Studie verbindet den Einsatz von KI in Dissertationen mit einer geringeren akademischen Bindung

Ein neues Working Paper des National Bureau of Economic Research (NBER) deutet darauf hin, dass US-PhD-Absolventen der MINT-Fächer (Naturwissenschaften, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik), die künstliche Intelligenz zur Unterstützung beim Verfassen ihrer Dissertationen nutzten, weniger wahrscheinlich eine Karriere in der Wissenschaft anstreben. Die Studie, die nicht peer-reviewed wurde, legt nahe, dass diese Absolventen stattdessen eher eine Beschäftigung in der Industrie finden.

Steigender KI-Einsatz in Dissertationen

Die Forscher analysierten Dissertationen von mehr als 226.000 MINT-PhD-Absolventen an US-Universitäten, die zwischen Januar 2019 und Mai 2026 abgeschlossen wurden. Unter Verwendung des KI-Erkennungsdienstes Pangram bewertete das Team Abstracts, die in einer Online-Datenbank eingereicht wurden. Sie kategorisierten Abstracts als entweder KI-geschrieben oder nicht, ohne zwischen Text zu unterscheiden, der vollständig oder teilweise von KI generiert wurde. Daniel Gross, Ökonom am NBER und Co-Autor des Papers, sagt, dass 90 % der als KI-generiert markierten Abstracts von Pangram als vollständig KI-generiert eingestuft wurden.

Die Daten zeigen einen starken Anstieg von KI-generiertem Text in Dissertation-Abstracts seit 2023. Der Anteil solchen Textes stieg von 1,7 % im Jahr 2023 auf 18,8 % im Jahr 2025. Für Dissertationen, die in den ersten fünf Monaten des Jahres 2026 eingereicht wurden, enthielten 29,4 % der Abstracts KI-generierten Text. Die Studie fand heraus, dass der KI-Einsatz in den mathematischen und computerwissenschaftlichen Disziplinen am höchsten war, wo 36 % der Abstracts mit Hilfe von KI verfasst wurden. Darüber hinaus hatten etwa 41 % der Dissertationen von Absolventen, die in nicht-englischsprachigen Ländern ausgebildet wurden, KI-generierte Abstracts, im Vergleich zu 23 % der Dissertationen von Absolventen aus englischsprachigen Ländern.

Auswirkungen auf den Karriereweg

Die Forscher untersuchten auch die Bildungs- und Beschäftigungsprofile von PhD-Absolventen auf der Social-Media-Plattform LinkedIn. Unter den PhD-Absolventen, die ihren Bachelorabschluss in den Vereinigten Staaten absolvierten, waren diejenigen mit KI-generierten Abstracts mit einer um 17 % geringeren Wahrscheinlichkeit in der Wissenschaft beschäftigt als Absolventen, die keine KI nutzten. Umgekehrt machte der Einsatz von KI diese Absolventen mit einer um 16 % höheren Wahrscheinlichkeit in der Industrie beschäftigt als diejenigen, die keine KI nutzten.

Die Autoren stellten fest, dass der Zusammenhang zwischen KI-Einsatz und dem Erhalt eines Jobs in der Wissenschaft für Absolventen, die ihr Bachelorstudium außerhalb der USA absolvierten, weniger ausgeprägt war. Daniel Gross hinterfragt die langfristigen Implikationen dieses Trends für die wissenschaftliche Ausbildung. „Wenn unsere Studenten nur die Hälfte der Arbeit erledigen und den Rest an KI abgeben, haben sie dann wirklich die Tiefe des Verständnisses“, um gute Wissenschaftler zu sein?, fragt Gross.

Bedenken hinsichtlich der Forschungsausbildung

Ang Liu, Ingenieur an der University of New South Wales in Sydney, Australien, hebt eine spezifische Herausforderung bei PhD-Studenten hervor, die generative KI-Tools nutzen. Er weist darauf hin, dass Forscher erwartet werden, Bereiche zu erkunden, in denen die Antworten noch nicht bekannt sind. Während KI in Bereichen mit einem umfangreichen bestehenden Wissensstand hilfreich sein kann, argumentiert Liu, dass die Herausforderung entsteht, wenn die Forschung in Bereiche vordringt, in denen das Wissen unvollständig oder unsicher ist. „Dort wird eine rigorose Forschungsausbildung noch wichtiger“, sagt er.

Warum es wichtig ist

Die Ergebnisse deuten auf eine potenzielle Verschiebung der Karrierewege von MINT-PhDs hin, wobei der KI-Einsatz mit einem Weggehen von akademischen Rollen korreliert. Da KI-generierter Text in der wissenschaftlichen Literatur immer verbreiteter wird, wirft die Studie die Frage auf, ob die aktuellen Ausbildungsmethoden die Studenten angemessen auf die unabhängige, rigorose Inquiry vorbereiten, die in der akademischen Forschung erforderlich ist. Das Working Paper dient als früher Indikator dafür, wie die Integration von KI in die Hochschulbildung die wissenschaftliche Belegschaft in den kommenden Jahrzehnten neu gestalten könnte.

Quellen (auf Englisch)

• nature.com: PhD students who write dissertation with AI less likely to stay in academia | Nature

KI-Übersetzung des englischen Originalartikels, automatisch geprüft, damit sie dasselbe aussagt wie das Original. Die Quellen wurden auf Englisch geprüft.