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Fehlende Evidenz

Hinweis: Dieses Dokument ist eine automatische Übersetzung des englischen Originals.

Einige Felder in DecAIHub-Projektkarten enthalten Werte wie unknown, none oder positioning only. Diese Seite erklärt, warum solche Werte nicht bedeuten, dem Projekt fehle Technologie — und warum sie auch nicht bedeuten, die Technologie existiere.

Kurz gesagt: DecAIHub dokumentiert das Vorhandensein oder Fehlen überprüfbarer Evidenz, nicht das Vorhandensein oder Fehlen der Technologie selbst. Fehlt Evidenz, ist das eine offene Frage — kein Urteil.

Kernprinzip

DecAIHub arbeitet evidenzbasiert: Eine Schlussfolgerung wird nur auf Grundlage überprüfbarer Artefakte (Tier-1 und in geringerem Maß Tier-2) gezogen. Werden keine Artefakte gefunden, lautet die Schlussfolgerung:

Tier-1-Bestätigung nicht gefunden.

Das ist nicht dasselbe wie:

Die Technologie existiert nicht.

Das Projekt kann:

  • ein funktionierendes Produkt haben, aber Code oder Dokumentation nicht veröffentlichen;
  • in einer frühen Phase sein, in der noch keine Artefakte sichtbar sind;
  • ein geschlossenes Entwicklungsmodell nutzen;
  • Evidenz haben, die zum Zeitpunkt der Verifikation nicht gefunden wurde.

In allen diesen Fällen vergibt DecAIHub 0 für das entsprechende Flag und notiert: „Was geliefert oder geprüft werden müsste, damit es 1 wird.“ Wenn neue Artefakte erscheinen, wird die Karte aktualisiert.

Wie du Statuswerte liest

unknown

Bedeutet: Zu diesem Aspekt wurde in keiner Quelle (Tier-1, Tier-2, Tier-3) Information gefunden.

  • Das ist keine Verneinung: Wir behaupten nicht, etwas existiere nicht.
  • Das ist keine Bestätigung: Wir füllen keine Lücken für das Projekt.
  • Das ist eine Feststellung: „Zum Verifikationsdatum wurden keine überprüfbaren Daten gefunden.“

none

Bedeutet: Für diesen Aspekt wurde nichts erkannt. Genutzt, wenn der Kontext eine konkrete Antwort nahelegt (z. B. „AI component: none“ — keine KI-Komponente identifiziert).

Wie bei unknown ist das ein Evidenz-Lesemodus. Der Unterschied ist kontextuell: none wird häufiger bei Feldern verwendet, bei denen ein bestimmter Wert erwartet wird.

positioning only

Bedeutet: KI wird im Marketing oder Positioning des Projekts erwähnt, aber es wurde keine Tier-1-Evidenz für eine funktionierende KI-Komponente gefunden.

  • Das Projekt kann „AI“ im Namen, in der Beschreibung oder Kategorie verwenden.
  • Es wurden kein Code, keine Metriken, keine Demos und keine technischen Beschreibungen gefunden, die KI auf Produktebene bestätigen.
  • Das ist kein Urteil und keine Anschuldigung. Es ist die Feststellung: Behauptung vorhanden, Evidenz — noch nicht.

Warum DecAIHub Lücken nicht für Projekte ausfüllt

Konservativismus ist eine bewusste Entscheidung. Gründe:

  • Schutz vor AI-washing. Würden Behauptungen ohne Evidenz akzeptiert, könnte jedes Projekt hohe Scores allein auf Behauptungen erhalten.
  • Schutz der Leserin / des Lesers. Sichtbar sein soll, was belegt ist und was nicht — die Entscheidung bleibt bei der Person.
  • Aktualisierbarkeit. Die Karte beschreibt den Stand zu einem bestimmten Datum; erscheinen Tier-1-Artefakte, wird die Bewertung angepasst.

Eine Regel aus dem DecAIHub-Snapshot:

Bei unzureichenden oder unsicheren Daten 0 vergeben.

Das heißt: Lieber einen niedrigen Score bei fehlenden Daten festhalten, als ihn aufgrund ungeprüfter Behauptungen aufblasen.

Was tun, wenn du unknown oder none in einer Karte siehst

  1. Verifikationsdatum prüfen (Last verified). Die Karte kann veraltet sein; seither kann Neues dazugekommen sein.
  2. Evidence lesen. Dort steht, welche Quellen genutzt wurden und was fehlt.
  3. Links prüfen. Hat das Projekt Dokumentation, Repository oder Audit — eigenständig nachprüfen.
  4. Fehlen nicht mit Verneinung gleichsetzen. unknown heißt „wir wissen es nicht“, nicht „das existiert nicht“.

Nicht verwechseln mit

  • unknown ist nicht 0/6. unknown ist der Wert eines bestimmten Feldes; DecAI Fit = 0 bedeutet ai_score = 0 (keine bestätigte KI-Komponente).
  • positioning only ist kein Urteil. Es ist die Lücke zwischen Behauptung und Evidenz, die sich später schließen kann.
  • Eine konservative Bewertung ist keine negative Bewertung. Sie markiert die Grenzen dessen, was sich gerade überprüfen lässt.

Siehe auch

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