KI-Forschung: wichtige Paper und Top-Tools für Forschende (+ Best Practices)

Die Forschung zu künstlicher Intelligenz (KI) umfasst zwei Bereiche: die veröffentlichten Erkenntnisse von KI-Forschenden und den praktischen Einsatz von KI zur Unterstützung der Forschung in verschiedenen Fachgebieten.

Der erste Teil dieses Artikels ist eine Zeitleiste der wichtigsten Meilensteine der KI-Forschung. Er enthält außerdem die bedeutendsten aktuellen Paper und einen Überblick über die Institutionen, die in diesem Bereich führend sind.

Der zweite Teil ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für den effektiven Einsatz von KI als Recherchetool – mit einem Ranking der besten Tools und einer ehrlichen Aufstellung der Vor- und Nachteile.

Eine Zeitleiste wichtiger KI-Forschungsarbeiten und Meilensteine

Es ist praktisch unmöglich, alle wichtigen bisher veröffentlichten KI-Forschungsarbeiten zu erfassen. Das Feld ist im letzten Jahrzehnt in beispiellosem Tempo gewachsen. Laut dem 2026 erschienenen AI Index Report der Stanford University wurden allein im Jahr 2024 weltweit 257.890 KI-Publikationen veröffentlicht.

Vergrößern

Es gibt jedoch mehrere grundlegende historische Meilensteine sowie eine Reihe äußerst wichtiger aktueller Veröffentlichungen.

Eine kompakte Zeitleiste: 12 grundlegende KI-Forschungsarbeiten

• 1943: McCulloch und Pitts veröffentlichen „A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity“ und stellen darin das erste mathematische Modell der Funktionsweise eines Nervensystems vor. Das Modell behandelt Neuronen als Funktionen, die Eingaben empfangen und nach logischen Regeln Ausgaben erzeugen.
• 1950: Alan Turing veröffentlicht „Computing Machinery and Intelligence“ in der Fachzeitschrift Mind. Der Aufsatz führt das Imitationsspiel (allgemein als Turing-Test bekannt) ein, um maschinelle Intelligenz zu definieren.
• 1956: Das Dartmouth Summer Research Project, der „Dartmouth-Workshop“, begründet künstliche Intelligenz offiziell als Forschungsgebiet. Der ursprüngliche Antrag von 1955 wurde 2006 im AI Magazine abgedruckt.
• 1958: Frank Rosenblatt veröffentlicht „The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain“. Darin stellt er ein grundlegendes Lernmodell vor, das auf einem „hypothetischen Nervensystem namens Perzeptron“ basiert.
• 1986: Rumelhart, Hinton und Williams veröffentlichen „Learning representations by back-propagating errors“ in Nature. Sie beschreiben ein algorithmisches Verfahren namens Backpropagation zum Training mehrschichtiger neuronaler Netze. Die Methode verbesserte die Art und Weise, wie Parameter angepasst werden.
• 1997: Hochreiter und Schmidhuber veröffentlichen „Long Short-Term Memory“ in Neural Computation. Der Artikel beschreibt eine Architektur neuronaler Netze, mit der das Netz Informationen über deutlich längere Zeiträume behalten kann.
• 2009: Forschende veröffentlichen „ImageNet: A large-scale hierarchical image database“ und stellen damit offiziell ImageNet vor, eine Datenbank mit Millionen gelabelter Bilder zum Trainieren und Evaluieren von KI-Systemen.
• 2014: Ian Goodfellow und Kollegen veröffentlichen „Generative Adversarial Nets“. Darin wird ein Framework beschrieben, mit dem KI-Systeme realistische Inhalte erzeugen können, insbesondere Bilder.
• 2016: Forschende von DeepMind veröffentlichen „Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search“ in Nature. AlphaGo, das in dem Paper vorgestellte KI-System, besiegt später Lee Sedol, einen der weltbesten Go-Profis.
• 2017: Forschende von Google veröffentlichen „Attention Is All You Need“ und stellen darin die Transformer-Architektur vor, auf der heute die meisten modernen großen Sprachmodelle basieren.
• 2020: Forschende von OpenAI veröffentlichen „Language Models Are Few-Shot Learners“. Sie zeigen, dass die Skalierung von Sprachmodellen (die Vergrößerung grundlegender Komponenten ohne Änderung des Codes) ihre Fähigkeit verbessert, eine Vielzahl von Aufgaben effektiv zu erledigen.
• 2022: OpenAI startet ChatGPT am 30. November und macht damit konversationelle generative KI einem breiten Publikum zugänglich.

Sechs wichtige aktuelle Entwicklungen in der KI-Forschung (2025–2026)

• 2025: Forschende von DeepSeek veröffentlichen „DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning“. Das Paper zeigt, dass fortgeschrittene Reasoning-Fähigkeiten durch Reinforcement Learning (RL) entstehen können.
• 2025: Forschende veröffentlichen „s1: Simple Test-Time Scaling“. Das Paper zeigt, dass sich die Reasoning-Leistung mit vergleichsweise bescheidenen Trainingsressourcen verbessern lässt.
• 2025: Forschende von Google DeepMind veröffentlichen „AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery“. AlphaEvolve ist ein auf Gemini basierendes System, das komplexe Algorithmen autonom entwickelt und verbessert.
• 2025: Google DeepMind stellt Genie 3 vor, ein Weltmodell, das navigierbare virtuelle Umgebungen generieren kann.
• 2026: Forschende von Google DeepMind veröffentlichen „Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome“ in Nature. Darin wird AlphaGenome vorgestellt, ein KI-Modell, das vorhersagt, wie sich Veränderungen in DNA-Sequenzen auf die Genfunktion auswirken, und von dem bedeutende medizinische Anwendungen erwartet werden.
• 2026: Forschende veröffentlichen „Accelerating scientific discovery with Co-Scientist“ in Nature. Das Paper stellt ein Multi-Agenten-KI-System vor, das wissenschaftliche Hypothesen generieren und verfeinern kann, um Wissenschaftlern dabei zu helfen, „neues originäres Wissen zu entdecken“.

Ein Überblick über die wichtigsten KI-Forschungseinrichtungen

Forschungsergebnisse verteilen sich auf eine Vielzahl von Unternehmen und öffentlichen Organisationen. Spezialisierte Forschungsinstitute, von denen viele an Spitzenuniversitäten angebunden sind, tragen einen Großteil der neuen Forschung bei. Doch auch Unternehmen und ihre KI-Labore spielen eine wichtige Rolle.

Wie verbreitet ist KI als Recherchetool?

Sowohl gängige KI-Chatbots (Perplexity, ChatGPT, Claude usw.) als auch spezialisierte Plattformen auf Basis großer Modelle sind in vielen forschungsintensiven Disziplinen weit verbreitet.

Eine groß angelegte Studie von Microsoft mit 5,5 Millionen Copilot-Sitzungen ergab eine Vielzahl rechercheorientierter Aufgaben in den Bereichen Erkundung, Synthese und Analyse.

Dies sind die vier wichtigsten Arten, wie Fachleute KI für die Recherche nutzen:

• Informationsbeschaffung: Recherche in der Frühphase (allgemeine Fragen); Finden relevanter Forschungsarbeiten; Unterstützung bei technischen Fragen.
• Analyse: Zusammenfassen von Inhalten; Aggregation, Interpretation und Präsentation von Daten.
• Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung: Optionen (etwa Software) mithilfe von KI vergleichen; unterstützende Informationen für Entscheidungen finden.
• Bewertung und Diagnose: Belege zu einem System oder Programm sammeln, bei dem eine Fehlerbehebung nötig ist.

Beachten Sie, dass diese Aufgaben nicht auf die akademische Welt beschränkt sind. Journalisten, Marktforscher, Juristen, Finanzanalysten, Fachkräfte im Gesundheitswesen und viele andere nutzen KI regelmäßig für ihre Recherchen.

Vor- und Nachteile von KI in der Forschung

Zwar steht außer Frage, dass KI als Recherchetool weit verbreitet ist, doch über ihre Vor- und Nachteile wird ernsthaft debattiert. Ein Großteil der Kritik dreht sich um das scheinbar unlösbare Problem der Halluzinationen.

Da bei Recherchen oft viel auf dem Spiel steht, sollten Fachleute aller Art verstehen, wo KI-Recherchetools glänzen und wo sie an ihre Grenzen stoßen.

Vorteile

• Repetitive Rechercheaufgaben wie Literatur-Screening und Datenbereinigung lassen sich teilweise oder vollständig automatisieren.
• Auch Nicht-Fachleute erhalten Zugang zu technischen Informationen außerhalb ihres eigenen Fachgebiets.
• Forschende können frühe Forschungshypothesen mithilfe von KI-Simulationen schnell testen.
• KI eignet sich gut, um Annahmen zu hinterfragen und selbst zu gut ausgearbeiteten Positionen belegte Alternativen aufzuzeigen.

Nachteile

• Halluzinationen sind nach wie vor ein erhebliches Problem, das sich durch Guardrails nicht vollständig lösen lässt.
• Inhaltliche Nuancen können für anspruchsvollere Forschung sehr wichtig sein, und LLMs vereinfachen komplexe Themen oft zu stark.
• Es wurde nachgewiesen, dass eine übermäßige Abhängigkeit von KI das kritische Denken und die Fähigkeit zur eigenständigen Analyse schwächt.
• KI kann Informationen zwar gut bündeln, ist aber nicht erschöpfend und übersieht möglicherweise wichtige Informationsquellen und Studien.

Beispiel für KI als Recherchetool: die akademische Suche von Perplexity

Sehen wir uns an, wie ein einfacher Rechercheablauf aussehen könnte. Perplexity ist bei Forschenden ein beliebtes Tool, weil es Zugriff auf mehrere Modelle von Drittanbietern mit jeweils eigenen Stärken bietet – zusammen mit umfassenden Tools für Web- und akademische Recherche.

Vergrößern

In diesem Beispiel bitte ich GPT 6.1-Sol, mich bei der Marktforschung für eine Produkteinführung mit Fokus auf die Generation Z zu unterstützen. Ich erhalte eine Zusammenfassung aktueller Forschung samt Link zu den Quellen und einem Indikator für deren Vertrauenswürdigkeit.

Vergrößern

Anschließend bitte ich das Modell, anhand von Daten aus dem Web ein Diagramm zu den Marketingpräferenzen der Generation Z zu erstellen. Auf Wunsch kann ich auch eigene Daten hochladen.

Vergrößern

Diese Ergebnisse müssen überprüft und einem Faktencheck unterzogen werden. Dieses einfache Beispiel zeigt jedoch, wie sich ein Prozess, der leicht mehrere Stunden hätte dauern können, auf wenige Minuten verkürzen lässt.

Die beste KI für die Recherche: Top-Tools für Forschende

KI-Recherchetools lassen sich in zwei große Kategorien einteilen: Allzweck-Chatbots mit Recherchefunktionen und spezialisierte Plattformen zur Unterstützung akademischer Forschung.

Die meisten Fachleute, die nicht akademisch recherchieren, sind mit einem Allzweck-KI-Tool am besten bedient. Für Akademiker ähneln sich die großen Anbieter stark. Welches Tool Sie wählen, hängt wahrscheinlich vom Umfang der Aufgabe und Ihren Vorlieben bei kleineren Funktionen ab.

Universelle KI-Tools

• Perplexity: Bietet Zugriff auf mehrere Modelle von Drittanbietern sowie Integrationen mit einer Vielzahl externer Dienste. Zu den Funktionen gehören akademische Recherche, Vertiefte Recherche, Quellenangaben und Datenanalyse.
• ChatGPT, Claude und Gemini: Als führende Mainstream-KI-Tools mit Funktionen für Profis und Unternehmen bieten sie alle ähnliche Recherchewerkzeuge. Zu den Funktionen gehören Websuche, Vertiefte Recherche, Dokumentenanalyse, Datenanalyse und multimodale Fähigkeiten. Außerdem bieten sie Integrationen mit externen Anwendungen und Diensten.

Spezialisierte Recherchetools

• Semantic Scholar: Eine kostenlose akademische Suchmaschine, die vom Allen Institute for AI (Ai2) entwickelt wurde. Sie ähnelt Google Scholar stark, bietet aber mehr KI-Funktionen. Für viele KI-Tools ist sie die zugrunde liegende Quelle wissenschaftlicher Literatur, selbst jedoch kein spezialisiertes Tool.
• Elicit und SciSpace: Diese Tools unterstützen die Phase der Quellensuche in der akademischen Forschung und werden für ihre Screening- und Synthesefunktionen gelobt. Forschende nutzen sie, um strukturierte Informationen zu extrahieren und Ergebnisse über große Mengen von Studien hinweg zusammenzufassen. SciSpace ist als Integration in ChatGPT verfügbar.
• ResearchRabbit und Connected Papers: Beide sind Tools für die Literaturrecherche, die für ihre visuellen Mapping-Funktionen sehr geschätzt werden. Sie sind für längerfristige Projekte und Literaturübersichten konzipiert, bei denen das Auffinden ähnlicher Forschungsarbeiten und das Abbilden von Beziehungen zwischen Veröffentlichungen im Vordergrund stehen. Sie erfordern viel menschliches Zutun und menschliche Kontrolle.
• Scite und Consensus: Tools wie ResearchRabbit und Connected Papers sind darauf ausgerichtet, relevante Literatur zu entdecken und sich einen Überblick über ein Themengebiet zu verschaffen. Scite und Consensus konzentrieren sich hingegen auf die gezielte Bewertung: Sie helfen festzustellen, ob eine bestimmte Behauptung durch die aktuelle Evidenz gestützt wird. Häufig bieten sie auch umfassendere Funktionen für die Literaturrecherche, doch diese stehen nicht im Mittelpunkt.

So nutzen Sie KI als Recherchetool: ein Leitfaden in 7 Schritten

Vergrößern

Der Schlüssel zum effektiven Einsatz von KI als Recherchetool besteht darin, sie als Ergänzung und nicht als Ersatz Ihrer bestehenden Prozesse zu betrachten. Außerdem ist es wichtig, rechtliche Einschränkungen zu berücksichtigen, insbesondere beim Hochladen sensibler Daten.

1. Voraussichtliche Recherchezeit berechnen

Planen Sie Ihren Rechercheprozess zunächst mit herkömmlichen Methoden. Überlegen Sie dann, wo KI Aufgaben wie Quellensuche, Synthese und Analyse übernehmen könnte.

Berechnen Sie, wie viel Zeit das Schreiben von Prompts und das Überprüfen der Ergebnisse in Anspruch nehmen wird. Bei umfangreichen Literaturrecherchen kann KI leicht Stunden oder Tage einsparen. Bei kleineren, gezielten Fragestellungen bietet sie gegenüber einer manuellen Suche jedoch kaum Vorteile.

2. Die richtigen Tools auswählen (spezialisiert vs. universell)

Prüfen Sie, ob eine spezialisierte Rechercheplattform Vorteile gegenüber einem universellen Assistenten wie Perplexity bietet. Achten Sie auf einzelne Recherchefunktionen und die Abdeckung in Ihrem Fachgebiet.

Wenn Sie sich für ein spezialisiertes Tool entscheiden, wählen Sie eines, das für Ihre konkreten Aufgaben konzipiert ist. Elicit unterstützt beispielsweise strukturierte Literaturrecherchen, während Scite analysiert, wie wissenschaftliche Arbeiten zitiert werden.

3. Prüfen, ob die AGB eines Tools Ihre geplante Nutzung erlauben

Bei den Allgemeinen Geschäftsbedingungen eines Anbieters sollten Sie auf zwei Dinge achten. Erstens auf die Verwendung Ihrer Daten und darauf, ob diese vollständig vertraulich behandelt werden. Zweitens auf die Bedingungen zu den Eigentumsrechten an den Ergebnissen.

Gehen Sie nicht davon aus, dass ein kostenpflichtiges Abo automatisch Datenvertraulichkeit oder uneingeschränkte Nutzungsrechte gewährleistet.

4. Rechtliche Einschränkungen für Ihre Daten prüfen

Enthalten Ihre Eingaben sensible Daten, urheberrechtlich geschützte Dokumente, vertrauliche Geschäftsinformationen oder unveröffentlichte Forschungsergebnisse?

Es ist wichtig zu prüfen, ob Sie diese an ein LLM weitergeben dürfen. Es können verschiedene Einschränkungen gelten – von Datenschutzvorschriften in Ihrem Rechtsraum bis hin zu internen Unternehmensrichtlinien. Möglicherweise müssen Sie herausfinden, wie und wie lange ein bestimmter Tool-Anbieter Daten speichert. Unter Umständen ist die Nutzung einer genehmigten Unternehmensplattform erforderlich.

5. Best Practices beim Schreiben von Prompts befolgen

Gute Recherche-Prompts zu erstellen ist eine Kunst für sich. Formulieren Sie Ihre Forschungsfrage klar, liefern Sie relevanten Kontext und legen Sie das Ausgabeformat fest. Bei komplexen Rechercheaufgaben kann es nötig sein, die Frage in Teil-Prompts aufzuteilen.

Bitten Sie um eindeutige Verweise auf alle verwendeten Quellen, auch wenn diese in der Ausgabe nicht gekennzeichnet sind. Das ist wichtig, da eine KI-generierte Antwort möglicherweise nicht alle verwendeten Quellen zitiert.

6. Alle Daten, technischen Aussagen und aktuellen Informationen auf ihre Richtigkeit prüfen

Es ist unerlässlich, Behauptungen anhand der Originalquellen zu überprüfen. Dabei kann es sich um Forschungsarbeiten, Originalstudien, offizielle Statistiken oder technische Dokumentationen handeln. Achten Sie besonders auf Zahlenangaben, Datumsangaben, Zitate und zeitkritische Informationen, die möglicherweise veraltet sind.

Bei der Recherche sollten Sie nicht davon ausgehen, dass eine Behauptung korrekt ist – oder die Quelle überhaupt existiert –, nur weil eine Quelle zitiert wird. Bei komplexen Recherchen prüfen Sie in dieser Phase, ob die Nuancen von Behauptungen und Zusammenfassungen korrekt wiedergegeben sind.

7. Ihre KI-Nutzung offenlegen

Informieren Sie sich über die Offenlegungspflichten Ihres Arbeitgebers, Ihrer akademischen Einrichtung oder des zuständigen Berufsverbands. Dort erfahren Sie, in welchem Umfang Sie die Nutzung von KI offenlegen müssen.

In Bereichen mit strengen Vorschriften und Verhaltenskodizes ist in der Regel eine detailliertere Offenlegung erforderlich. Dokumentieren Sie KI-gestützte Tätigkeiten (Plattformen protokollieren diese meist in einem Audit-Trail).

Ist der Einsatz von KI in der Forschung ethisch vertretbar – und wie geht es weiter?

Recherchehilfe ist zu einem der wichtigsten Anwendungsfälle für KI geworden – und das aus gutem Grund. KI kann große Mengen komplexer Informationen verarbeiten, zeitraubende, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und als Sparringspartner für Ideen und Hypothesen im Frühstadium dienen.

Allerdings bleiben Probleme bestehen. Insbesondere der ethische Einsatz von KI in der Forschung zählt derzeit zu den lebhaftesten und umstrittensten Debatten an akademischen Einrichtungen.

Halluzinationsraten hängen von der thematischen Komplexität ab, und viele führende Ingenieure halten sie für ein schwieriges Problem, das sich nicht vollständig lösen lässt. Zudem ist bekannt, dass die Nutzung von KI Denkfähigkeiten untergräbt, die für Fachleute in der komplexen Forschung von größter Bedeutung sind.

Organisationen können die Nutzung von KI zudem aus Gründen des Datenschutzes und des geistigen Eigentums oder aufgrund von Bedenken hinsichtlich sensibler Daten untersagen. Und die Offenlegung bleibt wichtig, damit Gutachter und Fachkollegen nachvollziehen können, wie KI im Forschungsprozess eingesetzt wurde.

KI wird im privaten wie im öffentlichen Bereich immer mehr zum selbstverständlichen Teil des Alltags werden. Daher ist es sehr wahrscheinlich, dass sich klarere Regeln zu Forschungsintegrität und Urheberschaft weiterentwickeln und differenzierter werden.