de.wedoany.com-Bericht: In der Podiumsdiskussion des TPC26-Expertengremiums erörterten hochrangige Vertreter führender Forschungseinrichtungen weltweit, wie Künstliche Intelligenz die Ökonomie der wissenschaftlichen Forschung verändert, die Bedeutung internationaler Zusammenarbeit und die Herausforderungen bei der Messung der Kapitalrendite.
Zu den Teilnehmern gehörten Dario Gil vom US-Energieministerium (Department of Energy, DOE), Katie Antypas von der US-amerikanischen National Science Foundation (NSF), Rick Stevens vom Argonne National Laboratory, Satoshi Matsuoka vom RIKEN sowie Per Oster vom IT Center for Science. Debra Goldfarb von Amazon Web Services (AWS) moderierte die Diskussion. Die Experten erörterten zudem, wie Regierungen und Forschungseinrichtungen die Auswirkungen von Milliardeninvestitionen in die wissenschaftliche Infrastruktur bewerten sollten, während KI zum Kern der wissenschaftlichen Entdeckung wird.
Die Frage, wie die Auswirkungen Künstlicher Intelligenz auf wissenschaftliche Forschung und Entdeckungen gemessen werden können, stand im Mittelpunkt der Diskussion. Das Expertengremium war der Ansicht, dass Publikationen und wissenschaftliche Durchbrüche zwar wichtige Indikatoren seien, aber nicht mehr den gesamten Wert widerspiegelten, den große Forschungsprojekte schaffen.
Mit dem Anstieg öffentlicher Investitionen möchten Regierungen verstehen, wie diese Projekte Innovation und sozioökonomische Wettbewerbsfähigkeit fördern. Diese Ergebnisse zeigen sich jedoch oft erst nach vielen Jahren. Hinzu kommt die Verbreitung von KI im Bildungs- und Industriesektor, was die Quantifizierung ihrer Auswirkungen mit traditionellen Methoden weiter erschwert.
Die Diskussion verlagerte sich anschließend auf praktische Verbesserungen. Die Referenten wiesen darauf hin, dass der größte Beitrag der KI zur Wissenschaft möglicherweise nicht in einem einzelnen Durchbruch bestehe, sondern darin, Forschern durch gesteigerte Forschungseffizienz zu helfen, komplexe Probleme schneller zu lösen. Diese Ansicht trat in der Diskussion über nationale Wettbewerbsfähigkeit besonders hervor. Angesichts der alternden Bevölkerung und des Mangels an Forschungstalenten reiche es nicht mehr aus, lediglich die Zahl der Wissenschaftler zu erhöhen, um Innovationen aufrechtzuerhalten.
Das Expertengremium empfahl, den Erfolg von KI in der Wissenschaft daran zu messen, ob sie wissenschaftliche Herausforderungen schneller, zu geringeren Kosten, mit höherer Qualität oder anderen sinnvollen Ergebnissen lösen kann. Die Produktivitätssteigerung wird zu einem wichtigen Maßstab für die Bewertung der langfristigen Auswirkungen der Technologie. Die Diskussion verlagerte sich von der Produktivität hin zur Zusammenarbeit. Die Experten waren der Ansicht, dass viele der wichtigsten wissenschaftlichen Herausforderungen weiterhin die Zusammenarbeit zwischen Ländern erfordern. Steigende Kosten für KI-Infrastruktur, zunehmende Komplexität der wissenschaftlichen Forschung und der Bedarf an interdisziplinärem Fachwissen machen internationale Zusammenarbeit notwendig.
Zu den Beispielen internationaler Zusammenarbeit gehört das European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC), eine Initiative, die Investitionen in nationale Projekte koordiniert und gleichzeitig die Verbindung zu lokalen Forschungsgemeinschaften aufrechterhält. Die Diskussion konzentrierte sich auch auf die Zusammenarbeit zwischen den USA, Europa und Japan.
Die Experten räumten ein, dass Wettbewerb weiterhin ein wichtiger Antrieb sei, der zukünftige Erfolg jedoch vom gemeinsamen Fachwissen und dem gemeinsamen Aufbau von Forschungskapazitäten abhänge. Sie betonten, dass eine sinnvolle Zusammenarbeit offenere Systeme mit gemeinsamer Infrastruktur und interoperablen Systemen erfordere, die über bloße Abkommen auf nationaler Ebene hinausgehen.
Mit Blick auf die Perspektive bis 2030 stellten sich die Experten eine Zukunft vor, in der KI tiefer in die wissenschaftliche Forschung integriert ist. Um dies zu erreichen, sind ein breiterer Zugang zu fortschrittlichen Rechenressourcen und starke globale Partnerschaften erforderlich. Der wesentliche Konsens war, dass KI das Potenzial hat, die Art und Weise wissenschaftlicher Forschung zu verändern, und dass die Messung und Verbesserung ihrer Auswirkungen im Kontext internationaler Zusammenarbeit mit der Skalierung der Technologie immer wichtiger wird.
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