KI im Forschungsteam: Wer verantwortet welche Beiträge?

Das Problem

Frau Keller arbeitet mit einem Forschungsteam an einem Manuskript. Ein Abschnitt wurde mit KI sprachlich überarbeitet, eine Tabelle mit KI-Hilfe vorbereitet und eine Zusammenfassung automatisch entworfen. Bei der Endkontrolle weiss niemand mehr genau, wer die jeweilige Aussage fachlich geprüft hat.

Autorenschaft ist mehr als die Frage, wer einen Text eingegeben oder sprachlich geglättet hat. Sie verbindet einen anerkannten wissenschaftlichen Beitrag mit Verantwortung nach den geltenden Regeln. Auch eine perfekte Dokumentation von KI-Dialogen ersetzt diese menschliche Verantwortungsübernahme nicht.

Für Nachwuchsforschende ist die Klärung zugleich eine Lernaufgabe. Sie sollen eigene Beiträge benennen, Grenzen ihrer Zuständigkeit erkennen und bei ungeprüften Inhalten nachfragen können, ohne dass die technische Unterstützung die Zusammenarbeit undurchsichtig macht.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Öffnen Sie die geltenden Vorgaben. Sammeln Sie die Regeln Ihrer Hochschule, des Projekts und der vorgesehenen Zeitschrift. Klären Sie insbesondere Autorenschaft, Beiträge, KI-Offenlegung und Freigabe; unterschiedliche Regelwerke dürfen nicht durch eine KI-Zusammenfassung vorschnell gleichgesetzt werden.

1. Erfassen Sie die tatsächlichen Arbeitsbeiträge. Halten Sie Konzeption, Datenerhebung, Analyse, Interpretation und Schreiben getrennt fest. Notieren Sie dazu die beteiligten Personen im geschützten Teamdokument; für eine KI-Vorlage reichen neutrale Rollenbezeichnungen.

1. Beschreiben Sie die KI-Unterstützung konkret. Unterscheiden Sie etwa sprachliche Überarbeitung von inhaltlichen Vorschlägen oder Codegenerierung. Eine Sammelangabe wie «KI verwendet» lässt offen, welche Teile fachlich besonders sorgfältig geprüft werden müssen.

1. Benennen Sie die menschliche Prüfung. Ordnen Sie jedem relevanten Ergebnis eine zuständige fachkundige Person und einen nachvollziehbaren Prüfschritt zu. Bei einer Tabelle kann das der Abgleich mit Daten und Berechnung sein, bei einer Aussage die Kontrolle von Quelle und Interpretation.

1. Klären Sie Autorenschaft im Gespräch. Entscheiden Sie anhand der geltenden Kriterien und der tatsächlichen Beiträge. Die ICMJE-Empfehlungen für medizinische Publikationen sehen KI nicht als Autor vor; prüfen Sie für Ihr Fach die konkret anwendbaren Publikationsregeln.

1. Bereiten Sie Offenlegung und Freigabe vor. Formulieren Sie eine sachliche Beschreibung des KI-Einsatzes entsprechend den verlangten Angaben. Jede beteiligte Person soll die eigene Verantwortung und offene Fragen kennen, bevor die vorgesehene endgültige Freigabe erfolgt.

1. Aktualisieren Sie die Übersicht bei Änderungen. Wenn ein Ergebnis neu berechnet oder ein Argument wesentlich verändert wird, ist die frühere Prüfung möglicherweise nicht mehr ausreichend. Halten Sie den geänderten Stand und die erneute fachliche Kontrolle nachvollziehbar fest.

Einfach erklärt

Stellen Sie sich ein erfundenes Forschungsteam vor: Eine Person plant die Untersuchung, eine andere wertet Daten aus und eine weitere prüft die Interpretation. KI hilft beim Formulieren eines Absatzes. Dadurch entsteht keine zusätzliche Person, die Rückfragen beantworten oder Verantwortung für die Veröffentlichung übernehmen kann.

Eine Beitragsübersicht zeigt zunächst, wer was geleistet hat. Die Entscheidung über Autorenschaft folgt daraus erst anhand der anwendbaren Kriterien. Die technische Unterstützung wird gesondert offengelegt, soweit dies verlangt ist; sie ersetzt weder einen wissenschaftlichen Beitrag noch die Freigabe der verantwortlichen Personen.

Frau Keller kann im Seminar eine leere Tabelle mit Arbeitsschritt, menschlichem Beitrag, Art der KI-Hilfe, fachlicher Prüfung und offenem Freigabestatus besprechen. Die Lernenden begründen an einem erfundenen Fall, welche Verantwortung noch ungeklärt ist und wen das Team dazu ansprechen muss.

Welche Dokumentation hilft dem Team?

Der Schweizer Kodex zur wissenschaftlichen Integrität bietet einen übergeordneten Bezug für verantwortungsvolle Forschung und Lehre. Die konkrete Beitrags- und Freigabepraxis müssen Sie im zuständigen Umfeld klären. Bei Konflikten ist eine fachliche oder institutionelle Beratungsstelle geeigneter als ein KI-Urteil über beteiligte Personen.

Worauf Sie achten müssen

• Daten begrenzen: Geben Sie keine Personendaten von Studierenden oder Schülerinnen und Schülern in öffentliche KI-Dienste ein. Verwenden Sie für Lehrübungen erfundene Fälle oder freigegebenes Material; prüfen Sie auch Kommentare und angehängte Dateien.
• Fehler erkennen: KI kann plausible, aber falsche Aussagen erzeugen. Eine flüssige Erklärung, eine Quellenangabe oder eine selbst vergebene Sicherheitseinstufung ersetzt keine Kontrolle am Ausgangsmaterial.
• Eigenständigkeit erhalten: Lassen Sie Lernende zuerst einen eigenen Vorschlag festhalten und danach eine Änderung begründen. Besprechen Sie Unsicherheiten persönlich, statt eine KI-Rückmeldung als Urteil über die Person zu behandeln.
• Zugang fair gestalten: Stellen Sie bei Lehrveranstaltungen eine gleichwertige Arbeitsmöglichkeit ohne privaten Bezahlzugang bereit. Klären Sie bei jüngeren Teilnehmenden zusätzlich die Altersbedingungen und die notwendige Begleitung.
• Örtliche Regeln klären: An Schweizer Hochschulen und PH gelten die Vorgaben der jeweiligen Institution und des Moduls; kantonale Rahmenbedingungen können unterschiedlich sein. Klären Sie zulässige Hilfsmittel, Offenlegung und offene Rechtsfragen mit den zuständigen Fachstellen im Einzelfall.
• Regelwerk unterscheiden: Empfehlungen einer Fachorganisation sind keine allgemeingültige gesetzliche Regel für sämtliche Disziplinen. Lassen Sie streitige Fragen zu Publikation, Rechten und Verantwortlichkeit im Einzelfall fachlich prüfen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein erfundenes Beispiel: In einem PH-Projekt in Zürich wurde die Diskussion mehrfach mit KI überarbeitet. Eine Nachwuchsforscherin bemerkt, dass dabei eine Aussage stärker geworden ist, als die Ergebnisse erlauben. Zunächst fühlt sich niemand für diese Formulierung zuständig.

Frau Keller führt eine Beitrags- und Prüfübersicht ein. Die fachlich zuständige Person gleicht den Absatz mit den Befunden ab, korrigiert ihn und dokumentiert die Freigabe der neuen Fassung. Das Team klärt zudem, wie es solche Änderungen künftig meldet.

So hilft Ihnen Alpasana

Mit KI-Weiterbildung für Unternehmen können Sie die dafür nötige KI-Arbeitsweise üben. Die Online-Weiterbildung behandelt KI für Texte, Analyse und Entscheidungsgrundlagen sowie den verantwortungsvollen Umgang mit Daten. Ihr Team kann im eigenen Tempo lernen; für Firmenlösungen und Teambuchungen besteht eine Kontaktmöglichkeit.

Für Frau Keller ist das eine Grundlage, um eigene Lehrvorlagen bewusster zu gestalten und Ergebnisse nachvollziehbar zu kontrollieren. Die fachliche Beurteilung wissenschaftlicher Arbeiten und die Freigabe durch Ihre Hochschule bleiben bei den dafür zuständigen Personen.

Häufige Fragen

Verdient allein das Formulieren eines Prompts Autorenschaft?

Eine solche pauschale Regel wäre nicht sachgerecht. Entscheidend sind die anwendbaren Kriterien und der tatsächliche wissenschaftliche Beitrag, nicht die blosse Bedienung eines Werkzeugs.

Reicht die Verantwortung einer einzigen leitenden Person?

Das hängt von den geltenden Regeln und den Beiträgen ab. Eine Leitung kann Prüfungen organisieren, sollte aber nicht verdecken, wer bestimmte Daten, Analysen und Aussagen tatsächlich fachlich beurteilen kann.

Müssen wir jeden KI-Dialog veröffentlichen?

Nicht automatisch; massgeblich sind die Publikations- und Institutionsvorgaben. Dokumentieren Sie den Einsatz ausreichend nachvollziehbar und beachten Sie zugleich Vertraulichkeit sowie die vorgesehenen Zugriffsrechte.

Für den nächsten Arbeitsschritt helfen Ihnen KI-Analysecode prüfen: Lassen sich Ergebnisse reproduzieren? und Darf ich vertrauliche Gutachten mit KI vorbereiten?.