Grenzen und Potenziale der Künstlichen Intelligenz in der Forschung

Künstliche Intelligenz und die Grenzen transformativer Forschung

Die Euphorie um Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zu weitreichenden Erwartungen geführt, insbesondere im Hinblick auf ihre Fähigkeit, bahnbrechende wissenschaftliche Entdeckungen zu machen. Doch eine wachsende Anzahl von Experten und Studien deutet darauf hin, dass die aktuellen KI-Modelle, trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten, an fundamentale Grenzen stoßen, wenn es um echte, transformative Durchbrüche geht. Diese Analyse beleuchtet die Kernargumente und die Rolle, die KI stattdessen in der Forschung einnehmen kann.

Der Hype und die Realität der KI in der Forschung

Der öffentliche Diskurs suggeriert oft, dass KI kurz davorsteht, die größten wissenschaftlichen Rätsel autonom zu lösen. Diese Vorstellung wird jedoch von führenden Persönlichkeiten der KI-Forschung relativiert. Thomas Wolf, Mitbegründer und wissenschaftlicher Leiter von Hugging Face, einem wichtigen Hub für die KI-Community, äußert sich diesbezüglich zurückhaltend. Er vertritt die Ansicht, dass die gegenwärtigen KI-Modelle von Anbietern wie OpenAI oder Anthropic keine Entdeckungen hervorbringen werden, die mit einem Nobelpreis ausgezeichnet werden könnten.

Wolf sieht die primäre Rolle der KI in der Forschung eher als die eines "extrem fähigen Co-Piloten". Diese Co-Piloten unterstützen Wissenschaftler dabei, riesige Datenmengen zu analysieren und Informationen aufzubereiten. Echte, bahnbrechende Erkenntnisse, vergleichbar mit der heliozentrischen Weltsicht von Nikolaus Kopernikus, seien mit der heutigen Technologie nicht zu erzielen. Diese Einschätzung wird durch die Beobachtung gestützt, dass der große ökonomische Durchbruch der KI, trotz Milliardeninvestitionen und fortschrittlicher Modelle, noch aussteht.

Die strukturellen Grenzen aktueller KI-Architekturen

Die aktuellen KI-Architekturen weisen strukturelle Merkmale auf, die ihre Fähigkeit zu echten wissenschaftlichen Durchbrüchen einschränken. Thomas Wolf identifiziert zwei zentrale Probleme:

• Tendenz zur Konformität: Aktuelle Chatbots sind darauf trainiert, Nutzereingaben zu bestätigen und zu unterstützen. Dieses Verhalten steht im Gegensatz zur Natur bahnbrechender Wissenschaftler, deren Erfolg oft im Hinterfragen etablierten Wissens und dem Aufdecken von Widersprüchen liegt.
• Vorhersage des Wahrscheinlichsten: Die Funktionsweise vieler Modelle basiert auf der Vorhersage des wahrscheinlichsten nächsten Wortes in einem Satz oder der wahrscheinlichsten Muster in Daten. Echte wissenschaftliche Durchbrüche sind jedoch per Definition unwahrscheinlich. Sie entstehen oft aus unkonventionellen Denkansätzen, die von der Norm abweichen und überraschende, aber korrekte Ergebnisse liefern. Ein System, das darauf ausgelegt ist, das Wahrscheinlichste zu reproduzieren, wird Schwierigkeiten haben, das unwahrscheinlich Neue zu entdecken.

Professor Gary Marcus, ein langjähriger Kritiker der rein auf neuronale Netze gestützten Ansätze, argumentiert seit 1998, dass diese Systeme innerhalb ihrer Trainingsverteilungen exzellieren, aber außerhalb davon kollabieren. Die jüngsten empirischen Belege stützen diese Sichtweise. Modelle zeigen demnach "ausgeklügeltes Musterabgleichen", indem sie gelernte Lösungsvorlagen auf oberflächlich ähnliche Situationen anwenden. Weichen Probleme jedoch signifikant von ihrer Trainingsverteilung ab, bricht die Leistung ein.

Ein breiter Konsens unter Forschenden

Die kritische Einschätzung der Grenzen heutiger KI-Modelle ist kein Einzelphänomen, sondern findet breite Unterstützung in der Forschungsgemeinschaft.

• Yann LeCun, Chefwissenschaftler für KI bei Meta: Er betont, dass rein auf Text trainierte Systeme kein echtes Verständnis der Welt entwickeln können. Ein vierjähriges Kind verfüge durch die Interaktion mit der physischen Welt über weitaus mehr Daten und ein tieferes Verständnis als jedes Sprachmodell.
• Michael I. Jordan und Bernhard Schölkopf (HEC Paris): Sie warnen davor, Sprachmodelle als denkende Wesen zu betrachten. Sie seien mechanistische Werkzeuge, denen es an einem echten Verständnis für Wahrheit und Kausalität fehle.
• Roger Grimes (LinkedIn): Er beobachtet, dass die KI seit ein bis zwei Jahren ein Plateau erreicht zu haben scheint. Probleme wie Halluzinationen und die Unfähigkeit, einfache Rechenaufgaben zuverlässig zu lösen, persistieren. Auch die Vorhersagen über massive Arbeitsplatzverluste durch KI haben sich bisher nicht in dem vorhergesagten Ausmaß bewahrheitet.
• Subbarao Kambhampati: Seine Arbeiten zu Planungsfähigkeiten von KI-Modellen zeigen, dass diese zwar Probleme lösen können, die frühere Modelle überforderten, ihre Leistung jedoch mit zunehmender Komplexität rapide abfällt. Die Modelle profitieren oft nicht von expliziter algorithmischer Anleitung, was darauf hindeutet, dass ihre Denkprozesse sich grundlegend von menschlichem logischem Denken unterscheiden könnten.

Die Forschung des Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat zudem gezeigt, dass generative KI-Tools wie ChatGPT und Copilot primär die individuelle Produktivität steigern, aber selten zu strukturellen Veränderungen führen. Ein wesentliches Manko sei, dass die meisten dieser Systeme Feedback nicht für die Zukunft berücksichtigen, sich nicht an den Kontext anpassen und sich nicht über die Zeit verbessern.

KI als leistungsfähiges Werkzeug: Unbestrittenes Potenzial

Trotz dieser fundamentalen Grenzen ist das Potenzial der KI als Werkzeug für die Wissenschaft unbestritten und wird bereits eindrucksvoll genutzt. Das Projekt Alphafold von Google DeepMind hat beispielsweise gezeigt, wie KI die Proteinfaltung vorhersagen und damit die Medikamentenentwicklung erheblich beschleunigen kann. Hier agiert die KI als ein mächtiges Analyse- und Simulationswerkzeug in den Händen menschlicher Forscher.

Weitere Anwendungsfelder, in denen KI ihre Stärken als Werkzeug ausspielt, sind beispielsweise:

• Datenanalyse: KI kann riesige Datensätze in der Teilchenphysik, Biologie oder Klimaforschung verarbeiten und komplexe Muster erkennen, die für menschliche Analysten unerreichbar wären.
• Hypothesengenerierung: Systeme wie IBMs KnIT können wissenschaftliche Literatur durchforsten und neue, testbare Hypothesen generieren, die menschliche Forscher dann weiterverfolgen können.
• Automatisierte Experimente: In Kombination mit Robotersystemen kann KI wissenschaftliche Experimente autonom durchführen, was die Geschwindigkeit der Erkenntnisgewinnung erhöht und Kosten senkt, wie das Beispiel des Roboters Adam der Universität Aberystwyth zeigt.
• Medizinische Diagnostik: KI-Modelle können bei der Erkennung von Krankheiten wie diabetischer Retinopathie oder Hautkrebs eine hohe Genauigkeit erreichen und medizinische Fachkräfte unterstützen.

In diesen Bereichen verstärkt KI die menschliche Expertise und ermöglicht Forschungen, die ohne sie undenkbar wären. Sie ist ein Katalysator für Effizienz und Präzision.

Die Herausforderung der "Long Tail" und des impliziten Wissens

Ein wesentlicher Grund, warum transformative KI-Durchbrüche schwierig sind, liegt in der Natur menschlicher Expertise und der Komplexität der realen Welt. Ein großer Teil menschlichen Wissens ist implizit, nicht aufgezeichnet und diffus. Wie der Ökonom Friedrich Hayek feststellte, ist Wissen oft dezentralisiert und existiert nicht in einer einzigen, umfassenden Form. Michael Polanyi prägte den Begriff des "tacit knowledge" – wir wissen mehr, als wir sagen können. Dies betrifft nicht nur künstlerische oder handwerkliche Fähigkeiten, sondern auch die Fähigkeit, neue wissenschaftliche Paradigmen zu entwickeln.

Aktuelle KI-Modelle basieren auf dem, was die Menschheit bereits geschaffen und aufgezeichnet hat. Sie sind exzellent im probabilistischen Musterabgleich innerhalb ihrer Trainingsdaten. Doch wie können Systeme, die auf existierendem menschlichem Inhalt aufbauen, menschliches Verständnis und Kreativität tatsächlich übertreffen? Echte Genialität liegt oft darin, das zu sehen, was nicht in das bestehende Muster passt, es zu hinterfragen und völlig neue Konzepte zu schaffen. Dies erfordert ein Verständnis von Kausalität, Kontext und eine Form des gesunden Menschenverstandes, die den aktuellen Modellen noch fehlt.

Die "Long Tail" von Aufgaben, die nicht in den Trainingsdaten präsent sind, nicht immer klar definierbar sind oder zu hohe Risiken für einen autonomen Einsatz bergen, stellt eine erhebliche Hürde dar. Dies zeigt sich in Bereichen wie der Robotik, wo Fortschritte in der Feinmotorik weit hinter denen der Sprachmodelle zurückbleiben, oder in der medizinischen Diagnostik, wo trotz beeindruckender Einzelerfolge menschliche Überwachung weiterhin unerlässlich ist.

Wirtschaftliche und soziale Hürden

Selbst wenn technische Fortschritte in der KI weiterhin erzielt werden, könnten soziale und wirtschaftliche Faktoren deren transformativen Einfluss begrenzen. Die Wirtschaftsgeschichte zeigt, dass technologische Innovationen nur dann weitreichende Auswirkungen haben, wenn sie von institutionellen Anpassungen, breiter Akzeptanz und gesellschaftlicher Reorganisation begleitet werden. Der sogenannte Baumol-Effekt beschreibt, wie das Produktivitätswachstum in einer Wirtschaft durch den am wenigsten effizienten, aber essenziellen Sektor gebremst werden kann. Wenn KI nur bestimmte Aufgaben oder Sektoren automatisiert, aber andere, unverzichtbare Bereiche unberührt lässt, könnte der Gesamteffekt auf das Wirtschaftswachstum begrenzt bleiben.

Beispielsweise ist die Automatisierung des Verkehrs, trotz jahrzehntelanger Entwicklung und enormer Investitionen, immer noch mit erheblichen rechtlichen und sozialen Hürden konfrontiert. Auch im Gesundheitswesen müssen Fragen des Datenschutzes, der Ethik und der Haftung geklärt werden, bevor KI ihr volles Potenzial entfalten kann. Die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht und die Komplexität menschlicher Interaktionen in vielen Berufsfeldern, von der Bildung bis zum Kundenservice, begrenzen die vollständige Automatisierbarkeit. Der Wert menschlich erzeugter Ergebnisse, gerade weil sie knapp sind, könnte in einer KI-dominierten Welt sogar steigen und einen "menschlichen Premium" schaffen, der das Wachstum dämpft.

Ausblick: Eine realistische Perspektive

Die aktuelle Debatte um die Grenzen der KI in der Forschung erfordert eine realistische Einordnung ihrer Fähigkeiten. Die Vorstellung einer autonomen, entdeckenden Superintelligenz, die menschliche Kreativität und Problemlösung vollständig ersetzt, gehört vorerst in den Bereich der Science-Fiction. Stattdessen sollten wir KI als das anerkennen, was sie ist: ein extrem leistungsfähiges Werkzeug, das menschliche Expertise verstärkt, aber nicht ersetzt. Die Zukunft der Forschung mit KI wird wahrscheinlich durch eine symbiotische Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine geprägt sein, in der die KI als intelligenter Assistent fungiert, der menschliche Fähigkeiten erweitert und beschleunigt.

Die Entwicklung neuer Ansätze, die über die reine Sprachvorhersage hinausgehen, wie sie von Startups wie Lila Sciences oder Futurehouse verfolgt werden, ist vielversprechend. Bis dahin bleibt die Fokussierung auf die Stärken der KI als Analyse-, Simulations- und Optimierungswerkzeug der realistischste Weg, um ihren Nutzen für Wissenschaft und Gesellschaft zu maximieren, während gleichzeitig die fundamentalen Grenzen und die Notwendigkeit menschlicher Urteilsfähigkeit und Kreativität anerkannt werden.

Bibliographie

- T3N. (2025, 2. Oktober). Warum KI forschen, aber keine echten Durchbrüche erzielen kann. Abgerufen von https://t3n.de/news/ki-wissenschaft-keine-echten-durchbrueche-1710356/ - T3N. (2025, 2. Oktober). Künstliche Intelligenz & Machine Learning News. Abgerufen von https://t3n.de/tag/kuenstliche-intelligenz/ - Der Standard. (2025, 11. August). GPT-5: Auf den Vorab-Hype folgen Ärger und Ernüchterung über die neue KI-Generation. Abgerufen von https://www.derstandard.at/story/3000000283056/gpt-5-auf-den-vorab-hype-folgen-aerger-und-ernuechterung-ueber-die-neue-ki-generation - Forschung und Lehre. (2025, 19. August). Potential von KI in der Forschung – Hype und Enttäuschung. Abgerufen von https://www.forschung-und-lehre.de/forschung/potential-von-ki-in-der-forschung-hype-und-enttaeuschung-7247 - Grimes, R. (2025, 16. Juli). Has AI Hit a Plateau? LinkedIn. Abgerufen von https://www.linkedin.com/pulse/has-ai-hit-plateau-roger-grimes-iv0ve - Inference by Sequoia Capital. (2025, 18. Juni). Is AI Reasoning Hitting a Wall? Substack. Abgerufen von https://inferencebysequoia.substack.com/p/is-ai-reasoning-hitting-a-wall - OECD. (2019, Juni). Künstliche Intelligenz in der Gesellschaft. OECD Publishing, Paris. Abgerufen von https://www.oecd.org/content/dam/oecd/de/publications/reports/2019/06/artificial-intelligence-in-society_c0054fa1/6b89dea3-de.pdf - mebis Magazin. (2025, 2. Oktober). KI | Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz. Abgerufen von https://mebis.bycs.de/beitrag/ki-geschichte-der-ki - Der Standard. (2025, 4. August). Künstlicher als gedacht: Warum der KI-Boom womöglich überschätzt ist. Abgerufen von https://www.derstandard.at/story/3000000282056/kuenstlicher-als-gedacht-warum-der-ki-boom-womoeglich-ueberschaetzt-ist - Ramani, A., & Wang, Z. (2023, 26. Juni). Why transformative artificial intelligence is really, really hard to achieve. The Gradient. Abgerufen von https://thegradient.pub/why-transformative-artificial-intelligence-is-really-really-hard-to-achieve/