Am Mittwoch, dem 25. März 2026, kamen Verleger, Forscher und Rechtsexperten zu einem ganztägigen Workshop am GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften in Mannheim zusammen, um die sich abzeichnenden politischen und praktischen Herausforderungen im Zusammenhang mit Tools auf Basis großer Sprachmodelle (LLM) im akademischen Verlagswesen zu erörtern.
Vormittag – Impulsvorträge
- Verlage: Vertreter von Elsevier (Inez van Korlaar), Wiley (Chris Mavergames) und Springer Nature (Henning Schoenenberger) berichteten über ihre aktuellen Richtlinien, wie diese entstanden sind und welchen Druck sie verspüren, diese an die sich rasch wandelnde Nutzung von KI-Tools in der Fachwelt anzupassen.
- Wissenschaftliche Einrichtungen: Referenten von GESIS (Phillip Mayr), der TU Berlin (Sonja Schimmler) und dem IDS Mannheim (Jennifer Ecker) stellten LLM-Tools und Anwendungsbeispiele für die Analyse wissenschaftlicher Artikel vor. Patrick Brunner (FIZ Karlsruhe) ging näher auf Aspekte des Urheberrechts, des Datenschutzes und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ein.
Nachmittag – Interaktive Arbeitsgruppen
In der Arbeitsgruppe „Hier und jetzt: Was funktioniert, was muss verbessert werden?“ setzten sich die Teilnehmer mit KI-Grundsatzerklärungen von Verlagen und Förderorganisationen auseinander, identifizierten hilfreiche Aussagen und sammelten Ideen, um festgestellte Schwachstellen in nützliche Leitlinien umzuwandeln. In der parallelen Sitzung „Dystopie oder Utopie: Die Zukunft in einer Pressemitteilung vorstellen“ wurden die Teilnehmer dazu eingeladen, über die Zukunft zu spekulieren und eine dystopische sowie eine utopische Vision von Wissenschaft und Verlagswesen im Kontext des KI-Einsatzes in Form einer fiktiven Pressemitteilung aus dem Jahr 2036 zu entwerfen.
Die wichtigsten Erkenntnisse
| Thema | Einblick |
|---|---|
| Standardisierte Leitlinien | Eine starke Nachfrage nach einheitlichen, verlagsübergreifenden Empfehlungen, um eine Zersplitterung von Richtlinien zu vermeiden. |
| Leitfaden für Werkzeuge | Es besteht Bedarf an einer „Blacklist“ mit KI-Tools, die als unsicher oder nicht konform gelten, sowie an geprüften Alternativen. |
| KI-gestützte Begutachtung durch Fachkolleg*innen | Es werden praktische Anleitungen benötigt, um große Sprachmodelle (LLMs) in die Arbeitsabläufe von Gutachtern zu integrieren, ohne dabei die Qualität oder Vertraulichkeit zu beeinträchtigen. |
| Entlastung | Klare, umsetzbare Leitlinien können die Arbeitsbelastung für Autor*innen und Gutachter*innen verringern, ohne dabei die wissenschaftliche Genauigkeit zu beeinträchtigen. |
| Chancenorientierter Ansatz | Heben Sie das Potenzial von KI hervor, Effizienz, Auffindbarkeit und Transparenz zu verbessern, wenn sie verantwortungsbewusst eingesetzt wird. |
| Empfehlungen für bestimmte Interessengruppen | Eine maßgeschneiderte Beratung für verschiedene Zielgruppen (Verlage, Redakteur*innen, Forschende, Bibliotheken) ist unerlässlich. |
Abschlusssitzung und nächste Schritte
In einer abschließenden Plenarsitzung prüften die Teilnehmer*innen die Landschaft der KI-bezogenen Richtlinien auf unverzichtbare Elemente und Lücken sowie auf wünschenswerte Änderungen und die Streichung irrelevanter Bestimmungen. Die Gruppe identifizierte zudem die große Anzahl bestehender Richtlinien als Haupthindernis für deren einfache Einhaltung und sprach sich für einen interaktiven Leitfaden für Richtlinien sowie eine bessere Abstimmung der verschiedenen Richtlinien aus.
Die Ergebnisse des Workshops fließen in die Arbeitsgruppe der International Association of Scientific, Technical & Medical Publishers (STM) zu KI-Richtlinien und -Leitlinien ein, wodurch Verlage ihre Arbeit im Hinblick auf eine Harmonisierung der Leitlinien optimieren können.
Nicht zuletzt sammelten die Organisatoren auch Vorschläge für zukünftige Themen der Workshop-Reihe LLMs in Scholarly Publishing. Dazu gehörten Projektvorschläge und die Perspektive der Förderer als bislang unterrepräsentierter Aspekt sowie das Thema der Veröffentlichung von Forschungsdaten.
Interessierte werden gebeten, sich in die Mailingliste der LLM-Veröffentlichungsreihe einzutragen: https://lists.nfdi.de/postorius/lists/llm-publishing.lists.nfdi.de/
Danke
Ein herzliches Dankeschön an alle Referenten – Inez van Korlaar, Chris Mavergames, Henning Schoenenberger, Jennifer Ecker, Sonja Schimmler, Philipp Mayr-Schlegel und Patrick Brunner – sowie an die Teilnehmer, die für lebhafte und produktive Diskussionen gesorgt haben.
Besonderer Dank gilt GESIS für die Ausrichtung der Veranstaltung sowie dem NFDI-Verband und seinen Konsortien (NFDI-MatWerk, KonsortSWD – NFDI4Society, NFDI4DS, Text+, NFDI4Earth, NFDI4Chem) für die Organisation und die finanzielle Unterstützung.
Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von RWTHgpt (Modell: OpenAI GPT-OSS 120B) erstellt. Die volle Verantwortung für den Inhalt liegt bei den Organisatoren des Workshops.
