Provenance
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Audit, Traceability und Evidence – kann man später nachvollziehen, was passiert ist?
Wenn ein KI-System etwas getan hat: Können wir später nachvollziehen, was passiert ist? Dieser Beitrag erklärt Audit Trail, Logging, Traceability, Evidence, Integrity, Provenance, Reproducibility und Verification. Continue reading
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Halluzination, Grounding und Provenance – warum kann KI überzeugend falsch liegen?
Eine KI kann flüssig und überzeugend antworten und trotzdem falsch liegen. Dieser Beitrag zeigt, was Halluzination, Grounding, Provenance und Evidence bedeuten und wie man Claims sauber einordnet. Continue reading
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Hat OpenAI wirklich das Navier–Stokes-Problem gelöst? Was wir derzeit wissen
OpenAI sagt, ein internes Multi-Agent-System habe das Navier–Stokes-Millennium-Problem gelöst. Ein 166-seitiger Beweis und eine Lean-Formalisation liegen vor. Seit dem 10. September spricht auch das Clay Mathematics Institute davon, das Problem sei offenbar gelöst – die formale Evaluation und wissenschaftliche Einordnung bleiben jedoch offen. Continue reading
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Wenn nicht die KI falsch ist, sondern unsere Evidenz
Eine KI-Bewertung kann logisch sauber wirken und trotzdem falsch sein, wenn entscheidende Evidenz fehlt. Warum nicht nur das System, sondern auch die Grundlage der Bewertung geprüft werden muss. Continue reading
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