Springer Nature und Google DeepMind: KI-Assistent soll Peer-Review entlasten

Der Wissenschaftsverlag Springer Nature und Google DeepMind haben eine Forschungspartnerschaft zur Entwicklung eines KI-gestützten Assistenten für das Peer-Review-Verfahren angekündigt. Die Kooperation zielt darauf ab, Gutachter im akademischen Publikationsprozess gezielt zu unterstützen und die Bewältigung wachsender Einreichungsvolumina zu erleichtern, ohne dabei redaktionelle Standards zu gefährden.

Technologische Grundlage und Fokus auf Vertraulichkeit

Auf technologischer Ebene stützt sich das System auf Modelle aus der Gemini-Reihe von Google sowie auf das sogenannte Agent Development Kit (ADK). Wie aus Branchenberichten hervorgeht, fließen zudem weitere Google-Technologien wie ScholarPeer beziehungsweise Deep Review in die Entwicklung ein.

Ein zentraler Aspekt der Zusammenarbeit betrifft den Schutz sensibler Manuskriptdaten: Die Entwicklung und Ausführung des Werkzeugs erfolgen in einer geschlossenen und sicheren Umgebung innerhalb der Plattform Gemini Enterprise von Springer Nature. Durch diesen geschützten Rahmen soll gewährleistet werden, dass die Vertraulichkeit unveröffentlichter wissenschaftlicher Arbeiten während des gesamten Begutachtungsprozesses gewahrt bleibt.

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Entlastung bei der Analyse von Daten und Abbildungen

Der Assistent soll Fachgutachter vor allem bei zeitintensiven Analyseschritten entlasten. Die Anwendung ist darauf ausgelegt, große Textmengen, Datenbestände sowie Abbildungen, Charts und grafische Figuren automatisiert auszuwerten.

Durch diese maschinelle Vorarbeit sollen Prüfer von repetitiven Prüfaufgaben entlastet werden. Ziel der Partner ist es, Fachexperten mehr zeitlichen Spielraum für das eigentliche wissenschaftliche Urteil zu verschaffen. Auf diese Weise soll der steigenden Zahl wissenschaftlicher Einreichungen begegnet werden, während die Qualitätssicherung und die redaktionelle Sorgfalt auf dem gewohnten Niveau bleiben.

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Prototyp befindet sich in der Testphase

Das Vorhaben befindet sich bereits in der praktischen Umsetzung: Ein Prototyp des KI-Assistenten durchläuft gegenwärtig eine Testphase. Die Erprobung soll Aufschluss darüber geben, wie das Zusammenspiel zwischen den agentenbasierten Analysen und den Begutachtungsabläufen von Fachverlagen unter realen Bedingungen funktioniert.