ATLAS / 14

Verantwortungsvolle AI

Hilfreich, erklärbar und bewusst begrenzt.

Wir behandeln AI-Ausgaben als Vorschläge, nicht als Tatsachen. Quellen, alternative Wege, Feedback und menschliche Beratung bleiben sichtbar.

Relevante Eingaben

Vorschläge beziehen sich auf konkrete Interessen und Fragen, statt aus wenigen Antworten eine feste Persönlichkeit abzuleiten.

Sensible Merkmale bleiben außen vor

Berufsvorschläge konzentrieren sich auf Ziele und Interessen – nicht auf Gesundheit, Herkunft, Religion oder ähnliche Merkmale.

Prüfen und verbessern

Qualität, Verzerrung, Schutzfälle und Beschwerden werden systematisch ausgewertet.

Risikoprüfung entlang einer Antwort

Wir prüfen nicht nur das Modell, sondern den gesamten Weg: Welche Eingabe wird verlangt, welcher Quellenkontext wird beigefügt, wie wird Unsicherheit formuliert, welche Handlung schlägt die Oberfläche vor und wie kann ein Fehler gemeldet werden? Ein gutes Modell kann in einem schlechten Interface trotzdem Schaden verursachen.

• Testfälle in Deutsch und britischem Englisch.

• Vergleich über Geschlecht, Herkunftssignale und Bildungswege.

• Besondere Tests für Minderjährige und Schutzsituationen.

• Review nach Modell-, Prompt- oder Quellenänderung.

Beschwerde und Korrektur

Nutzende müssen eine problematische Antwort melden können, ohne sie öffentlich zu machen. Das Team trennt faktischen Fehler, unangemessene Empfehlung, Sicherheitsproblem und Produktmissverständnis. Je nach Typ werden Quelle, Prompt, Darstellung oder Funktionsgrenze korrigiert.

• Meldung mit minimal notwendigem Kontext.

• Keine Nutzung sensibler Meldungen als Marketingbeispiel.

• Wiederholungstest vor Freigabe der Korrektur.

• Schwere Muster können zur Abschaltung führen.

Finde den passenden Guide für deinen nächsten Schritt.

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