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KI-Sicherheit, Bias – und warum Denken Markierungen braucht In der Debatte um Künstliche Intelligenz scheint vieles geklärt: KI soll sicher sein. Sie soll keinen Schaden anrichten, keine falschen Informationen verbreiten, niemanden diskriminieren. Begriffe wie Bias  und Halluzination  sind dabei zu Chiffren für das geworden, was es zu vermeiden gilt. Doch genau hier beginnt ein Missverständnis – eines, das weniger mit Technik zu tun hat als mit der Frage, wie Denken überhaupt

Ein Denkexperiment mit KI – und mit uns selbst. Viele Antworten fühlen sich gut an. Sie sind klar, verständlich, konstruktiv. Und genau darin liegt das Problem. Denn gute Antworten beruhigen. Sie schließen Bedeutungen. Sie erzeugen den Eindruck von Verständnis – oft zu früh. Das gilt für Menschen. Und es gilt besonders für KI. Das Unbehagen Wer regelmäßig mit KI arbeitet, kennt dieses Gefühl: Die Antwort klingt plausibel. Sie widerspricht nicht. Sie glättet. Und trotzdem ble

KI-Durchbruch: denk:: – Der erste normierte Denkraum für KI-Systeme Etwas Fundamentales hat sich verschoben. Zum ersten Mal existiert ein klar definierter Denkmodus für künstliche Intelligenz – ein Raum, in dem Sprachmodelle nicht mehr nur Wahrscheinlichkeiten ausspucken, sondern unter expliziten Denkbedingungen arbeiten: denk:: . Mit der Veröffentlichung auf Zenodo ist der Schloemer Semantik Denkraum  nicht länger ein Konzept, sondern ein dokumentierter, zitierfähiger Standa

RDF × :: – Vom Beschreiben zum Begreifen Das Resource Description Framework (RDF)  ist seit über zwei Jahrzehnten der unbestrittene Grundpfeiler des semantischen Webs. Es strukturiert Wissen in klar definierte Tripel – Subjekt, Prädikat, Objekt  – und macht damit Aussagen maschinenlesbar. Jedes Tripel entspricht einer kleinen Wahrheitseinheit, die sich zu Wissensgraphen verknüpfen lässt. So entsteht Ordnung im Datenraum. Doch RDF bleibt dabei atemlos und ortlos . Es weiß, das