wenn aber ihre Präsentation ein Argument au den Punkt gebracht war, dann dürfen Sie das auch von ihren Hörer*innen erwarten. Geben Sie Ihnen eine Frage mit auf den Weg. Teilen Sie mit, was Sie seit ihrer letzten Erkenntnis beschäftigt und laden Sie zum mitdenken ein. Auch Bedürfnisse Ihre eigenen Bedürfnisse dürfen auf den Punkt gebracht werden. Denn nur wenn Sie mit guten Gesprächen im Gepäck von Ihren Konferenzen zurückkehren, finden Sie im Herbst die Motivation sich auf den kommenden Konferenzsommer vorzubereiten.

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RL #022: Was Sie über Energie-Kooperativen wissen sollten

Die Beschäftigung der Medien mit der Energiewende ist durch die Energiekrise in Europa aktueller denn je. Und obwohl es vielen Medien gelingt, eine abgerundete und ausgewogene Debatte über die Rolle von Regierungen, Privatunternehmen in der Energiepolitik zu führen, wird dem Gedanken an Bemühungen um eine dezentrale, autonome und lokale Energieversorgung mit Bürgerbeteiligung nur wenig Raum gegeben. 

Wenn man Begriffe wie Bürgerbeteiligung in der komplexen Welt der Energieversorgung hört – z.B. Bürgerkraftwerke, Energiekooperativen oder Energiegemeschaften – klingen sie oft wie futuristische Phrasen, die in der Welt der Energiekonzerne ein bisschen fehl am platz sind. Das ist verständlich, aber falsch. Dieser Beitrag von Studierenden der Betriebswirtschaftslehre und der Umweltwissenschaften beleuchtet das Konzept der Energiegemeinschaften, die auf einer Zusammenarbeit zwischen Bürger:innen, Regierungen und Unternehmen für eine saubere Energiewende beruhen. Diese Initiativen leisten inzwischen europaweit einen großen Beitrag zur Bekämpfung des Klimawandels, wie Sara Giovanni von Energy Cities, einer europäischen Lerngemeinschaft für zukunftsfähige Städte, betont. Es ist daher umso wichtiger, dass die Kommunikation und der Informationsfluss über diese Initiativen verbessert werden. Deshalb widmen wir dem Thema diese Reading List.

Nach außen wenden

Zu den wichtigsten Problemen bei der Förderung von Energiegemeinschaften gehört der mangelnde Zugang zu Informationen. Das bedeutet für Interessierte, dass eine aktive Suche erforderlich ist, die ohne Vorkenntnisse schwierig ist. Ein weiteres Problem, auf das Wahlund und Palm von der Universität Lund hinweisen, ist die Voreingenommenheit gegenüber einem dezentralen Energiemodell und die Unterrepräsentation von Energiegemeinschaften (EG) in den Mainstream-Medien. Dezentrale Energieversorgung – das ist schlicht nicht die Norm, sondern wird von vielen noch als exotisch wahrgenommen. Daraus folgt, wie die Ergebnisse dieser Studie zweier niederländischer Universitäten zeigen, ein Mangel an Vertrauen der breiten Öffentlichkeit in die Energiegemeinschaften und damit eine Gleichgültigkeit gegenüber einer aktiven Rolle bei der Energiewende.

Für diejenigen, die sich bereits für Energiegemeinschaften interessieren, gibt es jedoch verschiedene Quellen, darunter diese Datenbank der Europäischen Föderation der Energie- und Umweltagenturen und -regionen, die nicht nur einen Einblick in die Beispiele, sondern auch in verschiedene Veröffentlichungen und Aktualisierungen im Zusammenhang mit Energiegemeinschaften bietet. Ein weiteres, allgemeineres Beispiel für eine informative Datenbank ist die Website Projects for Public Spaces, die eine breite Palette von gemeinschaftlich geführten Projekten aus der ganzen Welt zusammenfasst.

Und nach innen

Einer der Vorteile der internen Kommunikation innerhalb von Energiegemeinschaften ist das bereits bestehende Interesse an einer aktiven Beteiligung an der Energiewende, das als Antrieb für die Suche nach neuen Möglichkeiten des Wissensaustauschs und deren Schaffung dient. Dies hat, wie in diesem Forschungspapier der Universität Bologna dargestellt, zu einer Vielzahl von Versuchen geführt, EGs zu schaffen und die Kommunikation zwischen ihnen zu verbessern. Viele Studien, wie diese, wurden auch durchgeführt, um neue Methoden des Wissensaustauschs in der Energiewirtschaft und Änderungen zu analysieren, die vorgenommen werden können, um den Sektor an die Standards und Erfordernisse des 21.Jahrhunderts anzupassen.

Laut John S. Edwards von der Aston University in Birmingham fehlt es vielen Energie-Gemeinschaften im Bereich der erneuerbaren Energien jedoch immer noch an einem guten Verständnis für Wissensmanagement und Wissensverteilung, die im Öl- und Gassektor sehr gut entwickelt sind, was dazu führt, dass die Förderung grüner Energien und der interne Wissensaustausch hinter der fossilen Brennstoffindustrie zurückbleiben. Der Erwerb, die Archivierung und die Nutzung von Wissen innerhalb von Energiegemeinschaften werden, wie William King in seiner Doktorarbeit an der Universität Coventry feststellte, in den kommerziellen Branchen viel besser verstanden und betrieben als in den EGs, die sich flächendeckend eher noch in einem frühen Entwicklungsstadium befinden. Darüber hinaus gibt es keinen theoretischen Rahmen, der als allgemeingültiges Handbuch fungieren könnte, in dem wirksame Strategien für das Wissensmanagement (einschließlich der verwendeten Sprache, eines Glossars der Schlüsselbegriffe und ihrer Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten) festgelegt wären.

Die Energiewende steckt in vielerlei Hinsicht noch immer in ihren Kinderschuhen, aber durch die Verbesserung verschiedener Elemente, einschließlich der Umwandlung dieses Nischenmarktes in einen Mainstream-Prozess durch eine leichter zugängliche Medienberichterstattung, kann die Geschwindigkeit erhöht werden, mit der die derzeitigen traditionellen und zentralisierten Energiesysteme in eine von der Gemeinschaft geführte, gemeinschaftliche Anstrengung umgewandelt werden.

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RL #021: Befreien Sie Ihr Hirn: KI-basierte Kommunikation in der Wissenschaft

Diese Reading List ist anders. Alle in kursiv formatierten Textstellen wurden von einer KI mit dem Namen Neuroflash formuliert. Lesetipps und ein paar persönliche Gedanken des Kurators finden Sich erst im letzten Absatz.

KI in der Wissenschaftskommunikation

Wissenschaftliche Artikel sind oft trocken und schwer verständlich. Doch das muss nicht sein! Dank neuer Technologien, wie zum Beispiel KI-basierte Software, können auch Wissenschaftler ihre Artikel interessant und leicht verständlich schreiben.

In den letzten Jahren ist die Rolle von KI in der Wissenschaft immer deutlicher geworden. Durch die Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren und verarbeiten, unterstützt Sie Forscher dabei, komplexe Themen zu verstehen und aufzuarbeiten. Auch wenn die KI noch nicht perfekt ist, so hat Sie doch das Potenzial, die Wissenschaftskommunikation zu nachhaltig zu verbessern – insbesondere was die Effizienz und Qualität betrifft. Dennoch ist es wichtig, die Grenzen der Technologie zu kennen und nicht blindlings auf sie zu vertrauen. Nur so können wir sicherstellen, dass KI uns tatsächlich unterstützt und nicht ersetzt.

Photo by Joel Filipe on Unsplash

Beispiele für die Anwendung von KI in der Wissenschaftskommunikation

In der Kommunikation von Wissenschaft, also im Niederschreiben von Prozessen und Ergebnissen, unterstütz KI bereits heute Forschende bei der Literaturrecherche oder bei der Erstellung von Abstracts und Summaries. Helfen kann die KI auch beim Schreiben von Fachartikeln. Dabei übernimmt sie jedoch nicht die komplette Arbeit, sondern unterstützt den Wissenschaftler bei der Recherche und dem Aufbau des Arguments. Wichtig ist dabei die Kontrolle zu behalten! Selbstkritisch formuliert die KI: dass sie beispielsweise keine Emotionen vermitteln kann.

Fazit: Befreien Sie Ihr Hirn – mit KI!

Schon mit diesem Beitrag wird deutlich, dass KI schon bald eine wichtige Rolle in der Wissenschaftskommunikation spielen wird. Durch die Verwendung von KI-basierten Systemen können Wissenschaftler ihre Forschung schneller und effektiver veröffentlichen. Vor allem aber, ermöglicht die KI sowohl Wissenschaftlern als auch Journalisten interessante und leicht verständliche Texte zu schreiben. Wenn wir der KI ihrer Selbsteinschätzung glauben wollen, dann wird sie schon bald einen wesentlichen Beitrag dazu leisten, dass die Wissenschaft, die wir produzieren, auch von möglichst vielen Menschen gelesen und verstanden wird.

Photo by Max Langelott on Unsplash

Lesetipps und Bemerkungen eines Menschen

Selbstbewusst tritt Sie auf, die KI. Und Sie hat allen Grund dazu. In “Tortured Phrases” thematisieren Guillaume Cabanac et al. die Zunahme AI-generierter Texte in der Wissenschaft und stellen dabei die Integrität der Forschenden in Frage. Weniger voreingenommen fragt Yolanda Gil in dem im AI Magazine erschienenem Artikel, ob AI bald in der Lage sein wird wissenschaftliche Texte zu formulieren. Ihre Antwort: Ja – und zwar eher früher als später. Die daraus resultierenden Herausforderungen und Aufträge an die Wissenschafter*innen selbst führt Mico Tatalovic in seinem Paper “AI writing bots are about to revolutionaise science cournalism” für das Journal for Science Communication aus.

Wie es sich anfühlt die Reading List schreiben zu lassen? Mir war es wichtig so wenig als möglich in den Textvorschlag einzugreifen. Das lässt sich zum Beispiel an der fehlenden geschlechtergerechten Sprache ablesen. Aber auch an dem Selbstvertrauen das die KI mitbringt. Wie biased ist eine KI, die über sich selbst schreibt? Vieles davon würde ich nicht so formulieren; ich würd’ es entschärfen. Oder nachschärfen. Und daran lässt Sich die KI erahnen. Keine flapsige Formulierung, aber eben auch keine besonders spezifische. Wage zu bleiben, scheint der Imperativ zu sein. Keine Sorge. In Zukunft werden wir wieder mehr selbst schreiben.