Vollautonome KI-Forschung besteht Peer-Review in Nature

Zwei KI-Systeme haben 2026 die Art, wie Wissenschaft betrieben wird, grundlegend herausgefordert. Sakana AIs „The AI Scientist" wurde im März als erstes vollständig maschinengeneriertes Forschungsprogramm in der Zeitschrift Nature veröffentlicht, nachdem ein von ihm verfasstes Paper die Peer-Review einer der renommiertesten KI-Konferenzen der Welt bestanden hatte. Gleichzeitig validierte Googles KI-Forscher-System eigenständig Kandidaten für neue Medikamente gegen Leberfibrosen, die später im Labor bestätigt wurden.

Zwei Systeme, zwei Ansätze

„The AI Scientist" wurde von Sakana AI (Tokio) gemeinsam mit Forschern der University of British Columbia, des Vector Institute und der University of Oxford entwickelt. Das System generiert selbständig Hypothesen, durchsucht wissenschaftliche Literatur, entwirft und programmiert Experimente, analysiert Ergebnisse und schreibt fertige Fachartikel. Im April 2025 reichte es drei vollständig maschinengeschriebene Papers bei einem Workshop der ICLR 2025 ein, einer der renommiertesten KI-Konferenzen weltweit. Eines davon wurde akzeptiert und erzielte eine Bewertung von 6,33, was besser ist als 55 Prozent der menschlichen Einreichungen.

Googles KI-Forscher verfolgt einen anderen Ansatz. Das Multiagenten-System auf Basis von Gemini 2.0 setzt auf sechs spezialisierte Agenten für Generierung, Reflexion, Bewertung, Evolution, Ähnlichkeit und Metabewertung. Ziel ist nicht vollständige Autonomie, sondern die Beschleunigung menschlicher Forschung durch iterative Hypothesengenerierung und automatisiertes Feedback.

Im Labor validiert

Googles System identifizierte im Rahmen einer Kooperation mit der Stanford University neue Wirkstoffkandidaten für die Behandlung von Leberfibrosen. Wissenschaftler der Stanford University testeten die Vorschläge anschließend in menschlichen Leberorganoiden. Das Ergebnis, publiziert im Fachblatt Advanced Science: Zwei der von der KI vorgeschlagenen Substanzen reduzierten Fibrose und förderten die Regeneration von Leberparenchymzellen signifikant, alle Treffer mit p-Werten unter 0,01. Ähnliche Ergebnisse gab es bei der Suche nach neuen Wirkstoffen gegen akute myeloische Leukämie und bei der Identifizierung eines bis dahin unbekannten Mechanismus zur Übertragung von Antibiotikaresistenz.

Sakana AIs System arbeitet bislang ausschließlich für maschinelles Lernen als Forschungsgebiet, weil alle Experimente rein rechnerisch durchgeführt werden. Für Feldversuche, Labore oder physische Apparate ist es nicht ausgelegt. Das System kann außerdem Literaturzitate halluzinieren und stößt bei methodisch anspruchsvollen Fragen an Grenzen. Sakana AI dokumentiert diese Einschränkungen offen in der Nature-Publikation.

Was die Veröffentlichung in Nature bedeutet

Die Aufnahme in Nature ist ein Signal: Die wissenschaftliche Gemeinschaft beginnt, KI-generierte Forschung als ernstzunehmenden Teil des wissenschaftlichen Prozesses zu behandeln. Nature selbst forderte in einem begleitenden Kommentar, dass Institutionen, Forschungsförderer und Verlage schnell auf die neue Realität reagieren müssten.

Das wirft strukturelle Fragen auf, die bisher niemand beantwortet hat: Wer haftet für fehlerhafte KI-Forschung? Wer erhält die wissenschaftliche Anerkennung? Können Gutachter zuverlässig erkennen, dass ein Paper maschinengeneriert ist? Ein Paper, das besser bewertet wird als über die Hälfte aller menschlichen Einreichungen, deutet an, dass die Trennlinie bereits unschärfer ist als viele annehmen.

Das Leber-Experiment zeigt zudem, wie KI-Ko-Forscher-Systeme in der Praxis eingesetzt werden können: nicht als Ersatz für menschliche Wissenschaftler, sondern als Werkzeug, das Hypothesen generiert, die menschliche Teams dann testen und bewerten. Der Unterschied ist erheblich: Statt monatelanger Literaturarbeit liefert ein System in Stunden Kandidaten, die im Labor überprüfbar sind.

Was als Nächstes kommt

OpenAI hat angekündigt, bis September 2026 einen KI-Forschungs-Intern zu entwickeln, der unter menschlicher Aufsicht forschen kann und bis März 2028 ein vollständig autonomes KI-Forschersystem. Sakana AI arbeitet an einer Folgeversion von „The AI Scientist", die über maschinelles Lernen hinaus auch in anderen Fachgebieten forschen kann. Nature hat in einem Leitbeitrag bereits gefordert, dass Konferenzen und Zeitschriften spezifische Offenlegungspflichten für KI-generierte Forschungsbeiträge entwickeln müssen. Einen verbindlichen Standard gibt es bislang nicht.