Das Lektorat steht vor einem grundlegenden Wandel, der nicht durch den Ersatz menschlicher Arbeit, sondern durch deren gezielte Ergänzung mittels Künstlicher Intelligenz geprägt ist. Insbesondere Large Language Models haben gezeigt, dass sie Texte strukturieren, sprachlich glätten und formale Fehler erkennen können, jedoch ohne eigenständiges Urteilsvermögen, fachliche Verantwortung oder kontextuelle Tiefe zu besitzen. Genau an dieser Schnittstelle gewinnt das Konzept Human in the Loop an Bedeutung, bei dem KI-Systeme unterstützend eingesetzt werden, während die letztliche Entscheidung, Bewertung und inhaltliche Verantwortung beim Menschen verbleibt.
Das Interview
Im Rahmen eines Interviews an der Hochschule Karlsruhe thematisierte Benjamin Lohrer diesen Ansatz mit besonderem Fokus auf den verantwortungsvollen Einsatz von LLMs im akademischen Kontext. Dabei wurde deutlich, dass KI zwar in der Lage ist, sprachliche Muster zu erkennen und Vorschläge zu generieren, jedoch weder wissenschaftliche Originalität bewerten noch die Intention einer Autorin oder eines Autors zuverlässig erfassen kann. Gerade bei wissenschaftlichen Arbeiten, bei denen Argumentationslogik, methodische Konsistenz und formale Korrektheit ineinandergreifen, bleibt menschliche Expertise unverzichtbar.
Das moderne Lektorat versteht sich daher zunehmend als hybrider Prozess. KI-gestützte Voranalysen können dabei helfen, offensichtliche sprachliche Auffälligkeiten, Inkonsistenzen oder Wiederholungen zu identifizieren, wodurch Zeit für jene Aspekte gewonnen wird, die nicht automatisierbar sind. Dazu zählen die stilistische Feinabstimmung, die Bewertung von Verständlichkeit, der fachliche Kontext sowie die Einhaltung institutioneller Anforderungen, wie sie an Hochschulen und Universitäten üblich sind. Human in the Loop bedeutet in diesem Zusammenhang nicht Kontrolle im Nachhinein, sondern aktive Steuerung des gesamten Bearbeitungsprozesses.
Benjamin Lohrer betonte im Interview zudem die Bedeutung von Transparenz. Studierende und Forschende müssten nachvollziehen können, wann und wie KI-Systeme eingesetzt werden und wo klare Grenzen gezogen sind. Ein Lektorat, das auf LLMs zurückgreift, ohne dies offen zu kommunizieren oder ohne menschliche Prüfung, riskiert nicht nur qualitative Einbußen, sondern auch das Vertrauen der Nutzer. Besonders im Hochschulkontext, etwa an Einrichtungen wie der Hochschule Karlsruhe, spielen Nachvollziehbarkeit und akademische Integrität eine zentrale Rolle.
Aus lektoratspraktischer Sicht zeigt sich, dass KI dann einen echten Mehrwert bietet, wenn sie als Werkzeug verstanden wird, nicht als Autor oder Entscheider. Der Mensch bleibt Instanz für Bedeutung, Gewichtung und Verantwortung. Human in the Loop ist damit kein technisches Schlagwort, sondern ein Qualitätsprinzip, das sicherstellt, dass Texte trotz technologischer Unterstützung menschlich, präzise und wissenschaftlich belastbar bleiben.
Künstliche Intelligenz
wie ChatGPT oder DeepL Write hat die Texterstellung und -überarbeitung grundlegend verändert. KI-Tools unterstützen beim Formulieren, Umstrukturieren und bei sprachlichen Korrekturen und liefern in kurzer Zeit hilfreiche Vorschläge. Besonders bei ersten Entwürfen oder bei stilistischen Anpassungen sind solche Systeme effizient und leicht zugänglich.
Ein professionelles Lektorat
bleibt jedoch weiterhin unverzichtbar. Während KI sprachliche Muster erkennt, bewerten menschliche Lektorinnen und Lektoren Inhalte im Kontext, prüfen Argumentationslogik, Fachterminologie, Tonalität und wissenschaftliche Standards. Gerade bei Abschlussarbeiten, Fachtexten oder Veröffentlichungen entscheidet diese inhaltliche Einordnung über Qualität und Glaubwürdigkeit.
Die sinnvollste Lösung liegt in der Kombination: KI als unterstützendes Werkzeug und das Lektorat als qualitätssichernde Instanz. So lassen sich Texte effizient optimieren, ohne auf Präzision, Stilgefühl und inhaltliche Verantwortung zu verzichten.
