KI-Tools wie ChatGPT werden inzwischen selbstverständlich beim wissenschaftlichen Schreiben genutzt. Viele Studierende, Promovierende und auch Forschende verwenden KI beispielsweise für erste Formulierungen, Zusammenfassungen, Strukturierungshilfen oder sprachliche Überarbeitungen.
Das ist grundsätzlich nachvollziehbar. KI-generierte Texte wirken häufig schnell flüssig, grammatikalisch korrekt und auf den ersten Blick erstaunlich professionell.
In wissenschaftlichen Texten zeigen sich jedoch oft typische Probleme, die beim oberflächlichen Lesen leicht übersehen werden. Genau diese Schwächen fallen in Lektoraten meist sehr schnell auf.
Besonders problematisch ist dabei, dass viele KI-generierte Formulierungen zunächst plausibel klingen, inhaltlich oder argumentativ jedoch nicht immer sauber funktionieren.
KI-Texte wirken oft sprachlich glatter als sie inhaltlich sind
KI-generierte Texte wirken oft sehr glatt formuliert und lesen sich sehr flüssig. Das bedeutet jedoch nicht automatisch, dass sie wissenschaftlich präzise sind. Beim genaueren Lesen zeigen sich häufig:
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- unklare Argumentationslogiken,
- inhaltliche Wiederholungen,
- oberflächliche Analysen,
- unscharfe Begrifflichkeiten,
- allgemeine Aussagen ohne fachliche Präzision.
Gerade im wissenschaftlichen Kontext entsteht dadurch schnell ein problematischer Eindruck. Der Text klingt akademisch, bleibt inhaltlich aber oft auffallend vage.
Wiederholungen und sprachliche Muster
In KI-generierten wissenschaftlichen Texten zeigen häufig ähnliche Satzstrukturen und Formulierungen. Besonders bei längeren Arbeiten entstehen dadurch stilistische Wiederholungen, die den Text monoton wirken lassen.
Typisch sind:
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- ähnliche Satzanfänge,
- wiederkehrende Übergangsformulierungen,
- standardisierte wissenschaftliche Floskeln,
- unnötig abstrakte Sprache,
- übermäßig glatte Formulierungen ohne fachliche Differenzierung.
Gerade in Dissertationen, Fachartikeln oder wissenschaftlichen Publikationen fällt diese sprachliche Gleichförmigkeit oft schnell auf. In Lektoraten zeigt sich außerdem häufig, dass KI-generierte Abschnitte sprachlich anders wirken als selbst geschriebene Passagen. Dadurch entstehen stilistische Brüche innerhalb des Textes.
Oberflächliche wissenschaftliche Argumentation
Ein weiteres typisches Problem KI-generierter Texte betrifft die wissenschaftliche Tiefe.
KI kann wissenschaftliche Sprache sehr überzeugend imitieren. Schwieriger wird es jedoch bei komplexeren analytischen Leistungen. Viele Texte bleiben deshalb stärker beschreibend als argumentativ.
Besonders häufig zeigt sich das:
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- bei theoretischen Einordnungen,
- bei Literaturdiskussionen,
- bei methodischen Begründungen,
- bei der kritischen Bewertung von Forschungsergebnissen.
Gerade wissenschaftliche Arbeiten leben jedoch von eigenständiger Analyse, nachvollziehbarer Argumentation und fachlicher Präzision. Genau hier stoßen KI-generierte Texte häufig an Grenzen.
Problematische Quellen und Literaturangaben
Ein besonders kritischer Punkt sind Quellenangaben und Literaturverzeichnisse. KI-generierte Quellen wirken häufig plausibel, sind aber nicht immer korrekt oder nachvollziehbar.
Typisch sind:
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- unvollständige oder erfundene Quellen,
- fehlerhafte DOI-Nummern,
- uneinheitliche Zitierweisen
- oder Literaturangaben, die inhaltlich nicht zur entsprechenden Aussage passen.
Auffällig ist außerdem, dass Quellen häufig gesammelt am Ende eines Absatzes erscheinen, ohne einzelne Aussagen konkret zu belegen. Teilweise verweist KI auch auf Webseiten, auf denen die genannte Information gar nicht ausdrücklich enthalten ist.
Gerade in wissenschaftlichen Arbeiten kann dies die Nachvollziehbarkeit und Glaubwürdigkeit eines Textes erheblich beeinträchtigen.
Warum KI-generierte wissenschaftliche Texte lektoriert werden sollten
KI-Tools können wissenschaftliches Arbeiten unterstützen, ersetzen jedoch weder fachliche Reflexion noch wissenschaftliche Sorgfalt. Daher sollten KI-generierte Inhalte sorgfältig geprüft und überarbeitet werden.
Dazu gehören unter anderem:
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- die Kontrolle von Argumentationslogik und Struktur,
- die Prüfung fachlicher Konsistenz,
- die Überarbeitung sprachlicher Unschärfen
- sowie die sorgfältige Kontrolle von Quellenangaben und Zitierweise.
In meinen Lektoraten zeigt sich häufig, dass KI-generierte Texte weniger an einzelnen Grammatikfehlern scheitern, sondern eher an fehlender fachlicher Präzision und sprachlicher Konsistenz. Genau deshalb gewinnt das wissenschaftliche Lektorat KI-generierter Texte zunehmend an Bedeutung.