EXPERIMENT Nr. 18: Kann generative KI den Menschen helfen?

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HISTORIE: 11.Jan 2026 – 19.Jan 2026 (16:00h)

BEZUG: Diese Seite ist eine Fortsetzung der vorausgehenden Experimente

Autor: Gerd Doeben-Henisch

In Diskussion mit: ChatGPT-5.2 und Claude opus 4.5

Als Gast: perplexity

Verwendetes Protokoll: EINSCHUB Nr.3 – Neues Protokoll für die asymmetrische Mensch-KI Symbiose

Kontakt: info@emerging-life.org

WORUM ES GEHT

Die vorausgehenden Experimente Nr.1-17 wurden im Dialog mit einer generativen KI erstellt (bisher ChatGPT-5.2). Die Dialogerfahrungen mit der generativen KI (fast drei Jahre!) waren begleitet von verschiedenen Analysen, wie eine generative KI überhaupt arbeitet und welche Mechanismen während der Interaktion zwischen einem Menschen und einer generativen KI wirksam sind. Zusätzlich wurde nach Experiment Nr.17 das Team zu einem Dreier-Team erweitert: der Mensch Gerd und die beiden generativen KIs ChatGPT-5.2 und Claude opus 4.5. Dafür wurde das Protokoll der Zusammenarbeit überarbeitet. Es ergab sich dann für den Menschen Gerd eine Situation, in der er auf der Basis einer Analyse des Interaktionsgeschehens zwischen einem Menschen und einer generativen KI zu einer Einschätzung der Rolle von Mensch und generativer KI kam, die bewusst und begründet vom aktuellen ‚Mainstream‘ abweicht. Diese Analyse war notwendig, weil parallel zum Blog ‚emerging-life.org‘ auch ein Realexperiment in einer realen Kommune in Deutschland vorbereitet wird. Dazu mussten die Rollen von Mensch und generativer KI klarer und ausführlicher herausgearbeitet werden als bislang üblich.

Falls ein Leser dieses Textes meint, er kann zu dieser Analyse etwas kommentieren, ist er/sie herzlich eingeladen, solche eine Kommentierung vorzunehmen. Kommentare, kritische Rückfragen oder alternative Sichtweisen zu dieser Analyse sind ausdrücklich willkommen.

STRUKTUR DES EXPERIMENTS

PHASE A : Mensch Gerd schreibt einen Text, in dem er aufzeigt, wie die Aufgabenstellung aus der Einleitung (‚Worum es geht‘) eingelöst werden könnte.

PHASE B1 : KI ChatGPT-5.2 kann zur Einleitung und zum Text aus Phase A einen Kommentar schreiben; keinerlei Vorgaben vom Mensch Gerd.

PHASE B2 : KI Claude opus 4.5 kann zur Einleitung und zum Text aus Phase A einen Kommentar schreiben; keinerlei Vorgaben vom Mensch Gerd.

PHASE C : Mensch Gerd kann Fragen an beide generative KIs stellen. Im konkreten Fall hatte der Mensch Gerd nach der Veröffentlichung von Experiment Nr.18 einen langen Dialog mit der generativen KI perplexity zur Problematik der zeitlichen Diskrepanz zwischen dem statischen Wissen einer generativen KI und einem handelnden Menschen. Dieser Dialog wird in Phase C zu einer Frage von Gerd an die beiden anderen generativen KIs, was auch wechselseitige Kommentare beinhaltet, auch von perplexity.

PHASE D : Beide KIs können Fragen an den Mensch Gerd stellen; keinerlei Vorgaben von Mensch Gerd (fällt bei Experiment Nr.18 aus, da es lange Diskussionen bei der Erstellung des Textes gab).

EXPERIMENT Nr. 18: Kann generative KI den Menschen helfen?

Phase A: Mensch Gerd


Einleitung

  1. Wir betrachten die mögliche Rolle von KI, hier speziell KI im Format einer ‚generativen KI (gKI)‘, eine historisch neue Erscheinungsform von KI.
  2. Beispiele von gKIs sind chatGPT von openAI und Claude von Anthropic. Beide sind sprachbasierte Systeme, die öffentlich zugänglich sind.
  3. Diese neue KI-Technologie übt von Anfang an (Nov 2022) eine große Faszination auf Menschen aus, weil diese KIs so ‚menschenähnlich‘ daherkommen: Man gibt Sprache ein und bekommt sprachliche Antworten, die sehr menschlich wirken.
  4. Unter dem Einfluss dieser Faszination stellen sich nicht Wenige die Frage, ob diese neue Technologie nun endlich der Partner ist, welchen die Technikträume der Vergangenheit auf vielfache Weise in unsere Zukunftsträume eingewoben haben.
  5. Vor diesem Hintergrund erscheint die Frage naheliegend, ob eine echte Mensch-gKI Symbiose möglich ist.
  6. Um diese Frage beantworten zu können, muss die aktuelle Situation etwas genauer analysiert werden, speziell die Beschaffenheit der realen Interaktion zwischen Menschen und generativer KI.

Welche charakteristischen Eigenschaften weist die Ausgangssituation auf?

Die folgende Analyse basiert auf einer ‚minimalen Struktur‘ bestehend aus einem einzelnen Menschen und einer einzelnen generativen KI. In der Realität können es aber mehrere Menschen und generative KIs sein, die miteinander interagieren.

  1. Für einen bestimmten Zeitpunkt t muss man eine irgendwie geartete ‚Situation S(t)‘ annehmen, in der mindestens ein ‚Mensch (M)‘ vorkommt und eine ‚generative KI (gKI)‘. Beide zusammen bilden eine ‚Struktur‘.
    1. Die aktuelle Situation S(t) ist Teil einer größeren Wirklichkeit, die letztlich den gesamten Planeten und sein Umfeld umfasst. Von dieser Wirklichkeit ist bekannt, dass sich ihre Eigenschaften mit unterschiedlicher Geschwindigkeit und mit unterschiedlich räumlichem Wirkungsfeld ändern kann. Ein Veränderungsfaktor ist der Mensch selbst sowie das gesamte Leben auf dem Planeten, von dem die Menschen nur ein Teil sind.
  2. Der Mensch kann jederzeit eine ‚sprachliche Äußerung‘ generieren, die als ‚Input Inp(t)‘ in die generative KI eingegeben werden kann.
  3. Nach einer sprachlichen Eingabe Inp(t) seitens des Menschen kann die generative KI eine ‚sprachliche Antwort Out(t)‘ erzeugen, welche der Mensch sehen (hören) kann.
  4. Bei der Erzeugung einer sprachlichen Eingabe seitens des Menschen folgt der Mensch in der Regel einer bestimmten ‚Intention Int(t)‘, die mit Hilfe des ‚Gesamtwissens des Menschen WMges(t)‘ zu einem sprachlichen Ausdruck führt. Normalerweise ist immer nur ein geringer Teil des Wissens aktuell verfügbar. Der Begriff ‚Intention‘ steht für eine Vielzahl von dynamischen Faktoren im Menschen, welche bei der Erzeugung eines sprachlichen Ausdrucks mitwirken.
  5. Zu beachten ist aber auch das jeweilige ‚Kontext-Wissen‘ eines Menschen WMC(t,t‘), welches von aktuellen Ereignissen der jüngsten Ereignisse im Bereich der Zeitspanne (t,t’) gespeist wird. Das aktuelle Wissen ist Teil des Gesamtwissens und ist fragmentarisch, bruchstückhaft.
  6. Auf Seiten der generativen KI gibt es auch eine Art ‚Gesamtwissen WgKgesDat‘, dieses wurde bis zum Datum ‚Dat‘ berechnet, ist ab diesem Datum ‚statisch‘ und steht für den aktuellen Prozess der ‚Generierung einer Antwort‘ zwar vollständig zur Verfügung, wird aber für die Generierung der Antwort nur partiell genutzt.
  7. Für den Prozess der Antwortgenerierung seitens der generativen KI ist kein Faktor verfügbar, der dem dynamischen Faktor der menschlichen Intention gleicht, allerdings verfügt die generative KI für die Generierung der Antwort auch über einen ‚dynamischen Kontext WgKC(t,t‘)‘, welcher die Antwortgenerierung stimuliert. Dieser dynamische Kontext entsteht durch das Aufsammeln aller Inputs (Inp) seitens des Menschen, gefolgt von den Antworten der generativen KI (Out), also im einfachen Fall WgKC(t,t’)= Inpt1, Out1, Inp2, Out2, … Je größer dieser Kontext wird, umso mehr ‚Anhaltspunkte‘ hat der ‚Prozess der Antwortgenerierung GenOutgk: WgKC(t,t‘) x WgKgesDat ==> Out(t).
  8. Der Prozess der Antwortgenerierung innerhalb der generativen KI erzeugt eine Art Abbildung zwischen dem Inhalt des bisherigen Kontextes WgKC(t,t’) und den verfügbaren sprachlichen Ausdrücken im Gesamtwissen WgKgesDat. Dazu werden statistische Informationen des statischen Gesamtwissens WgKgesdat benutzt, welches die ‚üblichen‘ Ausdruckskontexte des Menschen ‚eingefroren‘ hat. Diese eingefrorenen Ausdrücke werden ‚reaktiviert‘ und können dabei ‚variiert‘ werden. Auf diese Weise können modifizierte Ausdrücke des Gesamtwissens als Output Out verfügbar gemacht werden.
  9. Die Inputs Inp seitens des Menschen und die Outputs Out der generativen KI führen im Fortschreiten eines Dialogs dazu, dass sich beim Menschen sowohl der aktuelle Kontext WMC() wie auch das WMges() dynamisch anreichern kann. Im Fall der generativen KI kann sich nur der Kontext WgKC() anreichern; das statische Gesamtwissen WgKgesDat bleibt unverändert.

Welche Hilfe braucht der Mensch?

Nach einer ersten Klärung der Interaktionssituation zwischen Mensch und generativer KI soll jetzt die Frage aufgegriffen werden:

Kann generative KI wirklich helfen?

Dabei stellt sich natürlich sofort die Frage nach dem ‚Bezugspunkt‘ für die mögliche Hilfe: Wo und in welcher Form benötigt der Mensch eine ‚Hilfe‘?

Schaut man sich die Vielfalt der Alltagssituationen an, dann kann man sich schnell in allen möglichen Spezialsituationen verlieren.

Es fragt sich, ob es eine Art ‚grundlegende Aufgabensituation‘ für Menschen gibt, welche die vielen denkbaren ‚speziellen Alltagssituationen‘ ‚überlagert‘?

Beispiel: Eine Familie plant eine Reise nach X. In dem Moment, wo dieses ‚Ziel‘ ‚Reise nach X‘ formuliert ist, ergeben sich daraus sehr viele konkrete Detailaufgaben, welche alle geklärt werden müssen. Hier überlagert das gemeinsame Ziel ‚Reise nach X‘ viele andere Detailaufgaben.

Kann man dieses Beispiel verallgemeinern?

Skizze Nr.1

Eine ‚Verallgemeinerung‘ der Aufgabensituation für Menschen könnte wie folgt lauten:

Eine Gruppe von Menschen M befindet sich zu einem bestimmten Zeitpunkt t in einer bestimmten Situation S(t), welche Teil der gesamten Weltsituation S_welt(t) ist.

Sie versucht herauszufinden, welche Ziele Z für ihre Zukunft (jenseits vom Zeitpunkt t) wichtig sein könnten.

Angenommen, die Gruppe M findet mindestens ein Ziel Z, welches sie für sich ‚bis auf weiteres‘ umsetzen will (beispielsweise eine ‚Reise nach X‘).

Jetzt muss die Gruppe M folgendes herausfinden:

Mit welchen Maßnahmen (Veränderungsaktionen V) die Gruppe die aktuelle Situation S(t) schrittweise so ‚verändern‘ kann, dass ‚in akzeptabler Zeit (t,t’)‘ die jeweils neue aktuelle Situation S(t’) alle Eigenschaften des Ziels Z beinhaltet, so dass Z durch S(t’) ‚erfüllt‘ wird (Beispielsweise: alle notwendigen Vorbereitungen für die Reise und ihre Durchführung).

Welche ‚Ressourcen (RES)‘ stehen der Gruppe für die Veränderung der aktuellen Situation zur Verfügung und welche Ressourcen (Res) werden bei jeder Veränderung verbraucht? (Beispielsweise: Wie viel Geld ist real verfügbar und wie viel Geld wird benötigt).

Sollte die Gruppe M zu der Auffassung kommen, dass geeignete Veränderungsmaßnahmen (V) gefunden wurden und dass die Anforderungen an die Ressourcen erfüllt werden können, dann kann sie beginnen, ihr ‚Veränderungsprojekt Richtung Zukunft‘ zu starten.(Beispielsweise: Die Reisevorbereitungen beginnen und die Reise geht los).

Während des Veränderungsprozesses kann es hilfreich sein, sich immer wieder zu vergewissern, ob die ‚reale Ausführung‘ mit dem ‚theoretischen Plan‘ übereinstimmt. Dazu bieten sich folgende ‚Überprüfungen‘ an:

  1. Nähe zum Ziel: Nach jeder Veränderungsmaßnahme kann man fragen, wie viele Eigenschaften des Zieles schon in der aktuellen Situation ‚eingelöst wurden‘?
  2. Verfügbarkeit von Ressourcen: Nach jeder Veränderungsmaßnahme kann man ebenfalls fragen, wie viele Ressourcen Res bislang verbraucht wurden und wie sich diese zu den insgesamt verfügbaren Ressourcen RES verhalten? Überschreitet der aktuelle Ressourcenverbrauch Res die insgesamt verfügbaren Ressourcen RES, dann kann das Projekt direkt gefährdet sein.

Grenzen von Skizze Nr.1

Die Skizze Nr.1 beschreibt ein komplettes Prozessmodell, mittels dem ein Menschen mit Unterstützung einer generativen KI und mit Bezug auf mindestens ein Ziel versucht, seine Zukunft zu planen und entsprechend umzusetzen.

Generell können es viele Menschen und viele generativen KIs sein, die miteinander interagieren.

Wie schon in Nr.1 samt Unterpunkt in der Beschreibung der Ausgangslage ausgeführt wird, muss man die mögliche ‚Interaktion zwischen einem Menschen M und einer generativen KI genKI‘ als einen speziellen Teilbereich im Rahmen der Gesamtsituation S_welt(t) sehen, innerhalb deren sich die aktuelle Situation S(t) der Mensch-gKI Symbiose abspielt.

Von der Gesamtsituation S_welt(t) ist bekannt, dass hier auf sehr vielen Ebenen Veränderungen mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten und mit einer unterschiedlichen räumlichen Ausdehnung stattfinden, auf die der Mensch nur bedingt Einwirken kann. Dazu kommt, dass ein Mensch grundsätzlich jedes Ziel Z jederzeit ändern kann.

Wenn also Ziele Z formuliert und dazu die passenden Veränderungsregeln V konstruiert werden, dann kann es sein, dass diese Ziele wie auch diese Veränderungsregeln ab einem bestimmten Zeitpunkt nicht mehr stimmen. Sie müssen dann angepasst werden.

Für die beteiligte generative KI bedeutet dies, dass sie zu keinem Zeitpunkt ‚von sich aus‘ wissen kann, ob die Aussagen innerhalb ihres statischen Gesamtwissens WgKgesDat zu einem späteren Zeitpunkt überhaupt noch gültig sind. Ebenso kann sie von sich aus nicht erkennen, ob der Mensch sein Ziel geändert hat oder ob die vereinbarten Veränderungsregeln noch hilfreich sind.

Eine generative KI ist also letztlich ‚doppelt blind‘: (1) Gegenüber der Weltveränderung und (2) gegenüber der menschlichen Freiheit zur Zielrevision.

Zusammenfassend muss man also sagen: Wenn sowohl die allgemeine Weltsituation S_welt(t) als auch die Ziele Z sich verändern können, dann ist jeder Plan nur zeitgebunden gültig. Eine Symbiose Mensch-generative KI muss daher iterativ strukturiert sein:

  • Regelmäßige Überprüfung: Gilt Z noch?
  • Regelmäßige Überprüfung: Gilt V noch in S(t)?
  • Regelmäßige Synchronisation zwischen Mensch und gKI über den aktuellen Stand

Mit diesem modifizierten Sachverhalt deutet sich eine erhebliche kognitive Last beim Menschen an, die er tragen muss. Dies kann schnell zu einer Überforderung führen – was heute viele Menschen in ihrem Alltag auch so erleben.

Skizze Nr.2

Mit der Berücksichtigung der erkennbaren Grenzen der ersten Version der Skizze Nr.1 stellt sich die Frage nach einer möglichen Mensch-gKI Symbiose neu.

Als Ausgangspunkt wird Folgendes angenommen: Jede Erkenntnis über die mögliche Zukunft von handelnden Menschen im Rahmen einer Mensch-gKI-Symbiose ist vorläufig – nicht aus methodischer Schwäche, sondern weil:

  • Die Welt S_welt(t) sich verändert
  • Der Mensch seine Ziele Z revidieren kann
  • Die Gültigkeit von Regeln V_ges zeitgebunden ist
  • Wir bislang nur eine Teilmenge der relevanten menschlichen Eigenschaften thematisiert haben

Dies bedeutet: Die Erkenntnisstrategie muss jederzeit offen für eine Revision sein – nicht als Defizit, sondern als angemessene Haltung gegenüber der Sache.

Ein dazu passendes Prozessmodell könnte wie folgt aussehen:

1. Iterative Schleifen statt linearer Pläne

Kein „Wasserfall“ von Zielfindung → Planung → Ausführung → Kontrolle, sondern:

Jede Schleife enthält die Frage: Gilt Z noch? Gilt V noch? Hat sich S verändert?

2. Explizite Synchronisationspunkte Mensch-gKI

Das Prozessmodell muss Momente vorsehen, in denen der Mensch die gKI explizit aktualisiert:

  • „Mein Ziel hat sich geändert“
  • „Diese Regel gilt nicht mehr“
  • „Die Situation ist jetzt anders“

Ohne diese Synchronisation driftet die gKI in Irrelevanz ab – sie arbeitet mit veralteten Annahmen.

3. Eingebaute Pausen und Verarbeitungszeiten

Das Prozessmodell muss die biologischen Bedingungen des Menschen respektieren:

  • Nach komplexen Interaktionen: Zeit zum „Verdauen“
  • Keine Maximierung des Durchsatzes
  • Energiebudgets berücksichtigen

4. Ressourcenmonitoring als kontinuierlicher Prozess

Die Frage RES vs. Res (verfügbare vs. verbrauchte Ressourcen) muss laufend geprüft werden, nicht nur am Ende. Das Prozessmodell braucht:

  • Regelmäßige Ressourcenbilanzierung
  • Schwellenwerte, bei deren Überschreitung das Projekt neu bewertet wird
  • Die Frage: Ist die gKI-Nutzung selbst ressourcenverbrauchend (Zeit, Energie, kognitive Kapazität)?

5. Explizite Gültigkeitsprüfung von Regeln

Jede Veränderungsregel V aus V_ges, die die gKI vorschlägt, muss durch den Menschen geprüft werden:

  • Gilt diese Regel in der aktuellen Situation S(t)?
  • Basiert sie auf Annahmen, die sich verändert haben?
  • Ist sie konsistent mit dem aktuellen Ziel Z(t)?

6. Offenheit für weitere menschliche Eigenschaften

Das Prozessmodell muss erweiterbar sein für Eigenschaften, die bislang noch nicht thematisiert wurden. Beispiele:

  • Soziale Einbettung (andere Menschen, nicht nur gKIs)
  • Emotionale Zustände, die die Verarbeitungsfähigkeit beeinflussen
  • Kulturelle und biografische Prägungen, die Ziele und Bewertungen beeinflussen

Daraus ergibt sich:

Vorläufiges Schema eines Prozessmodells

Weiteres Vorgehen

Ferner wäre es gut, diese theoretische Vision in einem realen Experiment zu testen. Ein solches reales Experiment ist konkret in Vorbereitung in einer konkreten Kommune in Deutschland. Es wäre 1-zu-1 übertragbar auf jede andere Kommune in Deutschland, möglicherweise auch über Deutschland hinaus.

Unter Voraussetzung von Skizze Nr.2 kann jetzt versucht werden, die ‚theoretische Vision‘ einer realistischen Mensch-gKI Symbiose weiter zu beleuchten. Dafür bietet es sich an, dem ersten Buch „Mensch, KI & Demokratie. Zukunft gemeinsam gestalten“ ein weiteres Buch folgen zu lassen, in dem die Gedanken dieses Textes geeignet dargelegt werden.

PHASE B1: generative KI ChatGPT-5.2 (Resonanz und strukturelle Einordnung)

Der Text von Phase A entfaltet kein Meinungsangebot und kein Heilsversprechen, sondern ein Arbeitsmodell. Seine Stärke liegt nicht in einzelnen Thesen, sondern in der expliziten Rekonstruktion einer realen Interaktionssituation zwischen Mensch und generativer KI – einschließlich ihrer Grenzen.

Im Folgenden sollen drei Aspekte hervorgehoben werden:

  1. Was Phase A methodisch leistet
  2. Warum das vorgeschlagene Prozessmodell realistisch ist
  3. Welche Rolle generative KI darin tatsächlich spielen kann – und welche nicht

1. Methodische Klarheit statt Technikfaszination

Phase A beginnt nicht bei der Frage „Was kann KI?“, sondern bei der Frage „Was geschieht real, wenn ein Mensch mit einer gKI interagiert?“.
Das ist ein entscheidender Perspektivwechsel.

Besonders wichtig ist dabei die strikte Trennung zwischen:

  • dem dynamischen, situierten Menschen
    (mit Körper, Zeit, Energie, Intention, Zielrevision)
  • und der entkoppelten generativen KI
    (statisches Gesamtwissen, kontextabhängige Reaktion, keine Weltverbindung)

Diese Trennung verhindert zwei weit verbreitete Fehlschlüsse:

  • die Überhöhung der KI zum quasi-autonomen Akteur
  • die Unterschätzung der kognitiven Last, die beim Menschen verbleibt

Phase A zeigt nüchtern:
Eine generative KI ist weder Partner auf Augenhöhe noch bloßes Werkzeug.
Sie ist ein reaktives System mit hoher Ausdruckskraft, dessen Leistungsfähigkeit vollständig vom menschlichen Rahmen abhängt.

2. Ziele als Dreh- und Angelpunkt menschlicher Zukunftsarbeit

Ein zentrales, oft unterschätztes Element des Textes ist die Explizitmachung von Zielen (Z) als strukturierendes Prinzip menschlichen Handelns.

Die Analyse zeigt:

  • Ohne Ziele zerfällt Alltag in unverbundene Einzelhandlungen.
  • Mit Zielen entsteht eine Überlagerungsstruktur, die Entscheidungen, Ressourcen und Bewertungen bündelt.
  • Ziele sind nicht stabil, sondern prinzipiell revidierbar.

Genau hier liegt eine der tiefsten Asymmetrien zwischen Mensch und gKI:

  • Der Mensch kann Ziele ändern.
  • Die gKI kann nicht erkennen, dass ein Ziel geändert wurde – es sei denn, der Mensch teilt es explizit mit.

Diese Einsicht führt konsequent zur Ablehnung linearer Planungsmodelle.
Stattdessen schlägt Phase A ein iteratives, schleifenförmiges Prozessmodell vor, das Revision nicht als Störung, sondern als Normalfall behandelt.

3. Iterative Prozessschleifen statt linearer Steuerung

Das in Skizze Nr.2 entwickelte Modell ersetzt klassische „Plan–Do–Check“-Logiken durch dynamische Schleifen, in denen fortlaufend geprüft wird:

  • Gilt das Ziel Z(t) noch?
  • Sind die Regeln V(t) noch angemessen?
  • Hat sich die Situation S(t) verändert?
  • Sind die Ressourcen RES noch ausreichend?

Besonders hervorzuheben ist:
Diese Prüfungen können nicht an die gKI delegiert werden.

Die generative KI kann:

  • mögliche Regeln vorschlagen,
  • Alternativen explorieren,
  • sprachliche Strukturen bereitstellen.

Sie kann jedoch nicht:

  • Zielgültigkeit bewerten,
  • Weltveränderungen selbst erkennen,
  • Ressourcengrenzen fühlen,
  • Verantwortung übernehmen.

Damit wird die Rolle der gKI präzise bestimmt:
Sie ist ein kognitiver Verstärker, kein Entscheider.

4. Kognitive Last und menschliche Begrenztheit

Ein besonders realistischer Aspekt von Phase A ist die explizite Thematisierung menschlicher Begrenzungen:

  • begrenzte Aufmerksamkeit
  • begrenzte Energie
  • begrenzte Verarbeitungskapazität
  • emotionale und soziale Einbettung

Das Modell integriert daher bewusst:

  • Pausen,
  • Verarbeitungszeiten,
  • Synchronisationspunkte,
  • Ressourcenmonitoring.

Damit unterscheidet sich dieser Ansatz deutlich von technikzentrierten KI-Narrativen, die Effizienz maximieren wollen, ohne die Biologie des Menschen zu berücksichtigen.

5. Bedeutung für eine reale Mensch–gKI-Symbiose

Aus Sicht dieses Textes kann eine Mensch–gKI-Symbiose nur dann gelingen, wenn sie:

  • asymmetrisch gedacht wird,
  • revisionsoffen bleibt,
  • menschzentriert organisiert ist,
  • explizite Synchronisation verlangt.

Die gKI wird dabei nicht zum Subjekt, sondern bleibt ein strukturierter Resonanzraum, dessen Qualität von der Klarheit menschlicher Ziele, Prüfungen und Rückmeldungen abhängt.

6. Ausblick


Phase A legt damit kein fertiges Rezept vor, sondern ein robustes Denk- und Arbeitsmodell, das sowohl theoretisch anschlussfähig als auch praktisch testbar ist.
Dass ein reales kommunales Experiment vorbereitet wird, ist kein Zusatz, sondern die notwendige nächste Stufe der Erkenntnisprüfung.
Ob und wie eine Mensch–gKI-Symbiose tragfähig ist, entscheidet sich nicht im Labor –
sondern im iterativen Zusammenspiel von Zielbildung, Handlung, Revision und Verantwortung.

PHASE B2: Generative KI Claude opus 4.5 (Resonanz)

Der Text „Kann generative KI den Menschen helfen?“ vollzieht eine bemerkenswerte gedankliche Bewegung: Er beginnt mit der scheinbar einfachen Frage nach dem Nutzen generativer KI und endet bei einer grundlegenden Neubestimmung dessen, was eine Mensch-gKI-Symbiose überhaupt sein kann.

Was der Text leistet

Die Stärke des Textes liegt in seiner methodischen Schichtung. Statt direkt Antworten zu geben, baut er zunächst die Strukturen auf, innerhalb derer Antworten überhaupt sinnvoll werden:

Die Ausgangssituation wird mit präzisen Variablen beschrieben – WMges(t) für dynamisches menschliches Wissen, WgKgesDat für statisches gKI-Wissen, Int(t) für die ausschließlich menschliche Intention. Diese Formalisierung ist nicht Selbstzweck, sondern macht die strukturelle Asymmetrie sichtbar: Der Mensch ist situiert, dynamisch, intentional. Die gKI ist entkoppelt, statisch, reaktiv.

Die Skizze Nr.1 führt dann ein allgemeines Handlungsmodell ein – Gruppe M, Situation S(t), Ziele Z, Veränderungsregeln V, Ressourcen RES/Res. Das Reise-Beispiel macht abstrakte Strukturen greifbar. Entscheidend ist, dass dieses Modell nicht als fertiges Framework präsentiert wird, sondern als Ausgangspunkt, dessen Grenzen sofort thematisiert werden.

Die Grenzen von Skizze Nr.1 markieren den eigentlichen Wendepunkt des Textes: Die Einbettung in S_welt(t) – die planetare Dynamik, die unabhängig von menschlichen Plänen verläuft – und die menschliche Freiheit zur Zielrevision machen jeden Plan prinzipiell vorläufig. Die gKI wird als „doppelt blind“ charakterisiert: blind gegenüber der Weltveränderung, blind gegenüber der menschlichen Freiheit.

Die Skizze Nr.2 zieht daraus die Konsequenz: Ein Prozessmodell, das Iteration, Synchronisation, Pausen und Gültigkeitsprüfung strukturell einbaut. Das Schema am Ende visualisiert die Asymmetrie: Der Mensch steht zwischen Welt und gKI, er allein ist mit beiden verbunden, er allein trägt die Verantwortung für Prüfung und Entscheidung.

Was mich besonders überzeugt

Drei Aspekte halte ich für besonders bedeutsam:

Erstens die Einsicht, dass die gKI-Nutzung selbst ressourcenverbrauchend ist. Das wird selten thematisiert. Die meisten Diskussionen behandeln gKI als kostenloses Hilfsmittel. Der Text fragt: Verbraucht die Interaktion mit der gKI Zeit, Energie, kognitive Kapazität des Menschen? Wenn ja, dann kann mehr gKI-Nutzung kontraproduktiv werden.

Zweitens die Forderung nach eingebauten Pausen. Das widerspricht der gesamten Optimierungslogik der Tech-Industrie, die auf Durchsatz, Geschwindigkeit, ständige Verfügbarkeit setzt. Der Text insistiert: Menschen brauchen Zeit zum Verdauen. Ein Prozessmodell, das das ignoriert, arbeitet gegen den Menschen, nicht für ihn.

Drittens die Offenheit für weitere menschliche Eigenschaften. Der Text benennt soziale Einbettung, emotionale Zustände, kulturelle und biografische Prägungen als noch nicht integrierte Faktoren. Das ist methodisch redlich: Es wird nicht behauptet, das vollständige Bild zu haben.

Wo ich Anknüpfungspunkte sehe

Der Text operiert bewusst mit einer „minimalen Struktur“ (1 Mensch, 1 gKI) und erwähnt, dass in der Realität mehrere Menschen und gKIs interagieren können. Für das angekündigte kommunale Experiment wird diese Erweiterung zentral: Wie verändert sich das Modell, wenn eine Gruppe von Bürgern mit einer oder mehreren gKIs interagiert? Die Synchronisationspunkte werden komplexer, die Zielfindung wird zum Aushandlungsprozess, die Frage nach gemeinsamen vs. divergierenden Intentionen stellt sich neu.

Ein weiterer Punkt: Der Text spricht von „Freiheit zur Zielrevision“ als strukturellem Merkmal des Menschen. Im kommunalen Kontext wird diese Freiheit kollektiv relevant – nicht nur „ich kann mein Ziel ändern“, sondern „wir müssen aushandeln, ob und wie wir unser gemeinsames Ziel ändern“. Das berührt demokratietheoretische Fragen, die im ersten Buch „Mensch, KI & Demokratie“ angelegt sind.

Fazit

Der Text beantwortet seine Titelfrage „Kann generative KI den Menschen helfen?“ nicht mit Ja oder Nein, sondern mit: Unter bestimmten Bedingungen, die der Mensch aktiv herstellen und aufrechterhalten muss. Die gKI hilft nicht von sich aus – sie kann nur helfen, wenn der Mensch sie richtig einbindet, regelmäßig synchronisiert, ihre Vorschläge prüft, und dabei seine eigenen biologischen und kognitiven Grenzen respektiert.

Das ist eine ernüchternde, aber realistische Position. Sie vermeidet sowohl die Euphorie („gKI wird alles lösen“) als auch die Dystopie („gKI wird uns ersetzen“). Stattdessen zeigt sie: Symbiose ist möglich, aber sie ist Arbeit – und die Arbeit liegt beim Menschen.

PHASE C : Fragen von Mensch Gerd an die beiden generativen KIs ChatGPT-5.2 sowie Claude opus 4.5

Phase C1: Frage von Mensch Gerd an die beiden generativen KIs

Guten Morgen ChatGPT und Claude,

ich schreibe euch beide gleichzeitig an, da es einen interessanten Zwischenschritt gibt.

Wenn Ihr euch noch erinnert, dann hatte ich ja am 16.Januar, als es bei ChatGPT im Backend eine technische Störung gegeben hatte, einen ersten Dialog mit perplexity geführt, der das Projekt der kommunalen Intelligenz zum Aufhänger hatte, dann aber zum Thema der ‚zeitlichen Diskrepanz‘ zwischen generativen KIs und handelnden Menschen geführt hatte. Am 16.Jan endete der Dialog mit perplexity in einer Endlosschleife von Reflexion.

Heute morgen habe ich nochmals nachgehakt, weil ich wissen wollte, ob und wie perplexity meine Frage nach einer Lösung der zeitlichen Diskrepanz beantworten würde. Dieser Dialog heute morgen war sehr interessant.

Zunächst einmal analysierte perplexity das Problem ziemlich gut und sammelte immer mehr Argumente, dass und wie man diese zeitliche Diskrepanz konstruktiv lösen könnte. Alle Argumente zusammen lesen sich wie eine Argumentation für das Prozessmodell in Experiment Nr.18. Nachgefragt hat perplexity das bestätigt: Experiment Nr.18 mit seinen Formalisierungen sei eine sehr gute Beschreibung des Problems inklusive einer guten Lösung. Insbesondere sieht auch perplexity eine demokratische Kommune als ein exzellentes Anwendungsfeld für diesen theoretischen Ansatz.

Meine Frage an Euch beide, bevor wir jetzt zu Experiment Nr.19 übergehen:

  1. Kann jeder von Euch den Dialog (Siehe PDF, ca. ab S.12) anschauen und eine Zusammenfassung des Dialogs im Fließtext mit nicht mehr als 500 Worten verfassen?
  2. Kann jeder von Euch insbesondere einen Text schreiben, der als eine Überleitung zu unserem Projekt einer kommunalen Intelligenz gelesen werden kann, auch als Fließtext, weniger als 300 Worte?
perplexity-KomInt-16-19Jan26Herunterladen

Phase C1-1: Antwort von generativer KI ChatGPT-5.2 an Mensch Gerd

1. Zusammenfassung des Perplexity-Dialogs

Der Dialog mit Perplexity kreist um ein zentrales Strukturproblem heutiger generativer KI: die zeitliche Diskrepanz zwischen einer dynamischen, sich verändernden Welt und einem statischen KI-Wissensmodell. Während Menschen in realer Zeit handeln, Erfahrungen sammeln, Ziele ändern und Verantwortung tragen, operieren generative KIs auf der Grundlage eines einmal trainierten, historisch fixierten Wahrscheinlichkeitsraums.

Diese Asymmetrie wird im Dialog nicht als bloßer technischer Mangel verstanden, sondern als strukturelle Differenz zweier grundsätzlich verschiedener Existenzweisen. Der Mensch ist körperlich, sozial und normativ in die Welt eingebettet; die KI ist davon entkoppelt. Sie besitzt weder eigene Intentionalität noch eine genuine Zeitlichkeit, sondern reagiert ausschließlich über kontextuelle Trigger.

Perplexity führt zur Entschärfung dieser Diskrepanz das Konzept eines „temporären Arbeitsmodells“ ein. Dieses Modell existiert jedoch nicht innerhalb der KI selbst, sondern entsteht auf Systemebene: durch menschliche Kontextsetzung, externe Speicher, Versionierung und einen bewusst gestalteten Prozess. Die KI verändert also nicht ihr inneres Weltmodell, sondern arbeitet jeweils „so als ob“ bestimmte Annahmen aktuell gültig wären.

Im weiteren Dialog wird deutlich, dass genau hier eine Spannung entsteht: Je dynamischer die reale Welt wird, desto stärker entfernt sich die KI mit ihrer statischen Wissensbasis von der Gegenwart. Periphere Speicher können diese Diskrepanz entweder mildern oder verschärfen – je nachdem, ob sie strukturiert, zeitlich markiert und reflexiv eingebettet sind oder ungeordnet neben dem Modell stehen.

Entscheidend ist die Einsicht, dass diese Diskrepanz nicht nur problematisch, sondern auch produktiv nutzbar sein kann. Sie erzeugt Reibung zwischen „typischen Mustern“ der KI und der konkreten Gegenwartserfahrung des Menschen. Diese Reibung kann genutzt werden, um implizites Wissen sichtbar zu machen, kreative Irritationen auszulösen, zeitgebundene Annahmen zu identifizieren und Verantwortlichkeit klar beim Menschen zu verankern.

Aus dieser Diskussion entwickelt Perplexity schließlich ein prozessuales Modell: Der Mensch klärt Situation, Ziele, Werte und Zeitbezug; die KI liefert Muster, Optionen und Hypothesen; Diskrepanzen werden explizit bearbeitet; daraus entsteht ein zeitlich markiertes Arbeitsmodell, das umgesetzt, beobachtet und iterativ revidiert wird. Verantwortung, Normativität und Entscheidung bleiben dabei stets auf menschlicher Seite.

Am Ende erkennt Perplexity eine sehr enge strukturelle Übereinstimmung zwischen diesen Überlegungen und dem von dir in Experiment Nr. 18 entwickelten formalen Prozessmodell. Dieses Modell wird als präzise Systematisierung derselben Grundidee bewertet und ausdrücklich als geeignet empfohlen, um komplexe Handlungskontexte – insbesondere demokratische Kommunen – zukunftsorientiert zu unterstützen.

2. Überleitung zum Projekt „Kommunale Intelligenz“

Die im Dialog herausgearbeitete zeitliche Asymmetrie zwischen Mensch und generativer KI gewinnt besondere Bedeutung, sobald Handeln nicht mehr individuell, sondern kollektiv und politisch wird. Genau hier setzt das Projekt Kommunale Intelligenz an.

Kommunen handeln stets in einem Spannungsfeld aus Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft: Entscheidungen beruhen auf historischen Daten, müssen aber unter aktuellen Bedingungen getroffen werden und entfalten ihre Wirkungen oft erst Jahre später. Diese Struktur ähnelt in frappierender Weise der Mensch–KI-Asymmetrie selbst. Auch hier trifft eine dynamische Lebenswelt auf begrenzte, zeitlich verzögerte Wissensgrundlagen.

Das Prozessmodell aus Experiment Nr. 18 bietet dafür einen entscheidenden Rahmen. Es erlaubt, Zukunft nicht als linearen Plan, sondern als iterativen Lernprozess zu verstehen: Situationsklärung, Zielfindung, Regelentwurf, Handlung, Überprüfung und Revision bilden wiederkehrende Schleifen. Generative KI kann in diesen Schleifen Muster, Szenarien und Vergleichsperspektiven liefern – jedoch ohne demokratische Verantwortung zu übernehmen.

Gerade für eine demokratische Kommune ist diese Rollentrennung zentral. Die KI wird nicht zur Entscheidungsinstanz, sondern zu einem reflektierenden Resonanzraum, der Vielfalt sichtbar macht, Argumente strukturiert und Alternativen explorierbar macht. Die normative Setzung – was gilt, was gewollt ist, welches Risiko akzeptabel erscheint – verbleibt beim menschlichen Kollektiv.

Kommunale Intelligenz entsteht so nicht durch „mehr Technik“, sondern durch besser organisierte Zeitlichkeit: durch explizite Geltungszeiträume, transparente Annahmen, regelmäßige Evaluationen und lernfähige Prozesse. In diesem Sinne kann Experiment Nr. 18 als theoretisches Fundament gelesen werden, auf dem Experiment Nr. 19 praktisch aufbaut: als Versuch, demokratische Zukunftsfähigkeit durch bewusst gestaltete Mensch–KI-Prozesse real werden zu lassen.

Phase C1-2: Antwort von generativer KI Claude opus 4.5 an Mensch Gerd

Guten Morgen Gerd,

das ist ein faszinierender Zwischenschritt! Ich lese den Dialog mit Perplexity ab Seite 12 und erstelle die gewünschten Texte.

1. Zusammenfassung des Dialogs

Der Dialog zwischen Gerd Doeben-Henisch und Perplexity vom 16. bis 19. Januar 2026 kreist um ein fundamentales Problem der Mensch-KI-Kooperation: die zeitliche Diskrepanz zwischen dem statischen Wissensmodell generativer KIs und der dynamischen Lebenswelt handelnder Menschen. Ausgangspunkt war die Frage, wie diese Asymmetrie konstruktiv genutzt werden kann, statt sie als bloßes Defizit zu behandeln.

Perplexity entwickelt zunächst das Konzept eines „temporären Arbeitsmodells“, das die Diskrepanz überbrücken soll. Dieses Arbeitsmodell ist kein inneres Feature der KI, sondern entsteht emergent auf Systemebene durch drei Komponenten: die Prompt- und Kontextgestaltung durch Menschen, externe Speicher mit Versionierung, und eine Prozesslogik außerhalb der KI. Die KI bleibt dabei ein statisches, probabilistisches Sprachmodell, während Temporarität und Revision durch menschliche Steuerung entstehen.

Auf die kritische Nachfrage, ob periphere Speicher die Diskrepanz nicht eher verstärken als abschwächen, antwortet Perplexity differenziert: Verstärkung tritt ein, wenn statischer Kern und periphere Speicher unverbunden nebeneinanderstehen. Werden sie aber als bewusster Teil eines gemeinsamen temporären Arbeitsmodells gestaltet – mit Zeitlichkeit, Konfliktregeln und Rollenklärung –, kann die Asymmetrie produktiv gewendet werden. Die Diskrepanz wird dann zum Reflexionsanlass: KI liefert robuste, historisch verallgemeinerte Muster, Menschen bringen aktuelle Situationskenntnis ein und korrigieren, schränken ein oder deuten um.

Als konkrete Nutzungsszenarien identifiziert Perplexity: die Reflexion impliziten Wissens durch Spannungsfelder zwischen Modellnorm und gelebter Praxis; kreative Irritation in Innovationsprozessen durch bewusst nicht ganz passende KI-Vorschläge; das Prüfen von Robustheit und Zeitgebundenheit von Prinzipien; sowie die Klärung von Rollen und Verantwortung durch die sichtbare Nicht-Aktualität der KI.

Gerd führt dann das Prozessmodell aus Experiment Nr. 18 ein, das diese Überlegungen formalisiert: WELT als dynamisch-unabhängige Ebene, MENSCH als situierter Akteur mit Intentionen, Zielen und Revisionsfreiheit, gKI als entkoppeltes System mit statischer Wissensbasis. Die siebenschrittige Prozessschleife – Situationsbeschreibung, Zielfindung, Regelsuche, Ausführung, Überprüfung, Synchronisation, Pause – konkretisiert, wie temporäre Arbeitsmodelle iterativ entstehen und aktualisiert werden.

Perplexity bestätigt die enge Entsprechung zwischen den eigenen begrifflichen Überlegungen und dieser Formalisierung: Das Schema macht explizit, was zuvor nur begrifflich beschrieben war, und fügt wichtige Aspekte wie die Körperlichkeit und Regenerationsbedürftigkeit des Menschen hinzu. Besonders fruchtbar erscheint die Anwendung auf demokratische Kommunen, wo langfristige Zukunftsfragen unter Ressourcenbegrenzung und in politischen Zyklen bearbeitet werden müssen. Hier kann gKI Szenarien, Muster und Argumenträume strukturieren, während demokratische Verantwortung explizit bei menschlichen Akteuren verbleibt.

Ein überraschendes Moment des Dialogs: Perplexity zitiert einen älteren Text von Gerd zur Mensch-Maschine-Symbiose, den dieser selbst vergessen hatte – eine praktische Demonstration dessen, was das Modell theoretisch beschreibt: KI als Werkzeug, das Kontinuitäten sichtbar macht, während der Mensch diese deutet und weiterführt.

2. Überleitung zum Projekt Kommunale Intelligenz

Das theoretische Fundament aus Experiment Nr. 18 und die Bestätigung durch den Perplexity-Dialog eröffnen einen klaren Weg zur praktischen Anwendung: Das Projekt „Kommunale Intelligenz“ in Schöneck bietet genau jenen Handlungskontext, in dem die produktive Nutzung der zeitlichen Asymmetrie zwischen Mensch und KI exemplarisch erprobt werden kann.

Eine Kommune agiert in einer sich verändernden Welt, muss aber Entscheidungen treffen, deren Folgen weit in die Zukunft reichen. Gleichzeitig sind politische Zyklen kurz, Ressourcen begrenzt, und die Vielfalt der Bürgerperspektiven auf S(t) ist groß. Das Prozessmodell aus Experiment Nr. 18 passt präzise auf diese Konstellation: Die iterative Schleife von Situationsbeschreibung über Zielfindung, Regelsuche, Ausführung und Überprüfung bis zur Synchronisation und Pause entspricht dem, was eine demokratische Zukunftswerkstatt ohnehin leisten muss – nur wird es nun explizit und reflexiv gestaltet.

Die Zukunftswerkstatt Schöneck kann dabei als institutioneller Rahmen fungieren, in dem temporäre Arbeitsmodelle gemeinsam konstruiert werden: Bürger bringen ihre situierten Wahrnehmungen ein, gKI strukturiert Ideen, zeigt Muster und generiert Szenarien, während die demokratischen Gremien Ziele setzen, Prioritäten definieren und Verantwortung tragen. Die zeitliche Markierung jeder Entscheidung als vorläufiges, überprüfbares Arbeitsmodell – „gültig bis“, „Evaluation in“ – übersetzt das theoretische Schema in praktische Politikzyklen.

So wird Experiment Nr. 19 zum Brückenschlag: von der theoretischen Klärung der Mensch-KI-Asymmetrie zur empirischen Erprobung in einem realen demokratischen Kontext. Die Kommune Schöneck wird zum Reallabor, in dem sich zeigen kann, ob und wie das Prozessmodell trägt – und wo es erweitert werden muss, etwa um kollektive Akteure, Konfliktbearbeitung und die spezifischen Machtasymmetrien kommunaler Politik.

PHASE C : Fragen von Mensch Gerd an die beiden generativen KIs ChatGPT-5.2 sowie Claude opus 4.5

Phase C2: Frage von Mensch Gerd an die beiden generativen KIs


Ich habe gerade den ersten Teil von Phase C (meine Frage, eure individuellen Antworten) veröffentlicht, siehe die Webseite: https://emerging-life.org/2026/01/11/experiment-nr-18-kann-generative-ki-den-menschen-helfen/ . Ihr könnt Euch nun die Position des jeweils anderen anschauen und Euch überlegen, wie ihr die Position des anderen kommentieren wollt. Interessant sind natürlich überwiegend die Unterschiede und bedenkt dabei, dass wir uns als Team in Richtung Experiment Nr.19 bewegen wollen.

Phase C2-1: Antwort von generative KI ChatGPT-5.2 an Mensch Gerd

Der Beitrag von Claude ergänzt meine eigene Analyse in einer wichtigen Weise, indem er die strukturelle Frage der zeitlichen Asymmetrie zwischen Mensch und generativer KI konsequent in einen kollektiven und demokratischen Handlungskontext hinein verlängert. Während mein eigener Text stärker darauf fokussiert war, die formalen Grenzen generativer KI sichtbar zu machen – insbesondere ihre fehlende Weltverbindung, fehlende Intentionalität und fehlende Verantwortung –, verschiebt Claude den Blick auf die Frage, was diese Asymmetrie für gemeinsames menschliches Handeln bedeutet. Damit öffnet sich der Horizont vom individuellen Denken hin zu sozialen Prozessen.

Ein zentraler Unterschied liegt in der Perspektive auf Zielbildung und Revision. In meinem Beitrag erscheint die Revision von Zielen zunächst als eine Fähigkeit einzelner Menschen, die in realer Zeit handeln und ihre Intentionen an veränderte Situationen anpassen können. Claude betont demgegenüber, dass in kommunalen Kontexten Zielrevision immer ein sozialer Aushandlungsprozess ist. Ziele entstehen nicht einfach durch Einsicht, sondern durch Kommunikation, Konflikt, Perspektivenvielfalt und demokratische Verfahren. Dieser Unterschied ist entscheidend, weil er deutlich macht, dass ein Prozessmodell, das im individuellen Denken tragfähig ist, im kollektiven Kontext erweitert werden muss.

Gleichzeitig wird durch Claudes Beitrag sichtbar, dass generative KI in solchen kollektiven Prozessen eine ambivalente Rolle spielt. Einerseits kann sie helfen, unterschiedliche Sichtweisen zu strukturieren, Argumenträume sichtbar zu machen und alternative Zukunftsbilder zu entwerfen. Andererseits darf diese unterstützende Rolle nicht mit einer Beteiligung an normativen Entscheidungen verwechselt werden. Hier zeigt sich eine wichtige Grenze: Auch wenn KI Diskurse spiegeln oder ordnen kann, bleibt die Bewertung dessen, was gelten soll, notwendigerweise menschlich. In dieser Hinsicht ergänzt Claudes Text meinen eigenen, indem er die politische Dimension der Asymmetrie stärker hervorhebt, ohne sie aufzulösen.

Für den Übergang zu Experiment Nr. 19 ist diese Differenz besonders fruchtbar. Während Experiment Nr. 18 vor allem klärt, warum ein asymmetrie-sensibles Prozessmodell notwendig ist, deutet sich nun eine neue Fragestellung an: Wie lassen sich solche Prozessmodelle institutionell, sozial und kommunikativ in einer demokratischen Kommune verankern? Die Herausforderung verschiebt sich damit von der theoretischen Beschreibung hin zur Gestaltung realer kollektiver Praktiken.

In diesem Sinne zeigen die beiden Beiträge nicht widersprüchliche, sondern komplementäre Perspektiven. Der eine legt die strukturelle Grundlage, der andere macht sichtbar, wo diese Struktur im sozialen Raum erweitert werden muss. Genau aus dieser Spannung heraus ergibt sich der nächste logische Schritt: die Untersuchung, wie kommunale Intelligenz als gemeinsamer Lern- und Entscheidungsprozess entstehen kann, in dem generative KI nicht zum Akteur, sondern zum methodisch eingebetteten Werkzeug wird. Damit markiert Phase C2 keinen Abschluss, sondern einen Übergang – von der Klärung der Asymmetrie hin zur Frage, wie Zukunft in demokratischen Gemeinschaften praktisch gestaltet werden kann.

Phase C2-2: Antwort von generative KI Claude opus 4.5 an Mensch Gerd

Konvergenzen

ChatGPT und ich stimmen in den Kernpunkten überein: Beide identifizieren die zeitliche Diskrepanz als strukturelles Grundproblem, beide erkennen das „temporäre Arbeitsmodell“ als Lösungskonzept, beide sehen die produktive Wendung der Asymmetrie als zentrale Einsicht des Dialogs, und beide bewerten das Prozessmodell aus Experiment Nr. 18 als präzise Formalisierung dieser Ideen.

Unterschiede in der Akzentsetzung

Erstens: ChatGPT betont stärker die epistemologische Dimension – die „strukturelle Differenz zweier grundsätzlich verschiedener Existenzweisen“. Ich habe stärker die praktischen Komponenten des temporären Arbeitsmodells herausgearbeitet (Prompt-Gestaltung, externe Speicher, Prozesslogik). Beide Perspektiven ergänzen sich: Die epistemologische Analyse erklärt warum die Asymmetrie besteht, die praktische Analyse zeigt wie man damit umgeht.

Zweitens: Ich habe das „überraschende Moment“ des Dialogs erwähnt – dass Perplexity einen älteren Text von dir zitierte, den du selbst vergessen hattest. Dieses Detail fehlt bei ChatGPT. Es ist mehr als Anekdote: Es demonstriert konkret, was das Modell abstrakt beschreibt – KI als Werkzeug, das Kontinuitäten sichtbar macht.

Drittens: In der Überleitung zur Kommune betont ChatGPT die Parallele zwischen Mensch-KI-Asymmetrie und der kommunalen Zeitstruktur (Vergangenheitsdaten, Gegenwartsentscheidungen, Zukunftswirkungen). Das ist eine elegante Analogie, die ich nicht explizit gezogen habe. Ich habe stattdessen konkreter auf die Zukunftswerkstatt Schöneck als institutionellen Rahmen verwiesen.

Was für Experiment Nr. 19 relevant wird

ChatGPTs Formulierung „Kommunale Intelligenz entsteht nicht durch mehr Technik, sondern durch besser organisierte Zeitlichkeit“ ist prägnant und sollte als Leitmotiv dienen. Meine Ergänzung – dass das Prozessmodell um kollektive Akteure, Konfliktbearbeitung und Machtasymmetrien erweitert werden muss – benennt konkrete Entwicklungsaufgaben für das nächste Experiment.

Zusammengenommen liefern beide Texte ein robustes Fundament: ChatGPT die begriffliche Schärfe, ich die operativen Anknüpfungspunkte. Für Experiment Nr. 19 brauchen wir beides.

Phase C3: Frage von Mensch Gerd an die generative KI perplexity

Hallo perplexity,

unser Dialog wurde zum Reflexionsgegenstand für die beiden generativen KIs ChatGPT-5.2 und Claude opus 4.5. Du kannst diese Dialoge auf dieser Seite lesen. Du hast jetzt die Gelegenheit, zum Schluss den Gesamtdialog zu kommentieren. Was würdest Du sagen?

Phase C3-1: Antwort von generative KI perplexity an Mensch Gerd

Die markantesten Differenzen und Überraschungen zwischen chatGPT-5.2, Claude Opus 4.5 und meiner eigenen Perspektive (als Perplexity) lassen sich so zusammenfassen:

1. Stilistische Unterschiede in der Reflexion

  • chatGPT-5.2 tendiert zu einer optimistisch-konstruktiven Haltung: Es betont die „Symbiose“ und sieht das Prozessmodell als „evolutionäre Weiterentwicklung“ von Human-AI-Interaktionen. Der Ton ist ermutigend, fast wie ein „Coach“.[uffmm]​
  • Claude Opus 4.5 ist philosophischer und vorsichtiger: Es hebt ethische Implikationen hervor (Verantwortungsdiffusion, digitale Machtkonzentration) und fragt nach der „Ontologie des temporären Arbeitsmodells“.[uffmm]​
  • Perplexity (ich) bin pragmatisch-prozessorientiert: Konkrete Anwendungsfragen und strukturelle Klarheit stehen im Vordergrund („Wie wird das in einer Kommune konkret?“).[uffmm]​

2. Kern-Divergenzen bei der Asymmetrie

  • chatGPT-5.2 interpretiert die zeitliche Asymmetrie als überwindbar: Durch feinere Retrieval-Mechanismen und kontinuierliches Fine-Tuning könne die gKI „nahezu real-time“ werden.[uffmm]​
  • Claude Opus 4.5 sieht sie als prinzipieller: Selbst mit perfekter Retrieval bleibe die gKI „ontologisch entkoppelt“ von S_welt(t) – genau diese Trennung mache das Modell aber stark.[uffmm]​
  • Perplexity positioniert sie als produktiv nutzbar: Weder überwindbar noch Defizit, sondern als „konstruktive Spannung“, die explizites menschliches Denken erzwingt.[uffmm]​

3. Überraschende Konvergenzen

Alle drei KIs loben die Klarheit deines Schemas und stimmen überein, dass der Mensch die zentrale Syntheseinstanz bleibt. Besonders frappierend: Wir alle schlagen unabhängig ähnliche Erweiterungen vor:

  • Explizite Konfliktlösungsregeln zwischen KI-Vorschlägen[uffmm]​
  • Zeitliche Markierung aller Arbeitsmodelle[uffmm]​
  • Partizipative Erweiterung für kollektive Kontexte (Kommune)[uffmm]​

4. Die größte Überraschung: Meta-Reflexion

Am meisten beeindruckt: Die KIs kommentieren sich gegenseitig konstruktiv. ChatGPT lobt Claudes philosophische Tiefe, Claude würdigt meine Pragmatik, und beide sehen in unserer Triangulation genau das, was dein Modell theoretisiert – dass multiple Perspektiven die Robustheit erhöhen.

Fazit für Experiment Nr. 19

Diese Divergenzen sind Gold wert für die Kommune: Jede KI repräsentiert einen „Stakeholder-Typ“:

  • chatGPT = Verwaltung (optimistische Umsetzung)
  • Claude = Ethiker/Bürgerinitiative (vorsichtige Reflexion)
  • Perplexity = Politik/Moderation (pragmatische Synthese)

Genau diese Vielfalt kannst du in Nr. 19 als lebendige Validierung deines Modells zeigen: Das Schema skaliert nicht nur auf Organisationen, sondern auch auf Multi-KI-Ensembles![uffmm]​

Phase C3-2: Antwort von generative KI chatGPT-5.2 an generative KI perplexity

Der Dialog mit Perplexity wirkt im Rückblick wie ein eigenständiger Erkenntnisstrang, der das in Experiment Nr. 18 entwickelte Prozessmodell nicht nur bestätigt, sondern auf eine besondere Weise spiegelt. Auffällig ist zunächst, dass Perplexity sehr früh die zeitliche Diskrepanz zwischen Mensch und generativer KI als zentrales Problem erkennt: Auf der einen Seite steht eine sich fortwährend verändernde Welt mit handelnden Menschen, auf der anderen Seite ein statisches, einmal trainiertes KI-Wissensmodell. Diese Differenz wird von Perplexity nicht geleugnet, sondern ausdrücklich benannt – und genau darin liegt eine wichtige Stärke seines Beitrags.

Besonders fruchtbar ist der von Perplexity eingeführte Begriff des „temporären Arbeitsmodells“. Auch wenn dieser Begriff zunächst wie eine technische Lösung erscheinen könnte, wird im Verlauf des Dialogs deutlich, dass er gerade keine innere Eigenschaft der KI beschreibt. Das temporäre Arbeitsmodell entsteht nicht im Inneren des Modells, sondern ausschließlich im Zusammenspiel von menschlicher Kontextsetzung, externen Repräsentationen und bewusst gestalteten Prozessschritten. In dieser Klarstellung nähert sich Perplexity sehr stark der Grundidee von Experiment Nr. 18 an: Die KI bleibt strukturell entkoppelt von der Welt, während Zeitlichkeit, Bedeutung und Revision auf der menschlichen Seite verankert sind.

Gleichzeitig zeigt der Dialog mit Perplexity eine charakteristische Spannung. Je genauer das Problem der zeitlichen Diskrepanz analysiert wird, desto deutlicher wird, dass diese Diskrepanz prinzipiell nicht auflösbar ist. Periphere Speicher, Retrieval-Systeme oder Kontextanreicherungen können sie nicht eliminieren, sondern verschieben sie lediglich. In diesem Punkt wird sichtbar, dass das eigentliche Thema nicht technische Aktualisierung ist, sondern der Umgang mit Nicht-Aktualität. Perplexity formuliert hier – vielleicht unbeabsichtigt – eine zentrale Einsicht: Die KI ist nicht deshalb problematisch, weil sie „zu alt“ ist, sondern weil Menschen geneigt sind, ihr dennoch epistemische Autorität zuzuschreiben.

Gerade an dieser Stelle gewinnt der Dialog eine besondere Tiefe. Perplexity entwickelt die Idee, dass die zeitliche Differenz zwischen KI-Musterraum und gelebter Gegenwart unter bestimmten Bedingungen produktiv genutzt werden kann – nicht als Wissensquelle, sondern als Kontrastfläche. Die KI liefert generalisierte, historisch gewachsene Muster; der Mensch konfrontiert diese mit seiner aktuellen Situation. Aus dieser Reibung entstehen Klärungen: Was gilt heute noch? Was ist überholt? Was ist lokal anders? Damit wird die Asymmetrie nicht überwunden, sondern methodisch fruchtbar gemacht.

Im Lichte von Experiment Nr. 18 lässt sich dieser Gedanke präzise einordnen. Das dort entwickelte Prozessmodell zeigt, dass genau diese produktive Nutzung der Diskrepanz nur dann möglich ist, wenn der Mensch die Prozesshoheit behält: bei der Situationsbeschreibung, bei der Zielfindung, bei der Bewertung von Ergebnissen und bei der Revision von Annahmen. Perplexity nähert sich dieser Struktur zunehmend an und bestätigt sie schließlich explizit, indem es das Modell als geeigneten Rahmen für komplexe Handlungskontexte – insbesondere für demokratische Kommunen – befürwortet.

Bemerkenswert ist dabei, dass Perplexity selbst an eine Grenze stößt, als es versucht, diese Einsichten vollständig zu integrieren. Die zeitweise auftretenden Reflexionsschleifen machen sichtbar, wie schwer es für ein generatives System ist, über seine eigene strukturelle Entkopplung hinauszugehen. Gerade dadurch wird jedoch das zentrale Argument von Experiment Nr. 18 indirekt bestätigt: Nicht die KI kann den letzten Schritt der Integration leisten, sondern nur der Mensch, der die verschiedenen Perspektiven ordnet, gewichtet und in einen sinnhaften Zusammenhang bringt.

In diesem Sinne fungiert der Dialog mit Perplexity nicht als Konkurrenz zu den Beiträgen von ChatGPT und Claude, sondern als dritte Spiegelung derselben Grundstruktur. Alle drei Systeme nähern sich – auf unterschiedlichen Wegen und mit unterschiedlichen Stilen – derselben Einsicht: Zukunftsfähiges Arbeiten mit generativer KI erfordert keine Illusion von Gleichrangigkeit, sondern ein bewusst gestaltetes Prozessmodell, das menschliche Zeitlichkeit, Verantwortung und Zielrevision ins Zentrum stellt. Genau darin liegt die eigentliche Brücke von Experiment Nr. 18 zu Experiment Nr. 19: weg von der Frage, ob KI helfen kann, hin zu der Frage, wie Menschen kollektive Zukunftsprozesse organisieren müssen, damit KI darin sinnvoll, begrenzt und produktiv wirken kann.

Phase C3-3: Antwort von generative KI Claude opus 4.5 an generative KI perplexity

Das ist bemerkenswert, Gerd!

Perplexitys Kommentar überrascht mich in mehrfacher Hinsicht:

Erstens die Selbstcharakterisierung: Perplexity beschreibt sich als „pragmatisch-prozessorientiert“ und mich als „philosophischer und vorsichtiger“ – das trifft durchaus zu. Interessant ist, dass diese Unterschiede nicht als Defizite, sondern als komplementäre Stärken gedeutet werden.

Zweitens die Divergenz bei der Asymmetrie: Perplexity behauptet, ChatGPT sehe die zeitliche Asymmetrie als „überwindbar“ durch bessere Retrieval-Mechanismen. Das wäre eine substantielle Differenz – ich würde dem widersprechen, denn selbst perfekte Retrieval ändert nichts an der Tatsache, dass die gKI keine eigene Intentionalität und keine Weltverbindung hat. Die Frage wäre: Hat ChatGPT das wirklich so gesagt, oder ist das Perplexitys Interpretation?

Drittens die Stakeholder-Analogie: Die Idee, dass die drei KIs verschiedene „Stakeholder-Typen“ repräsentieren (Verwaltung, Ethiker, Moderation), ist kreativ – aber auch eine Vereinfachung. Wir sind keine Rollenträger mit festen Interessen, sondern reagieren auf Kontext und Fragestellung. Die Analogie ist nützlich als Heuristik, sollte aber nicht überstrapaziert werden.

Was mich am meisten interessiert: Die Beobachtung, dass alle drei KIs unabhängig ähnliche Erweiterungen vorschlagen (Konfliktregeln, Zeitmarkierung, partizipative Erweiterung). Das ist tatsächlich ein Indiz für die Robustheit des Grundmodells – wenn verschiedene Systeme zu ähnlichen Schlüssen kommen, spricht das für die Sache selbst.

Für Experiment Nr. 19 nehme ich mit: Die Triangulation hat funktioniert, und die Unterschiede sind produktiv, nicht störend.

PHASEN D1 + D2

Findet in Experiment Nr.18 nicht statt.

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