KI im wissenschaftlichen Schreibprozess: Was ist erlaubt?
Die Welt des wissenschaftlichen Arbeitens verändert sich durch KI rasant – und mit ihr auch der wissenschaftliche Schreibprozess. Für so ziemlich jede Teilaufgabe beim Verfassen einer wissenschaftlichen Arbeit gibt es mittlerweile KI-Tools, die uns unterstützen können. Die technischen Möglichkeiten sind da, doch im Promotionsalltag bleibt bei vielen eine große Unsicherheit zurück: Was ist überhaupt erlaubt? Schließlich soll die Dissertation eine eigenständige wissenschaftliche Leistung sein. Wie kann ich KI so einsetzen, dass ich die Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis wahre? Wie viel Hilfe von ChatGPT, Gemini, Claude und Co. ist mit gutem Gewissen vertretbar?
Wissenschaftliche Integrität und KI
In meiner täglichen Arbeit mit Promovierenden erlebe ich diese Verunsicherung immer wieder. Die Ergebnisse von KI-Tools werden rasant besser, und es lassen sich mittlerweile in Sekunden mühelos mehrere Seiten generieren, die unglaublich eloquent klingen.
Dass niemand mehrere Seiten eins zu eins in die eigene Dissertation kopieren sollte, versteht sich von selbst. KI-generierte Texte besitzen nach deutschem Recht keine Schöpfungshöhe und somit kein Urheberrecht. Du kannst eine KI damit nicht als “Quelle“ im klassischen Sinne zitieren, da sie kein Urheber ist. Die unmarkierte Übernahme von KI-generierten Texten verstößt aber fundamental gegen die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis, weil damit nicht mehr nachvollziehbar ist, was dem eigenen Geist entspringt und welche Aussagen aus anderen Quellen stammen. Wenn du einen KI-Text dennoch als deinen eigenen ausgibst, ist das eine Täuschung – die Vortäuschung einer Eigenleistung, die keine ist.
Die unmarkierte Übernahme ganzer KI-generierter Texte ist natürlich ein Extrembeispiel. Dazwischen gibt es unzählige Abstufungen beim Einsatz von KI im Schreibprozess. Und immer wieder stellt sich die Frage: Ist dieser Einsatz von KI noch okay oder führt das doch schon zu weit?
Um dir hier dazu eine Orientierung zu geben, hilft es, das große Thema der wissenschaftlichen Integrität in drei wesentliche Pfeiler zu unterteilen:
Verantwortung
Eigenständigkeit
Transparenz und Nachvollziehbarkeit
(Zu wissenschaftlicher Integrität gehört natürlich noch viel mehr. Wenn du dich umfassend informieren möchtest, schau gerne in die Leitlinien der DFG zur guten wissenschaftlichen Praxis.)
Wichtiger Disclaimer vorab: Universitäten und Hochschulen können in ihren Promotionsordnungen eigene, verbindliche Richtlinien zum Einsatz von KI festlegen. Diese Vorgaben können von allgemeinen Standards abweichen und sind für dich natürlich absolut bindend. Informiere dich daher immer unbedingt über die für dich konkret geltenden Richtlinien. Ich bin keine Anwältin und dieser Artikel stellt keine Rechtsberatung dar, sondern teilt lediglich meine persönlichen Recherchen und Gedanken als Orientierungshilfe für dich.
Pfeiler 1: Verantwortung für den eigenen Text
Ein Grundsatz, der bei der Nutzung von KI immer wieder betont wird, lautet: Die Verantwortung für den fertigen Text liegt zu jedem Zeitpunkt zu 100 % bei der schreibenden Person.
Was bedeutet das konkret für deine Dissertation?
Du bist die Autorin oder der Autor; der Text ist dein Werk und du übernimmst die Verantwortung für dieses Werk. Betrachte die KI wie eine extrem schnelle, aber manchmal schlampige Forschungsassistenz. Sie arbeitet dir zu, aber du unterschreibst das Endergebnis. Wenn die KI eine Quelle falsch wiedergibt oder Daten erfindet, kannst du dich später nicht herausreden mit: “Das hat mein Assistent aufgeschrieben.“ Du stehst für jeden einzelnen Fehler gerade.
Verantwortung bedeutet auch, dass du jede gedankliche Abkürzung, die du nimmst, intellektuell einholen musst. Kein blindes Abnicken. Du musst die Inhalte so tief durchdrungen haben, dass du sie in deiner Disputation nicht nur fehlerfrei vorlesen, sondern in einer Diskussion auch aktiv verteidigen kannst. Damit einher geht auch, dass du jederzeit erklären und inhaltlich begründen können musst, warum du bestimmte Entscheidungen im Forschungsprozess so getroffen hast, wie du sie getroffen hast. Sobald deine ehrliche Antwort lauten würde: “Das hat KI so formuliert, deshalb habe ich es so gemacht“, hast du die Verantwortung aus der Hand gegeben.
Weil das Thema Verantwortung trotz allem recht theoretisch ist, schauen wir uns das am besten an einem ganz typischen Szenario aus dem Promotionsalltag an.
❌ Das Negativbeispiel
Du lässt dir von einer generalisierten KI wie Gemini, Claude, ChatGPT beim Zusammenstellen der Literatur für deinen Forschungsstand helfen. Das Tool liefert dir eine Liste mit zentralen Quellen und schlägt auch direkt Formulierungen zur Darstellung vor. Du prüfst, ob es die Quellen wirklich gibt (Stichwort: KI-Halluzinationen), und lässt dir von der KI noch mehr Infos dazu geben, bis du dich gut informiert fühlst. Die wichtigsten Arbeiten liest du im Original. Andere Quellen, die du im Forschungsstand eher am Rande erwähnst, beschaffst du dir nicht als Volltext. Du überarbeitest die KI-Formulierungen ein wenig und baust sie in deinen Text ein.
Warum ist das kritisch?
Es ist unheimlich verlockend, diese Abkürzung zu nehmen. In kürzester Zeit steht ein Forschungsüberblick, der genau so klingt wie die Publikationen, die wir so lesen: Quellen werden elegant miteinander verknüpft, zentrale Debatten und die wichtigsten Autor*innen sind drin und der Text wirkt extrem dicht und fundiert.
Aber dieser Einsatz von KI ist meiner Ansicht nach kritisch, denn in diesem Szenario kannst du an einigen Stellen nicht mit gutem Gewissen die Verantwortung für den fertigen Text übernehmen.
Fremde Auswahl: Die KI hat die Auswahl der Literatur für dich getroffen. Wenn du aber selbst keinen oder nur einen schlechten Überblick über die Publikationslandschaft hast, kannst du die Literaturauswahl deiner schnellen, aber manchmal eben etwas schlampigen Forschungsassistenz (aka deiner KI) nicht überprüfen. Und du kannst dann auch nicht begründen, weshalb nun gerade diese Quellen im Forschungsstand berücksichtigt wurden und andere Quellen aber nicht. Die Begründung für deine Literaturauswahl würde in dem Fall ehrlicherweise lauten: “Weil KI es mir so empfohlen hat.” Und das ist ein Alarmsignal.
Möglicherweise schlechte Auswahl: KI-Tools haben oft keinen Zugriff auf lizenzpflichtige Fachzeitschriften. Während das in den STEM-Fächern (wo viel über frei zugängliche Plattformen wie Semantic Scholar läuft) weniger ins Gewicht fällt, ist es in den Geistes- Wirtschafts- und Sozialwissenschaften ein massives Problem. Auch Sammelbände oder Monografien werden von generalisierter KI und auch von speziellen KI-Tools für die Literaturrecherche (wie Consensus, ResearchRabbit oder Litmaps) oft schlicht nicht gefunden. Zudem neigen KI-Modelle dazu, den angelsächsischen "Mainstream" zu reproduzieren – nischige, aber für deine Diss vielleicht extrem wichtige Arbeiten oder Publikationen in anderen Sprachen als Englisch fallen oft hintenüber. Zum jetzigen Zeitpunkt (Juni 2026) bieten KI-Tools hier einfach keine umfassende Recherchebasis. Deine Forschungsassistenz liefert also im schlimmsten Fall eine mangelhafte Arbeit ab, für die du am Ende mit deinem Namen unterschreibst.
Fehlende Tiefe: Wenn du Quellen nie im Original wenigstens überflogen hast, kannst du keine Verantwortung übernehmen für die Aussagen, die du zu diesen Quellen triffst. Wenn dich nach der Veröffentlichung deines Textes jemand fragt, warum du denn nicht ausführlicher auf Studie XY eingegangen bist, wo sie doch so zentral für deine eigene Auswertung ist – dann kannst du nicht begründen, warum du dich so entschieden hast. Auch hier würde die ehrliche Antwort lauten: “Weil KI mir das so empfohlen hat.”
In diesem Szenario gibt es also ein paar Probleme. Aber das heißt nicht, dass wir komplett auf die Unterstützung von KI verzichten müssen. Wir können KI einsetzen und trotzdem konsequent die Verantwortung für unseren Text tragen.
✅ Das Positivbeispiel
Natürlich kannst du dir von einer generalisierten KI eine Übersicht erstellen lassen über relevante Literatur, die du in deinem Forschungsstand berücksichtigen solltest. Aber darüber hinaus solltest du unbedingt auch klassische Recherchemöglichkeiten über Fachdatenbanken nutzen. So bekommst du selbst einen echten Überblick über das Feld und kannst deine schnelle, aber eben manchmal schlampige Forschungsassistenz effektiv kontrollieren.
Der Einsatz von KI könnte dann zum Beispiel so aussehen:
Eine von KI generierte Übersicht über relevante Literatur kann ein Einstieg für dich sein, um dich in ein Forschungsfeld einzulesen.
KI kann dir auch dabei helfen, relevante Keywords zu finden, um die Recherche in Fachdatenbanken zu optimieren.
Wenn du Probleme beim Textverständnis haben solltest, kannst du dir durch KI eine Passage eines Papers erklären lassen.
Du kannst Verbindungen zwischen Publikationen mit deiner KI diskutieren.
Du kannst dir von KI Feedback auf den roten Faden deiner Darstellung des Forschungsstands holen.
KI kann dir helfen, deine Formulierungen zu optimieren.
…
Du siehst also: Es gibt unzählige Möglichkeiten, KI als sinnvolle Unterstützung einzusetzen, ohne die Verantwortung für den eigenen Text abzugeben.
❓Verantwortungs-Check: Ist das noch okay oder führt das schon zu weit?
Weil es nicht immer so einfach ist, auf Anhieb zu beurteilen, ob ein bestimmter Einsatz von KI noch okay ist oder schon zu weit führt, kannst du dir regelmäßig diese zwei Fragen stellen:
Bin ich in der Lage, meine schnelle, aber manchmal schlampige Forschungsassistenz zu kontrollieren und habe ich ihre Arbeit kontrolliert? Habe ich jedes Faktum, jede Aussage, jede Quelle und jede Zahl, die mir die KI liefert, selbst geprüft?
Wenn ich meine Inhalte verteidigen oder meine methodischen Entscheidungen erklären muss: Kann ich wirklich inhaltlich begründet antworten? Oder wäre meine ehrliche Antwort: “Keine Ahnung, die KI hat es mir so empfohlen“?
Pfeiler 2: Eigenständigkeit
Eigenständigkeit bedeutet, dass der geschriebene Text das Resultat deiner eigenen intellektuellen Leistung ist. Die KI darf dich beim Denken unterstützen, sie darf dein Sparringspartner und ein Resonanzraum für deine Ideen sein – aber sie darf nicht federführend deine Inhalte generieren oder die Urheberin deiner zentralen wissenschaftlichen Erkenntnisse sein.
Schauen wir uns auch hierzu ein konkretes Negativ- und Positivbeispiel an.
❌ Das Negativbeispiel
Du sitzt vor der Diskussion deiner Ergebnisse und hast eine Schreibblockade. Du fütterst eine KI mit deinen Ergebnissen und dem Prompt: “Schreibe mir eine kritische Diskussion zu diesen Ergebnissen und verknüpfe sie mit der Theorie XY.“ Die KI spuckt drei Seiten flüssigen und plausiblen Text aus. Du formulierst den Text um, weil du natürlich keine KI-generierten Texte eins zu eins übernehmen möchtest und fügst das Kapitel in deine Arbeit ein.
Warum ist das kritisch?
Wenn man feststeckt, ist es sehr verlockend, “einfach mal” die KI zu fragen, wie sie die Ergebnisse diskutieren würde. Gerade solche intellektuell anspruchsvollen Aufgaben können anstrengend sein und viel Zeit und Energie von einem fordern. Aber die eigentliche wissenschaftliche Leistung – das Erkennen von Mustern, das kritische Abwägen von Argumenten und die Synthese mit der Theorie – wurde in diesem Fall komplett ausgelagert. Auch wenn du den Text danach anders formuliert hast: Die intellektuelle Eigenständigkeit ist hier verloren gegangen.
Falls in der Disputation tiefer nachgefragt wird, kann es dann auch leicht passieren, dass man ins Schwimmen gerät. Du hast dann nämlich beim Erarbeiten deiner Diskussion nicht selbst verschiedene Pfade durchdacht, bist hier und da auf Sackgassen gestoßen und hast dich am Ende aus ganz bestimmten Gründen für genau diesen einen Weg entschieden.
Es geht aber natürlich auch anders. Wie du KI in diesem Fall einsetzen kannst und deine Eigenständigkeit wahrst, schauen wir uns im Folgenden an.
✅ Das Positivbeispiel
Der Schlüssel zu einem guten Einsatz von KI, bei dem deine Eigenständigkeit gewahrt bleibt, liegt darin, die KI für einzelne, kleine Teilschritte einzusetzen und dir dazwischen immer wieder die Möglichkeit zu geben, selbst zu denken.
Das könnte zum Beispiel so aussehen: Du hast dir erste Ansätze für deine Diskussion überlegt und bereits ein paar Argumente grob formuliert, die dafür sprechen, dass deine Ergebnisse eine bestimmte Theorie stützen. Das Ganze wirkt auf dich aber noch etwas unausgegoren, deshalb beziehst du KI ein. Du fütterst die KI mit deinen Ergebnissen und tippst:
“Ich argumentiere in meiner Diskussion, dass meine Ergebnisse die Theorie XY stützen, weil [deine Argumente]. Nimm jetzt die Rolle eines kritischen Reviewers ein. Welche Schwachstellen siehst du in meiner Argumentation? Welche Gegenargumente könnten andere Forschende vorbringen?“
Die KI listet dir daraufhin potenzielle Gegenargumente auf.
Ein paar hast du sowieso schon durchdacht und weißt, wie du sie entkräften kannst. Aber über zwei davon hast du vielleicht noch gar nicht nachgedacht. Du setzt dich hin, reflektierst diese Punkte, liest vielleicht noch mal in einem Paper nach und formulierst selbst ein paar Absätze für deine Diskussion, die diese Gegenargumente entkräften.
Vielleicht fragst du deine KI währenddessen auch noch nach Ideen, wie ein bestimmtes Gegenargument, das du gerade noch knifflig findest, entkräftet werden könnte. Ein paar Ideen der KI sind totaler Blödsinn, die berücksichtigst du nicht weiter, aber eine Idee ist ein richtig guter Impuls für dich, den du noch in deine Diskussion einbaust.
Wenn du so vorgehst, dann bleibt deine Eigenständigkeit gewahrt. Die KI hat nicht für dich geschrieben oder gedacht. Sie hat dich lediglich herausgefordert und hat dir Impulse gegeben. Die intellektuelle Leistung, die Synthese und der finale Text stammen von dir.
Um KI auf diese Weise nutzen zu können, müssen wir KI aber manchmal bewusst stoppen.
Sprachmodelle sind darauf programmiert, ein Gespräch am Laufen zu halten und maximal gefällig zu sein. Wenn du beispielsweise nach Feedback zur Struktur deines Kapitels fragst, passiert es oft, dass die KI dir direkt anbietet: “Soll ich dein Kapitel direkt entsprechend überarbeiten?“
Wenn man dann mit “ja” antwortet, kann es passieren, dass man in Sekunden einen Fließtext ausgespuckt bekommt, der komplett umformuliert ist und nicht mehr viel mit dem eigenen ursprünglichen Text zu tun hat.
Besser ist es, an solchen Punkten die Arbeit mit der KI zu beenden, das Überarbeiten selbst zu übernehmen und es sich damit einfacher zu machen, die Eigenständigkeit zu wahren.
❓Eigenständigkeits-Check: Ist das noch okay oder führt das schon zu weit?
Auch beim Thema Eigenständigkeit ist es im Schreiballtag nicht immer einfach, eine eindeutige Grenze zu ziehen und klar zu sagen, das ist noch okay oder das führt zu weit.
Wenn du dir unsicher bist, ob deine Eigenständigkeit noch gewahrt ist, könntest du es mit folgendem Gedankentest versuchen:
Stell dir vor, du stehst an der Kaffeemaschine und erzählst jemandem aus deinem Team, vielleicht einer Kollegin oder einer anderen Doktorandin: ‚Du, ich hänge total fest. Ich will in meiner Diss eigentlich zeigen, dass Faktor X eine direkte Wirkung auf Y hat, aber irgendwie klingt mein Satzbau unrund und meine Argumentation stolpert noch total.‘
Was passiert dann in der Realität?
Die Person, mit der du sprichst, schnappt sich wahrscheinlich nicht deinen Laptop und fängt an, deinen Text zu schreiben.
Nein, sie gibt dir einen Impuls. Sie sagt vielleicht: “Versuch mal, das Argument umzudrehen. Fang mit der Wirkung an und begründe erst danach die Ursache, das klingt viel verständlicher.”
Genauso kannst du auch KI nutzen und damit gleichzeitig deine Eigenständigkeit wahren.
Du nutzt sie wie ein Fachgespräch mit einer Kollegin. Du fütterst KI mit deinen eigenen, klugen Gedanken, holst dir eine neue Perspektive oder einen Schubs in die richtige Richtung. Aber das eigentliche Tippen des Texts, das kritische Hinterfragen, das Aussieben von Quatsch und die finale Entscheidung, wie deine Arbeit aussehen soll? Das liegt alles ganz allein bei dir.
Pfeiler 3: Transparenz und Nachvollziehbarkeit
Gute wissenschaftliche Praxis zeichnet sich dadurch aus, dass andere Forschende nachvollziehen können, wie du zu deinen Erkenntnissen gelangt bist. Deshalb ist es mittlerweile absolut üblich, transparent anzugeben, in welchem Umfang KI-Tools genutzt wurden.
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gibt hierzu für DFG-Anträge eine sehr gute Orientierung vor, die man auch als Common Sense für wissenschaftliche Arbeiten wie deine Dissertation betrachten kann::
“Die Verwendung von KI-Systemen ist in wissenschaftsadäquater Weise offenzulegen. Unter ‘Offenlegung’ ist aktuell die Angabe zu verstehen, welche generativen Modelle zu welchem Zweck und in welchem Umfang eingesetzt wurden, beispielsweise bei der Aufbereitung des Forschungsstandes, bei der Entwicklung einer wissenschaftlichen Methode, bei der Auswertung von Daten oder bei der Hypothesengenerierung. Eingesetzte KI, die sich nicht auf den wissenschaftlichen Inhalt des Antrags auswirkt (bspw. Grammatik-, Stil-, Rechtschreibprüfung, Übersetzungsprogramme), muss nicht angegeben werden. Eine konkrete Kennzeichnung der betroffenen Textpassagen im Antrag ist ausdrücklich nicht erforderlich.” (Quelle)
Das bedeutet:
Reine Sprach-, Stil- oder Grammatikoptimierungen oder Überstetzungen (z. B. via DeepL) musst du in der Regel nicht deklarieren, da sie den wissenschaftlichen Inhalt nicht verändern.
Sobald eine generative KI deine Inhalte oder die Strukturierung beeinflusst hat, gehört dies offengelegt – meist in Form einer standardisierten Erklärung oder einer Fußnote, in der du das Modell und den Einsatzzweck nennst.
Wenn du nach einer unkomplizierten Möglichkeit suchst, deine KI-Nutzung sauber zu dokumentieren, schau dir mal die AI Usage Cards an (zu finden unter https://ai-cards.org/). Dort kannst du über einen kurzen Fragebogen angeben, welche Tools du wofür genutzt hast, und erhältst direkt einen fertigen Textbaustein für deinen Dokumentationsnachweis.
Wo geht die Reise hin?
Zu Beginn des KI-Zeitalters sahen Prüfungs- und Promotionsordnungen an Universitäten häufig absurde Regeln vor: Teilweise sollte man in Prozenten angeben, wie viel KI in der Arbeit steckt (als ob man das messen könnte…) oder es mussten seitenlange Anhänge mit sämtlichen verwendeten Prompts beigefügt werden.
Mittlerweile hat sich die Lage beruhigt. Allgemeine Angaben zum Modell und den Aufgaben reichen fast überall aus. Ich vermute sogar, dass diese Angaben zukünftig immer weiter in den Hintergrund rücken und irgendwann ganz wegfallen, wenn wir uns alle noch mehr an KI im wissenschaftlichen Schreibprozess gewöhnt haben. Zum jetzigen Zeitpunkt (Juni 2026) gehört ein Dokumentationsnachweis aber definitiv zur guten wissenschaftlichen Praxis.
Fazit: Wissenschaftliches Schreiben mit KI
Ich bin der Meinung, dass wir die Qualität unserer wissenschaftlichen Arbeiten durch den Einsatz von KI erhöhen können – wenn wir uns der Herausforderungen und Risiken bewusst sind und damit umzugehen wissen. Eine Herausforderung beim Einsatz von KI besteht darin, KI so einzusetzen, dass die wissenschaftliche Integrität gewahrt bleibt.
Wenn wir das Thema wissenschaftliche Integrität im Umgang mit KI betrachten, gibt es allerdings keine starren, allgemeingültigen Linien – die Grenzen sind fließend und jede*r Forschende zieht sie vermutlich ein bisschen anders.
Als Orientierung bei der Frage, was okay ist und was zu weit führt, kannst du dich aber an diesen drei Pfeilern der guten wissenschaftlichen Praxis entlanghangeln:
Verantwortung: Unterschreibe nichts blind. Du musst in der Lage sein, deine schnelle, aber manchmal leider etwas schlampige Forschungsassistenz (aka deine KI) zu kontrollieren und jeden Inhalt im Original zu prüfen.
Eigenständigkeit: Nutze KI als Sparringspartnerin oder Impulsgeberin. Die eigentliche Denkarbeit, die Synthese und das finale Schreiben bleiben deine intellektuelle Leistung.
Transparenz: Lege offen, wo KI dir inhaltlich oder strukturell den Weg gewiesen hat, und bleib ehrlich im Prozess.
Höre im Schreibprozess immer auch auf dein Bauchgefühl: Wenn dich das ungute Gefühl beschleicht, dass KI gerade die Hauptarbeit für dich erledigt, dann schalte bewusst einen Gang runter. Logg dich aus, schnapp dir ganz klassisch Stift und Papier und brainstorme selbst. Lass dich nicht von KI treiben – es ist deine Arbeit. 😊