Darf ich vertrauliche Gutachten mit KI vorbereiten?

Das Problem

Frau Keller übernimmt die Begutachtung eines noch unveröffentlichten Forschungsvorhabens. Sie möchte ihre Notizen mit KI ordnen, ist aber unsicher, ob sie den Antrag oder Teile ihrer Bewertung eingeben darf. Dass sie den Text rechtmässig lesen kann, beantwortet diese Frage noch nicht.

Begutachtung beruht auf anvertrauten Informationen und einem eigenen fachlichen Urteil. Auch eine Zusammenfassung oder das Entfernen von Namen kann weiterhin vertrauliche Ideen, Methoden oder identifizierbare Einzelheiten enthalten. Eine Sprachkorrektur ist daher nicht automatisch unproblematisch.

Die erste Aufgabe ist eine Klärung der Eingabegrenzen. Bis diese geklärt sind, können Sie eine inhaltsfreie Struktur vorbereiten und das eigentliche Gutachten in der vorgesehenen geschützten Arbeitsumgebung selbst bearbeiten.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Öffnen Sie den Begutachtungsauftrag. Lesen Sie Vertraulichkeitsvereinbarung, Begutachtungsregeln und Hinweise zur KI-Nutzung in der geltenden Fassung. Prüfen Sie, welche Organisation den Auftrag erteilt; Regeln einer anderen Zeitschrift oder Förderstelle sind keine ausreichende Erlaubnis.

1. Trennen Sie Form und vertraulichen Inhalt. Legen Sie eine Liste allgemeiner Arbeitsschritte an, etwa Kriterien lesen, eigene Bewertung notieren und Begründung prüfen. Nehmen Sie weder Projekttitel noch Ideen, besondere Methoden oder personenbezogene Angaben in einen öffentlichen KI-Dialog auf.

1. Klären Sie die konkrete Nutzung schriftlich. Fragen Sie die zuständige Stelle nach zulässigem Zweck, zugelassenem Werkzeug und notwendigen Schutzbedingungen. Beschreiben Sie dabei die geplante Tätigkeit, nicht bereits den vertraulichen Inhalt; bis zur Klärung bleibt dieser ausserhalb des KI-Dienstes.

1. Prüfen Sie die technische Freigabe fachlich. Lassen Sie zuständige IT- und Datenschutzfachpersonen die konkrete Umgebung, Datenverarbeitung und Zugriffsregelung beurteilen. Ein Hochschullogo oder eine deaktivierte Trainingsoption allein beantwortet nicht sämtliche Vertraulichkeitsfragen.

1. Bilden Sie zuerst Ihr eigenes Urteil. Lesen Sie den Antrag und halten Sie Stärken, Schwächen und offene Fragen selbst fest. Für den SNF beschreibt die offizielle KI-Information unterstützende Nutzung unter Bedingungen; das eigene fachliche Urteil und die vorgeschriebene Offenlegung bleiben erforderlich.

1. Nutzen Sie nur den geklärten Umfang. Ist lediglich eine allgemeine Gliederung freigegeben, bleibt es dabei. Bei weitergehender bestätigter Erlaubnis prüfen Sie jeden KI-Vorschlag am eigenen Urteil und am Auftrag; das Werkzeug soll keine unbegründeten Bewertungen hinzufügen.

1. Dokumentieren Sie den tatsächlichen Einsatz. Halten Sie Freigabe, Zweck und erforderliche Angaben zur Nutzung im vorgesehenen System fest. Kontrollieren Sie vor Abgabe, dass Bewertung, Begründung und Offenlegung zur geltenden Begutachtungsregel passen.

Vorlage zum Kopieren

Ich benötige eine allgemeine Arbeitsstruktur für ein wissenschaftliches
Gutachten. Es werden keine vertraulichen Inhalte bereitgestellt.
Allgemeine öffentlich nutzbare Bewertungskategorien: [Kategorien]
Gewünschtes Ausgabeformat: [leere Gliederung oder Checkliste]
Erstellen Sie neutrale Fragen, die ich später eigenständig und ausserhalb
dieses Dialogs am geschützten Material bearbeite.
Verlangen Sie weder Manuskript noch Antrag, Namen, Projektdetails oder
vertrauliche Notizen. Formulieren Sie keine Bewertung eines konkreten Falls.
Unterscheiden Sie eigene Beobachtung, Begründung und offene Rückfrage.
Die Vorlage ersetzt keine Freigabe zur Verarbeitung vertraulicher Inhalte.

Ersetzen Sie die Platzhalter durch Ihre Lehrsituation und ausschliesslich durch zur Nutzung freigegebene Inhalte.

Welche Information gehört nicht in die Vorlage?

Datenschutz und Vertraulichkeit sind nicht deckungsgleich: Auch eine nicht personenbezogene Forschungsidee kann geschützt oder vertraulich sein. Der EDÖB zu KI und Datenschutz erläutert den Datenschutzbezug; für den konkreten Auftrag brauchen Sie zusätzlich die einschlägigen Begutachtungsbedingungen und bei Zweifeln eine fachliche Prüfung.

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.
• Keine pauschale Rechtsfreigabe: Dieser Ablauf ist eine Orientierung. Lassen Sie die Zulässigkeit im konkreten Begutachtungsauftrag durch die zuständige Fachstelle beurteilen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein erfundenes Beispiel: Eine Dozentin in einem Schweizer Forschungsteam möchte ein vertrauliches Gutachten sprachlich glätten. Frau Keller bemerkt, dass die entfernten Namen durch eine ungewöhnliche Projektbeschreibung ersetzt werden und der Inhalt weiterhin erkennbar bleibt.

Die Dozentin verwendet vorerst nur eine allgemeine Gliederung ohne Projektbezug. Die eigentliche Bewertung schreibt sie im freigegebenen System und klärt einen möglichen weiteren KI-Einsatz mit der Auftraggeberin. So wird aus technischer Unsicherheit eine nachvollziehbare Arbeitsentscheidung.

So hilft Ihnen Alpasana

Mit Linup: KI sicher am Arbeitsplatz können Sie die dafür nötige KI-Arbeitsweise üben. Der Online-Kurs behandelt den Umgang mit Daten, die Prüfung von KI-Ergebnissen und das Erkennen von Betrugsversuchen. Ein privater, überprüfbarer Lernnachweis und eine geordnete Nachweismappe können die interne Schulungsdokumentation unterstützen.

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

Darf ich meine eigenen Notizen eingeben?

Nicht allein deshalb, weil Sie sie selbst geschrieben haben. Sobald sie vertrauliche Inhalte, Ideen oder Bewertungen des Auftrags wiedergeben, gelten die entsprechenden Eingabegrenzen weiterhin.

Ist ein lokal betriebenes Werkzeug immer erlaubt?

Nein, auch dafür müssen Auftragsregeln und Schutzbedingungen passen. Klären Sie Zugriffe, Speicherung und mögliche Verbindungen mit den zuständigen Fachpersonen; der Betriebsort allein erteilt keine Erlaubnis.

Was mache ich nach einer versehentlichen Eingabe?

Beenden Sie weitere Übermittlungen und wenden Sie sich umgehend an die zuständige Stelle nach dem institutionellen Meldeverfahren. Halten Sie den Vorfall sachlich fest und lassen Sie das weitere Vorgehen klären, statt eine Löschung im Chat als vollständige Lösung anzunehmen.

Für den nächsten Arbeitsschritt helfen Ihnen KI im Forschungsteam: Wer verantwortet welche Beiträge? und Studienqualität mit KI diskutieren: Methodenkritik üben.