Uni Graz holt Doppelsieg bei ÖAW-Essaywettbewerb zu KI

Die Österreichische Akademie der Wissenschaften (ÖAW) hat die Gewinner ihres Essaywettbewerbs zur Künstlichen Intelligenz bekanntgegeben. Die Fragestellung lautete: „Wie verändert Künstliche Intelligenz Ihr wissenschaftliches Fach?“ Forschende aller Disziplinen waren zur Teilnahme eingeladen. Mit 170 Einreichungen stieß die Preisfrage heuer auf großes Interesse.

Den mit 8.000 Euro dotierten ersten Platz sicherten sich Christian C. Gruber von der Innophore GmbH und Mario Müller von der Universität Graz mit ihrem gemeinsamen Beitrag. Platz zwei ging an die Grazer Historikerin Zsófia Turóczy, die 6.000 Euro erhält. Der dritte Platz wurde ex aequo an Christoph Gleich und Claudius Krause vergeben, die jeweils 1.000 Euro Preisgeld bekommen.

ÖAW-Präsident Heinz Faßmann betonte: „Die hohe Resonanz auf unsere Preisfrage zeigt, dass wir mit dem Thema einen Nerv getroffen haben. KI verändert Wissenschaft und Forschung in vielen Bereichen massiv.“ Es liege in der Hand der Wissenschaft, diesen Wandel positiv zu gestalten, so Faßmann.

Strukturbiologie wird zur gestaltenden Disziplin

In ihrem siegreichen Essay „Molekulare Architekten“ beschreiben Gruber und Müller, wie KI-Systeme wie AlphaFold die Strukturbiologie von einer beobachtenden in eine vorhersagende und gestaltende Disziplin verwandeln. Ermöglicht werde dies durch sogenannte Catalophores – KI-erkannte Muster in Proteinhohlräumen, die zeigen, wo chemische Reaktionen stattfinden.

Die Autoren vergleichen diesen Vorgang mit einer Google-Suche für Enzyme. Das Labor werde dadurch nicht überflüssig, sondern übernehme die Validierung computergenerierter Hypothesen. Gleichzeitig warnen sie: Da reine Mustererkennung auch physikalisch unmögliche Moleküle erzeugen könne, brauche es eine „Physics-based AI“, die Naturgesetze fest in die Modelle einbaut – sonst drohe eine „Blackbox-Wissenschaft“ ohne echtes Verständnis der Biochemie.

Der Gewinnertext ist zugleich ein Beispiel für die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine: Die Autoren legen offen, mehrere KI-Modelle zur Recherche und für einen ersten Textentwurf genutzt zu haben. Jede einzelne Aussage wurde von den Forschenden auf Richtigkeit und Quellenbelege geprüft. Konzeption, Thesen und Literaturangaben stammen von Gruber und Müller selbst.

Gefahr der algorithmischen Peripherisierung

Die zweitplatzierte Zsófia Turóczy, Historikerin am Institut für Geschichte der Universität Graz, beschreibt in ihrem Essay ein KI-generiertes Bild von Lenin neben dem jungen Tito – zwei Männern, die sich in Wirklichkeit nie begegnet sind. Sie zeigt, wie leicht sich heute täuschend echte historische Quellen erzeugen lassen – und wie brisant das gerade für Südosteuropa ist, wo Archive fragmentiert oder politisch umkämpft sind.

KI lerne aus vorhandenen, aber ungleich verteilten Daten. Dadurch drohe eine „algorithmische Peripherisierung“ des historischen Wissens, so Turóczy: Was in den Daten unterrepräsentiert ist, verschwindet auch aus den Antworten der KI. Die zentrale Kompetenz von Historikerinnen und Historikern verschiebe sich dadurch weg vom Informationsbesitz hin zur Fähigkeit, Unsicherheit auszuhalten und dort Fragen zu stellen, „wo KI bereits Antworten produziert“.

Kritik an KI als Produktionsbeschleuniger

In seinem Beitrag „Die Maschine, die nicht lügt. Oder doch?“ argumentiert Christoph Gleich, freier Journalist und Kulturhistoriker in Wien, kritisch: KI verstärke eine bereits problematische Entwicklung der Wissenschaft hin zu reinem Output. Unter Publikationsdruck werde KI nicht als Kontrollinstanz, sondern als „Produktionsbeschleuniger“ eingesetzt. Das Ergebnis: „Bessere Versionen von schlechter Forschung. Schneller. Glatter.“

Hinzu komme, dass vier US-Konzerne die KI-Infrastruktur kontrollieren, auf der die globale Wissenschaft aufbaut. Deshalb plädiert Gleich für wissenschaftliche Souveränität in Europa sowie für verpflichtende Transparenz über die verwendeten Modelle. Sein Befund: KI zwinge die Wissenschaft, sich zu fragen, was sie eigentlich sein will.

Claudius Krause vom Marietta-Blau-Institut für Teilchenphysik der ÖAW beschreibt in seinem Essay drei aufeinanderfolgende „Wellen“ des maschinellen Lernens in seinem Fach: von den Boosted Decision Trees rund um die Entdeckung des Higgs-Bosons über tiefe neuronale Netze bis zu den gerade jetzt entstehenden agentischen KI-Systemen, die autonome Analyse-Workflows planen. Der Blackbox-Kritik begegnen Physikerinnen und Physiker dabei mit Fehlerbalken und Interpretierbarkeitsanalysen. Sein Fazit ist optimistisch: Maschinelles Lernen habe die Theorie nicht ersetzt, sondern das Band zwischen Theorie und Daten enger geknüpft.

Die eingereichten Texte zeigten: Von der Strukturbiologie über die Geschichtswissenschaft bis zur Teilchenphysik bleibt kaum ein Fach von Künstlicher Intelligenz unberührt. Die interdisziplinär zusammengesetzte Jury, bestehend aus Forschenden und Wissenschaftsjournalistinnen und -journalisten sowie Mitgliedern des ÖAW-Präsidiums, hat auf Basis der anonymisierten Einreichungen die vier Preisträgerinnen und Preisträger ausgewählt. Die Beiträge sowie weitere ausgewählte Einreichungen sind auf der Website der ÖAW veröffentlicht.

Quelle: https://www.uni-graz.at/de/neuigkeiten/uni-graz-forscherinnen-ueberzeugen-mit-ki-expertise