{"id":2800,"date":"2026-08-03T16:26:04","date_gmt":"2026-08-03T14:26:04","guid":{"rendered":"https:\/\/vali.now\/2026\/08\/03\/ki-betreibt-keine-wissenschaft-sie-erinnert-sich-nur-daran\/"},"modified":"2026-08-03T16:32:56","modified_gmt":"2026-08-03T14:32:56","slug":"ki-betreibt-keine-wissenschaft-sie-erinnert-sich-nur-daran","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vali.now\/de\/2026\/08\/03\/ki-betreibt-keine-wissenschaft-sie-erinnert-sich-nur-daran\/","title":{"rendered":"KI betreibt keine Wissenschaft \u2013 sie erinnert sich nur daran"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Bewertung gro\u00dfer Sprachmodelle in der wissenschaftlichen Entdeckung<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine aktuelle <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2512.15567\">Studie<\/a> stellt das Scientific Discovery Evaluation (SDE)-Framework vor, um gro\u00dfe Sprachmodelle bei Aufgaben zu bewerten, die der tats\u00e4chlichen wissenschaftlichen Forschung n\u00e4herkommen. Im Gegensatz zu bestehenden Wissenschafts-Benchmarks, die gr\u00f6\u00dftenteils dekontextualisiertes Wissen testen, bewertet SDE Modelle in den Bereichen Biologie, Chemie, Materialwissenschaft und Physik anhand von Forschungsprojekten, die von Fachexperten definiert wurden. Diese Projekte werden in modulare Forschungsszenarien unterteilt, aus denen gepr\u00fcfte Fragen entnommen werden.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Framework arbeitet auf zwei Ebenen. Auf Fragenebene misst es die Genauigkeit bei szenariobezogenen Aufgaben. Auf Projektebene m\u00fcssen Modelle testbare Hypothesen vorschlagen, Simulationen oder Experimente entwerfen oder durchf\u00fchren und die Ergebnisse interpretieren.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Benchmark-Zusammensetzung<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">SDE enth\u00e4lt 1.125 Fragen, die mit 43 Forschungsszenarien verkn\u00fcpft sind (Chemie: 276 Fragen in 12 Szenarien; Materialien: 486 Fragen in 13 Szenarien; Biologie: 200 Fragen in 10 Szenarien; Physik: 163 Fragen in 8 Szenarien). Die Fragen wurden durch einen hybriden Prozess gesammelt, der halbautomatisiertes Sampling aus offenen Datens\u00e4tzen mit manueller Expertenkuration kombinierte, gefolgt von einer Panel-\u00dcberpr\u00fcfung zur Validierung. Zu den Bewertungsformaten geh\u00f6ren Multiple-Choice, exakte \u00dcbereinstimmung, toleranzbasierte Bewertung und \u00c4hnlichkeitsmetriken wie die Tanimoto-\u00c4hnlichkeit f\u00fcr chemische Strukturen.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Acht Forschungsprojekte, die sich \u00fcber die vier Bereiche erstrecken, wurden f\u00fcr die Bewertung auf Projektebene definiert. Diese Projekte betten Modelle in eine iterative Entdeckungsschleife ein, die mit dem begleitenden sde-harness-Framework bewertet wird. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ergebnisse auf Fragenebene<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Modernste Modelle erzielen bei SDE niedrigere Werte als bei allgemeinen Wissenschafts-Benchmarks. Gemeldete Bereichswerte umfassen 0,71 in Biologie (claude-opus-4.1), 0,60 in Chemie (claude-sonnet-4.5), 0,75 in Materialien (gpt-5) und 0,60 in Physik (gpt-5). Im Vergleich dazu erreichen Modelle derselben Klasse etwa 0,84 bei MMMU-Pro und 0,86 bei GPQA-Diamond.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Leistung variiert erheblich zwischen einzelnen Szenarien. Zum Beispiel erzielte ein f\u00fchrendes Modell 0,85 bei der Retrosynthese-Planung, aber nur 0,23 bei der NMR-Strukturaufkl\u00e4rung. Reasoning-erweiterte Modelle verbessern die Ergebnisse im Vergleich zu ihren Basisversionen, doch weitere Skalierung der Test-Time-Compute und Modellgr\u00f6\u00dfe f\u00fchrt zu abnehmenden Ertr\u00e4gen.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Top-Modelle verschiedener Anbieter zeigen eine hohe Korrelation in ihren Genauigkeitsmustern (Spearman&#8217;s r &gt; 0,8 in Chemie und Physik) und konvergieren h\u00e4ufig zu denselben falschen Antworten bei schwierigen Aufgaben. Bei einer schwierigen Teilmenge von 86 Fragen erzielten alle bewerteten Modelle Werte unter 0,12. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ergebnisse auf Projektebene<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei den acht Entdeckungsprojekten zeigen Modelle messbare Fortschritte bei mehreren strukturierten Aufgaben, darunter Proteinsequenz-Optimierung, \u00dcbergangsmetallkomplex-Optimierung und symbolische Regression. In einigen F\u00e4llen finden Modelle optimale oder nahezu optimale L\u00f6sungen innerhalb einer begrenzten Anzahl von Iterationen und erkunden Pareto-Fronten effektiv. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Beziehung zwischen Leistung auf Fragenebene und Projektebene ist nicht streng linear. Starke Szenario-Werte stimmen oft mit Projekterfolg \u00fcberein, doch es gibt Ausnahmen: Relativ schwache Leistung bei bestimmten Szenario-Fragen verhindert nicht immer eine effektive Navigation des entsprechenden Optimierungsprojekts, w\u00e4hrend hohe Genauigkeit bei isolierten Retrosynthese-Fragen nicht durchg\u00e4ngig in g\u00fcltige mehrstufige Syntheserouten \u00fcbersetzt wird. Kein einzelnes Modell f\u00fchrt bei allen Projekten; die relative Rangfolge \u00e4ndert sich je nach Aufgabe.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Allgemeine Beobachtungen<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Studie berichtet von einer konsistenten Leistungsl\u00fccke zwischen dekontextualisierten Wissenschafts-Benchmarks und szenariogebundenen Entdeckungsaufgaben, abnehmenden Ertr\u00e4gen durch weitere Skalierung der Modellgr\u00f6\u00dfe und des Argumentationsaufwands sowie systematischen Schw\u00e4chen, die f\u00fchrende Modelle verschiedener Anbieter teilen. Gro\u00dfe Variationen in der Szenario-Leistung f\u00fchren zu wechselnden Ranglisten der besten Modelle, abh\u00e4ngig vom jeweiligen Entdeckungsprojekt. Eine unserer Hauptfragen lautet: Erh\u00f6ht oder verringert KI das <a href=\"https:\/\/vali.now\/de\/2026\/01\/21\/die-auswirkungen-von-generativer-ki-auf-das-vertrauen\/\">Vertrauen<\/a> in die wissenschaftliche Entdeckung?  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Autoren stellen fest, dass aktuelle LLMs noch weit von einer allgemeinen wissenschaftlichen \u201eSuperintelligenz\u201c entfernt sind. Gleichzeitig zeigen die Modelle bereits vielversprechende Ans\u00e4tze in einer Vielzahl von wissenschaftlichen Entdeckungsprojekten, einschlie\u00dflich F\u00e4llen, in denen die Ergebnisse der beteiligten Szenarien niedrig ausfallen. Das SDE-Framework wird als reproduzierbarer Benchmark pr\u00e4sentiert, der die weitere Entwicklung von Modellen f\u00fcr die wissenschaftliche Entdeckung unterst\u00fctzen soll.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Daten und Code zum Benchmark sind in \u00f6ffentlichen Repositories verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bewertung gro\u00dfer Sprachmodelle in der wissenschaftlichen Entdeckung Eine aktuelle Studie stellt das Scientific Discovery Evaluation (SDE)-Framework vor, um gro\u00dfe Sprachmodelle bei Aufgaben zu bewerten, die der tats\u00e4chlichen wissenschaftlichen Forschung n\u00e4herkommen. 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