200 Milliarden US-Dollar pro Jahr: USA will einzelne Forscher statt ganzer Universitäten fördern
Die US-Regierung plant eine grundlegende Umgestaltung der Forschungsförderung. Wie das Wall Street Journal berichtet(öffnet im neuen Fenster), sollen dabei jährlich etwa 200 Milliarden US-Dollar von Universitäten weg, hin zur Direktförderung einzelner Wissenschaftler und dem Einsatz von KI für Forschungszwecke, verschoben werden.
Michael Kratsios, Direkter des Office of Science and Technology Policy (Büro für Wissenschafts- und Technologiepolitik) des Weißen Hauses, erklärte dazu, dass einzelne Wissenschaftler besser als Universitäten dazu beitragen könnten, den Einsatz von KI in der wissenschaftlichen Forschung voranzutreiben. Die Förderung von Einzelpersonen soll durch Programme wie Stipendien und Auszeichnungen für kreative Forscher stattfinden.
Der Plan sieht vor, dass auch Wissenschaftler an Universitäten Gelder direkt erhalten können, um die Einbindung der Hochschulen auf ein Minimum zu reduzieren. Universitäten, die auf staatliche Forschungsgelder angewiesen sind, könnten durch die Pläne weiter unter Druck geraten. Hinzu kommt eine vom Office of Management and Budget (Amt für Verwaltung und Haushalt) vorgeschlagene Regelung, die es politisch ernannten Amtsträgern ermöglichen soll, mehr Einfluss auf die Vergabe von Forschungsgeldern auszuüben.
KI nicht nur als Werkzeug verwenden
Vertreter der US-Regierung unter Präsident Donald Trump sind der Meinung, dass die Finanzierung der immer selben Institutionen innerhalb der letzten 20 bis 30 Jahre keine nennenswerten Forschungserfolge mehr hervorgebracht habe. Zudem bremse der übermäßige Zeitaufwand für bürokratische Prozesse die Forschungsarbeit zusätzlich aus.
Dem Fokus auf die Anwendung von KI liegt die Einstellung zugrunde, dass diese nicht nur als Werkzeug für die Erweiterung bestehender Fähigkeiten verwendet werden soll, sondern als neues Instrument für den Einsatz wissenschaftlicher Erkenntnisgewinnung. Kritiker sehen hierin ein großes Risiko, da KI-Modelle fehleranfällig sind und ein zu starker Einsatz dieser Technologie das Spektrum der verfolgten Studien einschränken könnte.
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