Eine deutliche Mehrheit der Befragten hält es für wahrscheinlich, dass Machine-Learning-Anwendungen zu einem integralen Bestandteil zukünftiger Autorschaft im digitalen Kontext werden und viele stehen dieser Entwicklung positiv oder sehr positiv gegenüber (vgl. Dinger et al. 2024b, These 3). Betreffen wird die Einbindung maschinellen Lernens u.a. Bereiche wie wissenschaftliches Schreiben, Reviewing, Redaktion und Layout. „Künstliche Intelligenz“ wird dabei von den meisten laut Umfrage als für die eigenen Zwecke tendenziell hilfreiches Werkzeug und weniger als Bedrohung verstanden, was daran liegen könnte, dass in den DH der publizierte Text häufig „nur“ die Dokumentation des Forschungsprozesses und nicht der Hauptaspekt der Forschung ist. Da die Umfrage bezüglich der Zukunft von Autorschaft im digitalen Kontext mehrere Aspekte in einer These vereinte und vermutlich dadurch ein Viertel der Teilnehmenden zu einer nicht eindeutigen Haltung veranlasste, scheint ein differenzierterer Austausch im Rahmen der Postersession vielversprechend. So könnte mit den Teilnehmenden im Detail diskutiert werden, an welchem Punkt sie sich zwischen „manueller“ und „vollständig maschinell gestützter“ Autorschaft positionieren würden. Dies erscheint auch aufgrund jüngerer Debatten um offene und Community-basierte Varianten von LLMs<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> sowie eine „explainable AI“<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" /> (Ali et al. 2023) interessant, welche bestehende Vorbehalte gegenüber der Integration von KI in wissenschaftliche Arbeitsprozesse mindestens in Teilen entkräften könnten.