KI verändert die Wissenschaft: Wie künstliche Intelligenz Entdeckungen und Medikamente beschleunigt.

Nach Angaben von Vox: Amerika, Sie haben Ihre Meinung klar geäußert: Sie mögen KI nicht.

Laut einer Umfrage des Pew Research Centers, veröffentlicht im September, sind 50 % der Befragten mehr besorgt über KI, als dass sie von ihr begeistert sind; nur 10 % äußerten die gegenteilige Meinung. Die Mehrheit, 57 %, glaubt, dass die sozialen Risiken von KI hoch sind, während nur 25 % sicher sind, dass die Vorteile ihrer Einführung merklich sein werden. In einer anderen Umfrage vertrauten nur 2 % der Befragten voll und ganz der Fähigkeit von KI, faire und unvoreingenommene Entscheidungen zu treffen, während 60 % entweder teilweise oder gar nicht Vertrauen in sie haben.

Trotz der Tatsache, dass Amerikaner tatsächlich aktiv KI nutzen, sind diese Ängste durchaus verständlich. Die Menschen sorgen sich, dass KI ihre Arbeitsplätze, Ressourcen und Möglichkeiten wegnimmt. Selbst die optimistischsten Vorstellungen von KI, die eine welt ohne Arbeit versprechen, erscheinen so utopisch, dass sie auch Angst einflößen können.

Unsere widersprüchlichen Gefühle werden gut durch ein Diagramm der Dallas Fed veranschaulicht, das prognostiziert, wie KI die Wirtschaft in Zukunft beeinflussen könnte:

Die rote Linie: die Singularität der KI und nahezu unbegrenzte Ressourcen. Die lila Linie: die vollständige Zerstörung der Menschheit durch KI und, äh, null Ressourcen.

Wir brauchen wirklich bessere Ideen

Aber hier sind die schlechten Nachrichten: Es gibt immer mehr Hinweise darauf, dass die Menschheit immer weniger neue Ideen generiert. In einer weit zitierten Studie stellten der Ökonom Nicholas Bloom und seine Kollegen fest, dass wir jetzt deutlich mehr Forscher und Ausgaben für F&E benötigen, um die Produktivität auf einem gewohnten Niveau zu halten. Das heißt, wir müssen härter arbeiten, um auf der Stelle zu bleiben.

In der Wissenschaft ist die Situation ähnlich. Im Jahr 2023 analysierte die Zeitschrift Nature 45 Millionen Artikel und fast 4 Millionen Patente und stellte fest, dass die Arbeit im Laufe der Zeit weniger 'disruptiv' wird. Es gibt auch ein demografisches Problem: Neue Ideen entstehen von Menschen, also bedeutet eine kleinere Bevölkerung weniger Ideen. In wohlhabenden Ländern liegt die Geburtenrate unter dem Erhaltungsniveau, und die weltweite Bevölkerung wird voraussichtlich bald ihren Höhepunkt erreichen und dann zu sinken beginnen, was zu einem Szenario einer 'leeren Erde' führen wird.

Eines der Hauptprobleme besteht darin, dass Wissenschaftler viel zu viel Literatur durchsehen müssen. Sie vertiefen sich zu sehr in Daten, um diese in echte wissenschaftliche Arbeiten zu nutzen. Aber genau diese Engpässe kann KI lösen.

Professor KI zu Ihren Diensten

Ein auffälliges Beispiel ist AlphaFold, ein System von Google DeepMind, das die 3D-Struktur von Proteinen basierend auf deren Aminosäuresequenzen vorhersagt. Dank AlphaFold erhalten Biologen qualitative Vorhersagen über praktisch das gesamte Proteinuniversum, was die Entwicklung neuer Medikamente, Impfstoffe und Enzyme erleichtert. AlphaFold erhielt sogar 2024 den Nobelpreis für Chemie.

Oder nehmen wir die Materialwissenschaft. Im Jahr 2023 stellte DeepMind GNoME vor, ein graphisches neuronales Netzwerk, das mit Daten über Kristalle trainiert wurde und etwa 2,2 Millionen neue anorganische Kristallstrukturen vorschlug.

Wenn wir es ernst meinen mit der Schaffung einer zugänglicheren und reichhaltigeren Lebensweise — wenn wir es ernst meinen mit dem Wachstum — ist ein großes politisches Projekt nicht, KI zu verbieten oder sie zu verehren.

Oder nehmen wir die Wettervorhersage. Das GraphCast-Modell von DeepMind kann auf der Grundlage von Jahrzehnten von Daten lernen und innerhalb von weniger als einer Minute eine globale 10-Tage-Vorhersage bereitstellen.

In jedem dieser Beispiele können Wissenschaftler KI verwenden, um bereits vorhandene Daten zu analysieren, was es ihnen ermöglicht, Aufgaben zu erledigen, die zuvor unmöglich waren.

Automatisiertes Labor

Die nächste Welle ist erstaunlicher: KI-Systeme, die tatsächlich Experimente durchführen können.

Ein Beispiel ist Coscientist, ein 'Laborpartner', der von Forschern der Carnegie Mellon University entwickelt wurde. Das System kann Dokumentationen lesen, Experimente planen und echte Werkzeuge in einem automatisierten Labor bedienen.

Es gibt auch FutureHouse, eine kleine gemeinnützige Organisation, die die Ambition hat, einen 'KI-Wissenschaftler' zu schaffen. In diesem Jahr hat FutureHouse eine Plattform mit vier speziellen Agenten gestartet, die die Belastung der Wissenschaftler verringern können. Einer dieser Agenten ist Robin, der all diese Werkzeuge in einen nahezu endgültigen wissenschaftlichen Arbeitsablauf integriert.

Indem alle diese Elemente zusammengebracht werden, könnte man sich eine Zukunft vorstellen, in der Wissenschaftler sich mehr auf die Auswahl wichtiger Fragen und die Interpretation von Ergebnissen konzentrieren. Gleichzeitig erledigt das KI-System die Routinearbeit, wie eine Armee von kostenlosen Doktoranden.

Wir sollten KI für wichtige Aufgaben nutzen

Selbst wenn die weltweite Bevölkerung ein Plateau erreicht und die USA die Einwanderung für Wissenschaftler weiter erschweren, kann leistungsstarke KI in der Wissenschaft tatsächlich die Anzahl der Köpfe erhöhen, die an komplexen Problemen arbeiten. Auf diese Weise können wir durch klugen Ressourcenausbau die bestehenden Forscher produktiver machen.

Dennoch birgt der Einsatz von KI Risiken. KI-Modelle, die bei der Interpretation von wissenschaftlichen Artikeln helfen können, können diese auch falsch auslegen, was zu schädlichen Experimenten führen kann.

Als ich mir erneut das Diagramm der Dallas Fed ansah, wurde mir klar, dass die wahre fehlende Linie die unauffällige Infrastruktur ist, die Wissenschaftlern hilft, schneller gute Ideen zu finden und die Produktivität wiederherzustellen.

Die Öffentlichkeit hat das Recht, sich über potenzielle Gefahren von KI zu sorgen; ein Aufruf zur Ehrung ist eine rationale Reaktion, wenn die Lösungen schlimmer erscheinen. Aber wenn es uns wirklich wichtig ist, das Leben zugänglicher zu machen, dann besteht das echte politische Projekt nicht darin, KI zu verbieten, sondern diese neue Technologie in der wissenschaftlichen Arbeit effektiv zu nutzen, die erhebliche Auswirkungen auf Gesundheit, Energie, Klima und all die anderen Werte hat, die uns wichtig sind.