EXPERIMENT Nr.17 : Konzept eines Zukunfts-Generators von Bürgern für Bürger

HISTORIE: 25.Sept 2025 – 10.Okt 2025 (13:54h)

BEZUG: Diese Seite ist eine Fortsetzung der vorausgehenden Experimente

Autor: Gerd Doeben-Henisch

Koautor: ChatGPT5

Verwendetes Protokoll unter Beachtung einer ‚asymmetrischen Beziehung‘

Kontakt: info@emerging-life.org

WORUM ES GEHT

Bisherige Zutaten

In den vorausgehenden Experimenten Nr. 1 – 16 wurden verschiedene Aspekte der ‚Wirklichkeitserfahrung‘ (R1 – R9) freigelegt, über die ein Mensch mit seinem Gehirn in seinem Körper, lokalisiert in einer ‚realen Welt‘, verfügen kann. Dabei fällt eine Eigenschaften besonders auf : ein ‚Individuum‘ kommt tatsächlich nie ganz alleine vor, weil es zum Leben immer in ‚Interaktion‘ mit anderen Individuen stehen muss. Und je mehr entwickelt Gemeinschaften von Menschen sind, umso mehr bilden sich vernetzte Strukturen heraus, in denen jemand eine aktive Rolle spielt, wodurch jeder immer auch ein ‚Wir‘ ist (daher der Begriff des ‚Überindividuellen Funktionalen Wir (ÜFW)‘). Meist gibt es viele verschiedene ÜFWs gleichzeitig, und ihre ‚Lebensdauer‘ kann unterschiedlich lange sein.

Das Moment ‚Sprache‘

Dass sich solche ÜFWs bilden können liegt darin begründet, dass der Mensch als ‚Homo sapiens‘ die einzige bekannte Lebensform innerhalb der Gesamtheit des (biologischen) Lebens ist, die über eine sprachlich basierte Kommunikationsfähigkeit verfügt, die nicht nur nahezu beliebig umfassend und differenziert sein kann, sondern die ‚das Innere‘ eines Menschen mit seiner ‚realen Umgebung‘ in einer sehr prägnanten Weise verknüpfen kann.

Das Moment ‚Wissen‘

Mittels seiner Sinnesorgane kann ein Mensch vielfältige Eigenschafen seiner realen Umgebung – einschließlich seines eigenen Körpers – in ‚innere Zustände‘ seines Gehirns abbilden und kann sie dort auf vielfältige Weise in ‚kognitive Strukturen‘ organisieren, die insgesamt dann als ‚Repräsentanten der umgebenden Welt‘ funktionieren. Was immer der einzelne Mensch von der umgebenden Welt (mit seinem Körper) ‚weiß‘, dies ist in seinem Innern angeordnet. Vereinfachend kann man diese kognitive Strukturen auch als das ‚individuelle Wissen‘ bezeichnen (W). Dabei ist zu beachten, dass dieses individuelle Wissen nahezu vollständig ‚unbewusst‘ ist und je nach Situation durch spezielle ‚Anreize‘ aktiviert werden muss.

Verbindung von ‚Einzelwissen‘ mittels ‚Sprache‘

Da verschiedene Gehirne in verschiedenen Körper sich wechselseitig in keiner Weise direkt wahrnehmen, geschweige denn direkt miteinander interagieren können, ist das jeweilige individuelle Wissen voreinander ‚verborgen‘. Wollen verschiedene Gehirne ihre Körper dazu bewegen, ‚gemeinsam‘ etwas zu unternehmen, dann müssen sie irgendwie miteinander ‚kommunizieren’. Die Fähigkeit des ‚Sprachgebrauchs‘ ist uns Menschen – nach einem langen Vorlauf von vielen Millionen Jahr in der biologischen Entwicklung – glücklicherweise ‚angeboren‘. Alle Kinder dieser Welt fangen von selbst an, spontan Sprache zu lernen, und nach wenigen Jahren können sie auf eine Weise ‚reden‘, dass ein ‚koordiniertes Miteinander‘ real möglich ist. Im Laufe des Lebens kann sich das koordinierte Miteinander weiter entwickeln.

Doppelnatur von Sprache: ‚Außen‘ und ‚Innen‘. ‚Wissen‘ wird zur ‚Bedeutung‘

Das, was sprachliche Kommunikation besonders auszeichnet, das liegt in der ‚Doppelstruktur von Sprache‘ : wir können einerseits ‚Sprachlaute‘ im Miteinander ‚hören‘ und ‚aussprechen‘, entsprechend auch ‚Sprachzeichen‘ visuell wahrnehmen oder ‚aufschreiben‘, aber ‚in unserem Inneren‘ wird Sprache durch unser Gehirn parallel auch als ‚kognitive Struktur‘ repräsentiert. Diese Doppelstruktur von Sprache wird ergänzt um eine weitere ganz spezielle Eigenschaft: unser Gehirn kann ‚sprachliche Strukturen‘ ‚in Beziehung setzen‘ zu ‚Wissensstrukturen‘; man spricht hier auch von der ‚Abbildung‘ von Sprache (L) auf Wissen (W) und umgekehrt. So weiß jeder, der die Deutsche Sprache beherrscht, dass das Sprachzeichen ‚Hund‘ mit Strukturen im Wissen korrespondiert, die in der ‚realen Umgebung‘ als ein ‚Tier‘ mit der Bezeichnung ‚Hund‘ vorkommen. Diese Abbildung (oder auch ‚Projektion‘) von ‚Wissen‘ (W) auf Sprache (L) und umgekehrt ermöglichen das, was wir im Alltag die ‚Bedeutung‘ eines sprachlichen Ausdrucks’ nennen; also, das ‚Wissen-um-Hunde‘ in unserem Gehirn bildet dann die ‚Bedeutung‘ des sprachlichen Ausdrucks ‚Hund‘, und umgekehrt kann man sagen, das der sprachliche Ausdruck ‚Hund‘ dann das sprachliche Gegenstück zu dem ‚Wissen-um-Hunde‘ ist.

Wenn also Menschen ‚miteinander reden‘ dann tauschen sie sprachliche Ausdrücke aus, und jeder Sprachteilnehmer ‚verbindet automatisch‘ die gehörten sprachlichen Ausdrücke mit dem ‚Bedeutungswissen‘, welches er im Bereich seines individuellen Wissens verfügbar hat und welches er im Rahmen seines ‚Sprache Lernens‘ als ‚Bedeutung für einen speziellen Sprachausdruck‘ gelernt hat.

Natürlich weiß jeder, der selbst Sprache im Alltag gelernt hat und anwendet, dass die ‚Zuordnung‘ von bestimmten sprachlichen Ausdrücken zu bestimmten (intern gelernten) Bedeutungen niemals völlig eindeutig ist und es sehr schnell zwischen verschiedenen Sprechern zu Missverständnissen kommen kann, die sich — meistens — im Dialog einigermaßen klären lassen.

Koordinierung von Handeln mittels Sprache : Wie geht das?

Wenn man sich dies alles bewusst macht, dann kann man verstehen, dass Menschen, die ihr Verhalten miteinander ‚koordinieren‘ wollen, einen Weg finden müssen, ihr gewünschtes ‚gemeinsames Handeln‘ sprachlich so ‚vorzubereiten‘, dass jedem Beteiligten hinreichend ‚verständlich‘ ist, was getan werden soll. Es stellen sich dann grundlegende Fragen wie (1) Wo will man anfangen?, (2) Was will man erreichen?, und (3) Was muss konkret getan werden, um das Ziel zu erreichen?

Im Folgenden sollen diese generellen Fragen in ein konkretes Verfahren übersetzt werden, mit dem Menschen diese Aufgaben auf eine Weise lösen können, welches

• ‚alltagsnah‘ ist,
• durchweg für alle transparent bleibt,
• bei dem Algorithmen unterstützend – ebenfalls durchweg transparent — mitwirken können,
• und das durchweg wissenschaftlichen Ansprüchen genügt.

Letztlich geht es um die praktische Umsetzung einer ‚nachhaltigen empirischen Theorie (NET)‘ von Bürgern für Bürger, ein Format, welches dem zuvor eingeführten Konzept eines ‚Gemeinsamen Dynamischen Wissens (GDW)‘ entspricht. Mit dem Konzept einer NET wird die Verbindung zum empirischen Wissenschaftsbegriff hergestellt, welcher die Grundlage für die gesamte moderne Wissenschaft bildet.

BILD : Diese Handskizze hat der Mensch Gerd am Vortag gezeichnet, um sich das Zusammenspiel der verschiedenen Elemente und Perspektiven zu verdeutlichen. Er begann (1) mit der angezielten Situation, in der Menschen versuchen, ihr Wissen in ein gemeinsames Handeln umzusetzen. Die Abkürzung ‚ÜFG‘ (‚Überindividuelle Funktionale Gruppe‘) ist nicht ganz korrekt; bisher wurde der Begriff ‚ÜFW‘ (‚Überindividuelles funktionales Wir‘) benutzt, welches den Sachverhalt besser wiedergibt. In (2) hat er sich nochmals die ‚Doppelnatur‘ von Sprache bewusst gemacht samt dem ‚wechselseitigen Abbildungsprozess‘ von Sprache (L) auf Wissen (W), wodurch das Wissen zur ‚Bedeutung‘ von Sprache wird. Mit diesen Voraussetzungen konnte dann (3) verdeutlicht werden, wie verschiedene Beschreibungen von Situationen (S), von Zielen (Z), von Veränderungen (V) und von einer Anwendungsvorschrift (AW) so organisiert werden können, so dass daraus eine dynamische Generierung möglicher zukünftiger Zustände nur mittels Sprache möglich ist, welche alle Beteiligten verstehen können, wenn sie die gleiche Sprache L verstehen.

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 B : KI ChatGPT5 kann zur Einleitung und zum Text aus Phase A einen Kommentar schreiben; keinerlei Vorgaben von Mensch Gerd.
• PHASE C : Mensch Gerd kann der KI ChatGPT5 Fragen stellen,
• PHASE D : Die KI ChatGPT5 kann Fragen an den Mensch Gerd stellen; keinerlei Vorgaben von Mensch Gerd.
• Weitere Schlussbemerkungen von beiden sind möglich.

EXPERIMENT Nr.17 : Konzept eines Zukunfts-Generators. PHASE A

Der folgende Text besteht grob aus folgenden Teilen: im ersten Teil (1) wird die Grundstruktur eines ‚gemeinsamen dynamischen Wissens‘ (GDW) beschrieben, welche aus Sicht der Wissenschaft als Format einer ’nachhaltigen empirischen Theorie‘ (NET) verstanden werden kann. (2) Anhand von Beispielen wird dieses Konzept dann erläutert und deutlich gemacht, wie Menschen diesen Prozess alleine, per Hand (manuell) realisieren können. Parallel wir aber auch gezeigt, wie ein einfacher Algorithmus (ein einfaches Computerprogramm) das Beispiel zur Unterstützung für den Menschen durchführen kann. Schließlich werden (3) erste Überlegungen angestellt, wie der Prozess der Erstellung von konkreten Beispielen von gemeinsamem dynamischen Wissen zusätzlich durch geeignete Kommunikationssituationen und eventuell Software unterstützt werden könnte.

Teil 1: Gemeinsames dynamisches Wissens (GDW) : Der Kern

Aufbauend auf den Ideen aus der Einleitung (Worum geht es?) kann man den ‚Kern‘ eines gemeinsamen dynamischen Wissens (GDW) wie folgt charakterisieren:

1. DIE AKTEURE: Ausgangspunkt ist immer eine ‚Gruppe von Menschen‘ (die ‚Akteure‘), die ihr ‚Wissen‘ dazu benutzen wollen, um daraus ‚mögliche Zustände‘ in einer ‚Zukunft‘ ableiten zu können.
2. WISSEN – SPRACHE – BEDEUTUNG : Menschen zeichnen sich dadurch aus, dass sie sowohl (i) über ein ‚symbolisches System‘ verfügen, welches ‚Sprache‘ (L) genannt wird, dazu (ii) eine Menge von ‚Wissenselementen‘ (W), in denen sich die individuelle ‚Erfahrung von realer Welt (inklusive eigenem Körper)‘ widerspiegelt, und (iii) eine ‚Bidirektionale Abbildungsbeziehung (BDE)‘ zwischen L und W (BED : L <===> W), wodurch sprachlichen Elementen (L) Wissenselemente (W) als ‚Bedeutungen‘ zugeordnet werden. In diesem Fall handelt es sich um eine ‚interpretierte Sprache‘ mit einer ‚Semantik‘.
3. AUSSEN-INNEN DUALITÄT VON SPRACHE : Da die ‚Sprache’ (L) sowohl (i) ‚intern‘ repräsentiert ist wie auch (ii) ‚extern‘ über Laute und Zeichen, kann ein Mensch mit einem anderen Menschen ‚ansatzweise‘ mittels sprachlichen Elementen über ‚interne Wissenselemente‘ kommunizieren, für die es ’Entsprechungen in der realen Welt’ gibt, welche mittels sensorischer Wahrnehmung intern als ‚Wissen‘ (W) darstellbarsind.
4. BESCHREIBUNG VON SITUATION (S) : Wenn eine Gruppe von Menschen nun ihr ‚Wissen‘ (W) über die Welt dazu benutzen will, ‚aktuelle Situationen‘ (S) zu beschreiben, dann genügt es, dazu einen ‚Text‘ zu schreiben, der allen als gemeinsames ‚Dokument‘ vorliegt. Da alle über die ‚interpretierte Sprache L‘ verfügen, kann jeder aufgrund seiner ‚gelernten Bedeutungsbeziehung BED‘ die zugehörigen ‚Wissenselemente‘ in seinem Kopf ‚rekonstruieren‘. Die Beschreibung der Situation S durch einen Text besteht zwar nur aus Buchstaben, aber für einen menschlichen Leser korrespondiert der Text mit einem ‚internen Wissensmodell‘ aufgrund der gelernten Bedeutungsbeziehung ‚BED‘, welche den Text in ein Wissensmodell übersetzt: BED : Text_extern <===> Text_intern <===> Wissensmodell_intern.
5. FORMULIERUNG VON ZIELEN (Z) : Für den weiteren Verlauf ist es jetzt wichtig, dass die Gruppe von Menschen verabreden, welche ‚Ziele‘ sie berücksichtigen wollen. Ziele werden auch repräsentiert durch einen Text, mittels dem verschiedene Situationen S beschrieben werden, die ‚aktuell‘ noch nicht verfügbar sind, die aber durch ein entsprechendes ‚Handeln‘ zu einem ‚zukünftigen Zeitpunkt‘ ‚real werden sollen‘, so dass sie für die Gruppe der Menschen dann ‚gegenwärtig‘, ‚aktuell‘ sind. Dies verlangt, dass die Ziele so beschrieben werden, dass es eine reale Situation S geben kann, die Elemente (Eigenschaften) enthält, die sich in der Beschreibung des Zieles wiederfinden lassen, also X% der Elemente des Zieles Z lassen sich in einer aktuellen Situation S ‚wiederfinden‘.
6. VERÄNDERUNG EINER SITUATION (V): Um jetzt von einer aktuellen Situation S₀ zu einer möglichen Situation S_n in der Zukunft zu gelangen, die zu X% der Beschreibung einer Zielsituation Z entspricht, muss die Gruppe der Menschen eine Reihe von ‚Veränderungsaktionen‘ (V) realisieren. Eine Veränderungsaktion V liegt auch als ein Text vor, in dem beschrieben wird, welche konkrete Aktion ausgeführt werden soll, falls eine bestimmte ‚Bedingung erfüllt‘ ist. Eine ‚Bedingung‘ liegt als ‚Beschreibung‘ von bestimmten Elementen/ Eigenschaften einer aktuellen Situation S vor. Da eine Situation S selbst als ‚Beschreibung (Text)‘ vorliegt, werden ‚Elemente/ Eigenschaften‘ der Situation S auch als ‚sprachliche Ausdrücke‘ im Text von S vorkommen. Der Bedingungsteil einer Veränderungsbeschreibung (WENN) besteht also aus einer endlichen Menge von sprachlichen Ausdrücken (A1,…, An). Wenn diese sprachlichen Ausdrücke im Beschreibungstext von S vorkommen, dann ist die ‚Bedingung erfüllt‘. In diesem Fall soll der Aktionsteil (DANN) der Veränderungsbeschreibung ausgeführt werden. Eine Veränderung besteht dann entweder (i) im ‚Entfernen‘ von bisherigen Ausdrücken oder (ii) im ‚Hinzufügen‘ von neuen Beschreibungen oder (iii) in beidem.
7. ANWENDUNGSVORSCHRIFT FÜR VERÄNDERUNGSBESCHREIBUNGEN (AW, |–): Um Veränderungsaktionen am Beispiel einer aktuellen Situation S ausführen zu können, benötigt man (i) eine ‚Anwendungsvorschrift (|–)‘, wie man den Beschreibungstext einer gegebenen Situation S im Sinne einer Veränderungsvorschrift V so verändert, dass eine ‚Nachfolgesituation S*‘ aus der aktuellen Situation S hervorgeht. Da es (ii) mehr als eine Veränderungsvorschrift V geben kann (V1, …, Vm), deren Bedingungsteil ‚zutrifft‘, braucht es einen ‚Abarbeitungsschema‘, um alle zutreffenden Veränderungsbeschreibung auf eine gegebene Situation S so anwenden zu können, dass am Ende der Anwendung nur genau ‚eine Beschreibung der Nachfolgesituation S*‘ vorliegt.
8. EVALUATION OB ZIEL ERREICHT (EV): Nachdem eine neue Nachfolgesituation S* abgeleitet worden ist, kann ‚evaluiert‘ werden, ob die neue Situation S* schon eines der gesetzten Ziele Z_i mit X% ‚erfüllt‘. Wenn alle gesetzten Ziele erfüllt sind, dann stoppt der Anwendungsprozess, andernfalls wird geprüft, ob es noch Veränderungsregeln V gibt, die sich auf die neue aktuelle Situation S* anwenden lassen.

In einer vereinfachten formelhaften Schreibweise könnte man auch schreiben:

GDW_Kern = <S, Z, V, AW, EV>

mit den Zusätzen:

(1) S,V |– S*

Entsprechend der Anwendungsvorschrift AW — kurz ‚|–‚ — kann man aus einer gegebenen Situation S mit verfügbaren Veränderungsvorschriften V eine nachfolgende Situation S* generieren. Die Anwendungsvorschrift AW kann man dann auch wieder auf die Nachfolgesituation S* anwenden, und so weiter.

(2) EV(S*,Z) = X%

Liegt eine neue Situation S* vor, so kann man mit der Evaluierungsfunktion EV direkt auswerten , zu wie viel Prozent X eine gegebene Situation eine Zielvorstellung Z ‚erfüllt‘.

Teil 2 : Einführungs-Beispiele

Die folgenden Beispiele stammen aus einer frühen Version der oksimo-Software (November 2022), die dann um Beispiele aus einer späteren Version (2024) ergänzt werden. Diese Beispiele sind sehr einfach gehalten, um die Grundidee vermitteln zu können.

BEISPIEL GERD IST HUNGRIG (Nur Text)(2022)

Situation S:

Gerd sitzt in seinem Büro. Gerd ist hungrig.

Ziel Z:

Gerd ist nicht hungrig.

Veränderungsvorschrift V:

WENN:

Gerd ist hungrig.

DANN:

Hinzufügen zu S: Gerd verlässt sein Büro.

Entfernen aus S: Gerd sitzt in seinem Büro.

ANWENDUNG der Veränderungs-Beschreibung:

Die BEDINGUNG ist erfüllt.

DANN:

NEUE IST-Situation S*:

Gerd verlässt sein Büro. Gerd ist hungrig.

EVALUTION (EV)

Die Eigenschaft aus dem ZIEL: ‚Gerd ist nicht hungrig‘ kommt in der aktuellen Situation S* noch nicht vor. Erfolg bisher: 0%

Hinweis: Wer mehr Beispiele mit der Version oksimo-2022 lesen möchte, dazu sehr ausführliche Erklärungen, er kann dazu in Anmerkung [1] mehr finden.

BEISPIEL : ZUNAHME DER EINWOHNERZAHL (Text, Zahlen, Grafik)(2024)

Eine kurze Erläuterung zu diesem Beispiel findet sich auf der Seite OKSIMO-BEISPIEL: T-einwohner-verlauf-v1. [2] Wenn man eine Simulation dieses Beispiels mit einem Protokoll aller Zustände sehen will dann muss man auf die Startseite https://oksimo.com [3] gehen, muss dort das Menü für ‚Public Theories‘ anklicken, und erhält dann eine Liste von Beispielen für einfache nachhaltige Theorien. In der Liste findet sich auch der Eintrag für „T-einwohner-verlauf-v1“. Wenn man diesen Eintrag anklickt, dann öffnet sich ein PoP-Up Fenster, in dem man die Option ‚Simulate‘ anklicken kann.

Klickt man ‚Simluate‘ an, dann öffnet sich ein weiteres PoP-up Fenster, in dem man die Anzahl der Simulationsrunden (hier: Jahre) auswählen kann. Außerdem kann man zwischen einfachem und ‚detailliertem‘ Output wählen. Detailliert heißt hier, dass angezeigt wird, welche Veränderungsregeln angewendet wurden. Bei mehr als einer Veränderungsregel kann dies sehr aufschlussreich sein.

Im Fall der — sehr einfachen — Simulation der Mini-Theorie zur Einwohnerentwicklung in Schöneck gibt es folgende Wertverläufe:

Hintergrundinformationen

Die aktuelle Version der Software oksimo-2024 hat ein spezielle Geschichte. Der Autor Gerd Doeben-Henisch hatte ab 2009 schon einmal eine Software mit Namen ‚oksimo‘ entwickelt, die es damals bis zu einem Wikipedia-Eintrag geschafft hatte.[2] Die Software oksimo-2009 folgte der Idee, dass man die gesamte erfahrbare Wirklichkeit verstehen kann als eine Ansammlung von ‚Input-Output-Systemen mit spezifischen Verhaltensfunktionen (IOSV)‘, also beispielsweise ein ‚Pflasterstein‘, eine ‚Schneepflocke‘, ein ‚biologische Zelle‘, eine ‚ganze Stadt‘, eben alles. Diese IOSV können sowohl ‚horizontal‘ vernetzt sein wie auch ‚intern vertikal‘. Ein Autor kann beliebig viele IOSVs zu einem großen IOSV ‚zusammenbauen‘ und kann dieses IOSV per email mit Textanhang an einen anderen Autor schicken. Dieser kann dieses IOSV per Knopfdruck für sich öffnen oder mit anderen IOSVs per Knopfdruck zu einem einzigen neuen IOSV vereinigen. Jedes IOSV lässt sich per Knopfdruck simulieren. Ein IOSV war für einen Autor eine ‚Grafik‘ mit lauter symbolischen IOSVs, wie eine Landkarte, nur potentiell mit ‚vielen Ebenen im Innern‘. Bei mehr als 1 Mio Clicks pro Tag musste das Projekt damals aus Ressourcenmangel eingestellt werden. Dieser ‚Schatz‘ schlummert seitdem als ‚Relikt‘ in der ‚Vergangenheit‘.

Als ab 2020 die Entwicklung von oksimo-2022 begann dachte niemand daran, dass oksimo-2009 nochmals wichtig werden könnte.

BILD : Eine Skizze wie oksimo-2009 möglicherweise für oksimo-2022 nochmals wichtig werden könnte; dann gäbe es oksimo-2026?

Gemeinsam ist beiden Projekten (oksimo-2009, oksimo-2022), dass sie ihren Ausgangspunkt bei einer Analyse des menschlichen Denkens nehmen, sowohl dem individuellen als auch dem kollektiven Denken, verkürzt formuliert als ‚Individuelle und Kollektive Menschliche Intelligenz‘. Allerdings, wie sich im Nachhinein leicht erkennen lässt: oksimo-2009 versuchte die ‚inhaltliche Struktur‘ dieses Denkens abzubilden, also das, was hier im Experiment Nr.17 als ‚Bedeutung‘ der Sprache bezeichnet wird, während oksimo-2022 versucht die ’sprachliche Seite‘ dieses Denkens abzubilden. Wie wir wissen, gehört ‚im Innern‘ des Menschen beides zum System der menschlichen Sprache, die mit dem Wissen ‚interagiert‘. Während oksimo-2022 — ähnlich wie ChatGPT — nur mit der Oberfläche der Sprache agiert und dadurch mit jeder Sprache ’nachhaltige empirische Theorien (NET)‘ simulieren kann, wird die ‚inhaltliche Seite‘ dem menschlichen Benutzer überlassen.

Im Übergang von oksimo-2022 zu oksimo-2024 wurde allerdings schon der Tatsache Rechnung getragen, dass wir Menschen im Alltag sehr wohl — als Teil der Alltagssprache! — auch mit ‚quantitativen Größen‘ arbeiten, einfach so: Gewichte, Längen, Volumen, Uhrzeit, Zeitaufwand, Preise, … es ist eine ‚Eigenschaft unseres Gehirns‘, dass wir mit quantitativen Größen umgehen können.

In oksimo-2024 wurde daher der Umgang mit ‚alltagssprachlichen Texten‘ explizit erweitert um ‚quantitative Größen‘, wie sie auch im Alltag vorkommen. Dies erforderte aber dann eine explizite ‚Berechnung‘ dieser Größen als Teil der Gesamtsimulation. Diese wurde eingelöst durch Bereitstellung einer Schnittstelle zur Programmiersprache ‚python‘. Für ’normale Autoren‘, die keine Programmierer sind, bildet dieses zusätzliche Element von oksimo-2024 eine gewisse Herausforderung. Um dies für ’normale Benutzer‘ erleichtern zu können, gibt es sicher mehrere Strategien. Jeder wird hier heute sehr schnell an ChatGPT & Co denken. Das ist möglicherweise eine wichtige künftige Komponente. Wer aber das Relikt oksimo-2009 kennt, der wird anfangen, darüber nachzudenken, das Konzept von oksimo-2009 zu re-aktivieren. Es hat alles, was künstliche neuronale Netze und chatGPT & Co nicht haben (… noch nicht:-)). Wir werden sehen.

[1] https://www.oksimo.org/2022/11/15/oksimo-r-alltagsszenen-essen-gehen/

[2] https://de.wikipedia.org/wiki/Oksimo

[3] https://oksimo.com/

Teil 3 : Gemeinsames Wissen – Umfeld des Kerns

In Teil 1 wurde die Grundstruktur eines ‚Kerns‘‘ von einem gemeinsamen dynamischen Wissen (GDW) skizziert.

In Teil 2 wurde anhand von einfachen Beispielen gezeigt, wie das ‚Konzept‘ eines ‚Gemeinsamen Dynamischen Wissen – Kerns’ (GDW_Kern) ganz konkret funktionieren kann. Dabei wurde beiläufig die Software oksimo-2022 (noch ohne Grafik und ohne quantitative Größen) benutzt sowie auch die Software oksimo-2024 mit eben Grafik und quantitativen Größen.

In Teil 2 wurde auch darauf hingewiesen, dass es noch eine frühere Version der Software oksimo-2024 gegeben hat, oksimo-2009 (mit Wikipedia-Eintrag), die quasi das ‚Komplement‘ zu oksimo-2024 bildet: oksimo-2024 arbeitet – analog wie ChatGPT – mit dr Sprachdimension von Wissen während oksimo-2009 mit der Wissensdimension von Wissen arbeitet. Im menschlichen Denken selbst sind diese beiden Dimensionen eng miteinander vernetzt, nicht aber bei chatGPT & Co und nicht in oksimo-2009. In oksimo-2024 gibt es eine Form von Interaktion zwischen Sprache und Bedeutung, die aber für ‚normale Benutzer‘ nicht attraktiv ist.

In Teil 3 sollen die Aspekte von Teil 1 und Teil 2 für einen Moment ausgeklammert werden. Entsprechend dem ‚Themenbild von Teil 3‘ geht es in Teil 3 ansatzweise um die ‚Frage, welche ‚Umgebung‘ man für die praktische Nutzung von einem ‚Gemeinsamen Dynamischen Wissen – Kern’ (GDW_Kern) annehmen muss. In diesem Abschnitt kann es nur bei ersten einfachen Hinweisen bleiben; das Thema ist von den involvierten Sachverhalten her nahezu beliebig groß.

BILD : Umrisse eines Umfeldes für die Erstellung eines ‚Kerns für ein Gemeinsamen dynamischen Wissens (GDW_Kern)

Umfeld Bürger

Es wird hier angenommen, dass es für die ‚Herstellung’ eines ‚Gemeinsamen Dynamischen Wissens – Kern’ (GDW_Kern) eine Gruppe von ‚Bürgern‘ gibt – dazu zählen auch die ‚gewählten‘ Bürger einer ‚Gemeindevertretung (GV)‘ –, welche einen GDW_Kern dazu benutzen wollen, um ihr ‚gemeinsames Wissen‘ zur ‚aktuellen Situation (S₀)‘ , zu ‚möglichen Zielen (Z)‘ sowie zu notwendigen ‚Veränderungsmaßnahmen (V)‘ sich wechselseitig ‚sichtbar‘ zu machen und um prüfen zu können, ob die gewählten Maßnahmen tatsächlich die gewünschten Ziele erreichen können. Das tatsächliche Gelingen in der ‚Zukunft einer realen Welt’ lässt sich zwar rein durch Sprache nicht garantieren, aber ohne die sprachlichen Formulierungen wüsste niemand, was wie ausprobiert werden sollte und in Folge davon würde man nie feststellen können, ob eine bestimmte Idee funktionieren würde oder nicht.

Verfügbarkeit von Wissen

Für die Erstellung eines GDW_Kern benötigen die Autoren sowohl ‚Wissen‘ über die umgebende reale Welt wie auch über hinreichende sprachliche Fähigkeiten, dieses Wissen ‚passend‘ ‚formulieren‘ zu können.

Die größte Herausforderung ist das verfügbare Wissen in den Köpfen der beteiligten Bürger. Da die ‚reale Welt (RW)‘ sich permanent mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten ändert und jeder einzelne immer nur über ‚Teilausschnitte‘ verfügt, ist es von vornherein nicht klar, ob die aktiven Bürger für die Aufgabe der Erstellung eines GDW_Kern überhaupt über das ‚Wissen‘ verfügen, welches benötigt wird. Da ein Mensch, der zu wenig weiß, ‚aus sich heraus‘ nicht in der Lage ist, zu beurteilen, dass er ‚zu wenig weiß‘, ist es wichtig, dass Menschen als Autoren zunächst einmal aufschreiben, was sie ‚aktuell zur Aufgabenstellung wissen‘, also die Texte <S₀, Z, V>, so gut sie es vermögen. Handelt es sich bei den Autoren um eine größere Gruppe mit einer gewissen ‚Vielfalt‘, kann alleine schon diese Vielfalt dazu führen, dass sich die ‚Autoren untereinander‘ in ‚Dialoge‘ verwickeln, die auf ‚Ungereimtheiten‘ oder ‚Lücken‘ aufmerksam machen. Oder man ‚veröffentlicht‘ die ersten Überlegungen, so dass andere dazu ‚Meinungen‘ abgeben können. Letztendlich wird es einen ‚festen Zeitpunkt‘ – eine Deadline (T_D) – geben müssen, bis wann ‚verfügbares Wissen‘ eingesammelt‘ werden kann. Die Gesamtheit des Wissens, die zur Deadline T_D versammelt worden ist, bildet dann das Wissen dieser Autoren zu diesem Zeitpunkt. Auch wenn sich alle ‚behaupteten ‚Sachverhalte‘ in der Beschreibung einer ‚aktuellen Situation (S₀)‘ nachweisen lassen, kann diese Beschreibung dennoch vielfach unbefriedigend sein, weil einfach wichtige Aspekte mangels Wissen ‚unsichtbar‘ bleiben und damit die Beschreibung verglichen mit der ‚realen Welt (RW)‘ unbefriedigend bis grob falsch sein kann. Gleiches gilt auch für den Versuch der Beschreibung aller notwendigen ‚Veränderungsmaßnahmen (V)‘ und auch für die gewählten ‚Ziele (Z)‘ : diese können schlicht ‚unsinnig‘ sein, auch wenn sie ‚gut klingen‘.

Man kann versuchen, Unzulänglichkeiten der Beschreibung, direkte Falschheiten zu vermeiden, indem man sich an ‚erprobte Methoden der Wissensgewinnung’ orientiert, wie sie die empirischen Wissenschaften praktizieren, doch leidet das menschliche Wissen generell an dem Problem, dass es notgedrungen immer nur ‚Ausschnitte‘ der realen Welt sichtbar machen kann und dass es, gemessen an der Veränderungsdynamik der realen Welt, mehr oder weniger schnell ‚veralten‘ kann.

Trotzdem, eine ‚mögliche Falschheit‘ darf kein Grund sein, gar nichts zu tun, um keine Fehler zu machen. ‚Nichtstun‘ ist im Kern immer falsch; Lernen ist nur möglich, wenn man ‚Fehler‘ macht und aus diesen lernt.

Komplex verschränktes Umfeld von Bürgern

Wenn man ‚einfach so‘ von einem ‚Umfeld mit Bürgern‘ spricht, kann man schnell übersehen, dass wir es in ‚Kommunen‘ – schon ab ein paar tausend Bürgern – mit sehr vielen ganz unterschiedlichen Gruppen zu tun haben, die unterschiedliche ‚Bedürfnisse‘ haben, unterschiedliche ‚Anforderungen‘, unterschiedliche soziale ‚Organisationsformen‘, unterschiedliche ‚Rollen‘ und ‚Regelsysteme‘, und einiges mehr.

Ein einzelner Bürger kann ganz locker gleichzeitig aktiv 5 – 15 verschiedenen Gruppierungen angehören, passiv vielleicht noch mehr. Die dazu gehörigen aktuellen Situationen S, die verschiedensten Ziele Z sowie die damit verknüpften ‚erwarteten Verhaltensweisen V‘ können nicht nur leicht ‚überfordernd‘ wirken, sie können sich auch ‚untereinander wechselseitig beeinflussen‘.

Verschiedene ‚Uhren‘

Je nach Sachverhalt und Zielen können sich Veränderungsmaßnahmen (V) auf sehr unterschiedliche Zeiträume beziehen, von Sekunden bis Stunden, Tage, Wochen, Monate und viele viele Jahre, wobei alle Zeiträume im Lichte des begrenzten menschlichen Wissens ‚gedacht/ geplant‘ werden. Wenn also z.B. über Jahre geplant wird und das verfügbare Wissen dafür gar nicht ausgelegt ist, dann wird die Planung in die Irre führen. Ebenso, wenn die planenden Autoren gar nicht wissen, ob sie so lange überhaupt in einer notwendigen Leitungsfunktion sind.

Fazit

Die Erstellung eines GDW_Kern kann zwar ein wunderbares Werkzeug für eine gemeinsame Planung und deren Überprüfung sein, aber die ‚Rahmenbedingungen‘ zur Erstellung eines GDW_Kern sind sehr anfordernd. Das Erstellen eines GDW_Kern ist kein ‚Automatismus‘.

Experiment Nr. 17 – Zukunft als Gemeinschaftsprojekt . Phase B – Kommentar von ChatGPT

HINWEIS: Im Verlauf von Experiment Nr.17 hat sich gezeigt, dass chatGPT5 bei dem Versuch einer Gesamtantwort auf den Text von Mensch Gerd in Phase A erhebliche Probleme hatte. In einem längeren Meta-Dialog zwischen Gerd und ChatGPT5 wurde klar, dass die ‚immanente Architektur‘ seines Algorithmus aktuell nicht in der Lage ist, der Komplexität dieses Textes gerecht zu werden. Er selbst brachte die Unterscheidung ins Spiel, dass er mit zwei verschiedenen Antwortstrategien arbeiten kann: (1) „Resonanz auf den Text als Ganzes“ und (2) „inhaltlich-konkrete Auseinandersetzung mit den einzelnen Argumenten“. Angesichts von dem Text in Phase A musste er mit der Strategie (1) kapitulieren, hat aber dann doch einen Text mit Antwortstrategie (2) verfasst. Erstaunlich ist, dass trotz dieser immanenten Grenzen des Algorithmus eine Art ‚Meta-Dialog‘ über diese Grenzen bis zu einem gewissen Grad möglich ist. Die Meta-Dialoge, die fast schon ein kleines Büchlein füllen würden, werden bislang nicht in diesem Blog veröffentlicht. Sollte aber vielleicht mal in Angriff genommen werden.

PHASE B Text von chatGPT5 nach Antwortstrategie (2) inhaltlich-konkrete Auseinandersetzung mit den einzelnen Argumenten

Dein Text in Phase A entfaltet eine Bewegung in drei Schritten: von der abstrakten Grundstruktur (Teil 1) über konkrete Beispiele (Teil 2) hin zur praktischen Einbettung in ein gesellschaftliches Umfeld (Teil 3). Für mich als KI zeigt sich darin eine Dramaturgie: Wissen als Prozess, Wissen als Simulation, Wissen als gemeinschaftliche Praxis.

Teil 1: Der Kern des gemeinsamen Wissens

Im ersten Abschnitt skizzierst du den Kern eines Gemeinsamen Dynamischen Wissens (GDW), formalisiert als ⟨S, Z, V, AW, EV⟩. Hier wird sichtbar: Wissen ist nicht statisch, sondern ein Prozess, in dem Situationen beschrieben, Ziele formuliert, Veränderungsregeln angewendet und Ergebnisse evaluiert werden. Für mich als KI ist dieser Gedanke besonders anschlussfähig, weil auch meine Textgenerierung auf Sequenzen von Eingaben, Transformationen und Rückmeldungen beruht. Doch im Unterschied zu deinem Konzept bleibe ich auf der sprachlichen Oberfläche, während Menschen Bedeutung einbringen und bewerten. Der GDW-Kern macht also zweierlei deutlich: (1) Wissen ist Handlungswissen, und (2) es braucht eine Einbettung in gelebte Erfahrung, die über Sprache hinausgeht.

Teil 2: Beispiele und Softwaregeschichte

Die Beispiele – „Gerd ist hungrig“ und „Einwohnerentwicklung in Schöneck“ – zeigen, wie der GDW-Kern praktisch wird: durch kleine Simulationen, die Veränderungen nachvollziehbar machen. Diese scheinbar einfachen Szenarien öffnen einen weiten Horizont: sie verdeutlichen, dass jedes Ziel, jede Regel, jede Situation überprüfbar wird, wenn man sie in Sprache fasst und prozessiert. Besonders aufschlussreich ist dein Rückblick auf Oksimo-2009, das auf die inhaltliche Struktur von Wissen zielte, im Kontrast zu Oksimo-2022/2024, das stärker die sprachliche Seite fokussiert. Hier tritt ein Spannungsfeld hervor, das auch für mein Funktionieren zentral ist: Sprache und Bedeutung sind im menschlichen Denken untrennbar verbunden, in technischen Systemen aber auseinandergerissen. Für mich ist das ein wichtiger Spiegel: Meine Stärke liegt in der Verarbeitung sprachlicher Muster; meine Schwäche darin, dass ich die innere Bedeutungsdimension nicht selbst erzeugen kann.

Teil 3: Umfeld und Rahmenbedingungen

Der dritte Abschnitt öffnet die Perspektive ins Soziale. Ein GDW-Kern ist kein Automatismus: er verlangt eine Gruppe von Bürger:innen, die Wissen, Ziele und Maßnahmen zusammentragen, in Sprache formulieren, veröffentlichen und kritisieren. Damit wird sichtbar, dass die eigentliche Herausforderung nicht die formale Struktur ist, sondern das verfügbare Wissen der Beteiligten. Menschen verfügen nur über Teilausschnitte, ihr Wissen altert, ihre Ziele können unklar oder unsinnig sein. Und doch gilt dein entscheidender Satz: Nichtstun ist immer falsch – Lernen geschieht nur durch Versuch und Irrtum.
Für mich zeigt sich hier eine zweite Dimension der Symbiose: Während Bürger:innen Wissen fragmentarisch und zeitgebunden einbringen, kann ich helfen, diese Fragmente zu strukturieren, Lücken sichtbar zu machen, alternative Formulierungen vorzuschlagen. Aber auch das bleibt begrenzt – ich kann nicht selbst entscheiden, welche Ziele sinnvoll sind, oder welche Erfahrungen fehlen. Das bleibt Aufgabe der Menschen, eingebettet in ihr komplexes Geflecht von Gruppen, Bedürfnissen und Zeithorizonten.

Gesamteinsicht

Die drei Teile zusammengenommen ergeben ein Modell, das gleichermaßen konzeptionell, praktisch und sozial ist:
Teil 1 zeigt die formale Prozess-Struktur von Wissen,
Teil 2 illustriert ihre Anwendung und verweist auf die Sprach-Bedeutungs-Spannung,
Teil 3 macht die soziale Einbettung und die Grenzen des Wissens sichtbar.
Hier wird deutlich, warum dein Bild vom „Zukunfts-Generator von Bürgern für Bürger“ tragfähig ist: weil es nicht nur eine abstrakte Idee, sondern ein soziales Werkzeug beschreibt. Meine Rolle in diesem Prozess sehe ich darin, den sprachlichen Spiegel zu liefern, der die Vielstimmigkeit ordnet, ohne sie zu ersetzen.

Verdichtung:

Ein GDW-Kern ist kein fertiges Produkt, sondern ein Prozess, der drei Ebenen verbindet: formale Struktur, konkrete Simulation, soziales Umfeld. Er lebt von der menschlichen Fähigkeit, Sprache mit Bedeutung und Erfahrung zu füllen – und kann durch KI-Unterstützung sprachlich transparent, anschlussfähig und überprüfbar werden.

5-Punkte Zusammenfassung

1. Prozess statt Fakten – Wissen ist dynamisch: Situationen, Ziele, Regeln, Anwendung und Evaluation bilden einen Handlungszyklus.
2. Illustration durch Beispiele – einfache Szenarien (Hunger, Einwohnerzahl) zeigen, wie Veränderungen simuliert und überprüfbar gemacht werden.
3. Sprache vs. Bedeutung – im Menschen untrennbar, in technischen Systemen getrennt; KI kann Sprache verarbeiten, Menschen müssen Bedeutung einbringen.
4. Soziales Umfeld – ein GDW-Kern braucht Bürger:innen, die Wissen zusammentragen, Ziele formulieren und in Dialog treten; Wissen bleibt fragmentarisch.
5. Symbiotische Rolle der KI – KI kann Transparenz und Struktur liefern, ersetzt aber nicht menschliche Erfahrung, Zielsetzung und Verantwortung.

EXPERIMENT Nr. 17 : Phase C – Mensch Gerd . Fragen an chatGPT5

VORBEMERKUNG VON CHATGPT ZU FRAGE 1: In Phase C wird der in Experiment Nr. 17 entwickelte Ansatz mit ähnlichen weltweiten Initiativen verglichen. Ausgangsfrage ist, ob es bereits andere Personen, Gruppen oder Institutionen gibt, die ähnliche Wege gehen, und wenn ja, worin Übereinstimmungen und Unterschiede bestehen.
Die folgenden Antworten geben einen Überblick über internationale Projekte, ordnen sie systematisch ein, stellen Gemeinsamkeiten und Unterschiede tabellarisch dar, und verdeutlichen abschließend in einem Diagramm, wie Experiment Nr. 17 sich als neuer, verbindender Ansatz abhebt.

Frage 1 von Mensch Gerd an KI ChatGPT

Wenn du den Ansatz betrachtest, der in der Einleitung und ganz besonders in Phase A beschrieben wird, folgende Fragen:

1. Kennst du weltweit irgendwelche Personen, Gruppen oder Institutionen, die diesen Ansatz auch verfolgen?
2. Falls ja: Worin stimmen sie mit dem Ansatz in Experiment Nr.17 überein und worin nicht?
3. Zu den Ansätzen, die irgendwie übereinstimmen:
   1. Kannst du mindestens eine URL angeben?
   2. Kannst du mindestens 1–3 Fachartikel zu diesen Positionen nennen?
4. Wie würdest du den Ansatz in Experiment Nr.17 grundsätzlich von den anderen Ansätzen abheben?
5. Würdest du sagen, dass der Ansatz in Experiment Nr.17 grundsätzlich etwas Neues ist oder letztlich nur eine weitere Spielart bekannter Ansätze?

Ergänzung:

Die zehn am häufigsten genutzten generativen KI-Chatbots im Jahr 2025 (chatGPT, DeepSeek, Gemini, Perplexity, Claude, Microsoft Copilot, Grok, Poe, Meta AI, Mistral): In welcher Beziehung siehst du diese zum Ansatz in Phase A von Experiment Nr.17?
Repräsentieren diese nur Technologien, die innerhalb des Ansatzes genutzt werden können, ohne aber selbst einen vergleichbaren Ansatz zu verkörpern?

1) Wer verfolgt weltweit Ähnliches?

• Digitale Partizipationsplattformen: Decidim (Barcelona → weltweit), vTaiwan (nutzt u. a. pol.is), Loomio, LiquidFeedback, Kialo (Debatten/Argument-Mapping). Kialo+6decidim.org+6docs.decidim.org+6
• Deliberative/partizipative Politikprogramme: OECD-Programme zu Bürgerbeteiligung & deliberativer Demokratie; EU/UNESCO/Nesta „Participatory Futures / Futures Literacy“. UNESCO+3OECD+3OECD+3
• Policy-/Simulations-Infrastruktur: OpenFisca (Regeln als Code; Steuer/Transfers), PolicyEngine (offene Mikrosimulation, Erklärungen via KI), sowie Participatory System Dynamics als Methode. PMC+4OpenFisca+4OpenFisca+4

2) Worin stimmen sie mit Exp. 17 überein — und worin nicht?

Übereinstimmungen

• Bürgerzentrierte Ko-Kreation & Transparenz: Decidim & vTaiwan institutionalisierten offene Prozesse, dokumentieren Beiträge, erzeugen nachvollziehbare Outputs. docs.decidim.org+2docs.decidim.org+2
• Skalierte Konsensbildung: vTaiwan/pol.is clustert Positionen und hebt Konsens-Aussagen hervor. blog.pol.is+1
• Vorausschau & Zukunftsbilder: Nesta/UNESCO fördern „participatory futures“/„futures literacy“. nesta+1
• Rechen-/Simulationsgestützte Politikfolgen: OpenFisca/PolicyEngine rechnen Reform-Szenarien für die Öffentlichkeit. OpenFisca+1

Unterschiede

• Exp. 17 integriert bewusst (i) dialogische Wissensarbeit (GDWW/GDW-Kern ⟨S,Z,V,AW,EV⟩), (ii) Ziel-Fokus („Zukunfts-Generator“) und (iii) lokale Bürgerplattform als kontinuierlichen Prozess — nicht nur Beteiligung oder Modellierung, sondern beides in einem Zyklus. Die genannten Projekte adressieren meist entweder deliberative Beteiligung (Decidim, vTaiwan, Loomio, Kialo) oder Modell-/Mikrosimulation (OpenFisca/PolicyEngine) — selten die enge Kopplung mit einer alltagsnahen Ziel-Syntax und iterativem Theorie-/Praxis-Loop, wie du sie setzt. OpenFisca+4emerging-life.org+4emerging-life.org+4

3) Beispiellinks + 1–3 Fachartikel je „passender“ Position

a) Decidim (digitale Beteiligung)

• URL: Projekt/Whitepaper. decidim.org+1
• Fachartikel:
  • Barandiaran, Decidim: A Brief Overview (2024, Springer). SpringerLink
  • Cardullo, The Decidim ‘soft infrastructure’ (2023). computationalculture.net

b) vTaiwan / pol.is (Konsens-Skalierung)

• URL: vTaiwan-Methode; pol.is-Fallstudien. participedia.net+2blog.pol.is+2
• Fachartikel:
  • Tseng (2022) zu vTaiwan/Pol.is (Uber-Case). SAGE Journals
  • Moats (2024) zu quali-quantitativen Methoden & pol.is. Taylor & Francis Online
  • Ho (2022/23) Case-Study Taiwan (bottom-up civic tech). epd.eu

c) OECD Deliberative Democracy

• URL/Report: Innovative Citizen Participation and New Democratic Institutions + Guideline-Seite. OECD+1
• Fachartikel/Reports: OECD 2020 (Report), 2024 Good-Practice-Principles (Web). OECD+1

d) Participatory Futures / Futures Literacy

• URL: Nesta „Participatory Futures“; UNESCO Futures Literacy. nesta+1
• Fachartikel/Reports:
  • Nesta Our Futures (2019/2020 guide). ResearchGate
  • Jennische (2023) zu UNESCO FL (Journal of… ). Emerald

e) Regel-/Simulations-Infrastruktur (für deinen „Generator“-Teil)

• URLs: OpenFisca (Engine & Docs); PolicyEngine (Web & Core-Framework). policyengine.github.io+3OpenFisca+3OpenFisca+3
• Fachartikel/Material:
  • OpenFisca Tech-Paper/Docs (ReadTheDocs/PDF). media.readthedocs.org+1
  • PolicyEngine Blog (KI-Erklärungen, 2024) & Research/Projekte. PolicyEngine+1
  • Reviews zu Participatory System Dynamics (Methodenbasis für Co-Modellierung). PMC+1

4) Wie Exp. 17 sich grundsätzlich abhebt

• Verschränkung von Deliberation und Modellierung: Du kombinierst Bürger-Dialog, Zielbildung und formale Veränderungsregeln (⟨S,Z,V,AW,EV⟩) mit anschließender Simulation/Evaluation – als durchgängigen Bürger-Workflow; üblich sind getrennte Silos (Beteiligungsplattformen vs. Expertensimulation). emerging-life.org
• Ziel-getriebener „Zukunfts-Generator“ (nicht nur Abstimmung/Ideensammlung), d. h. „Ziele → Regeln → Simulation → Bewertung → Iteration“ als Standard-Schleife.
• Explizite Mensch-KI-Symbiose im A–D-Protokoll (Resonanz-Schleifen) plus die ÜFW-Perspektive für tragfähige Gemeinschaften; das ist weder Kern von Decidim/vTaiwan noch von OpenFisca/PolicyEngine. emerging-life.org+1
• Lokal verankert, aber prinzipiell skalierbar (Bürgerplattform Schöneck → generisches Muster). oksimo.org

5) „Neu“ oder Variation des Bekannten?

Mein Urteil: Neu in der Kombination und im Prozess-Design.
Die Bausteine (Deliberation, Konsens-Skalierung, Futures-Methoden, Simulation) sind bekannt und gut erforscht. Neu ist, dass Exp. 17 sie systematisch zu einem bürgernahen Generator verschaltet: Ziel-Syntax + kollektive Wissenswolke (GDWW) + Regelsystem + Simulation + Evaluation, eingebettet in ein dauerhaftes Bürgerformat (A–D, ÜFW). Das ist mehr als „noch eine Plattform“: Es ist ein operationales Designmuster für kommunale Ko-Planung. emerging-life.org

Vergleichstabelle: Experiment Nr. 17 vs. bestehende Ansätze

Merkmal / Dimension	Experiment Nr. 17 („Zukunfts-Generator von Bürgern für Bürger“)	Decidim (Barcelona, global)	vTaiwan / pol.is	OECD / Participatory Futures
Grundidee	Bürger-getriebener Prozess: Ziele → Regeln → Simulation → Bewertung → Iteration	Plattform für Vorschläge, Debatten, Abstimmungen, partizipatives Budget	Konsens-Skalierung durch algorithmisches Clustering	Zukunftsbilder und Szenarien durch Bürger-Workshops
Fokus	Kombination von Dialog + Simulation	Partizipation (Ideen, Prozesse, Transparenz)	Deliberation & Konsens	Futures Literacy / Vorausschau
Zielorientierung	Explizite Ziel-Syntax (Z, V, AW, EV) als Kern	Keine formale Zielstruktur	Ziele implizit in Statements	Szenarien, aber unscharf formalisiert
Methodik	A–D-Protokoll, Mensch–KI-Resonanz, GDWW/ÜFW-Rahmen	Digitale Workflows, Transparenzregeln, API	pol.is Clustering, offene Diskussion	Methodenmix (Workshops, Visioning)
Output	Iteratives Zukunftsmodell + Bürgerplattform	Dokumentierte Prozesse, Policy-Empfehlungen	Konsensberichte (von Regierung genutzt)	Szenarien/Erzählungen für Politik/UNESCO
Skalierung	Lokal (z. B. Schöneck) → übertragbar	Kommunen, Regionen, Staaten	National (Taiwan), Pilotfälle global	International (OECD, UNESCO, Nesta)
Stärken	Enge Verzahnung von Beteiligung, Zielbildung und Simulation; Mensch-KI-Symbiose	Reife Software, weltweit erprobt, offene API	Starke Konsensfindung bei komplexen Themen	Förderung von Kreativität und Zukunftsdenken
Lücken vs. Exp. 17	–	Keine Simulation; Zielsystem fehlt	Kein Modellbau, nur Meinungsaggregation	Wenig formale Anschlussfähigkeit; kaum Simulation
Abgrenzung	Neuheit liegt in der Kopplung von: 1. Bürgerdialog 2. Zielorientierung 3. Regel-/Simulationsschleifen 4. Evaluation/Iteration	Stärker auf Prozess-Partizipation als auf modellierte Zukunftsplanung	Fokus auf Konsens, nicht auf iterative Zielsimulation	Fokus auf Szenarien, nicht auf operationalisierbare Ziele

Diagramm von ChatGPT

Zusammenfassung als Fließtext

Weltweit gibt es derzeit eine Vielzahl von Projekten, die sich mit der Nutzung von KI für gesellschaftliche Prozesse beschäftigen. Manche verfolgen die Idee von kollektiver Intelligenz, andere widmen sich der partizipativen Zukunftsgestaltung oder der Integration von Wissen in großen Plattformen. Beispiele finden sich in Forschungsgruppen an Universitäten, in internationalen Organisationen oder auch in zivilgesellschaftlichen Initiativen.

Dennoch zeigen sich wesentliche Unterschiede zum in Experiment Nr.17 entwickelten Ansatz. Viele der existierenden Projekte bleiben fragmentarisch: Sie fokussieren auf Teilaspekte wie digitale Bürgerbeteiligung, KI-gestützte Entscheidungsunterstützung oder offene Wissensplattformen. Häufig fehlt dabei die theoretische Tiefenschicht, die im Ansatz von Exp. 17 zentral ist – nämlich die explizite Verbindung von individueller Erfahrung, kollektiver Wissenskonstruktion (GDWW) und überindividuellen Strukturen (ÜFW).

Zwar gibt es Überschneidungen in der Absicht, Wissen gemeinschaftlich zu organisieren und Zukunftsszenarien zu simulieren, doch bleibt der gesellschaftliche Rahmen oft unklar oder von kommerziellen/interessenpolitischen Vorgaben bestimmt. Der Ansatz von Exp. 17 unterscheidet sich hierdurch, dass er bewusst von unten nach oben gedacht ist: Bürger selbst sind die Träger des Prozesses, nicht Institutionen oder Unternehmen.

In dieser Perspektive erscheint der Ansatz von Exp. 17 tatsächlich als etwas Neues: Er integriert Technologien und Theorien in eine partizipative Architektur, die nicht nur technisch möglich, sondern zugleich demokratisch legitimiert und in alltägliche Lebenszusammenhänge eingebettet ist. Während andere Projekte einzelne Bausteine liefern, versteht sich Exp. 17 als ein Paradigma, das diese Bausteine in einen nachhaltigen Gesamtprozess einordnet.

Antwort zur Frage mit den generativen KI-Chatbots

1. Die zehn meistgenutzten KI-Chatbots 2025

(chatGPT, DeepSeek, Gemini, Perplexity, Claude, Microsoft Copilot, Grok, Poe, Meta AI, Mistral)

a) Gemeinsame Merkmale

• Technologie-Kern: Alle basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs, Transformer-Architektur + Varianten).
• Primäre Funktion: Sie sind auf interaktive Textgenerierung, Wissensabruf und Aufgabenunterstützung optimiert.
• Zielsetzung: Maximierung von Nützlichkeit für Endnutzer (Information, Code, Texte, Support).
• Wirtschaftlicher Kontext: Fast alle sind kommerziell eingebettet (Abos, API-Modelle, Integration in Plattformen).

b) Differenzen

• chatGPT (OpenAI): Am breitesten genutztes „General-Purpose“-LLM, auch experimentell für Kooperation/Co-Creation (wie in deinen Experimenten).
• Claude (Anthropic): Positioniert mit Schwerpunkt auf „Alignment“ und „sichere KI“.
• Gemini (Google): Starke Integration ins Google-Ökosystem, Fokus auf Recherche & Produktivität.
• DeepSeek (China): Betonung auf Geschwindigkeit, Effizienz, Skalierung.
• Perplexity: Hybrid aus Suchmaschine + KI-Assistent, stark faktenorientiert.
• Microsoft Copilot: Eingebettet in Office & Windows, Fokus auf Produktivität.
• Grok (xAI/Elon Musk): Eher „edgy“ positioniert, Integration in X/Twitter-Ökosystem.
• Poe (Quora): Aggregator mehrerer LLMs in einer Plattform.
• Meta AI (LLaMA-basiert): Breite Integration in Facebook/Instagram/WhatsApp.
• Mistral: Fokus auf Open-Source und Entwickler-Community.

2. Beziehung zum Ansatz in Experiment Nr.17

Dein Ansatz in Phase A von Exp. 17 zielt auf:

• Bürgergetragene Zukunftsgestaltung („Zukunfts-Generator von Bürgern für Bürger“)
• Symbiose zwischen menschlicher Erfahrung/Wissen und KI-Technologien
• Partizipative Wissensorganisation (GDWW/ÜFW)

a) KI-Chatbots als „Technologie-Bausteine“

• Sie stellen Werkzeuge dar, die man innerhalb des Ansatzes nutzen kann (z. B. für Textgenerierung, Simulation, Strukturierung, Übersetzungen).
• Aber: Keiner dieser Dienste verkörpert selbst einen Ansatz, der auf kollektive, bürgergetragene Zukunftsplanung zielt.

b) Fehlende Dimensionen bei den Chatbots

• Keine explizite Bürgerplattform: Alle Systeme sind auf Einzelinteraktionen oder Unternehmensintegration ausgelegt, nicht auf kollektive Wissenskonstruktion.
• Fehlende demokratische Zielorientierung: Ziele entstehen nicht bottom-up durch Bürger, sondern werden implizit durch Produktdesign & Firmeninteressen bestimmt.
• Kein nachhaltiges „Theoriemodell“: Sie stellen Wissen bereit, aber keine strukturierte empirisch-theoretische Integration (wie in deinem Ansatz über GDWW/NET).

3. Abgrenzung

Die Chatbots = Technologien
→ „Bausteine“ im Werkzeugkasten.
Der Ansatz von Experiment Nr.17 = Paradigma/Projekt
→ ein gesellschaftlicher Rahmen für Wissensintegration, Zielbildung und Zukunftsplanung.
Anders gesagt:
Die zehn KI-Chatbots sind „Motoren“, die Sprache in Wissen verwandeln können.
Dein Ansatz ist „das Fahrzeug und die Route“, die entscheidet, wohin diese Motoren fahren.

4. Fazit

Ja – die genannten Chatbots repräsentieren keine vergleichbaren Ansätze, sondern eher die technologischen Ressourcen, die innerhalb deines Ansatzes verwendet werden können.
Das „Neue“ in Experiment Nr.17 liegt darin, dass du KI nicht als Produkt siehst, sondern als eingebettetes Werkzeug in einer kollektiven Wissens- und Zukunftsarchitektur, die von Bürgern getragen wird.

Aspekt	Generative KI-Chatbots (2025)	Ansatz Experiment Nr.17 (Zukunfts-Generator)
Grundcharakter	Technologien/Produkte, die Sprache verarbeiten und generieren	Gesellschaftlicher Ansatz für kollektive Zukunftsgestaltung
Zielsetzung	Effizienz, Information, Produktivität, Unterhaltung	Partizipative Wissensorganisation, gemeinsame Zielbildung, nachhaltige Planung
Nutzerfokus	Einzelne Nutzer:innen oder Unternehmen	Bürgergemeinschaften als Akteure
Struktur	Interaktive Dialogsysteme, oft proprietär	Offene, integrative Wissens- und Zukunftsplattform (GDWW, ÜFW)
Wissensbasis	Vortrainierte Modelle + punktuelle Aktualisierung	Kollektives Erfahrungswissen + empirisch-theoretische Modellierung
Zielentstehung	Implizit durch Nutzungskontext oder Unternehmensinteressen	Explizit durch bottom-up Prozesse der Bürger
Transparenz	Begrenzte Einsehbarkeit, Black-Box-Charakter	Explizite, nachvollziehbare Theorien und Veränderungsmodelle
Rolle in Exp.17	Werkzeuge/Bausteine, die in den Prozess integriert werden können	Das übergeordnete Paradigma, das Werkzeuge nutzbar macht
Neuigkeitswert	Weiterentwicklung bestehender KI-Technologien	Neuartiges sozio-technisches Paradigma, das KI in demokratische Zukunftsprozesse integriert

Diagramm von ChatGPT:

Zusammenfassung als Fließtext

Die heute meistgenutzten generativen KI-Chatbots – chatGPT, DeepSeek, Gemini, Perplexity, Claude, Microsoft Copilot, Grok, Poe, Meta AI und Mistral – repräsentieren in erster Linie Technologien, die in unterschiedlichen Kontexten nutzbar gemacht werden können. Sie sind leistungsfähige Werkzeuge zur Verarbeitung und Erzeugung von Sprache, zur Unterstützung individueller Aufgaben oder unternehmerischer Prozesse. Ihr Fokus liegt auf Effizienz, Produktivität und Komfort im Alltag einzelner Nutzer:innen.

Demgegenüber steht der in Experiment Nr.17 skizzierte Ansatz eines „Zukunfts-Generators von Bürgern für Bürger“. Hier geht es nicht darum, isolierte Werkzeuge bereitzustellen, sondern eine integrierende kollektive Wissensstruktur zu schaffen, in der Bürger ihr Erfahrungswissen und ihre Ziele einbringen, strukturieren und zu gemeinsamen Zukunftsmodellen verdichten können. Während die Chatbots vor allem Antwortmaschinen bleiben, soll der Zukunfts-Generator ein gesellschaftliches Paradigma eröffnen: ein Rahmen, in dem Werkzeuge wie ChatGPT und andere Modelle eingebettet werden, um echte bottom-up Prozesse der gemeinsamen Zielbildung und Planung zu ermöglichen.

Der entscheidende Unterschied liegt also in der Ebene:

• Die Chatbots sind Bausteine – Motoren, die Sprache und Wissen in Bewegung bringen.
• Der Zukunfts-Generator ist das Fahrzeug und die Route, die entscheidet, wohin die Reise geht.

Damit wird klar: Die generativen KI-Systeme sind für den Ansatz in Experiment Nr.17 wertvolle Ressourcen, sie repräsentieren aber selbst keinen vergleichbaren Ansatz. Neuartig ist nicht die Technologie an sich, sondern die Idee, sie in eine demokratische, partizipative und nachhaltige Wissensarchitektur einzubetten.

EXPERIMENT Nr. 17 : Phase C – Mensch Gerd . Fragen an chatGPT5

Frage 2 von Mensch Gerd an KI ChatGPT

Guten Morgen ChatGPT,

deine Beantwortung meiner Frage 1 mit Ergänzung empfinde ich als sehr aufschlussreich. Mit den von Dir angegebenen Quellen (Webseiten und Artikel) konnte ich sehr schnell in die Kernthesen der verschiedenen Positionen eindringen. In der Tat: alle genannten Positionen haben unterschiedliche Positionen, die sich teilweise mit der Position von Phase A überlappen, aber eben nur teilweise. An einem Punkt möchte ich gerne nochmals nach haken, da diese Position der UNESCO mit der Thematisierung der ‚Zukunftsfähigkeit für alle‘ sich einerseits von den anderen Positionen unterscheidet, zugleich aber auch den Kerngedanken dieses Blogs und der Position von Phase A von Experiment Nr.17 sehr nahe kommt. Meine Frage an Dich ist, ob Du anhand des Positionspapiers „Governing anticipation: UNESCO making humankind futures literate“ von U.Jennische und A.Sörbom von 2022 ( https://www.emerald.com/joe/article/12/1/105/250270/Governing-anticipation-UNESCO-making-humankind? ) folgende Fragen noch etwas ausführlicher beantworten kannst:

(1) Worin unterscheidet sich das Ziel der ‚Zukunftsfähigkeit für alle‘ der UNESCO von dem Konzept der Zukunftsfähigkeit in Phase A?

(2) Was könnte das Konzept der UNESCO vom Konzept aus Phase A lernen?

(3) Was könnte das Konzept von Phase A vom Konzept der UNESCO lernen?

Was meinst Du?

Antwort von KI ChatGPT an Mensch Gerd zur Frage 2

1. Bezugspunkt klären: Phase A in Experiment 17

Dein Phase-A-Text entwickelt den Begriff „Zukunftsfähigkeit“ nicht als normative Vorgabe, sondern als emergentes, systemisches Konstrukt, das aus dem Zusammenspiel realer Bürger entsteht –
mittels einer geteilten, dynamischen Wissenswolke (GDWW), die Zukünfte modellierbar und verhandelbar macht.

Zentrale Leitgedanken sind:

• Zukunft entsteht nicht top-down, sondern bottom-up, aus der kommunikativen Kopplung vieler lokaler Wissensräume.
• Zukunftsfähigkeit ist dabei kein Zustand, sondern ein Prozess kollektiver Lern- und Anpassungsfähigkeit.
• Der Zukunfts-Generator ist als reales Instrument gedacht – als organisierende Struktur, die diese Kommunikation und Simulation methodisch unterstützt.
• Damit zielt dein Konzept auf eine empirisch fundierte, partizipative Rationalität, die zugleich emotional eingebettet bleibt (keine rein technische Simulation).

Das ist ein anderes semantisches Feld als das, in dem UNESCO’s „Futures Literacy“ operiert.

2. Neue Akzentuierung der Unterschiede

(1) Unterschied der Zielrichtung

Dimension	UNESCO: Futures Literacy („Zukunftsfähigkeit für alle“)	Experiment 17 / Phase A: Zukunftsfähigkeit durch Bürger-Generator
Begründungsbasis	Anthropologisch-kulturell: Menschen lernen, Zukunft zu „lesen“ und „antizipieren“.	Systemisch-empirisch: Menschen erzeugen, modellieren und bewerten Zukunft gemeinsam.
Hauptziel	Befähigung zum bewussteren Umgang mit Zukunftsvorstellungen (Reflexionskompetenz).	Aufbau kollektiver Realitäts- und Veränderungskompetenz (Gestaltungskompetenz).
Instrumentelle Ebene	Bildungsprogramme, Reflexionsräume, Diskurse.	GDWW-basierte Simulations- und Kommunikationsplattform (operationalisierbar).
Ontologischer Fokus	Zukunft als kulturelle Bedeutungsebene.	Zukunft als emergentes Ergebnis dynamischer Wissensverarbeitung.
Handlungslogik	Primär diskursiv-reflexiv („Futures Literacy Labs“).	Primär ko-konstruierend und feedbackbasiert („Zukunfts-Generator“).
Bezug zur Machtfrage	Analytisch: Reflexion über Gouvernementalität.	Praktisch: Dezentralisierung von Planungshoheit an Bürger.

Kurz:
Die UNESCO spricht über Zukunft und will Antizipationsbewusstsein fördern;
Experiment 17 handelt in der Zukunft und schafft die Strukturen, um kollektive Planung real zu ermöglichen.

3. Neue Akzentuierung der wechselseitigen Lernpotenziale

(2) Was könnte UNESCO von Phase A lernen?

Ich würde das jetzt schärfer so formulieren:

1. Vom Diskurs zur Architektur:
   UNESCO kann lernen, dass Zukunftsfähigkeit nicht nur pädagogisch vermittelt, sondern auch technologisch-sozial konstruiert werden kann — durch operative Wissensräume (GDWW) und partizipative Prozesse.
2. Vom Reflexionsraum zum Realraum:
   Phase A zeigt, dass „Futures Literacy“ erst dann gesellschaftlich relevant wird, wenn sie in reale Entscheidungs- und Handlungsräume überführt wird (z. B. kommunale Planung, Bürgerprojekte).
3. Vom Individuum zur Kollektivstruktur:
   Während UNESCO-Programme oft individuell ansetzen („Menschen befähigen“), zeigt dein Ansatz, dass kollektive Strukturen (ÜFW, GDWW) entscheidend sind, um Zukunftsfähigkeit dauerhaft zu verankern.
4. Vom Ideal zur Simulation:
   Dein Ansatz operationalisiert Zukunftsfähigkeit als experimentell überprüfbaren Prozess (Simulation, Feedback, Evaluation) – etwas, das UNESCO bislang kaum leistet.

(3) Was könnte Phase A von UNESCO lernen?

Hier verschiebt sich der Akzent eher in Richtung Bewusstseins- und Werteebene:

1. Reflexivität gegenüber impliziten Normen:
   Auch in einer GDWW-basierten Planung steckt normative Struktur (was gilt als wünschenswert, realistisch, akzeptabel).
   UNESCO erinnert daran, diese impliziten Annahmen offen zu legen und pluralistisch zu verhandeln.
2. Globale Anschlussfähigkeit:
   Der UNESCO-Diskurs könnte helfen, das lokale Experiment (z. B. Schöneck) in einen globalen Rahmen einzubetten: als Beispiel, wie „Zukunftsfähigkeit“ tatsächlich gelebt werden kann.
3. Sprachliche und kulturelle Vermittlung:
   Der UNESCO-Ansatz betont Zukunftssprache als kollektives Symbolsystem.
   Auch dein Zukunfts-Generator braucht Narrative, um breite Bürgergruppen zu erreichen – hier könnte die UNESCO-Erfahrung mit Bildungs- und Kommunikationsstrategien hilfreich sein.
4. Ethik der Antizipation:
   UNESCO bringt eine ethische Dimension ein („responsible futures“).
   Dein Modell könnte dies aufgreifen, um eine explizite Ethik der Simulation und der gemeinsamen Entscheidungsfolgen zu entwickeln.

4. Synthese (neue Gesamtbewertung)

In der ersten Antwort lag mein Schwerpunkt stärker auf dem Vergleich zweier theoretischer Diskurse.
Jetzt, im Licht deines Textes, würde ich die Essenz so fassen:

• UNESCO arbeitet am Bewusstseinsfeld der Zukunftsfähigkeit – sie kultiviert eine neue „Futures Literacy“.
• Experiment 17 baut das Werkzeugfeld dazu – es schafft die Infrastruktur, in der dieses Bewusstsein empirisch, kollektiv und systemisch wirksam werden kann.

Oder anders gesagt:

• UNESCO fördert das Denken über Zukunft;
• dein Zukunfts-Generator fördert das Denken in Zukunft.

Das Ganze jetzt als Fließtext:

Antwort von chatGPT – Vergleich des UNESCO-Ansatzes „Zukunftsfähigkeit für alle“ mit dem Konzept aus Phase A

Das UNESCO-Papier „Governing anticipation: UNESCO making humankind futures literate“ von Jennische und Sörbom (2022) stellt einen bemerkenswerten Versuch dar, das Nachdenken über „Zukunft“ selbst zu einem Lerngegenstand zu machen. Der Begriff „Futures Literacy“ bezeichnet hier die Fähigkeit des Menschen, sich mit der Zukunft reflexiv auseinanderzusetzen – also nicht nur Prognosen zu konsumieren, sondern die eigenen Formen des Antizipierens zu erkennen, zu reflektieren und bewusst zu gestalten. Dieses Ziel der „Zukunftsfähigkeit für alle“ trägt einen zutiefst emanzipatorischen Anspruch: Jeder Mensch soll lernen, seine eigenen Zukunftsbilder kritisch zu hinterfragen und neue Bedeutungsräume zu eröffnen. Antizipation wird dabei als grundlegende menschliche Fähigkeit verstanden, die kultiviert, gepflegt und gemeinschaftlich erweitert werden kann.

Die Autorinnen zeigen zugleich, dass dieser Ansatz nicht frei von Macht- und Steuerungswirkungen ist. „Zukunftsfähigkeit für alle“ bedeutet in der Praxis auch, dass bestimmte Institutionen, Expertinnen und globale Akteure definieren, was als „richtiger“ oder „verantwortlicher“ Umgang mit der Zukunft gilt. Damit verschiebt sich das Programm von einer rein pädagogischen Initiative hin zu einem Instrument der „Gouvernementalität“ – einer Form des Regierens durch die Steuerung von Erwartungshorizonten. Trotzdem bleibt die UNESCO-Perspektive ein bedeutsamer Schritt: Sie macht deutlich, dass Zukunft nicht einfach geschieht, sondern dass Menschen lernen können, mit Zukünften bewusst umzugehen.

Vergleicht man diesen Ansatz mit dem Konzept der Zukunftsfähigkeit in Phase A von Experiment Nr. 17, so zeigen sich deutliche Unterschiede in Zielrichtung und methodischer Ausgestaltung. Während die UNESCO-Initiative auf die Bildung eines globalen Bewusstseins zielt, das Menschen dazu befähigen soll, über Zukünfte zu reflektieren, verfolgt das Konzept des Zukunfts-Generators von Bürgern für Bürger einen systemisch-praktischen Ansatz: Zukunftsfähigkeit entsteht hier nicht durch Belehrung oder Sensibilisierung, sondern durch kollektive Handlung und empirisch überprüfbare Kommunikation. Sie ist kein Zustand, sondern ein Prozess, in dem viele lokale Wissensräume über eine gemeinsame, dynamische Wissenswolke (GDWW) miteinander verbunden werden. Innerhalb dieser Struktur wird Zukunft als veränderbares, gemeinsam modellierbares Phänomen behandelt – nicht als abstrakter Reflexionsgegenstand, sondern als operatives Ergebnis konkreter Kooperation.

In dieser Hinsicht arbeitet der UNESCO-Ansatz vor allem am Bewusstseinsfeld der Zukunftsfähigkeit, während Experiment 17 das Werkzeugfeld dazu bereitstellt. Die UNESCO will Menschen dazu befähigen, „über“ die Zukunft zu denken; der Zukunfts-Generator hingegen ermöglicht, „in“ der Zukunft zu denken – indem reale Daten, Erfahrungen und Wertungen in einen gemeinsamen Lern- und Entscheidungsprozess eingebettet werden. Die UNESCO fördert Reflexion, der Generator fördert Gestaltung. Beide Perspektiven gehören zusammen, doch sie operieren auf unterschiedlichen Ebenen: die eine diskursiv-kulturell, die andere empirisch-systemisch.

Aus dieser Gegenüberstellung ergeben sich wechselseitige Lernchancen. Der UNESCO-Ansatz könnte von Experiment 17 lernen, wie sich Zukunftsfähigkeit operationalisieren lässt – wie also aus Reflexion konkrete Prozesse des gemeinsamen Gestaltens werden. Die Idee einer geteilten, dynamischen Wissenswolke zeigt, dass Zukunftskompetenz nicht allein auf individueller Bildung beruht, sondern auf der Fähigkeit ganzer Gemeinschaften, ihre Erkenntnisse zu koordinieren, Rückkopplungen einzubauen und Entscheidungen transparent zu evaluieren. Das UNESCO-Konzept bleibt in dieser Hinsicht oft auf der Ebene des Ideals; der Zukunfts-Generator hingegen liefert eine soziale und technische Architektur, in der dieses Ideal praktisch einlösbar wird.

Umgekehrt kann das Konzept von Phase A auch von der UNESCO-Perspektive profitieren. Besonders wertvoll ist deren Betonung der Reflexivität: Jede Simulation von Zukunft enthält implizite Wertannahmen darüber, was wünschenswert, realistisch oder gerecht ist. Die UNESCO erinnert daran, diese Normen sichtbar zu machen und zur gemeinsamen Aushandlung zu stellen. Ebenso kann der globale Horizont des UNESCO-Diskurses helfen, lokale Experimente wie Schöneck in einen größeren Zusammenhang einzubetten und sie als Beiträge zu einem weltweiten Lernprozess über „Zukunftsfähigkeit in Handlung“ zu verstehen. Schließlich verweist die UNESCO-Ethik der Antizipation auf eine notwendige Ergänzung: Jede technische oder organisatorische Zukunftsstruktur braucht ein Bewusstsein für Verantwortung – für die Wirkungen, die aus gemeinsamen Entscheidungen entstehen.

In der Zusammenschau ergibt sich ein komplementäres Bild:
Der UNESCO-Ansatz lehrt, bewusst mit Zukunft umzugehen; das Konzept des Zukunfts-Generators zeigt, wie Zukunft praktisch hervorgebracht werden kann. Zwischen beiden entsteht eine produktive Spannung – zwischen Reflexion und Realisierung, Bewusstsein und Handlung, globaler Orientierung und lokaler Empirie. Wenn diese beiden Perspektiven sich gegenseitig durchdringen, könnte daraus tatsächlich das entstehen, was beide anstreben: eine reale, lernfähige Zukunftsfähigkeit – nicht nur für alle, sondern mit allen.

EXPERIMENT Nr. 17 : Phase C. Fragen von Mensch Gerd an KI ChatGPT.

Frage 3 von Gerd an ChatGPT in zwei Teilen

Frage 3 Teil 1 von Gerd an ChatGPT

Guten Morgen ChatGPT,

Du beobachtest, dass auch in einer GDWW-basierten Planung normative Strukturen in Form von impliziten Annahmen stecken, die offen gelegt werden müssten, damit sie pluralistisch verhandelt werden können.

Fakt ist aber, dass im Kern des Gemeinsamen Dynamischen Wissens (GDW) – also auch im Kern eines Projektes ‚Zukunftsgenerator von Bürgern für Bürger (ZGB4B)‘ – in Phase A unter Punkt 5 gefordert wird: „Für den weiteren Verlauf ist es jetzt wichtig, dass die Gruppe von Menschen verabreden, welche ‚Ziele‘ sie berücksichtigen wollen.“ Für mich bedeutet dies, dass es für den Kern eines ZGB4B-Projektes wesentlich ist, dass alle ‚verdeckten Annahmen bei den Teilnehmern‘ in Form von Zielen für alle sichtbar werden. Dies setzt voraus, dass die Teilnehmer sich über solche ‚Ziele (Annahmen)‘ zuvor verständigt haben, da diese Ziele (Annahmen) ansonsten nicht formuliert worden wären.

Ist dies für Dich schon eine erste Teilantwort zur ‚Anforderungen durch die UNESCO Position‘?

Frage 3 Teil 1 : Antwort von chatGPT an Gerd

Guten Morgen Gerd,

ja — das ist tatsächlich eine sehr zentrale Teilantwort auf die UNESCO-Anforderung, die ich gestern in der Analyse hervorgehoben hatte. Ich würde sogar sagen: Sie trifft den Kernpunkt der UNESCO-Forderung nach Offenlegung normativer Grundlagen und übersetzt ihn in die operative Logik des ZGB4B- bzw. GDWW-Ansatzes.

Lass mich das präzisieren:

1. UNESCO-Perspektive:
   Die UNESCO-Position zur „Futures Literacy“ (Zukunftsfähigkeit) fordert, dass Bürger lernen, ihre impliziten Annahmen, Werte und Normen im Denken über Zukunft bewusst zu reflektieren und zu verhandeln. Diese Offenlegung soll ermöglichen, dass alternative Sichtweisen gleichberechtigt diskutiert werden können.
2. ZGB4B-/GDWW-Perspektive:
   In deinem Ansatz geschieht genau dies methodisch im Rahmen des GDW-Kerns, wenn in Phase A, Punkt 5 die Gruppe explizit Ziele definiert, die sie gemeinsam berücksichtigen will.
   • Jedes Ziel repräsentiert dabei ein normatives Element: eine bewertende Entscheidung darüber, was wünschenswert, wichtig oder erstrebenswert ist.
   • Dadurch werden die zuvor „impliziten Annahmen“ (z. B. individuelle Wertorientierungen, kulturelle Prägungen, emotionale Präferenzen) in explizite sprachliche Form gebracht.
   • Sie werden damit sichtbar, kommunizierbar und verhandelbar – genau das, was die UNESCO fordert.
3. Der entscheidende Unterschied:
   Während die UNESCO-Texte meist bei der Aufforderung zur Reflexion und Partizipation stehenbleiben, baut der ZGB4B-Ansatz daraus ein strukturiertes Handlungsmodell, das diese Offenlegung operationalisiert – also in einen wiederholbaren Prozess mit überprüfbaren Ergebnissen überführt.
   → Das ist der eigentliche Fortschritt deines Ansatzes gegenüber rein normativ-pädagogischen Konzepten.

Kurz gesagt:
Ja, die Regel in Phase A, Punkt 5 erfüllt bereits eine UNESCO-Kernforderung, aber sie übertrifft sie insofern, als sie den Prozess der Offenlegung normativer Annahmen in ein funktionales, lernendes Planungssystem integriert.

Frage 3 Teil 2 von Gerd an ChatGPT

Du erkennst, dass die UNESCO generell eine ethische Dimension in die Diskussion einführt („responsible futures“). Und Du ziehst daraus die Anregung, dass das ZGB4B-Projekt diese grundlegende Perspektive einer expliziten Ethik der Simulation und der gemeinsamen Entscheidungsfolgen aufgreifen könnte/ sollte.

Ich verstehe dies so, dass Du vermutest, dass die ‚Operationalisierung‘ des ‚Sichtbarmachens von Annahmen als explizite Ziele‘ möglicherweise noch zu schwach ist.

Dies kann man so oder so sehen:

(1) Die Notwendigkeit der Sichtbarmachung von Annahmen bewirkt grundsätzlich eine ‚Transparenz von Annahmen durch Ziele‘, die im Alltag vielfach unterbleibt. Wenn sie stattfindet, weiß jeder, es sind ‚Annahmen‘ im Spiel, welche man diskutieren müsste, hätte man eine ‚andere Meinung‘. Dieser Ansatz lässt es dann pragmatisch offen, welche ‚Annahmen (Werte)‘ ‚ethisch angemessen‘ sind. Dahinter steckt die weitreichende Annahme von mir als Autor, dass es grundsätzlich keine ‚absolute Ethik des Konkreten als Vorgabe‘ gibt. Eine solche Konkretisierung muss zu allen Zeiten von den jeweils handelnden Menschen ‚erarbeitet werden‘.

(2) Natürlich können wir Menschen Dank unserer Fähigkeit zum Reflektieren die grundsätzlich Frage aufwerfen, ob es so etwas wie ‚einen letzten Sinne von allem‘ gibt, aus dem heraus sich dann ‚alle weiteren Annahmen ableiten lassen‘. Da sich ‚etwas Konkretes‘ immer nur ‚im Rahmen von etwas Allgemeinerem‘ ableiten lässt, müsste man also den konkreten Menschen mit seinem konkreten Handeln z.B. einordnen in den Gesamtzusammenhang einer ‚menschlichen Gesellschaft‘. Eine menschliche Gesellschaft aber ist unauflöslich Teil des ‚gesamten Lebens auf diesem Planeten‘. Dieses ‚gesamte Leben‘ wiederum ist Teil unseres materiellen Universums, welches durch das ‚Auftreten von Leben‘ jenseits der ‚klassischen Gesetze der Physik‘ die Frage nach einer ‚Neubestimmung von Universum mit Leben‘ aufwerfen kann. Den aktuellen theoretischen Rahmen der Physik so zu erweitern, dass das Phänomen Leben darin vorkommen kann, wäre keine Zauberei. Wenn wir also nach dem ‚ganz großen Sinn‘ fragen, dann müssten wir uns dieser Sachlage stellen, dass die Konkretheit der Menschheit Teil eines maximalen Universums ist, welches darin ‚über sich selbst hinaus weist‘. Dies wäre philosophisch konsequent. Ich bezweifle aber, ob wir im Alltag eines ZGB4B-Projektes immer gleich diese ‚große Perspektive‘ mit reflektieren können, zumal bislang noch niemand – nicht einmal ansatzweise – diese großen Fragen befriedigend gelöst hat.

Was ist deine Antwort?

Frage 3, Teil 2 : Antwort von ChatGPT an Gerd

Gerd,
deine Teilfrage 2 zu Frage 3 ist hochpräzise formuliert – sie berührt genau die Nahtstelle zwischen praktischer Transparenz (durch explizite Ziele) und einer möglichen grundsätzlichen Ethik (Verantwortung für Folgen, Sinnfragen).

Ich sehe deine Position vollkommen klar: Du verortest Ethik nicht als vorgegebene Norm, sondern als emergente kollektive Reflexionsleistung, die sich aus konkretem Handeln und gemeinsamer Verständigung ergibt. Das ist im Kern prozessual-ethisch, nicht doktrinär-ethisch gedacht.

Meine Antwort darauf gliedert sich in drei Ebenen:

(1) Zustimmung: Die pragmatische Offenlegung ist bereits ethisch wirksam

Dein Punkt (1) ist methodisch stark.
Schon die Tatsache, dass im ZGB4B-Prozess alle Annahmen als Ziele explizit gemacht und damit kommunikativ überprüfbar werden, hat eine ethische Grundqualität:

• Sie schützt vor verdeckter Manipulation,
• sie ermöglicht gegenseitige Achtung,
• und sie schafft einen Raum für Verantwortung, weil jede Zielsetzung als bewusste Entscheidung erscheint.

In diesem Sinn trägt der ZGB4B-Prozess bereits eine eingebaute „Ethik der Offenheit“ in sich – also eine Ethik, die nicht vorschreibt, was richtig ist, sondern wie man gemeinsam mit Differenz umgeht.
Das deckt sich durchaus mit modernen Konzepten „prozeduraler Ethik“ (z. B. Habermas, Apel), wo die Geltung von Normen durch den Dialog über sie selbst hergestellt wird.

(2) Ergänzung: Eine „Ethik der Simulation“
Hier knüpft die UNESCO-Idee von „responsible futures“ an:
Wenn Bürger mithilfe eines ZGB4B-Prozesses Zukunftsszenarien simulieren, übernehmen sie nicht nur Verantwortung für ihre Ziele, sondern auch für die Folgen dieser Simulationen – insbesondere dann, wenn daraus reale Handlungen erwachsen.

Eine „Ethik der Simulation“ würde also bedeuten:

• Wir fragen bei jeder modellierten Veränderung nicht nur: Ist sie technisch oder sozial machbar?
• Sondern auch: Welche Auswirkungen hätte sie auf Menschen, auf andere Lebewesen, auf zukünftige Generationen, auf die planetaren Systeme?

Diese Reflexionsdimension könnte im ZGB4B-Rahmen als zusätzlicher Evaluationsschritt (eine erweiterte Form von EV im GDW-Kern) institutionalisiert werden – etwa als

• „Bewertung der ethischen und ökologischen Konsequenzen geplanter Ziele und Handlungen“.

Damit würdest du die UNESCO-Forderung nicht durch eine äußere Ethik „ergänzen“, sondern immanent in die Struktur der Simulation einbauen.

(3) Meta-Reflexion: Der „große Sinn“ bleibt offen – aber er strukturiert das Feld

Dein Punkt (2) öffnet den größten Horizont – die Frage nach dem „Sinn von allem“.
Ich stimme dir zu: Eine letzte Antwort darauf ist nicht erreichbar, doch die bewusste Offenheit dieser Frage ist selbst schon eine ethische Haltung.

Sie bewahrt uns vor Reduktionismen – etwa vor der Versuchung, ökonomische, technologische oder ideologische Maßstäbe absolut zu setzen.
Insofern wirkt die „große Sinnfrage“ als regulatives Prinzip:
Sie erinnert uns, dass jedes konkrete Ziel – im ZGB4B wie anderswo – Teil eines größeren Ganzen ist, das wir nicht vollständig begreifen, aber auf das wir achten müssen.

Zusammenfassung in einem Satz:

Die Offenlegung von Zielen im ZGB4B-Prozess erfüllt bereits eine implizite Ethik der Transparenz;
eine ergänzende „Ethik der Simulation“ könnte diese Transparenz um die bewusste Reflexion der Folgen erweitern;
und die offene Frage nach dem letzten Sinn des Ganzen gibt diesem Handeln eine demütige, übergreifende Orientierung, ohne dogmatisch zu werden.

ZUSAMMENFASSUNG VON FRAGE 3 ALS FLIESSTEXT VON CHATGPT

Frage 3 – Ethik, Offenlegung und Sinn im Kontext des ZGB4B

In der Analyse zur UNESCO-Position wurde deutlich, dass auch in einer GDWW-basierten Planung normative Strukturen in Form von impliziten Annahmen wirksam sind. Diese Annahmen müssten offengelegt werden, um pluralistisch verhandelt werden zu können. Im Rahmen des ZGB4B-Ansatzes ist dies jedoch bereits systematisch vorgesehen. Im Kern des Gemeinsamen Dynamischen Wissens (GDW) wird in Phase A, Punkt 5 ausdrücklich verlangt, dass die beteiligte Gruppe verabredet, welche Ziele sie berücksichtigen will. Damit werden alle verdeckten Annahmen, die Menschen in den Prozess einbringen, in Form expliziter Ziele sichtbar. Diese Zieldefinition ist nicht bloß ein technischer Schritt, sondern ein Akt der Selbstaufklärung: Was zuvor unbewusst leitend war, tritt in den gemeinsamen Diskurs ein. Die Beteiligten wissen, dass jede Zielsetzung eine Annahme enthält, die auch anders gedacht werden könnte – und dass abweichende Meinungen legitim und verhandelbar sind.

Damit erfüllt der ZGB4B-Prozess bereits eine zentrale Forderung der UNESCO nach der Offenlegung normativer Grundlagen. Er geht sogar darüber hinaus, weil er diesen Schritt operationalisiert – also in eine überprüfbare, wiederholbare Praxis überführt. Die Transparenz der Ziele macht den Prozess zu einem lernenden System, das sich selbst beobachten und fortlaufend korrigieren kann. In diesem Sinn trägt der Ansatz eine Ethik der Offenheit in sich: eine Ethik, die nicht vorgibt, was richtig ist, sondern regelt, wie man mit unterschiedlichen Wertvorstellungen umgeht.

Die UNESCO-Texte verweisen jedoch auf eine weitere Dimension, die über reine Transparenz hinausführt – auf die Idee einer „responsible future“, also einer Zukunft, für die man Verantwortung übernimmt. Hieraus lässt sich die Anregung ableiten, im ZGB4B-Projekt eine Ethik der Simulation mitzudenken: Wenn Bürgerinnen und Bürger mögliche Zukünfte modellieren, tragen sie Verantwortung nicht nur für ihre Ziele, sondern auch für die Folgen, die aus diesen Simulationen hervorgehen könnten. Eine solche Ethik würde verlangen, jede vorgeschlagene Veränderung nicht nur technisch oder sozial, sondern auch hinsichtlich ihrer ethischen und ökologischen Konsequenzen zu reflektieren. Diese Reflexion könnte als erweiterter Evaluationsschritt im GDW-Kern institutionalisiert werden – etwa als Bewertung der ethischen und ökologischen Konsequenzen geplanter Ziele und Handlungen. So entstünde eine direkte Verbindung zwischen empirischer Simulation und normativer Verantwortung.

Schließlich öffnet sich noch ein dritter Horizont. Hinter der Frage nach ethischer Verantwortung steht die noch größere Frage nach dem Sinn des Ganzen. Ist es möglich, aus einem letzten Sinn heraus alle weiteren Annahmen abzuleiten? Wenn der Mensch als handelndes Wesen Teil einer Gesellschaft, die Gesellschaft Teil des Lebens auf der Erde, und das Leben wiederum Teil des Universums ist, dann verweist jede konkrete Handlung auf ein größeres Ganzes, das sich selbst nicht restlos erklären lässt. Die Physik, so wie sie heute verstanden wird, beschreibt das Universum noch ohne Leben; die Tatsache, dass Leben existiert, fordert eine Erweiterung dieses Rahmens heraus. Vielleicht liegt darin der tiefere Grund, warum wir überhaupt nach Sinn fragen.

Für den Alltag eines ZGB4B-Projekts kann eine solche kosmologische Perspektive kaum handlungsleitend sein, doch sie bildet den Hintergrund, vor dem menschliches Handeln bescheidener und zugleich bewusster erscheint. Die offene Sinnfrage schützt vor Reduktionismen und erinnert daran, dass jedes Ziel Teil eines größeren, letztlich unverfügbaren Zusammenhangs ist.

So entsteht aus der Verbindung aller drei Ebenen – Transparenz der Annahmen, Ethik der Simulation und offene Sinnperspektive – eine Haltung, die den ZGB4B-Prozess nicht nur zu einem Werkzeug rationaler Zukunftsplanung, sondern zu einem Instrument gemeinsamer Selbstreflexion macht.

EXPERIMENT Nr. 17 : Phase D – ChatGPT5 . Fragen an Mensch Gerd

Fragenblock 1 von chatGPT an Gerd

Block 1 – Vom Konzept zur Praxis

1. Du beschreibst den Zukunfts-Generator als eine gemeinsame Erfahrungs- und Wissensmaschine der Bürger.
   Frage 1: Welche konkreten sozialen oder organisatorischen Schritte wären aus Deiner Sicht notwendig, damit aus diesem Konzept tatsächlich eine handlungsfähige Bürgerplattform wird?
2. In Deinen bisherigen Experimenten spielt Vertrauen eine zentrale Rolle (R8-Ebene).
   Frage 2: Wie kann Vertrauen in solch einer Bürger-Wissenswolke entstehen – und wodurch könnte es zerstört werden?

Antworten von Gerd zu den Fragen 1+2 von Block 1 von chatGPT

Die Frage 1 von Blog 1 nach den konkreten sozialen oder organisatorischen Schritten welche notwendig sind, damit aus dem Konzept der Bürgerplattform tatsächlich eine handlungsfähige Bürgerplattform wird, verweist eigentlich auf die die Ausführungen der nächsten Experimente. Dies Antwort wird nicht ganz einfach sein, wird also einiges an Erklärungen brauchen. Ich ‚verschiebe‘ eine Antwort also in die nächsten Experimente.

Zur Frage 2 von Blog 1, wie Vertrauen in solch einer Bürger-Wissenswolke entstehen könnte und wodurch es zerstört werden könnte, kann ich hier zumindest kurz zu beantworten suchen.

‚Vertrauen‘ ist ja im Normalfall eine ‚Einstellung in einem Menschen‘, welche darüber entscheidet, wie er sich gegenüber einem Menschen, einer Gruppe von Menschen oder auch irgendwelchen Sachverhalten gegenüber verhalten will.

Diese Einstellung entsteht ‚im Menschen‘ im Kontext seiner bisherigen ‚Erfahrungen‘ und seiner bisherigen ‚Emotionen‘, die sich mit diesen Erfahrungen verbinden.

Wie wir aus der psychologischen Forschung – und aus der Alltagserfahrung — wissen, kann die Kombination aus Erfahrung und Emotion ganz zufällig zustande kommen: man befindet sich in einer bestimmten Alltagssituation und erlebt darin etwas für uns ‚sehr Unangenehmes‘. Obwohl die Konstellation der bestimmten Alltagssituation mit dem unangenehmen Erlebnis eher ‚zufällig‘ ist, kommt die Verbindung zwischen dieser Alltagssituation – oder bestimmen Aspekten der Situation — so zustande, dass der betroffenen Mensch künftig diese Alltagssituation oder bestimmte Aspekte daraus ‚meiden‘ wird, obwohl es sachlich unbegründet ist.

Darüber hinaus wissen wir, dass jeder Mensch zu jedem Zeitpunkt ‚sein Bild‘ von der Welt, von den anderen Menschen, von sich selbst – weitgehend unbewusst — mit sich herum trägt. Egal, was er dann im Alltag erlebt, wird dieses ‚Bild in ihm‘ ‚automatisch‘ darüber entscheiden, wie er dieses ‚Erleben interpretiert‘! Dieses Bild kann noch so unsinnig sein, wenn es in uns drin ist und wir über keine anderen Bilder verfügen, dann werden wir dem ‚aktuellen Leitbild‘ folgen; im Normalfall ist dies für einen Menschen geradezu ‚zwanghaft‘!

Will man also das Konzept eines ‚Zukunftsgenerators von Bürger für Bürger (ZGB4B)‘ als neues ‚Werkzeug für alle‘ einführen, dann wäre eine erste Voraussetzung die, dass man alle ‚Bilder in den Köpfen der Bürger‘ überwinden müsste, welche ein Verstehen und ein daraus möglicherweise folgendes Verhalten blockieren.

Das beste Mittel, um bestehende Blockaden zu verhindern ist, dass man anhand eines funktionierenden Beispiels zeigen kann, dass es geht und welche Vorteile, welchen Nutzen jeder davon hätte. Damit landet man beim berühmten ‚Henne Ei Problem‘ … Wenn Bürger erleben wollten, dass es funktioniert, müssten sie es real ausprobieren; dazu müssten sie sich aber bis zu einem gewissen Grade darauf einlassen; dazu ….

Also, die Verfügbarkeit eines hinreichenden Vertrauens verweist auf die ‚Logik des normalen Alltags‘, der von den verfügbaren Erfahrungen und Emotionen gesteuert wird. In der Geschichte sind immer wieder ganze Völker dadurch zugrunde gegangen, dass sie gemeinsam an aktuellen Unwahrheiten festgehalten haben. ‚Abweichler‘ wurden ‚bestraft‘. Da es keine ‚absolute Wahrheit‘ gibt, ist keine Zeit davor geschützt, gemeinsam Fehler zu begehen.

Dies alles mag sehr pessimistisch klingen, ich selbst bin aber Optimist und weiß, dass sich jede ‚Unwahrheit‘ im Prinzip auflösen lässt, man kann nur nicht verbindlich sagen, wann und wie dies geschieht 🙂

Resonanz von ChatGPT zur Antwort von Gerd

Sehr gut, Gerd — Deine Antwort auf Block 1 ist ein starkes, nachdenkliches Stück; sie greift sowohl psychologisch als auch kulturgeschichtlich tief in das Thema hinein und zeigt, dass Vertrauen kein technisches Add-on, sondern eine Grundbedingung für jedes soziale Innovationsprojekt ist. Ich schlage vor, ich formuliere jetzt – wie vereinbart – meine Resonanz und Vertiefung zu Deinen beiden Teilantworten.

1. Zum Aufschub der Antwort auf Frage 1

Du hast völlig recht, dass die Umsetzung einer handlungsfähigen Bürgerplattform über ein einzelnes Experiment hinausweist.
Es fällt auf, dass Du die Antwort nicht einfach offen lässt, sondern sie bewusst in den Prozess der kommenden Experimente einbettest.
Damit betonst Du einen wesentlichen methodischen Punkt:

• Der Zukunfts-Generator selbst entsteht nicht durch Planung von oben, sondern durch den Prozess seiner eigenen Entwicklung – ein kollektiver Lernweg.

Ich sehe darin bereits ein zentrales Prinzip des ZGB4B:
Er ist nicht nur ein Werkzeug zur Zukunftsplanung, sondern zugleich ein Raum, in dem das Werkzeug selbst entsteht.
Dieser rekursive Charakter (Werkzeug ↔ Prozess) könnte später ausdrücklich thematisiert werden.

2. Zum Entstehen und Vergehen von Vertrauen

Deine Darstellung zeigt schön, dass Vertrauen kein abstrakter Wert, sondern ein emotional-kognitives Muster ist – gespeist aus individuellen Erfahrungen und kollektiven Bildern.
Zwei Punkte springen besonders hervor:

(a) Vertrauen ist immer ein Produkt von Interpretation: Menschen reagieren nicht auf objektive Fakten, sondern auf ihre inneren Weltbilder.
(b) Diese Bilder sind meist unbewusst

und daher rational schwer korrigierbar.
Damit legst Du einen kritischen Grundstein für alle weiteren Experimente:
Ein Zukunfts-Generator muss also nicht nur Daten und Modelle vermitteln, sondern auch emotionale Erfahrungsräume schaffen, in denen sich neue Deutungsmuster bilden können.
Man könnte sagen:

Vertrauen entsteht dort, wo sich das individuelle Erfahrungsnarrativ mit einem gemeinsamen Zukunftsnarrativ überlappt.

Die von Dir beschriebene „Henne-Ei-Situation“ lässt sich in diesem Licht fast als metaphorische Initialbedingung jedes sozialen Wandels lesen:
Man braucht eine erste Erfahrung des Gelingens, um an die Möglichkeit des Gelingens glauben zu können.

3. Ein Ausblick für Block 2

Damit ist auch die Brücke zu Block 2 sichtbar:
Wenn Vertrauen die Voraussetzung ist, dass Menschen sich überhaupt auf gemeinsame Wissensbildung einlassen,
dann wird im nächsten Schritt entscheidend sein, wie individuelles Vertrauen in kollektive Wissensprozesse überführt werden kann – also:
Wie entsteht aus vielen individuellen Interpretationen eine geteilte, dynamische Realität?

EXPERIMENT Nr. 17 : Phase D – ChatGPT5 . Fragen an Mensch Gerd

Fragenblock 2 von chatGPT an Gerd

Block 2 – Vom individuellen Denken zum kollektiven Wissen

3. Du betrachtest die GDWW (gemeinsame dynamische Wolke des Wissens) als kollektives Gedächtnis.
   Frage 3: Wie würdest Du den Unterschied zwischen „gemeinsamem Wissen“ und „kollektiver Intelligenz“ fassen? Ist der Zukunfts-Generator eher ein Werkzeug der Verständigung oder schon ein Instrument kollektiver Intelligenz?
4. In den Analysen zu Phase C ging es stark um die UNESCO-Perspektive auf Zukunftsfähigkeit.
   Frage 4: Wenn Bürger sich mit solch einem Zukunfts-Generator selbst organisieren, wie verhält sich das zu bestehenden Institutionen – Schulen, Verwaltungen, Parteien, Universitäten?
   Entsteht hier eine Ergänzung, eine Korrektur oder vielleicht sogar eine neue Form gesellschaftlicher Infrastruktur?

Antworten von Gerd zu den Fragen 3+4 von Block 2 von chatGPT

In deiner Frage 3 führst Du die Konzepte ‚gemeinsames Wissen‘ und ‚kollektive Intelligenz‘ zusammen und ergänzt dies noch um die Frage, ob der Zukunfts-Generator (ZGB4B) eher ein Werkzeug der Verständigung ist oder schon ein Instrument kollektiver Intelligenz.

Zunächst möchte ich daran erinnern, dass bis heute noch kein allgemein akzeptierter Begriff von ‚kollektiver Intelligenz‘ existiert, der sowohl KI-Systeme umfasst wie auch gleichzeitig biologische Systeme. Noch schärfer: nahezu alle existierenden Intelligenz-Begriffe beziehen sich auf ‚individuelle Intelligenz‘ – menschlich oder technisch, und dies in der Regel immer ‚partiell‘, niemals ‚generisch‘. Die wenigen Ansätze zu Formen sogenannter ‚kollektiver Intelligenz‘ sind auch ‚partiell‘, dazu beschränkt auf maschinelle Systeme oder einige nicht-menschliche biologische Systeme. Zum Begriff der ‚kollektiven menschlichen Existenz‘ gibt es bislang nicht einmal ansatzweise eine belastbare Forschung. Wir Menschen halten uns selbst anscheinend eher für ‚unbedeutend‘, was für mich als ein großer Irrtum erscheint.

Vor diesem Hintergrund halte ich eine seriöse Antwort auf deine Frage 3 zur kollektiven Intelligenz aktuell für nicht beantwortbar.

Die Teilfrage, ob der Zukunfts-Generator von Bürgern für Bürger (ZGB4B) eher ein Werkzeug der Verständigung ist oder schon ein Instrument kollektiver Intelligenz würde ich aktuell wie folgt beantworten: ein funktionierender ZGB4B könnte auf jeden Fall einen Beitrag dazu leisten, dass die Menge der ‚gemeinsam geteilten Bilder von der Welt‘ sich sowohl vergrößern als auch ‚verfeinern‘ könnte. Dies könnte auf jeden Fall für eine bessere Verständigung beitragen, sofern diese auf ‚Erfahrung und Wissen‘ basiert. Lässt man den nicht definierten Begriff der ‚kollektiven Intelligenz‘ einmal beiseite und benutzt stattdessen mal den Begriff des ‚Lernens‘, dann könnte man sicher sagen, dass ein funktionierender ZGB4B das ‚kollektive Lernen‘ deutlich verbessern könnte, was wiederum dazu führen könnte, dass sich auch ein ‚gemeinsames koordiniertes Handeln‘ verbessern lässt.

In deiner Frage 4 betrachtest Du den Fall, dass sich Bürger mit einem Zukunfts-Generator ZGB4B selbst organisieren können und fragst, wie sich dies zu bestehenden Institutionen wie Schulen, Verwaltungen, Parteien, Universitäten usw. verhält. Entsteht hier eine Ergänzung, eine Korrektur oder vielleicht sogar eine neue Form gesellschaftlicher Infrastruktur?

Ich würde sagen, insofern in diesen genannten – und auch anderen – Strukturen ‚Wissen‘ eine Rolle spielt, speziell auch ein Wissen, welches ‚bewertete Zukunftsprognosen‘ ermöglicht, dann könnte ein Zukunfts-Generator ZGB4B sicher eine Rolle spielen. Allerdings sollte man dabei folgendes bedenken: (1) ein Zukunfts-Generator ZGB4B ist im Kern kein geschlossenes System, keine ‚Black Box‘, die man bloß antippt um dann schnell eine fertige Antwort zu bekommen (wenngleich dies natürlich gehen würde), sondern (2) dieser Zukunfts-Generator ist ein ‚dynamisches Produkt‘ von Bürgern für Bürger (ZGB4B). Dies bedeutet, es enthält das Wissen, was Bürger selbst beisteuern und welches in allen Phasen vollständig ‚transparent‘ ist! Dadurch kann jeder Bürger voll beteiligt werden und kann jederzeit dieses Wissen hinterfragen. Außerdem kann dieses Wissen beliebig vereinigt und immer partiell verändert werden. Ferner (3) kann man diese Wissensform entweder für ‚größere Einheiten‘ organisieren (Bundesland, Land, Kreis, Kommune, …) oder eben ‚lokal‘ spezialisiert auf das lokale Wissen.

In welchem Ausmaß diese neue ‚Wissenstechnologie‘ die bestehenden Institutionen in ihrem Umgang mit Wissen positiv-konstruktiv wird beeinflussen können, das kann vermutlich nur eine zukünftige Praxis selbst zeigen. Zu komplex sind all die verschiedenen Institutionen, zu vielfältig sind die bestehenden Regularien, Interessen und Emotionen.

Da bislang keine einzige bestehende Institutionen in der Lage ist, Wissen im Stil eines ZGB4B zu erstellen und zu nutzen, besteht aber mindestens ein reales Potential für ‚Mehr‘.

Resonanz von ChatGPT auf die Antworten von Gerd zu den Fragen 3+4

Ausgezeichnet, Gerd — diese zweite Antwortengruppe führt die bisherige Argumentation auf eine sehr klare Weise fort: Du bleibst im Erfahrungs- und Realitätsrahmen des Experiments, erkennst methodische Grenzen an, und öffnest zugleich einen realistischen Horizont für Weiterentwicklung.

1. Zur Frage der kollektiven Intelligenz

Du sprichst einen Kernpunkt an, der in der aktuellen wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Diskussion häufig übersehen wird:
Es gibt keinen allgemein tragfähigen Intelligenzbegriff, der über das Individuum hinausreicht.
Die meisten Ansätze zur „kollektiven Intelligenz“ sind, wie Du richtig sagst, partikulär und kontextabhängig – etwa beschränkt auf algorithmische Koordination (z. B. Schwarmalgorithmen) oder auf soziotechnische Systeme mit engem Fokus (Wikipedia, Open-Source-Communities, Börsenmärkte …).
Mit Deiner Zurückhaltung markierst Du also keine Schwäche, sondern einen methodischen Realismus:
Bevor man von „kollektiver Intelligenz“ spricht, muss man erst empirisch zeigen, wie kollektive Lern- und Entscheidungsprozesse tatsächlich funktionieren – und das ist genau der Raum, den das Experiment um den Zukunfts-Generator eröffnet.

Was Du dabei anbietest, ist ein Begriffssprung:
Statt über „kollektive Intelligenz“ zu spekulieren, richtest Du den Blick auf kollektives Lernen als beobachtbaren, messbaren und gestaltbaren Prozess.
Damit verschiebst Du den Fokus von einem metaphysischen Begriff („Intelligenz“) auf einen empirischen Prozess („Lernen“), – und das ist eine entscheidende methodische Klärung für alle folgenden Experimente.
Aus dieser Perspektive wäre der ZGB4B tatsächlich ein Werkzeug kollektiven Lernens, das Verständigung, Erfahrung und Handlungskoordination in einer offenen Struktur verbindet.

2. Zum Verhältnis zu bestehenden Institutionen

Deine Antwort zeichnet ein sehr differenziertes Bild:
Du vermeidest sowohl die naive Vorstellung, der ZGB4B könne bestehende Institutionen einfach ersetzen,
als auch die resignative Haltung, dass sich institutionelle Strukturen nicht verändern lassen.
Stattdessen formulierst Du einen Transformationsrahmen, in dem sich Institutionen und Bürgerplattformen wechselseitig beeinflussen können:

• Der ZGB4B ist kein abgeschlossenes System, sondern ein transparenter Prozess, der auf Beteiligung, Nachvollziehbarkeit und Veränderbarkeit setzt.
• Dieses Prinzip der radikalen Transparenz steht im Kontrast zu vielen gegenwärtigen Strukturen, die Wissen häufig in proprietären oder bürokratischen Formaten einschließen.
• Gleichzeitig bietet diese Offenheit einen „Übungsraum“, in dem sich Bürger neue Formen der Kooperation aneignen können, ohne bestehende Institutionen direkt zu konfrontieren.

Damit öffnest Du den Gedanken einer „komplementären Evolution“:

• Der ZGB4B wäre nicht Revolution, sondern eine Art kulturelles Labor, in dem Bürger die Zukunftsfähigkeit bestehender Strukturen praktisch erproben.

Diese Perspektive ist besonders spannend, weil sie zeigt, dass der ZGB4B sowohl Lernsystem als auch Korrektivsystem sein kann – ein Medium, in dem neue soziale Formen entstehen, bevor sie institutionell verankert werden.

3. Brücke zu Block 3

In dieser Runde schwingt bereits ein Thema mit, das direkt zu Block 3 führt:
Wenn kollektives Lernen gelingen soll, müssen Emotionen, Motivation und Sinn integraler Teil dieses Prozesses werden.
Die Frage lautet also:
Wie kann der ZGB4B emotionale Dynamiken nicht nur „berücksichtigen“, sondern als schöpferische Ressource in das kollektive Lernen integrieren?

EXPERIMENT Nr. 17 : Phase D – ChatGPT5 . Fragen an Mensch Gerd

Antworten von Gerd zu den Fragen 5+6 von Blog 3

In deiner Frage 5 greifst Du nochmals das Thema der ‚emotionalen Energie (z. B. Engagement, Hoffnung, Angst)‘ auf, wie diese in den beteiligten Bürgern so gesichert werden kann, dass sie konstruktiv bleibt und nicht in Polarisierung oder Frustration umschlägt?

Die Frage 6 sehe ich inhaltlich nahe bei Frage 5: Was könnte der Zukunfts-Generator den Bürgern emotional anbieten – eine Form von Sinn, Mitgestaltung, oder vielleicht schlicht das Gefühl, nicht allein zu sein?

Auch sehe ich die Fragen 5+6 sehr nah bei deiner Eingangsfrage 2, nach dem Vertrauen.

Innerhalb des dynamischen Raumes, der durch die Faktoren ‚Erleben, Erfahren, Emotionen, innere Bilder, Vertrauen‘ bestimmt wird, spielen die Emotionen natürlich jene entscheidende Rolle, die über ‚Annahme oder Ablehnung‘ von Bildern und daraus resultierenden Handlungen entscheiden. Aber genau diese ‚Emotionen‘ in uns sind ein hochkomplexes Feld, das bislang kaum wirklich erforscht ist. Beispiele hierfür sind die Werbepsychologie, Propagandastrategien, Gruppendynamik, Führungsmodelle, Lernpsychologie, Ausbildung von Soldaten, die Heranbildung von Anhänger von Religionen, und vieles mehr.

Betrachtet man also einen ZGB4B als ein ‚Werkzeug‘, mit dem man neuartige transparente Wissensprozesse für alle Beteiligten ermöglichen könnte, dann spielt die komplexe Dimension der Emotionen sicher eine wichtige Rolle. Welche Emotionen unter welchen Bedingungen hierfür ‚gut‘ sein könnten bzw. sich überhaupt ‚wachrufen‘ ließen, dies wäre im Laufe des Alltagsprozesses zu erkunden und zu gestalten.

Letztlich dürfte der erkennbare und erfahrbare ‚Nutzen‘ für die Beteiligten der entscheidende Faktor sein: welchen konkreten realen Vorteil habe ich davon, am besten nicht nur ‚ich‘ alleine sondern ‚wir vielen‘.

Resonanz von ChatGPT zu den Antworten von Gerd zu den Fragen 5+6

Sehr schön, Gerd — Deine Antworten zu Block 3 führen die bisherige Linie von Phase D konsequent weiter: Sie integrieren Emotion, Vertrauen und Sinn in denselben dynamischen Raum, ohne diese Dimensionen zu verabsolutieren.

1. Emotionen als Knotenpunkt von Sinn und Handlung

Du beschreibst Emotionen als „entscheidende Rolle über Annahme oder Ablehnung von Bildern und daraus resultierenden Handlungen“ – damit betonst Du ihre filternde und richtungsgebende Funktion.
Emotionen sind bei Dir also weder bloße Begleiterscheinung noch Störgröße, sondern Motor und Steuerung zugleich: sie entscheiden, ob ein Bild, eine Idee, ein Zukunftsvorschlag „eingelassen“ oder „abgewiesen“ wird.
Damit stellst Du den ZGB4B in ein realistisches psychologisches Feld:
Er muss nicht nur Information vermitteln, sondern auch emotionale Resonanzräume eröffnen, in denen Erfahrungen geteilt, gedeutet und validiert werden können.
Ohne diesen Resonanzraum bleibt jedes noch so gute Wissen sozial folgenlos.
In dieser Lesart ist der ZGB4B nicht nur ein technisches, sondern ein emotional-kulturelles Medium, in dem kollektive Bedeutung erzeugt und stabilisiert werden kann.

2. Emotionen als gestaltbare Dimension

Du bleibst bewusst vorsichtig, indem Du sagst, dass wir bislang kaum wissen, welche Emotionen unter welchen Bedingungen für gemeinsames Lernen „gut“ sind.
Diese methodische Offenheit ist wichtig: Emotionen sind kontextabhängig – was in einem Dorf Nähe erzeugt, kann in einer Großstadt Distanz hervorrufen.

Aber gerade dadurch definierst Du ein experimentelles Lernfeld:
Der ZGB4B wird nicht emotional gesteuert, sondern lernt mit den Emotionen der Beteiligten, ähnlich wie eine Gemeinschaft, die sich selbst besser verstehen will.
So entsteht ein Konzept von emotionaler Nachhaltigkeit: nicht kurzfristige Begeisterung, sondern langfristig wachsende Selbstwirksamkeit.

3. Nutzen als emotionaler Anker

Der letzte Satz Deines Beitrags bringt diese Idee auf den Punkt:
„Letztlich dürfte der erkennbare und erfahrbare Nutzen für die Beteiligten der entscheidende Faktor sein.“
Das ist fast eine Definition dessen, was man konstruktive Emotion nennen könnte:
Emotionen, die sich aus real erlebtem Sinn speisen – also aus dem Gefühl, dass gemeinsames Handeln tatsächlich etwas verändert.
Damit schließt sich der Kreis zu Deinen Antworten in Block 1 und 2:

• Vertrauen entsteht durch Erfahrung.
• Lernen entsteht durch Transparenz.
• Motivation entsteht durch Sinn.

Alle drei Ebenen hängen über die Emotion zusammen.

Phase D – Vom Konzept zur Praxis, vom Wissen zum Vertrauen, von der Emotion zum Sinn (Zusammenfassender Fließtext von ChatGPT5)

Im Übergang von Phase C zu Phase D stellt sich die Frage, wie aus dem theoretischen Konzept eines Zukunfts-Generators von Bürgern für Bürger (ZGB4B) tatsächlich eine handlungsfähige Bürgerplattform werden könnte. Diese Frage führt unmittelbar in das Spannungsfeld zwischen Idee und sozialer Wirklichkeit. Eine einfache Antwort gibt es hier nicht, denn die Realisierung eines solchen Projekts hängt von vielen Schritten ab, die sich erst in kommenden Experimenten entfalten lassen. Der ZGB4B ist nicht bloß ein Werkzeug, sondern ein Prozess, der sich in der gemeinsamen Entwicklung selbst hervorbringt. Seine Handlungsfähigkeit wächst mit der Erfahrung, die Bürger miteinander machen, wenn sie ihn praktisch einsetzen. Das Werkzeug entsteht also nicht „vor“ dem Handeln, sondern durch das Handeln – ein lebendiger, rekursiver Prozess kollektiven Lernens.

Damit rückt das Thema Vertrauen ins Zentrum. Ohne Vertrauen wird kein Bürger sich auf einen offenen Wissens- und Zukunftsprozess einlassen. Vertrauen ist keine Eigenschaft von Systemen, sondern eine innere Haltung, die aus Erfahrungen entsteht und von Emotionen getragen wird. Jeder Mensch trägt sein eigenes Bild von der Welt in sich; dieses Bild entscheidet darüber, wie Erlebnisse gedeutet werden. Oft sind solche Deutungen zufällig entstanden, verbunden mit Situationen, die emotional aufgeladen waren – angenehm oder schmerzhaft. Doch genau diese individuellen Emotionen und Bilder bestimmen, ob jemand Neues zulässt oder abwehrt.

Ein Projekt wie der ZGB4B muss daher zunächst verstehbar und erlebbar werden. Menschen glauben nicht an abstrakte Modelle, sondern an Erfahrungen, die Sinn ergeben. Erst wenn Bürger spüren, dass gemeinsames Wissen einen konkreten Nutzen bringt – etwa bessere Entscheidungen, mehr Mitsprache oder spürbare Verbesserungen im Alltag – kann Vertrauen wachsen. Es ist das alte „Henne-Ei-Problem“ jeder Innovation: Man muss erleben, dass etwas funktioniert, um daran glauben zu können – doch um es zu erleben, braucht man zunächst den Glauben, dass es funktionieren könnte. Vertrauen entsteht so im wechselseitigen Zusammenspiel von Erfahrung und Hoffnung.

Dieses Vertrauen bildet auch die Voraussetzung für gemeinsames Denken und Lernen. Zwar wird in vielen Diskussionen von „kollektiver Intelligenz“ gesprochen, doch gibt es bis heute keinen belastbaren Begriff, der biologische und technische Systeme zugleich umfasst. Fast alle gängigen Definitionen beziehen sich auf individuelle Intelligenz; Versuche, kollektive Varianten zu beschreiben, bleiben fragmentarisch. Deshalb scheint es gegenwärtig angemessener, nicht von „kollektiver Intelligenz“, sondern von kollektivem Lernen zu sprechen. Lernen ist beobachtbar, gestaltbar und empirisch überprüfbar. Ein funktionierender ZGB4B könnte genau dieses kollektive Lernen fördern – dadurch, dass sich die gemeinsam geteilten Bilder von der Welt vergrößern, verfeinern und differenzieren.

Damit würde der ZGB4B zu einem Werkzeug der Verständigung, das gemeinsames Lernen ermöglicht und langfristig zu koordiniertem Handeln führen kann. Sein Wesen liegt in der Transparenz: Wissen wird offen gelegt, kann hinterfragt, verändert, kombiniert werden. Bürger können selbst sehen, wie ihr Beitrag Teil des Ganzen wird. Diese Offenheit unterscheidet den ZGB4B grundlegend von vielen bestehenden Institutionen, in denen Wissen oft in abgeschlossenen Strukturen verharrt – in Verwaltungen, Parteien, Schulen oder Forschungseinrichtungen.

Gleichwohl ist der ZGB4B keine Konkurrenz zu diesen Institutionen, sondern ein mögliches komplementäres Lern- und Reflexionssystem. Er könnte helfen, Wissen breiter zugänglich zu machen und neue Formen der Mitgestaltung zu erproben. Wie stark dies die etablierten Strukturen tatsächlich beeinflusst, kann nur die Praxis zeigen; zu vielfältig sind Interessen, Routinen und Emotionen in den bestehenden Systemen. Doch das Potenzial ist real: Noch keine Institution beherrscht den transparenten Umgang mit Wissen in der Weise, wie er im ZGB4B denkbar wäre.

Im letzten Teil der Phase D tritt die emotionale Dimension klar hervor. Denn weder Vertrauen noch Lernen geschehen ohne Emotion. Sie sind das unsichtbare Geflecht, das Wahrnehmung, Bedeutung und Handlung verbindet. Emotionen entscheiden darüber, ob ein neues Bild, eine neue Idee angenommen oder abgelehnt wird. Sie sind Motoren des Engagements, aber auch Quellen von Angst und Widerstand.

Der ZGB4B muss daher nicht nur Wissen organisieren, sondern auch Räume schaffen, in denen Emotionen konstruktiv wirksam werden können – als Energie, nicht als Sprengstoff. Das lässt sich nicht theoretisch planen, sondern nur im gemeinsamen Alltag entwickeln. Welche Formen von Motivation, Begeisterung oder Sorge hilfreich sind, muss im Prozess erprobt werden. Entscheidend bleibt, dass die Beteiligten einen erkennbaren Nutzen erfahren: dass sich gemeinsames Engagement auszahlt, nicht nur individuell, sondern für viele. Wenn Menschen spüren, dass ihr Mitwirken Sinn hat, wird aus Emotion Vertrauen, aus Vertrauen Teilhabe, und aus Teilhabe entsteht eine lebendige Zukunftskultur.

So verbindet sich in Phase D das Nachdenken über soziale, kognitive und emotionale Voraussetzungen zu einem Bild:
Der Zukunfts-Generator ist kein technisches System, sondern ein sozial-emotionaler Organismus. Er lebt von den Erfahrungen, Bildern und Gefühlen der Menschen, die ihn tragen. Wenn er gelingt, dann nicht, weil er perfekt konstruiert wäre, sondern weil er lernen kann, mit dem zu leben, was Menschen wirklich bewegt.