In einer kürzlich durchgeführten Studie hat ein KI-Tool einen menschlichen Experten bei der Erkennung von Bildduplikaten in wissenschaftlichen Forschungsarbeiten übertroffen.
Sholto David, der Bildmanipulationen in akademischen Arbeiten untersucht, stellte fest, dass sich viele in der wissenschaftlichen Gemeinschaft des Ausmaßes dieses Problems nicht bewusst sind.
Er nutzte AI, um zahlreiche Papiere aus dem Toxikologische Berichte Journal auf der Suche nach Bildduplikaten.
Wissenschaftliche Forschung ist auf Authentizität und Genauigkeit angewiesen. Wenn diese Bilder vervielfältigt werden, wirft dies einen Schatten des Zweifels auf die Integrität der gesamten Studie.
Außerdem können doppelte Bilder die Wahrheit verzerren und dem Urheber oft nicht die gebührende Ehre erweisen. Wenn sie unsachgemäß oder aus dem Zusammenhang gerissen wiederverwendet werden, können sie zu irreführenden Interpretationen oder Schlussfolgerungen führen. Falsche Darstellungen wirken sich auf die unmittelbare Studie aus und können sich auf nachfolgende Forschungsarbeiten auswirken, die auf fehlerhaften Prämissen beruhen.
Davids Hilfsmittel erkannte fast alle verdächtigen Papiere, die er markiert hatte, und 41, die er übersehen hatte, und zwar wesentlich schneller als seine eigenen Fähigkeiten. Das Papier ist derzeit auf Bioxriv verfügbar.
Insgesamt enthielten von 715 analysierten Arbeiten 115 unangemessene Duplikationen (16%). Das Papier ist derzeit auf Bioxriv verfügbar.
Das akademische Verlagswesen kämpft bereits mit Problemen im Zusammenhang mit der Bildmanipulation.
Eine Studie aus dem Jahr 2016, die von der Bildforensik-Expertin Elisabeth Bik geleitet wurde, ergab, dass etwa 4% der von ihr visuell überprüften Arbeiten aus 40 biomedizinischen Zeitschriften unsachgemäß duplizierte Bilder enthielten. In Davids Studie wird die Zahl weit höher angesetzt.
David betont außerdem, dass nicht alle Bildmanipulationen mit böser Absicht vorgenommen werden. In vielen Fällen handelt es sich um versehentliche Anpassungen oder um ästhetische und übersichtliche Anpassungen.
Dennoch wächst der Konsens über den Umgang mit Bildveränderungen, die gegen ethische Richtlinien verstoßen.
Mehr über das AI-Tool
Das von David für seine Studie verwendete KI-Tool namens Imagetwin wird bereits von rund 200 akademischen Einrichtungen, darunter Verlage und Universitäten, verwendet.
Diese Software vergleicht Bilder in wissenschaftlichen Arbeiten mit einer riesigen Datenbank, die über 25 Millionen Bilder umfasst, um sie zu überprüfen.
Patrick Starke, einer der Entwickler von ImageTwin, erklärte, dass es für jedes Bild in einer Forschungsarbeit einen eindeutigen "Fingerabdruck" erzeugt. Dieser Fingerabdruck wird anschließend für interne Scans von Papieren und externe Datenbankprüfungen verwendet.
Starke erklärte, dass verschiedene Universitäten Imagetwin einsetzen, um Arbeiten vor der Einreichung bei Zeitschriften zu prüfen.
Die KI beeinflusst die akademische Welt in hohem Maße. A aktuelle Umfrage unter 1.600 Forschern des Wissenschaftsverlags Nature ergab, dass trotz der weit verbreiteten Unterstützung für KI in der Wissenschaft etwa 68% der Menschen über Fehlinformationen im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT besorgt waren.
Wo eine KI zur Desinformation beiträgt, gibt eine andere KI Hoffnung - zumindest in diesem Fall.
