Wissenschaftliches Recherchieren mit KI-Tools
Was sind KI-Tools?
KI-Tools oder AI-Tools (engl.) sind Anwendungen, in denen eine „Künstliche Intelligenz“ eingebunden ist. Gerade besonders im Fokus ist die sogenannte generative KI. Ein generatives Sprachmodell gibt die Wahrscheinlichkeiten an, wie sich verschiedene Worte zueinander verhalten (z. B. in welchen Kontexten sie auftreten, welches Wort auf ein anderes folgt usw.). Die große Weiterentwicklung NLP (Natural Language Processing) erlaubt, Eingabeanfragen (sog. Prompts) in natürlicher gesprochener oder geschriebener Sprache zu formulieren.
Grenzen und Risiken von KI-Tools
Gängige KI-Tools können die Literaturrecherche in Katalogen und Datenbanken ergänzen, sie aber nicht ersetzen.
- KI-Tools ersetzen insbesondere bei komplexen Literaturrecherchen zurzeit nicht die Recherche in Fachdatenbanken mit wissenschaftlich fundierten und umfangreichen Inhalten.
- KI-Tools zeigen meist keine Quellen an, können falsche Daten liefern und nur auf Inhalte zugreifen, die kostenfrei im Netz liegen.
- Wissenschaftlich hochrelevante und aktuelle Informationen hinter der sogenannten „Bezahlschranke“ können nicht ausgewertet werden, z.B. aus lizenzpflichtigen Datenbanken wie Scopus, MLA oder Web of Science.
Es gibt eine Vielzahl an KI-Tools, die sich ständig verändern. Um gute Ergebnisse zu erzielen, ist eine genaue Kenntnis der Datenquellen sowie der Funktionen, Vorteile, Grenzen und Eigenarten der Tools notwendig.
Datengrundlage / Bezahlschranke
Gängige KI-Tools wie z.B. Semantic Scholar können zurzeit keine Inhalte hinter der sogenannten Bezahlschranke auswerten. Es fehlen in den Ergebnissen wissenschaftlich hochwertige aktuelle Informationen aus kostenpflichtigen E-Books, E-Zeitschriften und Datenbanken wie Web of Science, MLA oder Scopus.
Fake News
Die Ergebnisse von Recherchen mit KI-Tools zeigen Wahrscheinlichkeiten von Wortfolgen. Hierbei handelt es sich nicht zwingend um Fakten. Um die Ergebnisse zu beurteilen, benötigt man bereits Fachwissen. Ein Faktencheck ist ratsam, denn es können u.a. folgende Probleme auftreten:
- Ausgabe von falschen, irreführenden, unvollständigen oder einseitigen Informationen
- Daten-Halluzinationen (z. B. Angabe von nicht existierenden Publikationen)
- keine oder falsche Angabe von Datenquellen
Datensicherheit
In der Regel ist eine persönliche Registrierung notwendig. Zudem benutzen die Betreiber die Kommunikation mit den KI-Tools regelmäßig zur Verbesserung ihrer Systeme, indem sie Prompts und Ergebnistexte einsehen und auswerten.
Kosten
Der qualitative Unterschied z.B. zwischen den kostenlosen Varianten und Bezahlversionen ist beachtlich. So sind kostenlose Versionen häufig im Datenbestand limitiert. Für die Einbindung des aktuell verfügbaren Datenbestands sind Bezahlversionen mit monatlich anfallenden Kosten notwendig.
Darf ich KI-Tools in meinem Studiengang verwenden?
Halten Sie sich regelmäßig über die Entscheidungen Ihres Instituts, Ihrer Fakultät und der RUB zur Verwendung von KI-Tools für studentische Arbeiten auf dem Laufenden. Fragen Sie im Zweifel Ihre Dozent:innen oder Studienberater:innen.
Was bedeutet der Einsatz eines KI-Tools für mich und mein Studium?
Der Einsatz von KI-Tools hat sowohl Vorteile als auch Nachteile. Z. B. können KI-Tools Lern- und Arbeitsprozesse unterstützen und erleichtern. Gleichzeitig kann ihre Anwendung den eigenen Kompetenzerwerb verringern, z. B. im Bereich der Recherche- oder Schreibkompetenz.
Überlegen Sie sich daher:
- Was sind für mich Vor- und Nachteile der Arbeit mit einem KI-Tool?
- Möchte ich ein KI-Tool verwenden und wofür?
- Ist das KI-Tool für die wissenschaftliche Arbeit geeignet?
- Besitze ich die notwendigen Kenntnisse, um das Tool zu verwenden?
- Wie kann ich meine Ergebnisse aus der Arbeit mit dem KI-Tool auf Korrektheit und Zuverlässigkeit überprüfen?
Wie finde ich das richtige KI-Tool für meine wissenschaftliche Recherche?
Die KI-Modelle werden stetig weiterentwickelt, so dass praktisch im Wochenrhythmus neue Funktionen hinzukommen
Aktuelle Informationen finden sie hier:
Prompting
Was bedeutet Prompting?
Die Eingabebefehle / Fragestellungen an die KI werden Prompts genannt. Prompting ist die Art und Weise, wie Menschen mit KIs interagieren können. Die Qualität der Antwort einer KI ist stark abhängig von der Formulierung des Prompts. Auch das Thema Prompting entwickelt sich rasant weiter.
Klarheit und Präzision:
Formulieren Sie Ihre Anfrage so klar und präzise wie möglich. Vermeiden Sie Mehrdeutigkeiten, damit das KI-Modell genau versteht, was Sie wissen möchten. Hilfreich sind kurze, leicht verständliche Sätze. Vermeiden sie Füllwörter.
Spezifität:
Seien Sie spezifisch in Ihrer Anfrage. Allgemeine oder zu breite Fragen können zu ungenauen oder zu allgemeinen Antworten führen.
Formulierung
Formulieren Sie Ihre Prompts neutral und vermeiden Sie voreingenommene oder suggestive Formulierungen, um unvoreingenommene und objektive Antworten zu erhalten.
Experimentieren Sie mit verschiedenen Formulierungen und Strukturen, um zu sehen, welche Art von Prompts die besten Antworten generieren. Nutzen Sie das Feedback des KI-Modells, um Ihre Prompts zu verfeinern.
Die Formulierung der Anfrage auf Englisch kann zu konkreteren Ergebnissen führen.
Kontextbezogenheit:
Geben Sie ausreichend Kontext zu Ihrer Anfrage. Ein guter Prompt enthält alle notwendigen Informationen, die das KI-Modell benötigt, um eine genaue Antwort zu generieren. Teilen Sie z. B. dem KI-Tool eine bestimmte Rolle zu, nennen Sie das Ziel Ihrer Aufgabe, geben Sie eine Form für das Ergebnis vor (z. B. Text, eine Tabelle, eine Grafik…)
Strukturierung:
Strukturieren Sie Ihren Prompt, wenn nötig, mit Aufzählungszeichen, Nummerierungen oder Absätzen. Dies hilft dem KI-Modell, die verschiedenen Teile Ihrer Anfrage zu erkennen und entsprechend zu beantworten. Fragen Sie nach einer Bearbeitung Schritt-für-Schritt, um ein gut strukturiertes Ergebnis zu erhalten.
Verwendung von Beispielen:
Im Bedarfsfall fügen Sie Beispiele oder Analogien hinzu, um Ihre Anfrage zu verdeutlichen. Dies kann dem KI-Modell helfen, Ihre Anfrage besser zu verstehen.
Anpassung an das KI-Modell:
Berücksichtigen Sie die spezifischen Fähigkeiten und Grenzen des KI-Modells, das Sie verwenden. Verschiedene Modelle können unterschiedlich auf dieselben Prompts reagieren.
Zielfokussierung:
Behalten Sie Ihr Ziel im Auge und stellen Sie sicher, dass Ihr Prompt direkt darauf ausgerichtet ist. Vermeiden Sie unnötige Informationen, die das KI-Modell verwirren könnten.
Aktualität berücksichtigen:
Wenn Ihre Anfrage aktuelle Informationen erfordert, spezifizieren Sie dies. Beachten Sie jedoch, dass KI-Modelle möglicherweise nicht immer Zugang zu den neuesten Daten haben.