Anträge, die klingen, als hätte eine KI sie geschrieben, bekommen mehr NIH-Geld — und stellen kleinere Fragen
Dashun Wang und Yifan Qian von der Kellogg School der Northwestern University veröffentlichten gestern in PNAS eine Studie zur US-Bundesforschungsförderung. Förderanträge mit stärkeren Anzeichen KI-gestützten Schreibens wurden von den National Institutes of Health mit einer um vier Prozentpunkte höheren Quote bewilligt als Anträge ohne solche Anzeichen. Dieselben Anträge schnitten bei der semantischen Eigenständigkeit schlechter ab: Sie lagen näher an Arbeiten, die die Behörde bereits gefördert hatte. Bei der National Science Foundation fanden die Autoren keinen signifikanten Zusammenhang zwischen KI-gestütztem Schreiben und Erfolg.
Warum es wichtig istDas ist der bislang deutlichste Fall eines KI-Werkzeugs, das auf das Falsche hin optimiert. Ein Modell, das auf den Gewinnern der Vergangenheit trainiert wurde, schreibt Anträge, die wie die Gewinner der Vergangenheit aussehen, und die Gutachter belohnen genau diese Ähnlichkeit — bei einer Institution, deren Aufgabe es ist, das Unerprobte zu fördern, ist das genau verkehrt herum. Das NSF-Ergebnis wiegt ebenso schwer: Was immer die beiden Behörden bei der Begutachtung anders machen, eine von ihnen zahlt keinen Aufschlag für Vertrautheit.
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