Ist die Verwendung von DeepSeek für wissenschaftliche Forschung zuverlässig? Forscher: Entspricht dem PhD-Niveau, Frameworks erstellen und Code schreiben ist kein Problem

Wenn man sich weltweit umschaut, ist das heißeste und modernste Thema heutzutage kein anderes als KI (künstliche Intelligenz). Das bei Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd. „entstandene“ große Sprachmodell DeepSeek-R1 überraschte die Branche bereits bei seiner Vorstellung. Es wurde während des Frühlingsfestes ein Riesenhit und löste eine riesige Welle von KI-Stürmen aus. In der renommierten Fachzeitschrift Nature wurde kürzlich ein Artikel veröffentlicht, in dem es heißt, dass Modelle wie DeepSeek-R1 bei der Lösung wissenschaftlicher Probleme die Fähigkeit bewiesen hätten, frühere Sprachmodelle zu übertreffen und über ein Anwendungspotenzial in der wissenschaftlichen Forschung verfügen.

Gibt DeepSeek Forschern das Gefühl, einen Schatz gefunden zu haben? Ist es für wissenschaftliche Forscher zuverlässig, es für Forschungszwecke zu verwenden?

Wie betreibt „Doktorand“ DeepSeek wissenschaftliche Forschung?

„Die Eisenbahnschienen sind von Wolken durchzogen, die Straße ist im Herbst von Wolken bedeckt und die alte Poststation hat ihr Aussehen verändert. Ich erinnere mich an die Reisen meiner Kindheit, an den langen Drachen, der unter dem Mond hechelt; an die einsame, mit Frost bedeckte Gans, die eine Kiste durch das kalte Fenster trägt.“

Diese beiden Sätze wurden im Freundeskreis von Wan Qing, Forscher und Direktor des Heterogeneous Integration Research Center of Functional Materials and Devices des Yongjiang Laboratory, veröffentlicht. Können Sie bei so schönen Sätzen und Zitaten aus Klassikern erkennen, dass es mit DeepSeek geschrieben wurde?

DeepSeek ist nicht nur Dichter, sondern auch Wan Qings rechte Hand in seiner Arbeit. Das Thema der gehirnähnlichen neuromorphen Geräte, an denen Wan Qing forscht, bringt zwangsläufig auch den Umgang mit KI mit sich. Er hatte zuvor KI verwendet und ist nun von anderer KI zu DeepSeek gewechselt. „Seine Fähigkeiten zum logischen Denken und zur Sprachorganisation sind sehr stark und das von ihm erstellte PPT-Framework ist sehr logisch.“

Zhang Jiahao, ein Assistenzforscher im Computer Vision Team des Institute of Technology and Engineering, Ningbo Institute of Materials, Chinesische Akademie der Wissenschaften, konzentriert sich auf die Entwicklung von Roboterausrüstung. Normalerweise verwendet er DeepSeek zum Schreiben von Code. Roboter sollen in vielen Bereichen wie der Landwirtschaft und der chemischen Industrie zum Einsatz kommen. Wie können sie besser in die Automatisierungsbranche integriert werden? Zhang Jiahao glaubt, dass DeepSeek auch eine gute Erinnerungsfunktion hat.

Jiang Chao, Forscher und Doktorvater am Institut für Biowissenschaften der Zhejiang-Universität, betrachtet DeepSeek direkt als „interdisziplinären Berater“. „Auch wenn es in manchen Bereichen nicht so stark sein kann wie wir und es an einigen Details mangelt, kann es in jedem Bereich, den es abdeckt, das Niveau eines Doktoranden im zweiten oder dritten Jahr erreichen. Es ist ein echter Allrounder.“

Nach Ansicht von Gao Pengcheng, einem Forscher des Teams für intelligente Wärmekraft des Baimahu-Labors, hat DeepSeek als Maßstab für große Open-Source-Modelle eine bedeutende Rolle in der traditionellen Wärmekraftbranche gespielt. „Open Source“ bedeutet hier nicht, Geld zu sparen, sondern bedeutet, dass der Quellcode der entwickelten Software von der Öffentlichkeit verwendet und geändert werden kann. „Die Wärmekraftwerksbranche stellt extrem hohe Anforderungen an die Datensicherheit. Durch den privaten Einsatz von DeepSeek auf Fabrikebene können die Sicherheit und Kontrollierbarkeit der Daten gewährleistet werden. Dies verbessert nicht nur den Intelligenzgrad und die Effizienz der Produktionsabläufe, sondern beseitigt auch die Sorge vor Datenlecks“, erklärte Gao Pengcheng.

Ist die „Beantwortung der falschen Frage“ das Geheimnis eines „Geistesblitzes“ in der wissenschaftlichen Forschung?

Wird die KI „lügen“, wenn sie auf ein Problem stößt, das durch wissenschaftliche Forschung nicht gelöst werden kann?

Tatsächlich kann selbst scheinbar „extrem intelligente“ KI dem Problem von „Halluzinationen“ nicht entgehen. Wan Qing erklärte: „KI-Halluzination bezieht sich auf die KI, die Informationen generiert, die vernünftig erscheinen, in Wirklichkeit jedoch ungenau oder falsch sind.“

KI-Halluzinationen könnten große Auswirkungen haben. Im juristischen Bereich können fiktive Rechtsvorschriften und Fälle zitiert werden. Im Bereich des Journalismus kann es zu Falschmeldungen kommen, die Ordnung der Informationsverbreitung kann gestört werden und es kann zu einer falschen Beeinflussung der öffentlichen Meinung kommen. „Als ich DeepSeek zuvor in der wissenschaftlichen Forschung verwendet habe, stellte ich fest, dass die generierten Referenzen ‚wohlgeformt‘ zu sein schienen. Als ich die Referenzen jedoch tatsächlich fand, stellte ich fest, dass sie ‚irrelevant‘ waren und nur mechanisch kopiert wurden“, sagte Wan Qing. „Wenn wir sie jetzt jedoch entsprechend modifizieren und die Rolle der Menschen voll ausspielen, wird die Effizienz nicht nur bei halbem Aufwand doppelt so hoch ausfallen.“

KI ist wie ein zweischneidiges Schwert. Diese „aus dem Nichts“ kommenden Entdeckungen können unerwartete Ergebnisse bringen. Wan Qing hat dies kürzlich in einem Experiment erlebt. „Ich habe die vagen Ideen in meinem Kopf mit fünf oder sechs Schlüsselwörtern ausgedrückt und DeepSeek Fragen gestellt. Das Ergebnis war tatsächlich ein Artikel mit einem Papierrahmen, der mir viel Inspiration gab.“

Nach Ansicht von Jiang Chao kommt es bei KI-Chatbots nicht nur auf die Lügen, sondern auch stark auf die Genauigkeit und Tiefe der gestellten Fragen an. Jeder kann KI nutzen und ihr Fragen stellen. Doch wie man Fragen stellt, ist zu einem wichtigen Thema im Bereich der wissenschaftlichen Forschung geworden.

„Wenn ich eine allgemeine Frage stelle wie: ‚Welche Rolle spielen Mikroorganismen bei der Sanierung kontaminierter Böden?‘ Es gibt nur traditionelle Antworten wie den Abbau von Mikroorganismen, Biosorption und Fixierung. Aber wenn ich spezifischere Fragen stelle, kommen einige interessante Ideen auf, die vielleicht noch nie zuvor umgesetzt wurden.“ Jiang Chao ist davon überzeugt, dass das Stellen von Fragen an DeepSeek eine Schlüsselfähigkeit ist, die Forscher heute haben sollten.

An vorderster Front des Sturms ist KI für die Wissenschaft der allgemeine Trend

Künstliche Intelligenz hat seit ihrer Einführung noch nie so stark an der Spitze des technologischen Fortschritts der Menschheit gestanden wie heute. Kann die von DeepSeek dargestellte KI echte Menschen ersetzen und in wissenschaftlichen Forschungspositionen kompetent sein?

"NEIN!" Auf diese Frage antwortete Gao Pengcheng ohne zu zögern. Mehrere andere Experten stimmten dieser Frage einstimmig zu. Obwohl sich die KI-Technologie mit beispielloser Geschwindigkeit weiterentwickelt und die generative KI mit ihrer erstaunlichen Kreativität das menschliche Wahrnehmungsvermögen ständig erneuert, ist ihre Technologie noch immer begrenzt. „Das Wissen der KI ist nicht auf DeepSeek beschränkt. Es ist zwar breit gefächert, aber es mangelt ihr noch immer an Innovation. Ihre Denkfähigkeit basiert auf verschiedenen Datentheorien und wenn sie auf Probleme stoßen, die sie nicht als Referenz nutzen können, sind sie nicht in der Lage, diese zu lösen“, sagte Zhang Jiahao.

Darüber hinaus ist die von DeepSeek dargestellte KI zwar leistungsstark, aber dennoch ein Werkzeug. Es ist nicht zuverlässig, sich beim Lesen oder Schreiben ausschließlich darauf zu verlassen. Die Ergebnisse erfordern noch immer eine Beurteilung von Richtig und Falsch, von Vor- und Nachteilen und ob die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen.

KI kann wissenschaftliche Forscher nicht ersetzen, aber KI scheint der wissenschaftlichen Forschung noch nie so nahe gewesen zu sein. Der Nobelpreis 2024 hat die KI in den Mittelpunkt der wissenschaftlichen Bühne gerückt. KI verändert die Welt, insbesondere im Paradigma der wissenschaftlichen Erforschung und Innovation, und hat eine neue Welle ausgelöst.

„Auf lange Sicht ist KI für die Wissenschaft (künstliche Intelligenz-gestützte wissenschaftliche Forschung, AI4S) definitiv ein Trend“, erklärte Gao Pengcheng. „KI wird zunehmend in die Arbeit integriert und tiefgreifende Auswirkungen auf die wissenschaftliche Forschung haben.“ „KI für die Wissenschaft“ bezieht sich auf die Verwendung von KI-Technologien und -Methoden zum Erlernen, Simulieren, Vorhersagen und Optimieren verschiedener Phänomene und Gesetze in der Natur und der menschlichen Gesellschaft und fördert so wissenschaftliche Entdeckungen und Innovationen. Man geht davon aus, dass es ein neues Paradigma in die wissenschaftliche Forschung bringt.

Jiang Chao ist als wissenschaftlicher Forscher davon überzeugt, dass KI die Forschungseffizienz erheblich verbessern kann. Von der Literaturrecherche bis zur Ideenfindung, vom experimentellen Design bis zur Lösungsanalyse kann KI bei jedem Schritt helfen. „Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie gilt: Je mehr Sie verstehen, desto hilfreicher kann sie Ihnen sein. Es wird erwartet, dass KI in Zukunft in der wissenschaftlichen Forschung eine immer wichtigere Rolle spielen wird“, sagte Jiang Chao.