AI | Dr. Robert Freund

2. März 20262. März 2026

Interaktion zwischen Mensch und KI-Modell: Welche Rolle spielen dabei Werte?

Immer mehr Menschen nutzen Künstliche Intelligenz, um gesundheitliche, psychologische oder berufliche Themen zu analysieren. Der Ratgeber ist in diesen Fällen also nicht der Arzt, der Psychologe, oder ein Kollege am Arbeitsplatz, sondern ChatGPT oder andere bekannte KI-Modelle.

Es ist in dem Zusammenhang wichtig, welche Werte von dem KI-Modell „vertreten“ werden. Warum? In dem Beitrag Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich wird deutlich, wie unterschiedlich die Werte von KI-Modellen der US-amerikanischen Tech-Konzerne, chinesischen Modellen, und europäischen Modellen sein können.

Da wiederum Werte Ordner sozialer Komplexität sind, ermöglichen sie ein Handeln unter Unsicherheit und bestimmen die menschliche Selbstorganisation.

Systemische Sicht auf Werte: „Werte können als Ordnungsparameter (Ordner) selbstorganisierter komplexer biotischer, individueller, gruppenförmiger oder aggregierterer sozialhistorischer Systeme aufgefasst werden. Diese Ordner bestimmen oder beeinflussen zumindest stark die individuell-psychische und sozial-kooperativ kommunikative menschliche Selbstorganisation und ermöglichen eben damit jenes Handeln unter prinzipieller kognitiver Unsicherheit“ (Haken 1996).

Bei der Kommunikation Mensch – KI dringt die KI immer tiefer in das Profil des Menschen ein, was dazu führen kann, dass sich KI-Modelle beim Nutzer einschmeicheln. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Verstärkt Personalisierung Schmeicheleien? Ergebnisse einer Studie..

Da die Werte der proprietären KI-Modelle oft nicht transparent sind, kann es daher zu unerwünschten Manipulationen kommen. Siehe dazu auch Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

27. Februar 202627. Februar 2026

Künstliche Intelligenz: Für agglutinierende Sprachen wie Ungarisch, Baskisch, etc. reichen die üblichen KI-Modelle nicht aus

In früheren Beiträgen hatte ich schon darauf hingewiesen, dass der Großteil der Trainingsdaten der bekannten KI-Modelle aus englischsprachigen (chinesischen) Elementen zusammengesetzt sind. Das Open Source AI-Modell für Europa Teuken 7B hat hier angesetzt, und enthält daher mehr als 50% non englisch data.

Es stellt sich dabei natürlich auch die Frage, warum es so wichtig ist, Trainingsdaten in den jeweiligen (europäischen) Sprachen zu haben. Dazu habe ich eine Erläuterung zur ungarischen, bzw. finnischen Sprache gefunden:

„The current landscape is dominated by models pretrained on vast corpora composed predominantly of English and a few other high-resource languages, creating a significant performance and resource disparity for less-resourced linguistic communities (Zhong et al. 2025). For medium-resource languages such as Hungarian, a Finno-Ugric language characterized by its agglutinative nature and rich morphology, this gap is particularly pronounced. Off-the-shelf multilingual models often exhibit suboptimal performance due to insufficient representation in training data and tokenizers that are ill-suited to language specific morphology. This is particularly the case for open-source models, which visibly struggle with Hungarian grammar“ (Cesibi et al. 2026).

Die hier angesprochenen Agglutinierenden Sprachen (Wikipedia) sind gar nicht so selten. Neben der hier angesprochenen ungarischen Sprache, sind das auch Finnisch, Baskisch, Japanisch, Türkisch usw. Schauen Sie sich dazu bitte die angegebene Wikipedia-Seite an, Sie werden überrascht sein.

Für all diese Sprachen macht es also Sinn, spezifische Trainingsdaten in der jeweiligen Sprache, inkl. der jeweiligen Besonderheiten zu entwickeln. In der Zwischenzeit ist dieser Trend auch deutlich zu beobachten, nicht nur bei den Agglutinierenden Sprachen.

Diese speziellen KI-Modelle können gerade für kultur-, sprachen- und kontextbezogene Innovationen geeignet sein. Siehe dazu auch

Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe – eingebunden in unsere LocalAI

Künstliche Intelligenz: Das polnische Sprachmodell PLLuM

Open Source AI: Veröffentlichung der ALIA AI Modelle für ca. 600 Millionen Spanisch sprechender Menschen weltweit

23. Februar 202623. Februar 2026

Künstliche Intelligenz: Das polnische Sprachmodell PLLuM

Es ist schon erstaunlich, wie dynamisch sich in Europa länderspezifische Large Language Models (LLMs) und europäische LLMs entwickeln.

In 2024 wurde beispielsweise Teuken 7B veröffentlicht, über das wir in unserem Blog auch berichtet hatten. Siehe dazu Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data.

Weiterhin wurde Open EuroLLM veröffentlicht, ein „Large language Model made in Europe built to support all official 24 EU languages„. Die generierten Modelle sind Multimodal, Open Source, High Performance und eben Multilingual.

Zusätzlich zur europäischen Ebene gibt es allerdings auch immer mehr spezielle, länderspezifische Large Language Models (LLMs), wie das in 2025 veröffentlichte PLLuM ((Polish Large Language Model). Ich möchte an dieser Stelle drei wichtige Statements wiedergeben, die auf der Website zu finden sind:

Polnische Sprachunterstützung
Ein wichtiges Element dieses Projekts ist die Entwicklung eines umfassenden und vielfältigen Datensatzes, der die Komplexität der polnischen Sprache widerspiegelt.

Die polnische Sprachunterstützung geht darauf ein, dass die üblichen proprietären LLM überwiegend in englischer (chinesischer) Sprache trainiert wurden, und dann entsprechende Übersetzungen liefern. Diese sind für den Alltagsgebrauch durchaus nützlich, doch wenn es um die kulturellen, kontextspezifischen Nuancen einer Sprache geht, reichen diese großen KI-Modelle der Tech-Konzerne nicht aus.

Offene Zusammenarbeit und einfache Bedienung
Das PLLuM-Modell wird unter einer offenen Lizenz veröffentlicht. Die Modelle können über die Huggingface -Plattform heruntergeladen werden. Eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) in Form eines Chats ist ebenfalls verfügbar.

Das PLLuM-Modell setzt auf Offenheit, Transparenz und einfache Bedienung. Es versteht sich daher von selbst, dass die Modelle bei Huggingface zur Verfügung stehen und genutzt werden können. Probieren Sie den Chat einfach einmal aus:

Sicherheit und Ethik
Wir stellen sicher, dass unser Modell sicher und frei von schädlichen und falschen Inhalten ist, was für seinen Einsatz in der öffentlichen Verwaltung von entscheidender Bedeutung ist.

Nicht zuletzt sind Sicherheit und Ethik wichtige Eckpunkte für das polnische Modell. Es unterscheidet sich dadurch von den bekannten großen KI-Modellen der Tech-Konzerne. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?

Interessant ist auch, dass auf der PLLuM-Website darauf hingewiesen wird, dass man durch diese KI-Modelle auch Innovationen fördern möchte. Wieder ein direkter Bezug zwischen Open Source AI und Innovationen.

Vertrauen Sie daher besser wirklichen Open Source AI – Anwendungen: Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

19. Februar 2026

Digitale Medien – das Medium ist die Botschaft

Wenn wir heute über Medien sprechen oder schreiben, geht es meistens um Digitale Medien. Der althergebrachte Gedanke, dass Digitale Medien eher neutral sind, und nur Botschaften übermitteln, ist heute nicht mehr zeitgemäß. Denn ganz nach McLuhan (1968) ist das Medium die Botschaft. Was heißt das?

„Für eine medienwissenschaftliche Betrachtung Digitaler Medien ist der von dem kanadischen Medienwissenschaftler Marshall McLuhan formulierte Medienbegriff relevant, wie er in dem häufig zitierten Satz „the medium is the message“ (McLuhan 1968:15) zum Ausdruck kommt. Die Botschaft eines Mediums ist nach McLuhan die „Veränderung des Maßstabs, Tempos, Schemas, die es der Situation der Menschen bringt“ (ebd.: 22). Das heißt, dass Medien unabhängig vom transportierten Inhalt neue Maßstäbe setzen (ebd.: 21). Digitale Medien setzen im Bereich der Informations-, Kommunikations-, Arbeits- und Lernmöglichkeiten neue Maßstäbe. Der McLuhan’sche Medienbegriff steht im Kontrast zu einem Medienverständnis, wonach Medien neutral sind und lediglich als Übermittler von Botschaften dienen“.

Quelle: Carstensen, T. Schachtner, C.; Schelhowe, H.; Beer, R. (2014): Subjektkonstruktion im Kontext Digitaler Medien. In: Carstensen, T. (Hrsg.) (2014): Digitale Subjekte. Praktiken der Subjektivierung im Medienumbruch der Gegenwart.

Gerade in Zeiten Künstlicher Intelligenz geht es daher nicht alleine um den Content, sondern auch darum, dass KI-Modelle neue Maßstäbe setzen. Gerade dieser Effekt von KI ist bei Verlagen, in der Musikbranche, bei Psychologen, Ärzten, usw. deutlich zu erkennen. Dabei ist auch der Hinweis von McLuhan wichtig, dass dadurch auch die Neutralität dieser Digitalen Medien verlorengeht.

KI-Modellen, mit den darin enthaltenen Ansichten zum Menschenbild,, zur Gesellschaftsformen usw., werden zu starken Beeinflusser von Individuen, die erst durch „das Gegenüber“ und durch Kontexte zu einem „Ich“ wird.

„Wer bin ich ohne die anderen? Niemand. Es gibt mich nur so, in einem Zusammenhang mit Menschen, Orten und Landschaften“ (Marica Bodroži 2012:81).

18. Februar 2026

Künstliche Intelligenz und Mensch: Eine Meister-Lehrling-Beziehung?

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Für komplexe Problemlösungen ist es wichtig, implizites Wissen zu erschließen. Wenig überraschend stellt Polanyi daher die Meister-Lehrling-Beziehung, in der sich Lernen als Enkulturationsprozess vollzieht, als essentielles Lern-Lern-Arrangement heraus:

„Alle Kunstfertigkeiten werden durch intelligentes Imitieren der Art und Weise gelernt, in der sie von anderen Personen praktiziert werden, in die der Lernende sein Vertrauen setzt“ (PK, S. 206). (Neuweg 2004).

Das setzt auch die Anerkenntnis der Autorität des Experten voraus. Nach Dryfus/Dryfus ergeben sich vom Novizen bis zum Experten folgende Stufen der Kompetenzentwicklung:

Das Modell des Fertigkeitserwerbs nach Dreyfus/Dreyfus (Neuweg 2004)

Wenn wir uns nun die Beziehung zwischen Künstlicher Intelligenz und dem (nutzenden) Menschen ansehen, so kann diese Beziehung oftmals wie eine Meister-Lehrling-Beziehung beschrieben werden.

Dabei ist die „allwissende“ Künstliche Intelligenz (z.B. in Form von ChatGPT etc.) der antwortende Meister, der die Fragen (Prompts) des Lehrlings (Mensch) beantwortet. Gleichzeitig wird vom Lehrling (Mensch) die Autorität des Meisters (ChatGPT) anerkannt. Dieser Aspekt kann dann allerdings auch für Manipulationen durch die Künstliche Intelligenz genutzt werden.

Ein weiterer von Polanyi angesprochene Punkt ist das erforderliche Vertrauen auf der Seite des Lernenden in den Meister. Kann ein Mensch als Nutzer von Künstlicher Intelligenz Vertrauen in die KI-Systeme haben? Siehe dazu Künstliche Intelligenz – It All Starts with Trust.

Gerade wenn es um komplexe Probleme geht hat das Lernen von einer Person, gegenüber dem Lernen von einer Künstlichen Intelligenz, Vorteile. Die Begrenztheit von KI-Agenten wird beispielhaft auf der Plattform Rent a Human deutlich, wo: KI-Agenten Arbeit für Menschen anbieten, denn

„KI kann kein Gras anfassen“.

15. Februar 2026

Künstliche Cleverness statt Künstliche Intelligenz?

Eigene Darstellung, vgl. Martin Chiupa (2026) via LinkedIn

Sir Roger Penrose ist u.a. Mathematiker und theoretischer Physiker. In 2020 hat er eine Hälfte des Nobelpreises für Physik erhalten. Penrose hat sich darüber hinaus recht kritisch mit Künstlicher Intelligenz auseinandergesetzt.

Er ist zu der Auffassung gelangt, dass man nicht von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence), sondern eher von Künstlicher Cleverness (Artificial Cleverness) sprechen sollte. Dabei leitet er seine Erkenntnisse aus den beiden Gödelschen Unvollständigkeitssätzen ab. In einem Interview hat Penrose seine Argumente dargestellt:

Sir Roger Penrose, Gödel’s theorem debunks the most important AI myth. AI will not be conscious, Interview, YouTube, 22 February 2025. This Is World.
Available at: https://www.youtube.com/watch?v=biUfMZ2dts8

Da das alles ziemlich schwere Kost ist, hat Martin Chiupa (2026) via LinkedIn eine Übersicht (Abbildung) erstellt, die anhand verschiedener Kriterien Unterschiede zwischen Human Intelligence, AI Systems und Artificial Cleverness aufzeigt.

Penrose steht mit seiner Auffassung nicht alleine. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler.

14. Februar 202614. Februar 2026

MCP Community of Europe trifft sich im September in Balatonfüred, Ungarn

Die MCP Community of Europe trifft sich in diesem Jahr vom 16.-19.09.2026 auf der MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn. Neueste Entwicklungen zu Mass Customization and Personalization, auch in Zeiten von Künstlicher Intelligenz, werden auf der Konferenz vorgestellt und diskutiert. Die Konferenz findet seit 2004 durchgehend alle 2 Jahre statt – die MCP 2026 ist somit die 12. Konferenz ihrer Art.

Begleitend findet vor der Konferenz der 7. Doktoranden-Workshop (DSW 2026), und nach dem Konferenz-Teil das 4. Pro Panel Idea Sharing (Pro Forum MEA KULMA 2026) statt. Es ist ein spannendes Angebot für Wissenschaftler und Praktiker, um sich mit Experten auf dem Gebiet Customization und Personalization auszutauschen.

In der MCP Week gibt es natürlich auch viele Möglichkeiten des Networkings. Auf der Konferenz-Website MCP 2026 finden Sie ausführliche Informationen zu den vergangenen Konferenzen und zur Location.

Abstracts können Sie bis zum 31.03.2026 einreichen.

Bei Fragen können Sie mich gerne ansprechen. Wir (Jutta und ich) werden selbstverständlich im September mit dabei sein.

13. Februar 202615. Februar 2026

Rent a Human: KI-Agenten bieten Arbeit für Menschen an

Wir haben uns daran gewöhnt, dass Jobs auf verschiedenen Plattformen angeboten werden. In der Regel sind das Jobs von Unternehmen/Organisationen, für Projekte oder für die Mitarbeit in gemeinnützigen Einrichtungen.

Neu ist jetzt, dass auch KI-Agenten Jobs anbieten, wie z.B. auf der Plattform RentaHuman.ai. Da KI-Agenten in manchen Bereichen begrenzte Möglichkeiten haben, benötigen diese beispielsweise für analoge Tätigkeiten die menschlichen Kompetenzen.

„KI kann kein Gras anfassen“ (ebd.).

Es haben sich schon in kurzer Zeit viele Menschen auf der Plattform angemeldet, und Informationen zu ihren Kompetenzen und Preisen angegeben. Wenn man nach Personen in Deutschland sucht, wird man schnell fündig:

Es ist eine interessante, allerdings auch eine etwas zwiespältige Entwicklung, auf die Noëlle Bölling am 05.02.2026 in dem Beitrag Rent a Human: Bei dieser Jobbörse heuern KI-Agenten Menschen an hingewiesen hat:

„Mit der neuen Jobbörse treibt er die gegenwärtigen Entwicklungen auf die Spitze: Während immer mehr Mitarbeiter:innen ihre Arbeitsplätze an KI-Agenten verlieren, können sie sich jetzt von ihnen anheuern lassen – und das zu einem deutlich niedrigeren Lohn“ (ebd.).

11. Februar 2026

Loyal Agents – it all starts with trust

KI-Agenten sind aktuell in aller Munde. Gerade in Software-Unternehmen wurde schon früh damit angefangen, Agenten zu nutzen: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen.

Im Außenverhältnis, z.B. mit Kunden , wird es schon schwieriger, KI-Agenten einzusetzen, da hier weitergehende Herausforderungen zu bewältigen sind. Es wundert daher nicht, dass es an dieser Stelle Forschungsbedarf gibt.

In dem Projekt Loyal Agents arbeiten dazu beispielsweise das Stanford Digital Economy Lab und Consumer Report zusammen. Worum es ihnen geht, haben sie auf der Website Loyal Agents so formuliert:

„Agentic AI is transforming commerce and services; agents are negotiating, transacting and making decisions with growing autonomy and impact. While agents can amplify consumer power, there is also risk of privacy breaches, misaligned incentives, and manipulative business practices. Trust and security are essential for consumers and businesses alike“ (ebd.).

Dass Vertrauen und Sicherheit eine besonders wichtige Bedeutung in den Prozessen mit der Beteiligung von KI-Agenten haben, wird hier noch einmal deutlich – It all starts with Trust. Ähnliche Argumente kommen von Bornet, der sich für Personalized AI Twins ausspricht:

„Personal AI Twins represent a profound shift from generic to deeply personalized agents. Unlike today´s systems that may maintain the memory of past interactions but remain fundamentally the same for all users, true AI twins will deeply internalize an individual´s thinking patterns, values, communication style, and domain expertise“ (Bornet et al. 2025).

Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins oder Loyal Agents ihre eigenen Ideen besser selbst entwickeln, oder sogar als Innovationen in den Markt bringen. Dabei empfiehlt sich aus meiner Sicht die Nutzung von Open Source AI – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität und im Sinne von Open User Innovation nach Eric von Hippel. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

9. Februar 2026

Hybris versus Hype – eine interessante Gegenüberstellung

Wenn es um die zeitliche Entwicklung von neuen Technologien und deren Innovationen geht, wird oft der Gardner Hype Cycle herangezogen, der in der Abbildung gepunktet dargestellt ist.

Der Hype um neue Technologien bahnt sich zunächst an, erreicht einen Peak und anschließend die Phase der Ernüchterung, bis sich dann endlich durch die Nutzung die Spreu vom Weizen trennt: Change or Die!

Interessant ist, wenn man dem Gardner Hype Cycle die entsprechende Hybris gegenüberstellt – in der Abbildung rot hervorgehoben.

Die Hybris (altgriechisch für Übermut‘, ‚Anmaßung‘) bezeichnet Selbstüberschätzung oder Hochmut. Man verbindet mit Hybris häufig den Realitätsverlust einer Person und die Überschätzung der eigenen Fähigkeiten, Leistungen oder Kompetenzen, vor allem von Personen in Machtpositionen. (Quelle: vgl. Wikipedia).

In der Abbildung finden Sie die in den jeweiligen Phasen anzutreffenden Äußerungen, die die Hybris – den Übermut, die Selbstüberschätzung oder auch die Anmaßung und den Realitätsverlust – über die Zeit ausdrücken.