# Die Google I/O hat gezeigt, wie sich der Weg der KI-gesteuerten Wissenschaft verändert

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- Veröffentlicht: 26.05.2026, 14:27:44 Uhr +02:00
- Autor: Márton

**Zusammenfassung:** Dieser Blogbeitrag analysiert entscheidende Veränderungen in der digitalen Infrastruktur.
Bei Digiösvény identifizieren wir diese Trends als die wichtigsten Treiber für die Online-Sichtbarkeit im Jahr 2026.

Bei der Eröffnungsdiskussion der Google I/O am Dienstag erklärte Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind,
dass wir derzeit „am Vorabend der Singularität stehen”. Das war eine beeindruckende Aussage
– die Singularität ist jener theoretische zukünftige Moment, in dem die KI die
menschliche Intelligenz rasch übertrifft und die Welt dramatisch verändert. Was mich jedoch schockierte,
als ich im Publikum zuhörte, war der Kontext, in dem er diese Worte
äußerte.

Auf der Bühne beendete er die Sitzung mit einem Abschnitt über wissenschaftliche KI, in dessen Mittelpunkt
ein Video stand, das detailliert darlegte, wie die Wettervorhersagesoftware des Unternehmens 
eine Frühwarnung vor dem Hurrikan Melissa an der jamaikanischen Küste im vergangenen Jahr
ausgab – und möglicherweise Leben gerettet hat. Wenn diese Software namens WeatherNext
jemandem geholfen hat, vor dem Sturm zu fliehen oder im besten Fall sein
Haus zu sichern, ist das ein gewaltiger und bedeutender Erfolg. Aber das ist kaum ein Beweis für die bevorstehende Singularität.

Der Vergleich zwischen Hassabis„ hochfliegender Rhetorik und den tatsächlichen Ergebnissen von WeatherNext
hat die Spannung innerhalb der Wissenschaft zwischen zwei sehr unterschiedlichen Ansätzen zur künstlichen Intelligenz
deutlich gemacht. Der erste konzentriert sich auf KI-Tools 
wie WeatherNext, die zur Lösung spezifischer wissenschaftlicher
Probleme konzipiert und trainiert wurden. Die zweite umfasst agentenbasierte, LLM-basierte 
Systeme, die eines Tages Spitzenforschungsprojekte auch ohne menschliches Zutun
durchführen können.

Diese zweite Vision sorgt derzeit für große Begeisterung in der KI-Szene, einschließlich der jüngsten Aufregung um rekursive
selbstverbesserung oder die Vorstellung, dass
KI-Systeme im Laufe der Zeit zu den primären Triebkräften der Entwicklung künstlicher Intelligenz
werden könnten – ein Prozess, der sich mit zunehmender Intelligenz der KI-Systeme immer weiter beschleunigen wird.
Agentensysteme leisten heute bereits einen echten Beitrag zur Forschung, manchmal unter begrenzter
menschlicher Kontrolle.

Gerade in dieser Woche veröffentlichte Pushmeet Kohli, leitender Wissenschaftler bei Google Cloud, einen Artikel
in der Sonderausgabe der Zeitschrift ”Daedalus„ zum Thema künstliche Intelligenz und Wissenschaft,
und schrieb: ”Wir bewegen uns auf eine KI zu, die die Wissenschaft nicht nur fördert, sondern auch
selbst Wissenschaft betreibt.„ Da autonome künstliche Intelligenz für Wissenschaftler bereits in Sicht ist,
wird es schwieriger, die enormen Anstrengungen zur Entwicklung hochspezialisierter Werkzeuge zu rechtfertigen
– selbst solche wie AlphaFold, für das die Wissenschaftler von DeepMind
den Nobelpreis erhielten, oder ein potenziell lebensrettendes System wie WeatherNext.
Für die Wissenschaft zeichnet sich auch eine weitaus fremdartigere Zukunft ab, in der Menschen
und Systeme der künstlichen Intelligenz zusammenarbeiten –
oder die künstliche Intelligenz ganz allein den wissenschaftlichen Fortschritt vorantreibt.

Der Klarheit halber sei angemerkt, dass Google offenbar seine Arbeit an speziellen wissenschaftlichen Werkzeugen für künstliche
. Die AlphaGenome- und
AlphaEarth-Foundations, die für genetische bzw. geowissenschaftliche Anwendungen 
trainiert wurden, wurden im vergangenen Sommer vorgestellt, während die neueste Version von WeatherNext
im November erschien.

Zudem erfreuen sich solche Tools unter Wissenschaftlern nach wie vor großer Beliebtheit. Im vergangenen Jahr
berichtete Google beispielsweise, dass die Vorhersagen von AlphaFold zur Proteinstruktur
weltweit von mehr als drei Millionen Forschern genutzt wurden. Und Isomorphic Labs, eine
Tochtergesellschaft von Google, die AlphaFold und die damit verbundenen Technologien
zur Entwicklung neuer Medikamente nutzen will, hat gerade eine Serie-B-Finanzierung in Höhe von 2 Milliarden Dollar
eingeworben.

Doch es gibt konkrete Anzeichen für einen Wandel, sowohl was die Begeisterung als auch die Ressourcen
betrifft. Im vergangenen Monat berichtete die ”Los Angeles Times„, dass John Jumper, ein
Mitarbeiter von Google, der den Nobelpreis für AlphaFold erhalten hat, nun an der Programmierung künstlicher Intelligenz
arbeitet und nicht an wissenschaftsspezifischen KI-Tools. Es überrascht nicht, dass
Google seine besten Köpfe für das Problem der Codierung einsetzt, da das Unternehmen in jüngster Zeit
große Bekanntheit erlangt hat, weil seine Codierungswerkzeuge derzeit nicht mit denen von Anthropic
und OpenAI mithalten können. Dies könnte aber auch darauf hindeuten, dass Google
der Agententheorie den Vorzug gibt, da Codierungsfähigkeiten für den Erfolg bestimmter
Systeme von entscheidender Bedeutung sind.

In der gesamten Branche bieten agentenbasierte Forschungssysteme echte Chancen. In dieser
Woche gab OpenAI bekannt, dass eines ihrer Modelle eine wichtige mathematische
Vermutung widerlegt hat – nach Ansicht einiger Mathematiker ist dies möglicherweise der bedeutendste Beitrag, den
die generative künstliche Intelligenz bisher in der Mathematik geleistet hat.

Wichtig ist, dass das von OpenAI verwendete Modell weder auf die Lösung mathematischer Probleme
noch auf die Forschung spezialisiert ist; laut Angaben des Unternehmens handelt es sich um ein universell einsetzbares 
Argumentationsmodell auf Basis von GPT-5.5. Wenn allgemeine Agenten eigenständig
einen Beitrag zur mathematischen Forschung leisten können, werden sie dies bald auch in der Wissenschaft tun können (
obwohl die Tatsache, dass wissenschaftliche Ideen experimentell überprüft werden müssen, 
den Einsatzbereich der künstlichen Intelligenz erschwert).

Google widmet der agentengesteuerten wissenschaftlichen Zukunft zweifellos große Aufmerksamkeit.
Die große wissenschaftliche Ankündigung auf der I/O war das neue ”Gemini for Science„-Paket, das die
mehreren LLM-basierten wissenschaftlichen Systeme des Unternehmens unter einer Marke vereint.

Dazu gehören der Hypothesen generierende ”AI Co-Scientist“ und der Algorithmus-Optimierer „AlphaEvolve“,
die noch nicht öffentlich zugänglich sind – doch da Google nun jedem Forscher die Möglichkeit bietet,
sich für „Gemini for Science“ zu bewerben, könnten sie sich bald auch in der wissenschaftlichen Gemeinschaft
in der wissenschaftlichen Gemeinschaft verbreitet werden. Wissenschaftler, die an den ersten Tests teilnehmen,
sind von den darin liegenden Möglichkeiten begeistert: Gary Peltz, Genetiker an der Stanford University, verglich in einem
in einem Artikel in „Nature Medicine“ den Einsatz des „AI Co-Scientist“ mit einer „Konsultation des Orakels von Delphi“
verglichen.

„Gemini for Science“ ist nicht unvereinbar mit speziellen Werkzeugen; im Gegenteil,
können Agentensysteme so konzipiert werden, dass sie solche Werkzeuge nutzen, 
wenn diese nützlich sein könnten. Und kein Agentensystem kann
die Struktur vorhersagen, in die sich das Protein faltet, ohne die Hilfe von AlphaFold (zumindest
noch nicht). Es scheint jedoch, als würde das Unternehmen sein öffentliches Image – und zumindest
einige Ressourcen und Mitarbeiter, wie zum Beispiel Jumper – von der Entwicklung solcher Werkzeuge 
abziehen. Obwohl erst fünf Jahre vergangen sind, seit AlphaFold das Problem der Proteinfaltung
gelöst hat, sind sowohl die Technologie als auch die öffentliche Debatte schnell über diese einst
revolutionäre Errungenschaft hinausgewachsen.

Google hat sorgfältig darauf geachtet, diese neuen wissenschaftlichen Werkzeuge als Beschleuniger für menschliche 
Wissenschaftler zu positionieren, anstatt sie zu ersetzen – so
die Wahl des Namens „AI Co-Scientist“ anstelle von „AI-Wissenschaftler“ erscheint durchaus bewusst
gewählt. Hassabis verwendet denselben menschenzentrierten Ansatz, wenn er über die
Veränderungen im Umfeld der wissenschaftlichen KI spricht. „Im nächsten Jahrzehnt müssen wir 
KI als dieses wunderbare Werkzeug betrachten, das Wissenschaftlern hilft“,
sagte Hassabis in einem Interview, das in einer Ausgabe von Daedalus erschien. „Über diesen Zeitrahmen hinaus
ist es schwer, etwas mit Sicherheit zu sagen, aber vielleicht werden diese Systeme eher kooperativ
.“

Aber niemand kann ein effektiver wissenschaftlicher Mitarbeiter sein, ohne selbst ein qualifizierter
Wissenschaftler zu sein. Und wenn Hassabis dem Ziel nahekommt, wenn er von „am Rande der Singularität“
spricht, dann könnten die Wissenschaftler im Bereich der künstlichen Intelligenz letztendlich die Fähigkeiten ihrer menschlichen Kollegen
übertreffen.

Bei einem Gespräch mit dem Journalisten Mike Allen auf der I/O sprach Hassabis darüber,
dass er anfangs durch die Beobachtung inspiriert wurde, sich weiter mit künstlicher Intelligenz zu beschäftigen, als er feststellte,
dass die Fortschritte in der Physik seit den 1970er Jahren stagnierten; er fragte sich, ob der menschliche
Verstand in diesem Bereich an seine Grenzen gestoßen sei und ob künstliche Intelligenz helfen könnte,
diese Grenze zu überwinden. Übermenschliche Agent-Wissenschaftler würden dieser Zahl zweifellos entsprechen.
Vielleicht werden wir diesem Wert nie auch nur annähernd erreichen, aber es scheint, als strebe
Google diesen Gipfel an.

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