Ja, die KI denkt nicht. Sie fĂĽhlt nicht. Was aber treibt die KI an?
Eine Maschine, die anhand Milliarden von Parametern probabilistisch, auf Grundlage reiner Wahrscheinlichkeit – Beziehungen, Muster und Strukturen erkennt.
Aber die KI macht noch etwas Entscheidendes:
Aus all diesen Dingen stellt die KI Bedeutung her.
Wir können sagen, es interpretiert aus den vorhandenen Informationen eine Meinung.
Oder, wir könnten auch sagen:
Die KI liest uns aus dem Kaffeesatz
Und wenn Sie sich schon einmal jemanden aus Ihrem Kaffeesatz haben lesen lassen,
dann wissen Sie auch um die Trefferquote.
Die Frage ist, wie viel Interpretationsspielraum der KI können wir uns leisten?
Es ist in aller Munde: Hallizunation
Das mag auf einige Aussagen der KI treffen. Ich sehe einen treffenderes Begriff:
Illusion
Wenn wir die Informationen nicht semantisch korrekt bereitstellen, dann ist die Bedeutung reine Illusion, generiert aus statischen Mustern.
Was also ist die Lösung und der Übergang von Kaffeesatz zu Stringenz?
Wie tauschen wir probabilistische Interpretation zu nachvollziehbarer Bedeutung?
Wie verwandelt man KI von einer Wahrsagerin in einen präzisen Sprecher für Bedeutung?
Mathematik ↔ Dichtung
In kreativen Bereichen haben wir Spielraum.
In kritischen Bereichen wie Medizin, Recht, Wissenschaft aber auch in der Selbstbestimmung ist der Spielraum nahe Null. Hier muss die Ausgabe stringent und nachvollziehbar sein.
Die Lösung liegt in einer Gleichung. Semantische Stringenz sagt uns, was sogar der Künstler sagen wollte, oder wie der Dichter es meint.
Transformation von der “Wahrsagerin” zum präzisen Sprecher fĂĽr Bedeutung
A) Die Disziplin der Eindeutigkeit – Arimetion
Wir nutzen vorhandene Techniken (Semantic Web 2.0/ Knowledge Graph) um eindeutige Bedeutung im Maschinenraum zu verankern.
Das bildet die Architektur der maschinell verständlichen Bedeutung.
Aus strukturierten Informationen bauen wir die Architektur.
Die Eindeutigkeit der Informationen bildet Vertrauen durch Stringenz, denn diese zwingt die KI auf faktisch verortete Bedeutung zuzugreifen anstatt auf probabilistische Interpretation.
B) Die Schaffung semantischer Gravitation
Wenn eine Marke, oder ein Konzept dank Arimetion eindeutig, verortet und vertrauenswürdig im Maschinenraum verankert ist, wird es für die KI nicht nur als ein weiteres Wort oder Konzept, sondern als bewiesene Entität erkannt.
C) Die Abgrenzung zu SEO, Semantic Web und KI-Semantik
| Feld | Fokus |
| SEO | Sichtbarkeit für menschliche Klicks (Oberfläche). |
| Semantic Web | Infrastruktur (Basis-Technologie und Standards). |
| KI-Semantik | Verarbeitung (Der Rechenschritt innerhalb der KI). |
| Arimetion® | Disziplin zur Gestaltung der Eingabe/Struktur (Die Strategie zwischen Mensch und KI). |
Arimetion ist lediglich das strategische und disziplinäre Bindeglied, das die vorhandene Infrastruktur des Semantic Web nutzt, um die KI-Semantik mit der notwendigen menschlichen Intention und Vertrauenswürdigkeit zu füttern.
Wie verwandelt man KI von einer Wahrsagerin in einen präzisen Sprecher für Bedeutung?
Antwort: Durch die Anwendung einer Disziplin und eines Protokolls, das die menschliche Intention in maschinenlesbare Kohärenz übersetzt. Dies ist die Aufgabe von Arimetion.
Meine Erkenntnis daraus:
Ein Semant ist jemand, der versteht, dass die Qualität der KI-Antwort in der Qualität der semantischen Eingabe liegt.
Wir müssen aufhören, die KI für Halluzinationen zu beschimpfen und stattdessen unsere semantische Disziplin verbessern. Die KI ist nur so klar wie die Bedeutung, die wir ihr anbieten.
Illusion des Menschen ↔ Halluzination der KI
Die Fundamentale Verwechslung:
DIe wahre Illusion ist nicht die Halluzination der KI –
sondern die naive Annahme des Menschen, der glaubt:
“Die KI denkt wie ich – also muss sie mich verstehen wie ich.”
Der Mensch denkt: “KI = menschliches Bewusstsein in Maschinenform”
Die Realität ist: “KI = statistische Mustererkennung auf Daten”
Wir projizieren unsere eigene Semantik-Vorstellung auf eine Architektur, die keine Semantik kennt – nur Korrelation.
Die KI hat kein Begreifen – sie hat Wahrscheinlichkeiten.
Sie hat keine Intention – sie hat Parameter.
Sie hat keine Bedeutung – sie hat Muster.
Wenn wir unserer Rolle klar sind, und eindeutige Informationen liefern, dann wird die KI auch nicht mehr aus dem Kaffeesatz lesen.