KI ist … Co-Autor

Interview mit Springer Nature

Einer der auflagenstärksten Wissenschaftsverlage der Welt – Springer Nature – besitzt seinen größten deutschen Standort in Heidelberg; agiert und publiziert allerdings weltweit. Auch Künstliche Intelligenz ist inzwischen ein wichtiger Teil der Verlagsarbeit. Mitverantwortlich für die Nutzung von KI ist Henning Schönenberger – Vize Präsident für „Content Innovation”. Nach seinem Studium der Soziologie arbeitete er zunächst im Datenmanagement, bevor er sich der Entwicklung neuer Produkte widmete. Der ruprecht fragt nach:

Sie sind Vice President und Head of Content Innovation bei Springer Nature. An welchen Innovationen arbeiten Sie gerade?

Wissenschaftliche Artikel werden von Expert:innen geschrieben und können meist auch nur von Expert:innen verstanden werden. Als Verlag haben wir die Aufgabe, diese komplizierten Inhalte auch für andere Gruppen zugänglich zu machen: Zum Beispiel für andere Fachbereiche, für Politiker:innen, Studienanfänger:innen oder Schüler:innen. Die Innovation ist es also, wissenschaftliche Inhalte so aufzubereiten, dass sie jede:r aus jedem Bereich verstehen kann. Dabei kann uns Technologie helfen.

Wo wird Künstliche Intelligenz bei Springer Nature eingesetzt?

In ganz vielen Bereichen, wie zum Beispiel bei der Auswahl von Gutachter:innen, automatischen Konvertierungen von Manuskripten in die jeweiligen Zielformate, der Extraktion von Kernaussagen und Daten aus Texten für wissenschaftliche Datenbanken, der Prüfung auf Plagiarismus und Bildmanipulation, oder der automatischen Übersetzung wissenschaftlicher Texte. KI ist für uns mittlerweile ein alltägliches Werkzeug.

2019 erschien das erste vollständig von KI generierte Fachbuch. Wie kam es dazu?

Das war eine Idee, die ich hatte, als ich nach Amerika gereist bin und eine ganze Reihe von Unternehmen besucht habe. Das war 2017, noch vor den Sprachmodellen. Ich habe damals Datenbanken gebaut, die aus wissenschaftlichen Texten Daten extrahiert haben und habe mich gefragt: Kann man das nicht auch umdrehen? Ich glaube, im Silicon Valley haben die nicht ganz verstanden, wozu das gut sein soll. Wir hatten damals ein Zeitfenster von 12 bis 18 Monaten für eine echte Pionierleistung.

Wie ist das Buch geworden?

Dieses Buch ist nicht perfekt. Wenn Sie dieses Buch lesen, dann werden Sie sehen, dass die Sprache auch noch ein bisschen holprig klingt. Und es ist nicht das, was wir heute sehen, wenn wir große Sprachmodelle benutzen. Aber zumindest ist da ein Weg aufgezeigt worden, in welche Richtung es gehen kann.

KI kann Bücher schreiben. Wir fassen Bücher mit KI zusammen. Wozu braucht man eigentlich noch Bücher?

Bücher werden immer noch groß nachgefragt. Ich bin auch immer noch ein ganz großer Fan von tiefem Lesen. Ich glaube, sich nur Texte zusammenfassen zu lassen und nur noch Zusammenfassungen zu konsumieren – dadurch verlernen wir eine ganze Menge. Ich kann nur jedem empfehlen, das tiefe Textverständnis nicht zu verlernen.

Man sieht auch, wie KI die Sprache in wissenschaftlichen Texten verändert, oder?

Ich glaube, KI verändert die wissenschaftliche Sprache in einer Art und Weise, wie sie sich in der Vergangenheit auch schon verändert hat. Nämlich, dass sich bestimmte Fachsprachen herausgebildet haben. Ich denke, dass die KI hier womöglich noch mal ein bisschen beschleunigt, dass sich praktisch pro Disziplin dann noch standardisierte, fachdisziplinäre Sprachgebräuche herausbilden. Wir müssen aber auch aufpassen, dass es nicht zu einer Monokultivierung von Fachjargons kommt – also zu einer pauschalen einheitlichen Standardsprache.

Glauben Sie, dass in Zukunft niemand mehr selbst Texte schreiben wird?

Ich glaube, dass das von den Disziplinen abhängt. In Disziplinen wie den Life Sciences bekommen wir oft die Rückmeldung, dass Forschende möglichst viel im Labor sein wollen und gar nicht die Zeit haben, um ihre Texte zu schreiben. Ich halte es für sehr wahrscheinlich, dass – wenn die Technologie so weit ist – aus den Forschungsdaten zumindest erste Vorlagen von einer KI erstellt werden. In eher diskursiven Wissenschaften, wie der Philosophie, wird das wohl nicht so schnell gehen und vielleicht auch nicht in dieser Form, weil dort das wissenschaftliche Schreiben ein wichtiger Teil der Forschung ist.

In Ihrem Vortrag am Heidelberger Symposium erwähnten Sie, dass sie auch viel Überzeugungsarbeit leisten mussten. Was antworten Sie denjenigen, die Angst vor KI haben?

Forschende sind sehr kritische Personen, die Vieles in Frage stellen. Aber wir entwickeln nicht nur, weil die Technik es uns erlaubt, sondern weil wir glauben, dass die Technik den Menschen helfen wird. Wir erlauben uns auch, Fehler zu machen, um aus diesen Fehlern zu lernen. Durch diese Fehlerkultur können wir auch Menschen mitnehmen, die womöglich noch Vorbehalte gegen KI haben. Es gibt ja auch gute und wichtige Vorbehalte. Wichtig ist auf jeden Fall ein transparenter Umgang mit KI, um Vertrauen zu schaffen.

Einer dieser Vorbehalte ist, dass KI häufig nicht faktenbasiert arbeitet und Falschinformationen verbreitet. Gerade bei Wissenschaftspublikationen wäre das fatal.

Das Verhindern und Entdecken von Fehlern ist für uns nichts Neues. Wir haben klare Regeln für den Einsatz von KI, um die Qualität der Inhalte zu sichern. Das gelingt uns erstaunlich gut, wir werden aber natürlich auch nie 100% aller Fehler finden. Solange ein Mensch beteiligt ist, kann man aber auch immer zu diesem Menschen zurückgehen und sagen, da ist etwas falsch gelaufen.

Arbeiten Sie auch an eigenen Large Language Models oder nutzen Sie die bekannten Modelle?

Wir haben noch kein eigenes Sprachmodell entwickelt.

Wie werden sich durch KI die Berufe im Verlagswesen ändern?

KI verändert bereits jetzt viele Tätigkeiten im Verlagswesen. Ich glaube aber nicht, dass ganze Jobpositionen von KI ersetzt werden, denn KI ersetzt das menschliche Denken nicht, sondern erweitert es, wobei die Verantwortung stets beim Menschen bleibt. Es wird weiterhin wichtige, und sicherlich auch neue Positionen in Wissenschaftsverlagen geben. Ich kann nur jedem empfehlen, sich der Technik nicht zu verschließen.

Mal sehr naiv gefragt: Wozu braucht es eigentlich Wissenschaftsverlage? – Warum laden Forschende ihre Wissenschaft nicht einfach ins Internet hoch?

Wissenschaftspublikationen müssen kuratiert werden. Das heißt, es gibt einen ganz großen Qualitätsmaßstab, den wir als Verlag ansetzen. Entdeckung von Manipulation, Missbrauch, aber auch wirkliche Qualität der Forschung an sich. Und wir sind sehr stark im Bereich Peer Review. Da haben wir über Jahrzehnte, aber jetzt eben auch mit Technologie, sehr viele verbesserte Prozesse aufbauen können. Und wenn Sie heute publizieren, publizieren sie auch nicht nur in Ihrer lokalen Community, sondern sie publizieren für eine weltweite Community. Und das können wir als Wissenschaftsverlag eben gewährleisten.

Apropos Peer Review. Diese garantiert die Qualität Ihrer Publikationen. Werden Forschende dafür eigentlich bezahlt?

Für mich ist Peer Review etwas, das zum ganz normalen Wissenschaftsprozess dazugehört. Im Grunde ist Wissenschaft so entstanden. Der Forschungsartikel, der vor hunderten von Jahren entstanden ist, war eigentlich ein Brief. Die Wissenschaftler:innen haben sich Briefe geschrieben und ein Brief braucht eine Antwort. Als Forschender habe ich ein Interesse daran, dass ein anderer das begutachtet. Und weil ich daran Interesse habe, werde ich es auch selber machen. Die Peer Reviewer:innen machen das auch nicht, weil sie es müssen, sondern weil sie Lust haben. Unsere Aufgabe ist, diesen Peer-Review-Prozess so einfach und im besten Fall auch so angenehm wie möglich zu machen.

Im Jahr 2024 meldete Springer Nature eine bereinigte operative Gewinnmarge von 28%, was unfassbar viel ist. Zum Vergleich: Die operative Gewinnmarge von Apple beträgt 32%. Womit verdient Springer Nature sein Geld?

Wir glauben, dass unsere Produkte einen großen Mehrwert haben. Wenn sie bei uns publizieren, dann kostet das was, und dafür muss bezahlt werden. Ob das nun im Bereich Open Access oder bei wissenschaftlichen Datenbanken ist – das alles kostet Geld. Weil wir ein kommerzielles Unternehmen sind, haben wir ein Interesse daran, dass wir auch für die nächsten Jahre nachhaltig wirtschaftlich arbeiten können. Den Großteil des Umsatzes geben wir zurück ins Unternehmen, in die Verbesserung unserer Produkte und an unsere Mitarbeitenden.

Kann KI erkennen, was gute Forschung ist und was nicht?

Wir sind da erst am Anfang. Alles, was ich da gesehen habe, hat mich noch nicht so richtig überzeugt. Sie kann es heute schon ein bisschen unterstützen. Was ich sagen kann: KI wird in den nächsten Jahren so viel verändern, dass wir alle noch sehr, sehr überrascht sein werden. Und ich glaube, wir sollten vor diesen Überraschungen nicht besorgt sein. Wir sollten sie beobachten. Wir sollten immer wieder neu aushandeln, wie wir das in unsere Prozesse einarbeiten wollen. Wenn durch KI wissenschaftliche Inhalte schneller verstanden und bewertet werden können, dann ist das etwas, das ich unterstütze.

Das Gespräch führten Darwin Korte und Ulrike Husemann

Bearbeitungshinweis:

In der ursprünglichen Version hieß es, Springer Nature habe eine höhere Gewinnmarge als Apple. Diese Aussage basierte auf veralteten Daten von Apple aus dem Jahr 2021 und wurde nun korrigiert.

Springer Nature ist nicht der größte Wissenschaftsverlag weltweit. Ebenso ist Heidelberg lediglich der größte deutsche Standort, nicht weltweit.

Die Antwort auf die Frage, ob Springer Nature eigene LLMs entwickelt, wurde gekürzt.