Ein neues wissenschaftliches Betriebssystem: Die Zukunft der Forschung im Zeitalter von KI und Offenheit

Die wissenschaftliche Landschaft befindet sich am Beginn einer Revolution, die tiefgreifende Auswirkungen auf die Art und Weise hat, wie Forschung betrieben wird. In einer Zeit, in der KI-basierte Innovationen zunehmend Einzug halten und politische Weichenstellungen traditionelle Fördermechanismen herausfordern, wird die Idee eines neuen, digitalen wissenschaftlichen Betriebssystems immer greifbarer. Dieses Betriebssystem, oft als das Scientific Operating System (SciOS) bezeichnet, zielt darauf ab, die Infrastruktur, Werkzeuge, Normen und Institutionen, die den gesamten Zyklus wissenschaftlicher Erkenntnis unterstützen, neu zu gestalten. Historisch gesehen war Wissenschaft lange Zeit durch Einschränkungen geprägt, die offenem Austausch entgegenstanden. Frühe Wissenschaftler wie Isaac Newton verschlüsselten ihre Entdeckungen in Anagrammen, um Priorität zu sichern, bevor wissenschaftliche Journale ein offenes System des Wissenstransfers etablierten.

Dennoch sind auch diese heutigen Publikationsprozesse keineswegs frei von Problemen. Die komplexen Verflechtungen zwischen Universitäten, Verlagen, Förderinstitutionen und wissenschaftlichen Gesellschaften haben ein System hervorgebracht, das zum Teil kontraproduktive Anreize setzt. Zeitschriftenverlage als wirtschaftliche Akteure agieren dabei nicht nur als Wissensvermittler, sondern gestalten die Karrierewege von Forschenden durch Einfluss auf Publikationspräferenzen und Zitierstatistiken entscheidend mit. Das führt häufig zu einer Informationssilo-Bildung und einer Publikationskultur, die wichtige Ergebnisse, insbesondere negative Resultate oder Zwischenbefunde, weniger sichtbar macht. Darüber hinaus ist das Peer-Review-Verfahren mit seiner starken Abhängigkeit von ehrenamtlicher Arbeit an seine Kapazitätsgrenzen gestoßen.

Die Folge sind Verzögerungen beim Wissenstransfer, Ineffizienzen und nicht selten sogar der Druck zu fragwürdigen Forschungspraktiken. Besonders in Disziplinen jenseits der technischen Wissenschaften bleibt der Wandel schleppend. Während Bereiche wie Informatik oder Physik teilweise schon von Open-Source-Prinzipien und offener Wissenschaft im größeren Umfang profitieren, kämpfen Lebenswissenschaften und andere gesellschaftlich bedeutende Forschungsfelder mit einer ausgeprägten Trägheit institutioneller Strukturen. Politische Umbrüche, insbesondere in der amerikanischen Förderlandschaft, haben diesen gesellschaftlichen Kontext zusätzlich ins Wanken gebracht. Unsicherheiten bei der staatlichen Forschungsfinanzierung zwingen Universitäten dazu, neue Einkommensquellen zu erschließen, gleichzeitig öffnet sich jedoch ein Fenster, bislang festgefahrene Strukturen zu überdenken.

Die Möglichkeit der Neuausrichtung hin zu diversifizierter und flexibler Forschungsermöglichung gewinnt an Attraktivität. Innovative Organisationen und Institute, wie das Astera Institute oder Arcadia Science, experimentieren bereits mit alternativen Fördermodellen, die sich weniger an klassischen bürokratischen Vorgaben orientieren und mehr auf Neugier, Kreativität und Explorationsdrang der Forschenden setzen. Gleichzeitig lässt der technische Fortschritt vor allem im Bereich generativer KI neue technologische Optionen entstehen, die die schiere Menge an wissenschaftlicher Information besser handhabbar machen. Große Sprachmodelle ermöglichen es, relevante Forschungsliteratur kontextsensitiv zu durchsuchen, Hypothesen zu generieren, Daten zusammenzuführen und transparente, reproduzierbare Analysen durchzuführen. Tools wie PlutoBio oder Elicit sind Beispiele für Werkzeuge, die Forschende unterstützen, ohne ihre intellektuellen Freiheiten einzuschränken.

Wichtig ist dabei, dass diese neuen Technologien nicht als bloße Werkzeuge verstanden werden sollten, die einzelne Aufgaben erleichtern, sondern als Teil einer ganzheitlichen technischen Infrastruktur, die das gesamte wissenschaftliche Ökosystem unterstützt. In einer solchen Umgebung könnten „wissenschaftliche Wissenseinheiten“ – kleinere, modular aufgebaute Erkenntniselemente – statt großer narrativer Publikationen in den Fokus rücken. Dadurch ließen sich Erkenntnisse schneller und transparenter teilen, ohne auf abschließende, komplexe Darstellungen warten zu müssen. Darüber hinaus sollte ein zeitgemäßes wissenschaftliches Betriebssystem offene Standards und Interoperabilität fördern. Der Zugriff auf Daten muss zugänglich, maschinenlesbar und über Disziplinengrenzen hinweg nutzbar sein, um Kollaborationen effektiv zu ermöglichen.

Wegen der steigenden Komplexität der Forschung und der zunehmenden Verflechtung mit industriellen Akteuren ist es jedoch essenziell, auch Fragen von Datensicherheit und Innovationsschutz im Blick zu behalten, um geistiges Eigentum und vertrauliche Informationen zu schützen. Eine der größten Herausforderungen bleibt, die Anreizsysteme in der Wissenschaft grundlegend zu reformieren. Gegenwärtig messen viele Karriereschritte Anzahl und Impact von Veröffentlichungen, was Forschende oft dazu verleitet, ihre Resultate zurückzuhalten oder nur positive Ergebnisse zu publizieren. Neue Modelle erlauben granularere Anerkennung wissenschaftlicher Beiträge, die einzelne Forscher:innen für spezifische Leistungen wie Datenerhebung, Methodikentwicklung oder Softwarebereitstellung auszeichnen. Dadurch wird Zusammenarbeit gefördert, und ein transparenteres Bild individueller Leistung entsteht.

Universitäten behalten dabei selbstverständlich eine zentrale Rolle als Orte der Talentförderung und der offenen, breit angelegten Grundlagenforschung. Ihre bisherigen Aufgabenpakete müssen sich jedoch aufteilen und spezialisieren, was sich in der Aufgliederung von Funktionen wie Technologietransfer zeigt. Partnerschaften mit Start-ups, Industrie und unabhängigen Förderinstitutionen gewinnen an Bedeutung, um Flexibilität und Vielfalt im Förderwesen zu gewährleisten. Wichtig für den Erfolg eines neuen wissenschaftlichen Betriebssystems ist außerdem eine lebendige experimentelle Haltung gegenüber sich selbst. Das System soll nicht starr sein, sondern sich fortwährend durch Feedback, Datenanalyse und partizipative Reformen weiterentwickeln können.

Solch eine Selbstreflexion führt zu einer kontinuierlichen Optimierung und erhöht die Chance, auf zukünftige Herausforderungen dynamisch reagieren zu können. Zusammengefasst steht die Wissenschaft vor einer beispiellosen Gelegenheit, ihr Fundament neu zu definieren. Die Kombination von technologischer Innovation – allen voran generative KI – mit einem veränderten politischen und institutionellen Kontext öffnet die Türen für ein neues, digital vernetztes wissenschaftliches Betriebssystem. Dieses verspricht, den Wissenschaftsbetrieb offener, kollaborativer und effizienter zu gestalten und somit den Fortschritt zu beschleunigen. Der Wandel ist nicht ohne Herausforderungen.