Künstliche Intelligenz ist ein Tool, das in vielen Bereichen Anwendung findet und so auch in der Recherche wissenschaftlicher Literatur. Zu diesem Thema hat Michael Freiberg von der Universitätsbibliothek Gießen am 28. Juni 2024 online, im Rahmen des Last Friday’s Lab Talk des Digital History of Education Lab der Bibliothek für Bildungsgeschichtliche Forschung Berlin einen Vortrag gehalten, in dem er die größten KI-Tools vorgestellt und Vor- und Nachteile dieser abgewogen hat. Die Teilnehmendenzahlen von ca. 250 Personen und die angeregte Diskussion zeigen, dass die Inhalte der Präsentation auf großes Interesse gestoßen sind. In diesem Beitrag sollen die Kernaussagen Micheal Freibergs zusammengefasst werden. Wer darüber hinaus Interesse hat, kann den ganzen Vortrag über den untenstehenden Link auf YouTube ansehen.
Die vorgestellten KI-Tools bieten Zusammenfassungen von Texten, die Extraktion von Schlüsselinformationen, Vorschläge zu verwandten Publikationen, automatische Übersetzungen, Chats mit KI sowie eine im Vergleich mit klassischen Literaturdatenbanken intuitive Bedienung. Freiberg stellte die Anbieter Semantic Scholar, Consensus, Elicit, scienceOS und Reasearch Rabbit vor, um den Anwesenden einen Überblick über das Angebot von KI-Tools zu geben. Als Beispielprompt wählte er das Schlagwort Hericium erinaceus, ein Pilz, der in der Alzheimerforschung als mögliches Medikament untersucht wird. Der Vortragende hat ein Thema aus dem MINT-Bereich gewählt, da die Ergebnisse der KI-Datenbanken stark von der Fachrichtung abhängig und Suchen zu MINT-Forschung erfolgreicher seien. Die anhand des genannten Themas nachfolgend vorgestellten Funktionen der KI-Tools sind in folgender Tabelle zusammengefasst.
Ein Vergleich mit klassischen Literaturdatenbanken zeigte, dass die Ergebnisse dieser im Vergleich zu KI-Tools sehr unterschiedlich sein können, da beispielsweise die Einordnung der Relevanz eines Papers oder die Anzahl der Zitationen des ersten Papers in der Trefferliste stark voneinander abweicht. Als Grund für die mangelhafte Auswertung einiger Paper (von in diesem Fall Semantic Scholar) vermutet Freiberg die Paywall des jeweiligen Verlages, mit dem Semantic Scholar wahrscheinlich nicht kooperiert.
Nach einem Disziplinwechsel in die Geistes- und Sozialwissenschaften suchte der Vortragende zu einem DDR-Thema, wobei er feststellen musste, dass bei Semantic Scholar nicht nur Treffer zur eigentlich beabsichtigten Suche angezeigt wurden, sondern auch Paper aus naturwissenschaftlichen Fächern, in denen „DDR“ vermutlich eine andere Bedeutung hat, als das in einer Datenbank, die speziell für Themen aus dem gewünschten Bereich zugeschnitten ist, der Fall war. Jedoch stieß Michael Freiberg nach dem Hochladen der pdf eines Papers zum Thema bei elicit und scienceOS durchaus auf brauchbare Ergebnisse.
Abschließend stellte der Referent fest, dass die Qualität der Ergebnisse stark nach Fachrichtung und Sprache der Veröffentlichungen variiere, Paywall-Paper oft unzureichend erfasst werden, die Tools über Basisfunktionen hinaus in der Regel nicht kostenfrei und die Funktionen der verschiedenen Tools oft ähnlich sind und dass bei der Durchsicht der Ergebnisse eine eigene kritische Betrachtung gefragt sei. Deshalb würden sich die KI-gestützten Rechercheinstrumente vor allem zur Ergänzung klassischer Recherchewege eignen. Jedoch seien zur umfassenderen Bewertung dieser Tools systematische Studien erforderlich, von denen er bisher keine brauchbaren gefunden habe.
Dieser Blogbeitrag wurde im Rahmen der Lehrveranstaltung „Google Books, Künstliche Intelligenz und die Wunderwelt digitaler Bibliotheken“ von Klaus Graf an der Universität Freiburg geschrieben.
Unter folgendem Link ist der Vortrag auf YouTube anschaubar: https://youtu.be/KPyKX4B09Mc [zuletzt aufgerufen am: 22.07.2024].