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Ja, das Ranking belohnte Redundanz, 95 Artikel aus einer Agenturmeldung wirken wie Bestätigung, die Ursprungsquelle oft kaum mehr greifbar. Dennoch gab es einen Referenten, eine Seite, auf die verwiesen wurde. Bei einem erzeugten Text entsteht Stimmigkeit im System, nicht in etwas, auf das es zeigt.
Das teile ich. Und was hinzukommt, vor der Rezeption: Menschen kann man nach geprüftem Aufwand fragen, der im Ergebnis steckt. Sie stocken oder räumen ein. Beim Modell erzeugt jede Rückfrage nur weitere Stimmigkeit, weil es nichts zu wissen und zu verantworten hat. Die Form simuliert die Fundierung.
Der Gedanke trifft sicher auf einen Teil zu. Neurokognitive Unterschiede, Denk- u. Lernstile oder individ. psychologische Merkmale erklären nur nicht hinreichend, unter welchen Bedingungen bestimmte Deutungen, Narrative und Plausibilitäten gesellschaftlich anschlussfähig werden und Geltung erhalten.
Ich belasse es dabei. Solange unterschiedliche Fragen wiederholt auf dieselbe kognitive Erklärung reduziert werden, bleibt der Gegenstand außen vor. Das mag individuelles Urteilen erklären, nicht aber Wissensproduktion, Kommunikationsformen oder Geltungsbildung. Mensch vs. Modell war nie mein Thema.
Der Unterschied liegt woanders. Mit KI verändert sich die Beziehung zwischen Stimmigkeit, Aufwand und Urteil. Stimmigkeit war lange an kognitive Arbeit gebunden: lesen, prüfen, verwerfen, neu denken, alles im Ergebnis mit enthalten. Heute ist sie in Sekunden verfügbar. Urteilskraft wird dringlicher.
Im Mai 2025 haben @ejakapeller.bsky.social @haberhauer.bsky.social und ich gravierende Missstände bei den Begutachtungen von Personen mit #MECFS und #PostCovid aufgedeckt. Seither zeigt sich die PVA wenig auskunftsfreudig, auch auf unsere Anfrage nach dem Informationsfreiheitsgesetz 👇 1/4
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Stimmigkeit ≠ Wahrheit LLMs sind auf Kohärenz optimiert. Sie erzeugen verständliche, schlüssig klingende Antworten, indem sie plausible sprachliche Fortsetzungen vorhersagen. Ohne tiefere Fachkenntnisse ist es schwierig, zwischen belastbarem Wissen und gut konstruierten Erklärungen zu unterscheiden.
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