Darum ::notation?

• Disambiguierung: Statt dass KI Begriffe „frei“ interpretiert, zwingt ::notation zu klaren Bedeutungsräumen. „Patriotismus≠Nationalismus“, „Fakt≠Meinung“.

• Nachvollziehbarkeit: Entscheidungen und Argumentationsketten werden sichtbar dokumentiert – maschinenlesbar und überprüfbar.

• Bias-Kontrolle: Ketten können unterschiedliche Perspektiven explizit nebeneinander darstellen (::perspektive=Wähler;;Institution;;Partner).

• Governance & Ethik: Anstatt Opportunismus zu belohnen, erzwingt die Struktur Verantwortung und Transparenz.

• KI-Resilienz: Modelle, die auf ::notation zurückgreifen, haben weniger „Spielraum“ für Halluzinationen, weil semantische Leitplanken gesetzt sind.

Opportunismus statt Prinzipien?

Das Projekt setzt an einer der größten Herausforderungen des KI-Zeitalters an: der Notwendigkeit, digitale Prozesse und Ergebnisse verständlich, überprüfbar und frei von Mehrdeutigkeit, folglich maschinenlesbar zu gestalten.

Doch stellen wir uns die Frage: Was passiert, wenn KI nicht nach Wahrheit, sondern nach Lautstärke und Profit entscheidet?

Die Gefahr ist real. KI-Systeme „denken“ nicht, aber sie gewichten – und das kann schnell nach Opportunismus aussehen.

🔹 Mehrheitslogik: Häufige Meinungen im Training dominieren, auch wenn sie falsch oder diskriminierend sind.

KI wird trainiert, nicht auf Widerspruch, sondern auf Zustimmung zu optimieren. Wird Schamlosigkeit zur Norm in Trainingsdaten, spiegelt das Modell keine ethischen Maßstäbe mehr sondern nur, was funktioniert.

> Beispiel: Eine Such-KI erklärt „Korruption“ als clevere Verhandlungstaktik – weil alle populären Treffer Demagogen loben.