Stär­ken und Schwä­chen von KI-Ein­satz in der Chemie

Wie gut ist künst­li­che Intel­li­genz im Ver­gleich zu mensch­li­chen Fach­leu­ten? Ein For­schungs­team des HIPOLE Jena hat die­se Fra­ge im Bereich der Che­mie unter­sucht: Mit­hil­fe eines neu ent­wi­ckel­ten Prüf­ver­fah­rens namens „ChemBench“ ver­gli­chen die For­schen­den die Leis­tung moder­ner Sprach­mo­del­le wie GPT‑4 mit der von erfah­re­nen Che­mi­ke­rin­nen und Che­mi­kern. Die Stu­die ist jetzt im Fach­jour­nal Natu­re Che­mi­stry erschie­nen (DOI 10.1038/s41557-025–01815‑x).

Ins­ge­samt wur­den über 2.700 che­mi­sche Auf­ga­ben aus For­schung und Leh­re getes­tet – von Grund­la­gen­wis­sen bis hin zu kom­ple­xen Pro­ble­men. In Berei­chen wie der Vor­her­sa­ge von Reak­tio­nen oder der Ana­ly­se gro­ßer Daten­sät­ze konn­ten KI-Model­le oft mit hoher Effi­zi­enz punk­ten. Gleich­zei­tig zeig­te sich jedoch eine kri­ti­sche Schwä­che: Die Model­le lie­fer­ten auch dann selbst­si­che­re Ant­wor­ten, wenn sie fak­tisch falsch lagen. Mensch­li­che Che­mi­ke­rin­nen und Che­mi­ker zeig­ten sich hier deut­lich vor­sich­ti­ger und hin­ter­frag­ten ihre Einschätzungen.

„Unse­re Stu­die macht deut­lich, dass KI ein wert­vol­les Werk­zeug sein kann – aber kein Ersatz für mensch­li­che Exper­ti­se“, sagt Dr. Kevin M. Jablon­ka, Lei­ter der Stu­die. Die Ergeb­nis­se geben wich­ti­ge Impul­se für den ver­ant­wor­tungs­vol­len Ein­satz von KI in der che­mi­schen For­schung und Leh­re. Das HIPOLE Jena (Helm­holtz-Insti­tut für Poly­me­re in Ener­gie­an­wen­dun­gen Jena) ist ein Insti­tut des HZB in Koope­ra­ti­on mit der Fried­rich-Schil­ler-Uni­ver­si­tät Jena (FSU Jena).