Autorschaft ist eine verantwortliche soziale Rolle
Eine Autorenzeile ordnet Anerkennung und Pflichten zu. Autorinnen und Autoren genehmigen die veröffentlichte Fassung, beantworten Fragen zum eigenen Beitrag, kooperieren bei Integritätsproblemen und erklären relevante Interessen. Ein Sprachmodell kann keine verbindliche Zustimmung geben und keine Verantwortung gegenüber Journal, Mitwirkenden oder betroffenen Personen übernehmen.
Dass ein System umfangreichen Text erzeugt, ändert diese Grenze nicht. Umfang ist nicht dasselbe wie verantwortlicher wissenschaftlicher Beitrag. Der Mensch, der eine Ausgabe auswählt oder verwirft, muss ihre Verwendung fachlich rechtfertigen. Auch Hersteller oder Entwickler werden nicht allein durch Bereitstellung des Werkzeugs zu Autoren einer konkreten Publikation.
Werkzeugbeitrag und wissenschaftlicher Beitrag bleiben getrennt
Ein System kann Formulierungen, Übersichten oder Programmcode vorschlagen. Ob diese Elemente sachlich richtig, methodisch passend und rechtlich nutzbar sind, entscheidet es nicht verbindlich. Die verantwortliche Person muss Originalquellen lesen, Analysen testen und unbelegte Behauptungen entfernen.
Dokumentiere nicht nur den Produktnamen. Nenne Aufgabe, Version oder Datum, relevante Eingabeart, übernommene Ausgabe und Art der Prüfung. Bei vertraulichen Daten ist zusätzlich zu klären, ob die Übertragung überhaupt erlaubt war. Eine Offenlegung heilt keine unzulässige Datenweitergabe.
Automatisierte Rechtschreibprüfung, statistische Software und generative Modelle können nach Journalpolicy unterschiedlich behandelt werden. Verwende deren Definitionen, statt jede Software pauschal als KI zu bezeichnen. Bleibt eine Regel unklar, frage die Redaktion mit einer konkreten Nutzungsbeschreibung.
Halluzinationen und stille Bedeutungsänderungen aktiv suchen
Kontrolliere jede zitierfähige Behauptung am Primärtext. Ein plausibel klingender Titel kann nicht existieren; eine reale Quelle kann eine andere Aussage enthalten. Öffne DOI oder Verlagsseite, lies den relevanten Abschnitt und erfasse die Fundstelle. Übernimm keine Seitenzahl oder Statistik allein aus einer Modellausgabe.
Bei sprachlicher Überarbeitung vergleichst du Original und Vorschlag Satz für Satz. Achte auf abgeschwächte Unsicherheit, vertauschte Kausalität, neue Verallgemeinerungen und verlorene Einschränkungen. In Methoden und Ergebnissen können kleine Wörter den wissenschaftlichen Sinn verändern. Die finale Aussage bleibt eine menschliche Entscheidung.
Generierter Code benötigt Tests gegen bekannte Fälle, Versionsangaben der Umgebung und fachliche Plausibilitätskontrolle. Ein ausführbarer Lauf ist noch keine Validierung. Fehler, verworfene Vorschläge und manuelle Korrekturen gehören in das Analyseprotokoll, sofern sie den berichteten Weg erklären.
Prüfe auch Abbildungen, Tabellen und Bildbeschreibungen. Generierte Grafiken können Datenmuster erfinden oder bestehende Darstellungen unbemerkt verändern. Halte Ausgangsdaten, Erzeugungsweg und manuelle Anpassungen fest. Bei synthetischem Bildmaterial muss die Kennzeichnung zur Journalregel passen. Für Übersetzungen vergleichst du zentrale Fachbegriffe, Zitate und Unsicherheitsangaben mit der Ausgangssprache. Eine flüssige Fassung ist kein Nachweis inhaltlicher Gleichheit. Sind Autorinnen oder Autoren der Zielsprache nicht ausreichend mächtig, braucht es eine fachkundige menschliche Prüfung, deren Umfang ebenfalls dokumentiert wird.
Offenlegung an Ort und Umfang der Nutzung anpassen
Journale können Erklärungen in Methode, Danksagung, Begleitformular oder separatem Statement verlangen. Beschreibe sachlich, wofür das Werkzeug eingesetzt wurde und was Menschen kontrollierten. Eine pauschale Aussage wie „KI wurde verwendet“ ist zu ungenau; eine vollständige Promptliste ist nicht automatisch nötig und kann vertrauliche Daten enthalten.
Ein Beispiel lautet: „Zur sprachlichen Überarbeitung der Abschnitte X und Y wurde [Werkzeug, Version/Datum] eingesetzt. Die Autoren verglichen alle Änderungen mit dem Ausgangstext, prüften Fachbegriffe und übernahmen die Endfassung verantwortlich.“ Verwende nur zutreffende Angaben. Bei Code oder Analyse muss die Validierung entsprechend konkret benannt werden.
Verantwortung im Autorenteam namentlich zuordnen
Besprecht KI-Nutzung vor Einreichung, nicht erst beim Ausfüllen des Formulars. Die Person, die das Werkzeug einsetzte, legt Aufgabe, Datenfluss und übernommene Elemente offen. Zuständige Fachautorinnen oder Fachautoren prüfen Aussagen, Code und Quellen. Alle sehen die finale Erklärung und genehmigen die Endfassung.
Bei vertraulicher Begutachtung gelten strengere Zweckgrenzen. Der Datenflusscheck für KI im Peer Review prüft die Weitergabe unveröffentlichter Manuskripte. Für Beitragsrollen hilft die Seite Kriterien wissenschaftlicher Autorschaft. Der Hub Publikationsethik bündelt weitere Pflichten. Genau eine Grundlage führt zum Wissensbereich wissenschaftliches Arbeiten.
- Journal- und Institutionsregel sichern.
- Jeden KI-Einsatz nach Aufgabe inventarisieren.
- Datenfluss und Vertraulichkeit prüfen.
- Fakten, Quellen, Sprache und Code fachlich kontrollieren.
- Verantwortliche Personen je Prüfung benennen.
- Offenlegung an der geforderten Stelle formulieren.
- Autorenfreigabe und finale Fassung archivieren.
Die entscheidende Frage lautet nicht, ob ein System „viel beigetragen“ hat, sondern ob eine verantwortliche Person jede veröffentlichte Aussage prüfen, vertreten und bei einem Fehler korrigieren kann. Nur Menschen können diese Rolle übernehmen.