OpenAI Prism im Test: KI-Tool für wissenschaftliches Schreiben

Prism soll Arbeitsschritte bündeln und Forschende beim Schreiben mit LaTeX unterstützen. Wir testen, wie gut das funktioniert – und wo es gefährlich wird.

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(Bild: Jessica Nachtigall / KI / heise medien)

10:00 Uhr

Lesezeit: 11 Min.

c't Magazin

Von

Dr. Sabrina Patsch

OpenAI Prism im Test: KI-Tool für wissenschaftliches Schreiben
- Zugang via ChatGPT
- Die Datenschutzfalle
Bedienoberfläche: Editor, Chat und PDF in einem Fenster
LaTeX-Helfer und fachlicher Gutachter
Fazit

Die Natur erforschen, Erkenntnisse gewinnen: Dafür brennen Wissenschaftler. Doch ihre Arbeit endet nicht mit dem ersehnten „Heureka“, sondern mit der Publikation in einem Fachmagazin. Dafür müssen sie oft tage- oder wochenlang am Schreibtisch sitzen, um ihre Erkenntnisse perfekt formuliert und formatiert zu präsentieren.

OpenAI hat nun ein Werkzeug namens Prism vorgestellt, das Wissenschaftlern diese Arbeit massiv erleichtern soll. Dazu hat der Hersteller einerseits eine Arbeitsumgebung gestaltet, die alle notwendigen Tools bündelt: Statt zwischen Texteditor, PDF-Betrachter, LaTeX-Compiler, Literaturverwaltungsprogrammen und KI-Chat hin- und herzuwechseln, bleiben Nutzer in einem einzigen Workspace. Andererseits unterstützt Prism aktiv beim Schreiben, Formatieren und Verbessern von Manuskripten. Über ein Fenster im Workspace kann man mit GPT-5.2 Thinking chatten, einem Reasoning-Modell, das OpenAI auf mathematisches und wissenschaftliches Schlussfolgern optimiert hat.

Prism ist ein KI-gestützer Workspace von OpenAI für wissenschaftliches Schreiben.
Das Tool vereint LaTeX-Editor, Compiler, PDF-Betrachter und Chatfenster mit GPT-5.2-Anbindung in einem Browsertab.
Prism unterstützt beim Schreiben von LaTeX-Code und wissenschaftlichen Texten und bietet fachliches Feedback an. Datenschutz bleibt dabei auf der Strecke.

Was der Workspace tatsächlich leistet, haben wir im Praxistest untersucht. Wir haben die Fähigkeiten von Prism beim Textsatz, zur sprachlichen und fachlichen Korrektur und bei der Erstellung von Vektorgrafiken getestet. Dazu haben wir ein realistisches Beispielmanuskript aus der theoretischen Physik verwendet. Außerdem beleuchten wir, welche Risiken Wissenschaftler eingehen, wenn sie sensible Forschungsdaten in das KI-Modell geben.

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