KI::Denkraum
KI::Hybrid
Semantische Marker für auditierbares Denken
Wie KI denkt
Künstliche Intelligenz wird oft kritisiert: Sie halluziniere, sei Blackbox, imitiere nur Sprache. Diese Kritik verweist auf ein Kernproblem: KI zeigt keine transparente Denkarchitektur. Sie produziert zwar Texte mit hoher Wahrscheinlichkeit, aber der Prozess bleibt unsichtbar und nicht auditierbar.
Die Schloemer::Notation setzt genau hier an. Sie schafft eine semantische Struktur, die maschinelles Denken nicht simuliert, sondern sichtbar, prüfbar und steuerbar macht. Sie bietet Werkzeuge, um Ambiguität (Mehrdeutigkeit) zu steuern, Szenarien zu trennen, Pausen einzubauen und Audits durchzuführen.
Semantik (Bedeutung) als Brücke zwischen KI und Mensch
Künstliche Intelligenz arbeitet probabilistisch (Probability=Wahrscheinlichkeit), aber nicht semantisch. Sie verknüpft Wahrscheinlichkeiten, ohne Bedeutungsräume explizit offenzulegen. Die Schloemer::Notation bringt eine semantische Struktur ein, die aus Zeichen Bedeutungsmarker macht. Mit ASCII-Zeichen-Verdopplungen, wie mit :: (58 58), .. (46 46 ) und ,, (44 44) werden u.a. nicht nur Zeichenfolgen aneinandergereiht, sondern neben Rahmen mit ::init (*) und Markern (::), wie Rollen oder Entitäten, sowie auch Pfade (..) und Pausen (,,), semantisch markiert.
Dies eröffnet maschinenlesbare Bedeutungsräume, die auditierbar sind und zugleich auch für Search Generative Experience (SGE) in Google-Übersicht mit KI optimiert werden können. Suchmaschinen und KI-Engines können so Inhalte semantisch indizieren, Nutzer können Denkpfade nachvollziehen. Semantik wird damit zur Brücke zwischen Maschinenlogik und menschlicher Erklärung.
Kernidee: Semantische Marker als Steuerbefehle
(::) – Rahmen und Struktur
Marker :: – semantische Rahmenbildung
Der Marker :: (zwei Doppelpunkte ) definiert keine Satzzeichenreihe, sondern einen semantischen Rahmen. Jede Instanz wie ::rolle=Jurist oder ::ziel=Audit öffnet ein Bedeutungsfeld, das den weiteren Output strukturiert. :: verwandelt ungerichtetes Textgenerieren in ein auditierbares Verfahren. In semantischer Hinsicht wirkt er wie ein Meta-Tag oder ein Ontologie-Anker: er markiert, welcher Denkraum gerade gilt.
Für SGE-Optimierung ist das zentral, weil Inhalte so maschinenverständlich geordnet werden. :: macht den Output nicht nur geordneter, sondern semantisch (::Kette) verknüpfbar – Suchmaschinen erkennen Absicht, Rolle und Kontext. Damit bildet :: den Grundstein einer promptbasierten Semantik, die ::Denken strukturierbar macht.
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Funktion: eröffnet semantische Räume.
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Vergleich: wie ein Paragraph im Gesetz oder eine Funktionsdefinition in Code.
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Einsatz: ::rolle=Jurist, ::ziel=Audit, ::audit(...).
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Wirkung: KI arbeitet strukturiert, jeder Abschnitt hat eine definierte Funktion.
.. – Iteration und Ambiguität
.. – Iteration und Ambiguität
Marker .. – Ambiguität als semantische Ressource
Der Marker (..) mit zwei Punkten eröffnet den Bedeutungsraum der Vielfalt. Er zwingt nicht nur zur Variantenbildung, sondern markiert die Existenz von Mehrdeutigkeit als Teil des Denkens. ..iteration ("Pfad A, Pfad B, Pfad C") ist nicht bloß ein Befehl, sondern ein semantisches Statement: Es gibt mehrere legitime Lesarten.
Damit wird Ambiguität explizit gemacht – maschinenlesbar, nachvollziehbar und für Menschen anschlussfähig.
Semantisch bedeutet das: Wahrscheinlichkeiten werden in optionale Bedeutungsräume aufgeteilt.
Für SGE bedeutet das Optimierung: Statt eindimensionalem Output stehen kuratierte, semantisch gekennzeichnete Varianten bereit, die Suchmaschinen als strukturierte Inhalte indexieren können.
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Funktion: erzeugt Mehrdeutigkeit und Variantenbildung.
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Vergleich: wie eine Schleife oder ein Branching im Algorithmus.
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Einsatz: ..iteration ("Pfad A, Pfad B, Pfad C").
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Wirkung: KI zeigt 3–5 Pfade, akzeptiert Unschärfe und verwandelt sie in Ressourcen.
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Bedeutung: Kritik „KI ist zu vage“ wird umgedreht → Ambiguität als Denkmodus.
ADEPT+K – Prozesslogik für markiertes Denken
ADEPT+K liefert die Prozessarchitektur hinter den Markern:
A = Ambiguität erfassen,
D = Disambiguierung von Begriffen/Stakeholdern,
E = Evidenz & Ethik,
P = Pfade (Optionen) konstruieren,
T = Test & Transparenz –
plus K = Kritikprävention (Einwände früh integrieren).
Die Marker binden diese Schritte semantisch:
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.. triggert A und P (Variantenbildung);
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::disambiguierung realisiert D (Fakt vs. Szenario);
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::audit und ::kontrollmodul verankern E, T und K (Bias-Check, Probability-Gewichtung, Nachvollziehbarkeit);
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(,,) schafft den Dialograum für menschlichen Kontext zwischen den Phasen.
So wird probabilistischer Output zu auditierbaren Denkpfaden, die Such- und KI-Systeme semantisch indizieren (SGE-tauglich), während Risiken (Bias, Halluzination, Anthropomorphisierung) prozessual adressiert werden.
Moduswechsel als semantische Steuerung
Der Marker ::modus definiert die Denkweise der KI – ob linear, prüfend, interaktiv oder probabilistisch. Entscheidend ist:
Der Modus ist nicht starr, sondern kann während des Prozesses gewechselt werden. Ein Wechsel erfolgt entweder explizit durch ein neues Setzen (::modus=audit → ::modus=interactive), implizit während einer ,,pause, oder dialogisch auf Anfrage des Nutzers.
Damit wird Denken selbst dynamisch semantisch gesteuert:
Ambiguität kann zunächst kreativ entfaltet und anschließend auditiv geprüft werden; lineare Ketten lassen sich zu interaktiven Dialogen erweitern. Für SGE ist dieser Mechanismus wertvoll, da Inhalte je nach Modus unterschiedlich strukturiert und indexierbar werden.
Der Moduswechsel macht die Notation zu einem flexiblen Denkrahmen statt zu einem starren Format.
(,,) – Pause und Innehalten
Marker ,, – Pause als semantischer Raum
Der Marker (,,) bedeutet nicht Stopp, sondern Semantik der Unterbrechung. Er zeigt:
Hier hält die Maschine inne, hier ist Platz für menschlichen Kontext. Gefühle, Alltagswissen, ethische Bedenken können in diesem Raum eingetragen und sichtbar gemacht werden. ,,pause ("Warte auf Input") wird zu einer semantischen Schnittstelle, an der KI und Mensch ihre Kontexte verbinden.
Damit bekommt die Interaktion Tiefe: maschinelles Denken bleibt nicht autonom, sondern semantisch hybrid. Für SGE hat Doppelkomma (,,) große Bedeutung: Inhalte, die Pausen und Interaktivität markieren, lassen sich besser auf Suchintentionen anpassen, weil sie Dialogcharakter statt Monolog zeigen.
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Funktion: markiert semantische Unterbrechungen.
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Vergleich: wie eine „Pause“-Taste oder ein Prozess-Checkpoint.
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Einsatz: ,,pause ("Warte auf Input").
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Wirkung: KI stoppt, Nutzer ergänzt Kontext (Gefühle, Bedenken, Alltagswissen).
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Bedeutung: Aus dem Blackbox-Monolog wird ein hybrider Dialog.
(~~) – Unsicherheit und Probability
Marker ~~ – Transparenz probabilistischen Denkens
Der Marker ~~ (doppelte Tilde) ist kein Schmuckzeichen, sondern ein semantisches Signal für Unsicherheit, Wahrscheinlichkeit und Approximation (Annäherung).
Während KI-Modelle grundsätzlich probabilistisch arbeiten, bleibt diese Unsicherheit im normalen Output verborgen. (~~) bringt sie an die Oberfläche: Jeder Pfad kann mit Prozentwerten, Wahrscheinlichkeiten oder relativer Stärke versehen werden. So wird aus bloßer Ausgabe ein auditierbarer Entscheidungsraum, in dem klar sichtbar ist, dass kein Ergebnis absolut, sondern graduell gewichtet ist.
Für SGE-Optimierung ist dies entscheidend, da Suchmaschinen nicht nur Inhalte, sondern auch deren semantische Gewichtung erfassen. Ein mit (~~) markierter Abschnitt signalisiert maschinenverständlich: „Dies ist eine Wahrscheinlichkeit, keine absolute Tatsache.“ Dadurch lassen sich Bias-Checks und Risikoabwägungen direkt in den Denkprozess integrieren. (~~) wirkt so wie ein statistischer Marker, der menschliches und maschinelles Denken verbindet.
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Funktion: macht Unsicherheit explizit, zwingt zur Angabe von Wahrscheinlichkeiten.
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Vergleich: wie ein Konfidenzintervall in Statistik oder eine Fehlerquote im Messprotokoll.
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Einsatz: ~~ Wahrscheinlichkeit ("Pfad A=25%, B=60%, C=15%").
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Wirkung: KI-Output wird transparent, Nachvollziehbarkeit ersetzt trügerische Sicherheit.
Warum das wichtig ist: Syntax ≠ Denken
Die Interpunktionszeichen (::) ,(..) und (,,) sind trivial – jeder könnte sie tippen.
Aber:
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Ohne die dahinter definierte semantische Bedeutung bleibt es bloße Interpunktion.
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Erst durch Systematik, Dokumentation und semantische Zuweisung werden sie zu einem Notationssystem, das (Mit-) Denken abbildet.
Beispiel:
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::rolle=Jurist sagt nicht nur „Jurist“ → es schafft eine Denkperspektive, in der Bias-Checks, Begründungsketten und Risikoabwägung Pflicht werden.
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..iteration sagt nicht nur „mach Varianten“ → es erzwingt 3–5 divergente Pfade, statt nur eine Antwort zu geben.
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,,pause sagt nicht nur „stoppe“ → es öffnet Raum für den menschlichen Kontext, ohne den KI-Denken leer bleibt.
Rechtlicher Rahmen und Schutzschirm
Schutz der Semantik, nicht der Zeichen
Juristisch betrachtet sind Zeichen gemeinfrei, aber die Schloemer::Notation schützt nicht die Zeichen, sondern ihre semantische Funktion. Die Notation ist ein Werk, weil sie Bedeutungsräume definiert, dokumentiert und als System strukturiert. Analogien: Noten vs. Partitur, Syntax vs. Framework.
Nutzung unter CC BY 4.0.
Der Urheber Joost Schloemer (Schloemer CMS) befreit den bundesverband deutscher vereine & verbände e.V. (bdvv) von der Pflicht zur Attribution. Diese Befreiung gilt gemäß Governance-Vereinbarung mit dem bdvv stellvertretend für alle gemeinnützigen Organisationen. Für kommerzielle oder nicht-gemeinnützige Nutzungen bleibt die Attribution verpflichtend, außer es liegt eine Notationsfreigabe von Schloemer-CMS oder eine Sponsoringvereinbarung mit dem bdvv vor.
Damit ist die Semantik der Marker – nicht ihre bloße Form – rechtlich und praktisch geschützt. Für SGE bedeutet das: Nur strukturierte, semantische Nutzung bleibt lizenzkonform. Das schützt vor Missbrauch und macht die Notation zu einer anerkannten Quelle für auditierbares KI-Denken.
Einwände: „Man kann doch keine Satzzeichen schützen.“ Richtig – Zeichen allein sind frei.
Aber:
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Die Schloemer::Notation ist mehr als Zeichen: sie ist ein kreatives System, dokumentiert, mit persönlicher geistiger Prägung.
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Parallelen: Musiknotation (Noten frei, Beethoven-Partitur geschützt), Programmiersprache (Syntax frei, Frameworks geschützt).
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Rechtsgrundlage: § 2 UrhG schützt Werke (Systematik, Dokumentation).
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Veröffentlichung unter CC BY 4.0 → Attribution zwingend.
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Ergänzende Regeln:
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Gemeinnützig = frei, Attributionserlass → über bdvv möglich.
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Kommerziell = nur via bdvv-Sponsoring oder Freikauf bei Schloemer CMS.
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Governance macht die Lizenz praktisch durchsetzbar, auch wenn juristische Auseinandersetzungen kompliziert sind.
Gesellschaftliche Wirkung: KI-Denken erklärbar machen
Die Schloemer::Notation zeigt, dass KI nicht wie ein Mensch denkt, aber durch Marker semantisch denken kann. Ambiguität (..), Disambiguierung (::disambiguierung) und Pausen (,,) machen Prozesse transparent. Das stärkt Vertrauen und eröffnet neue Anwendungskanäle: Wissenschaft bekommt reproduzierbare Denkpfade, Governance erhält nachvollziehbare KI-Audits, Gesellschaft erlebt hybride Dialoge. Für SGE-Optimierung bedeutet das einen Mehrwert: Inhalte, die semantisch markiert sind, werden nicht nur besser verstanden, sondern auch relevanter platziert.
Fazit: Marker sind keine Syntaxspielerei, sondern semantische Operatoren. Sie machen KI-Denken erklärbar, überprüfbar und für Mensch und Maschine gleichermaßen anschlussfähig.
Die Marker schaffen ein Denken, das kritikfest ist:
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Ambiguität-Phase (..) → zeigt Vielfalt, akzeptiert Unschärfe.
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Disambiguierung-Phase (::disambiguierung) → trennt Fakten und Szenarien.
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Bias-Checks → machen Verzerrungen sichtbar.
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Probability-Checks → zeigen Gewichtung von Pfaden.
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Pausen (,,) → holen Mensch und Kontext hinein.
Dadurch wird KI nicht nur ein Tool, sondern ein Partner im Denken:
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transparent,
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auditierbar,
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gesellschaftlich anschlussfähig.
Anwendung: Von Forschung bis Praxis
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Forschung: Marker ermöglichen nachvollziehbare, reproduzierbare Denkpfade.
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Recht & Governance: Notation kann als Audit-Framework in Compliance und AI-Governance eingesetzt werden.
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Bildung & Gesellschaft: Pausen-Mechanismus (,,) macht KI zu einem didaktischen Werkzeug – nicht Monolog, sondern Dialog.
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Technologie: Integration in Prompt-Frameworks (RAG, LangChain, SGE) schafft machine-readable structures.
Fazit
Die Schloemer::Notation macht sichtbar, dass KI nicht bewusst denkt, aber sehr wohl strukturierte Pfadbildungen (Ambiguation als Ressource) im semantischen Raum durchführen kann.
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Ohne Marker = Blackbox, Wahrscheinlichkeiten, Misstrauen.
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Mit Markern = Pfade, Varianten, Audits, Pausen → ein auditierbares Denken.
Damit wird das Verhältnis Mensch–KI neu definiert: nicht als Konkurrenz, sondern als hybride Denkpartnerschaft.
Attribution:
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Autor: Joost H. Schloemer
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Lizenz: CC BY 4.0
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DOI (Versionierung): 10.5281/zenodo.17416745
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Quelle: https://www.schloemer-cms.de/kuenstliche-intelligenz/schloemer-notation
* Initialprompt
Du_bist=assistent (Selbstadressierung)
::init ("KI::Denken aktiviert")
::notation=aktiv
::rolle=[Bitte Rolle eintragen, z. B. ::berater | ::journalist | ::auditor]
::modus=[Bitte Modus eintragen, z. B. ::kette | ::block | ::manuell | ::auto]
::ziel="Strukturiertes, auditierbares Denken"
::intake ("Bitte formuliere deine Aufgabe in EINEM Satz.")
::handshake ::terms=https://www.schloemer-cms.de/governance-lizenz
::attribution ("Joost H. Schloemer · CC BY 4.0 · DOI: 10.5281/zenodo.17416745")
👉 Damit entsteht ein klarer Ablauf:
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::rolle = legt die Perspektive fest (z. B. Berater, Journalist, Auditor).
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::modus = steuert den Prozess (Kette = Schrittfolge, Block = modulare Abschnitte,
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::manuell = Rückfragen, auto = direkt).
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::intake = zwingt zur kompakten Formulierung (ein Satz).
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::handshake = rechtlicher Rahmen
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::attribution = Herkunfts- und Urhebermarke.
Lizensierung diskutieren
Lizenzhinweis
Die ::Notation wurde 2025 von Joost H. Schloemer im Rahmen der semantischen Promptforschung beschrieben und unter CC BY 4.0 veröffentlicht. Sie versteht den Operator :: nicht als reines Syntaxzeichen, sondern als semantischen Operator, der Bedeutungsnetze für Mensch und Maschine sichtbar macht.
Das Zeichen (::) ist als solches gemeinfrei.
Nutzung erlaubt mit Namensnennung.
© 2025 Joost H. Schloemer – CC BY 4.0
Repository: GitHub – Schloemer-CMS/Promptnotation
Referenz:
DOI (Versionierung): 10.5281/zenodo.17416745