When output is cheap, verification becomes scarce: The outlook for AI in science

KI übernimmt zunehmend Teile der wissenschaftlichen Methode: Sie liest, entwickelt Hypothesen, analysiert, experimentiert und entscheidet, was als Nächstes geprüft wird. Die Publikation zeigt, weshalb bei günstig erzeugbaren Ergebnissen Verifikation, Reproduzierbarkeit, Provenienz und menschliches Urteil zu knappen strategischen Ressourcen werden. Sie verbindet AI Loops und Wissensgraphen mit einem integrierten Managementrahmen für Rollen, Entscheidungsrechte, Evidenzstandards und Verantwortung – auf der Grundlage von Open Science; DeSci und Blockchain sind nur dort sinnvoll, wo sie Vertrauen, Anreize oder Governance messbar verbessern.