Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bietet beim Umgang mit Forschungsdaten Risiken und Chancen. Herausforderungen sind Fehlinformationen bis hin zu Bias (Verzerrungen) der Forschungsergebnisse. Forschungsdatenmanagement findet durch Automatisierungen Unterstützung, die eine FDM-Kontakt- und Beratungsstelle niemals ersetzen kann, weil eine menschliche Komponente fehlt.

FAIRe Forschungsdaten sind beim Forschungsdatenmanagement das „A & O”, auch im Kontext der KI.

Besonders das NFDI-Konsortium NFDI4DataScience unterstützt eine community-getriebene Forschungsdateninfrastruktur für KI. Insgesamt versteht sich die NFDI als ein KI Enabler, neben den High-Performance- Rechenzentren:

„Die NFDI fungiert primär als methodischer und sozialer KI Enabler. Sie wird KI-Dienste bzw. den Zugang zu KI-Diensten realisieren und die Nutzung, Vermittlung und Analyse von Forschungsdaten in Deutschland auf ein neues Niveau heben."

(Wissenschaftsrat (2025): Strukturevaluation der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI); Köln. https://doi.org/10.57674/wcdc-6d36 (Zugriff am 07.06.2026) )

KI kann Forschungsdaten klassifizieren, sie bereinigen und strukturieren (Unterstützung bei großen Datenmengen).

KI kann FDM-Prozesse wie Datenkuration, Versionierung oder Dokumentation teilautomatisieren. Ein Poster von La Sala et al. zeigt diese Synergien und betont zugleich die Risiken. Link: La Sala, Beate Ulrike; Balic, Arnela; Werth, Robert (2025). Künstliche Intelligenz und FDM: Synergien, Herausforderungen und Grenzen der Risikominderung. Conference Item, E-Science-Tage 2025, Universität Heidelberg. DOI: 10.11588/heidok.00036411