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Wilde KI-Zeiten... kaum erscheint das mächtigste KI-Modell allerzeiten – Ja, Fable ist wirklich der WAHNSINN – schon wird es zurückgezogen. Grund war offenbar ein Jailbreak der die Runde machte und eine Meldung von Amazon diesbzgl. an die US Regierung.

Hier kommt das Update, mit was ich mich gerade neben Compliance, KI-Kompetenz und GEO-Software und Experimenten so beschäftige...

Building a Second Brain

Hast Du dich vielleicht auch schon mit dem Konzept eines Second-Brains beschäftigt? Obsidian wird dafür gerade extrem gehyped, obwohl es eigentlich nur ein Hypertext Notizbuch ist, aber das Ganze nimmt nochmal richtig Fahrt in der KI-Community auf, nachdem Andrej Karpathy zeigte, wie mächtig die Idee eines “LLM-Wiki” ist. Achja... Google hat daraus sogar ein Dateiformat gemacht.

Ich arbeite auch gerade an einem Second Brain und finde die Idee eines LLM-Wikis grundsätzlich sehr spannend, aber ich glaube nicht, dass ein LLM-Wiki alleine ausreicht, um echtes Organisationswissen verlässlich abzubilden.

Das Hauptproblem ist: Ein Wiki organisiert Wissen, aber es entscheidet nicht automatisch, welche Information wirklich gültig ist.

Gerade bei Meetings, E-Mails und interner Kommunikation gibt es viele verschiedene Arten von Aussagen:

etwas wurde nur diskutiert,
etwas wurde vorgeschlagen,
etwas wurde angenommen,
etwas wurde entschieden,
etwas wurde vom Kunden bestätigt,
etwas wurde später wieder geändert,
oder zwei Quellen widersprechen sich.

Ein LLM-Wiki kann diese Informationen zwar gut strukturieren und miteinander verlinken. Aber ohne zusätzliche Logik besteht die Gefahr, dass eine beiläufige Aussage aus einem Meeting plötzlich wie eine bestätigte Wahrheit im System landet.

Beispiel: 

Im Meeting sagt der Kunde: „Vielleicht sollten wir das Budget im Juli reduzieren.“

Das darf das System nicht als Fakt speichern: „Budget wird im Juli reduziert.“

Korrekt wäre eher: „Budgetreduzierung wurde diskutiert, ist aber nicht bestätigt.“

Der entscheidende Punkt ist also: Ein Transkript ist erstmal nur eine Quelle, nicht automatisch Wahrheit.

Deshalb braucht man zusätzlich zum LLM-Wiki eine Schicht, die zwischen Claims, Entscheidungen, Aufgaben, Annahmen, offenen Fragen und bestätigten Fakten unterscheidet.

Ein LLM-Wiki ist ein sehr guter Baustein, vor allem als menschen- und agentenlesbare Oberfläche. Aber für eine echte Organisations-Knowledge-Base braucht es darunter ein strukturierteres System aus Claims, Quellen, Status, Bestätigungen, Widerspruchserkennung, Gültigkeitszeiträumen und Rollenrechten.

Kurz gesagt:

Das LLM-Wiki ist nicht die Wahrheitsschicht.
Es ist die Darstellungsschicht der Wahrheitsschicht.

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