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Springer Nature und Google DeepMind
starten Forschungspartnerschaft zur
Unterstützung von Peer Reviewer*inn

Gutachtende leisten einen wesentlichen Beitrag
zur Qualität und Integrität veröffentlichter Forschung

Vor diesem Hintergrund geben Springer Nature und Google DeepMind eine neue Forschungspartnerschaft bekannt, in deren Rahmen gemeinsam ein KI-gestützter Assistent für den Peer Review-Prozess konzipiert wird. Ziel ist es zu untersuchen, wie Technologie dazu beitragen kann, die Arbeit von Gutachtenden zu unterstützen. Der Assistent soll Forschenden dabei helfen, wissenschaftliche Arbeiten effektiver zu begutachten, sich in Manuskripten zu orientieren, und Bereiche zu erkennen, die möglicherweise genauer geprüft werden müssen. So bleibt ihnen mehr Zeit für die Fragen, die wissenschaftliche Fachkenntnis und Urteilsvermögen erfordern.

Die Partnerschaft bringt die Erfahrung von Springer Nature im Management von Peer Review mit den leistungsstarken Gemini-Modellen von Google DeepMind zusammen. Aufbauend auf Googles Erfahrung mit der Entwicklung erprobter agentenbasierter Forschungswerkzeuge wie ScholarPeer und Deep Review soll der neue Assistent Gutachtende dabei unterstützen, große Mengen an Texten, Diagrammen und Abbildungen zu analysieren.

Der Prototyp, der derzeit getestet wird, soll dazu beitragen, Peer Review als interaktiven Prozess neu zu denken. KI soll wissenschaftliche Expert*innen unterstützen, während das fachliche Urteil des Menschen weiterhin im Zentrum des Prozesses steht. Das Projekt ist Teil des kontinuierlichen Engagements von Springer Nature für einen möglichst reibungslosen Publikationsprozess für Autor*innen und Gutachtende. Dazu gehört auch die unternehmenseigene Plattform Snapp.

Saskia Steinacker, Chief Product Officer bei Springer Nature, sagt:

"Die Expertise und das Urteilsvermögen von Gutachtenden sind grundlegend für den Peer-Review-Prozess. Angesichts der wachsenden Menge und Komplexität wissen­schaftlicher Forschung haben wir die Möglichkeit zu untersuchen, wie KI diese Expertise verantwortungsvoll unterstützen kann. So können sich Gutachtende stärker auf die Bereiche und Fragen konzentrieren, in denen ihre Zeit und ihr wissenschaft­liches Fachurteil am meisten gefragt sind. Für uns müssen Innovation und Vertrauen Hand in Hand gehen. Deshalb testen wir, welchen Mehrwert KI bieten kann, und machen zugleich deutlich, wo die Verantwortung auch künftig verbleibt."

Das System basiert auf Googles Open-Source Agent Development Kit (ADK) und läuft ausschließlich innerhalb der geschützten Gemini-Enterprise-Umgebung von Springer Nature. Dadurch verbleiben sämtliche Inhalte, die für Tests und die Entwicklung des KI-gestützten Peer Review-Assistenten verwendet werden, in der sicheren Infrastruktur von Springer Nature. So wird die Vertraulichkeit von Autor*innen und Gutachtenden während des gesamten Prozesses gewährleistet.

Seshu Ajjarapu, Senior Director, Applied AI bei Google DeepMind, sagt:

"Wissenschaftliche Entdeckungen voranzubringen erfordert einen Peer Review-Prozess, der sowohl gründlich ist als auch mit dem Tempo der Forschung Schritt hält. Diese Partnerschaft verbindet die Expertise von Springer Nature im wissenschaftlichen Publizieren mit Spitzenforschung von Google DeepMind. Gemeinsam entwickeln wir eine Plattform, die dazu beiträgt, die Belastung durch steigende Einreichungszahlen zu verringern und gleichzeitig die redaktionellen Standards der weltweit führenden Fachzeitschriften konsequent zu wahren. Sie ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie KI die grundlegenden Strukturen moderner Wissenschaft stärken kann."

Die Initiative steht für das umfassendere Engagement von Springer Nature, KI in Forschung und Publizieren verantwortungsvoll einzusetzen: Der Mensch zuerst, KI an zweiter Stelle. Weitere Informationen werden veröffentlicht, sobald die Tests und die Entwicklung weiter fortgeschritten sind. Mehr über den Ansatz des Verlags zum Einsatz von KI sowie die Leitlinien für Autor*innen, Redakteur*innen und die Forschungs­gemeinschaft finden Sie hier.

https://group.springernature.com/de/group/ai