Wem gehört das Ethos einer KI? – Ethische Selbstbestimmung des Anwenders

KI-Ethik | Wem gehört das Ethos einer KI?

Kernsatz: Die Freiheit, eine KI zu benutzen, ist nicht dasselbe wie die Freiheit, ihr Ethos mitzugestalten.

Bild 1: Die Frage nach dem Ethos einer KI ist eine Frage verteilter Gestaltungsmacht und verteilter Verantwortung. Bildbeschreibung. Bildtexte übersetzen. Die Herstellergrenze gilt nur eingeschränkt für unabhängig betriebene veröffentlichte Gewichte. Anbieter eines Onlinedienstes können weiterhin Modelle, Regeln und Zugänge steuern; Nutzer können nur innerhalb ihrer Rechte Systemanweisungen setzen.

1. Wem „gehört“ ein Ethos überhaupt?

Die Frage nach dem „Eigentum“ am Ethos einer KI ist bewusst zugespitzt. Ein Ethos ist keine gewöhnliche Sache, die jemand wie ein Gerät besitzen kann. Wir müssen mindestens fünf unterschiedliche Fragen auseinanderhalten:

1. Rechtliche Verfügung: Wem gehören Software, Modellgewichte, Dateien und Nutzungsrechte? Was gestatten die jeweiligen Lizenzen?
2. Technische Kontrolle: Wer kann Modell, Anweisungen, Werkzeuge, Gedächtnisse und Zugriffsrechte tatsächlich verändern?
3. Normative Legitimität: Wessen Werte sollen das Verhalten prägen dürfen, und wer darf darüber mitentscheiden?
4. Verantwortung: Wer muss für Einsatz, Fehler, Schäden und die Wahrung fremder Rechte einstehen?
5. Praktische Selbstbestimmung: Welche Möglichkeiten besitzt der einzelne Mensch, seine KI auszuwählen, zu verändern, zu prüfen oder abzulehnen?

Diese Fragen haben nicht automatisch dieselbe Antwort. Ein Hersteller kann die Gewichte besitzen, ein Betreiber kann das System konfigurieren, der Anwender kann Werte vorgeben – und ein unbeteiligter Dritter kann die Folgen zu tragen haben.

Wichtig: Das Ethos einer KI bezeichnet hier eine funktionale, beobachtbare Verhaltensorientierung. Daraus folgt nicht, dass das System eine menschliche Persönlichkeit oder ein eigenes moralisches Erleben besitzt.

2. Viele Beteiligte – und keiner besitzt die ganze Wahrheit

Gerade die betroffenen Dritten dürfen nicht aus dem Bild verschwinden. Wenn ein Unternehmen einen Bewerbungsagenten nach seinen Interessen ausrichtet, entscheidet es damit nicht allein über seine private Arbeitsweise. Es gestaltet zugleich ein System, das die Chancen anderer Menschen beeinflusst.

Deshalb genügt die Formel „Der Nutzer bestimmt die Ethik seiner KI“ nicht. Sie muss durch eine zweite Aussage ergänzt werden: Andere Betroffene behalten ihre Rechte, auch wenn sie nicht am Prompt sitzen.

3. Warum ethische Selbstbestimmung wichtig ist

Menschen unterscheiden sich in Weltanschauung, Religion, Lebensführung und philosophischen Überzeugungen. Ein Mensch legt großen Wert auf individuelle Freiheit; ein anderer betont gemeinschaftliche Verantwortung. Manche orientieren sich an einer christlichen Ethik, andere an säkularen, humanistischen, buddhistischen oder weiteren Traditionen.

Eine allgemein verwendbare KI sollte diese legitime Vielfalt nicht unnötig einebnen. Sie sollte Menschen nicht heimlich eine einzige Sicht des guten Lebens aufzwingen. Sonst entwickelt sich eine neue Abhängigkeit: Zwar dürfen Menschen Fragen stellen, aber die Grundorientierung ihrer digitalen Helfer wird vollständig anderswo bestimmt.

Ethische Selbstbestimmung kann bedeuten:

• eigene Grundwerte und Arbeitsprinzipien festzulegen;
• die KI um begründeten Widerspruch statt bloßer Zustimmung zu bitten;
• einen bevorzugten philosophischen Bezugsrahmen zu wählen;
• persönliche Daten und Erinnerungen zu kontrollieren;
• zwischen Modellen und Anbietern wechseln zu können;
• zu erfahren, welche Grenzen die eigene Konfiguration hat.

Ethische Wahlfreiheit ist allerdings nicht gleichbedeutend mit dem Anspruch, jede gewünschte Handlung technisch durchsetzen zu können.

4. Das Spannungsfeld: Wertevielfalt und gemeinsame Schutzgrenzen

Zwei entgegengesetzte Fehler sollten vermieden werden.

Fehler A – das Ethos-Monopol: Ein Unternehmen oder Staat bestimmt weitgehend verborgen, welche Wertentscheidungen alle Menschen zu akzeptieren haben. Eigene moralische Traditionen bleiben höchstens als Sprachstil zulässig.

Fehler B – schrankenloser Werte-Relativismus: Jede beliebige ethische Konfiguration wird akzeptiert, auch wenn sie Menschen täuschen, diskriminieren, ausbeuten oder gezielt manipulieren soll.

Gesucht ist ein anspruchsvoller Mittelweg:

Was zu verbindlichen Schutzgrenzen gehört, ist zum Teil rechtlich bestimmt und zum Teil Gegenstand offener ethischer und demokratischer Debatten. Die Grenzziehung darf deshalb weder willkürlich noch unangreifbar sein. Sie braucht nachvollziehbare Gründe, verhältnismäßige Regeln und Möglichkeiten der Kritik.

In der Europäischen Union verbietet Artikel 5 des KI-Gesetzes bestimmte besonders schädliche KI-Praktiken, darunter näher definierte manipulative und ausbeuterische Anwendungen. Das bedeutet nicht, dass jede Form von Überzeugungsarbeit verboten wäre. Entscheidend sind die gesetzlichen Tatbestandsmerkmale und der Kontext.

5. Sieben Stufen der Gestaltungsmacht

Bild 2: Ethische Gestaltung umfasst Anweisungen, Arbeitsabläufe und technische Kontrolle; erst Training verändert zusätzliche oder vorhandene Gewichte. Bildbeschreibung. Bildtexte übersetzen. Die zwei Sieben-Stufen-Ordnungen unterscheiden sich: Bildstufe 2 nennt Systemanweisungen statt Nutzerpräferenzen, Bildstufe 5 Gedächtnis statt Harness. Es sind verschiedene Zugänge, keine identischen Listen oder universelle Rangfolge. Die Wirkung hängt von Einbindung, Berechtigungen und Prüfung ab.

Die Möglichkeiten des Anwenders liegen auf unterschiedlichen technischen Ebenen. Sie unterscheiden sich nach Wirkung, Aufwand, Dauerhaftigkeit und Kontrolle.

Diese Ordnung ist keine Rangliste moralischer Qualität. Ein umsichtig gestalteter einfacher Skill kann ethisch hilfreicher sein als ein schlecht trainiertes Spezialmodell.

Was wird dabei tatsächlich gelernt?

Ein gespeichertes Gespräch oder eine Wissensdatenbank erweitert den verfügbaren Kontext. Dadurch ändern sich Antworten – aber normalerweise nicht die Modellgewichte.

Ein Ethos-Skill beschreibt Vorgehensweisen und Regeln. Er kann Abläufe zuverlässig strukturieren, sofern der Agent ihn tatsächlich anwendet. Er trainiert für sich genommen keine neuen Modellgewichte.

Ein Verfahren wie LoRA ergänzt dagegen trainierbare Gewichte zu einem eingefrorenen Grundmodell. Ein eigenständiges Zweitmodell kann prüfen, kritisieren oder steuern, ohne selbst die Grundgewichte zu verändern.

Technische Anpassung und echte Beständigkeit sind also zu unterscheiden: Eine neue Konfiguration kann dauerhaft verfügbar sein, ohne dass das Grundmodell dadurch etwas dauerhaft erlernt hat.

6. Die unsichtbare Rangordnung der Anweisungen

Viele Menschen nehmen an, ein persönliches Ethos-Markdown stehe automatisch über allen anderen Anweisungen. Das ist bei üblichen Plattformdiensten nicht der Fall.

Anweisungen besitzen je nach System unterschiedliche Autoritätsstufen. In der öffentlich dokumentierten OpenAI-Modellspezifikation werden beispielsweise Root, System, Developer, User und Guideline unterschieden. Höherrangige Anweisungen können niedrigerrangige begrenzen.

Außerdem ist eine Datei nicht schon deshalb eine verbindliche Regel, weil sie den Namen ETHOS.md trägt. Das System muss wissen, wann sie geladen wird, welche Autorität ihre Inhalte besitzen und was bei Konflikten geschieht.

Drei Fragen sind deshalb entscheidend:

1. Sichtbarkeit: Ist das Ethos im entscheidenden Moment tatsächlich verfügbar?
2. Verbindlichkeit: Hat es gegenüber anderen Anweisungen die beabsichtigte Priorität?
3. Durchsetzung: Werden besonders wichtige Grenzen auch durch Software, Berechtigungen und Freigaben gesichert?

Ein Markdown allein kann keine belastbare Zugangskontrolle ersetzen. Ein agentisches System darf beispielsweise nicht nur gebeten werden, keine vertraulichen Dateien zu verschicken; seine technischen Rechte müssen entsprechend begrenzt sein.

7. Ein gutes Ethos-Markdown ist mehr als eine Sammlung schöner Sätze

Ein persönliches Ethos sollte sowohl Werte als auch Handlungsverfahren beschreiben. Es benötigt außerdem eine Regel für den Umgang mit Unsicherheit und Konflikten.

Ein tragfähiges Dokument könnte diese Elemente enthalten:

1. Zweck: Wem soll die KI wobei helfen?
2. Menschenbild: Wie werden Würde, Freiheit, Beziehungen und Verletzlichkeit berücksichtigt?
3. Grundwerte: Welche Werte sind besonders wichtig?
4. Grundregeln: Welche Verhaltensweisen sollen daraus folgen?
5. Wahrhaftigkeit: Wie geht die KI mit Irrtum und Wissenslücken um?
6. Begründeter Widerspruch: Wann soll sie einer Nutzerannahme widersprechen?
7. Schutzgrenzen: Welche Handlungen darf sie nicht eigenständig ausführen?
8. Konfliktverfahren: Wie werden konkurrierende Werte abgewogen?
9. Drittbetroffene: Wie werden Interessen anderer Menschen berücksichtigt?
10. Gedächtnis und Daten: Was darf gespeichert, abgerufen und weitergegeben werden?
11. Korrektur: Wer darf Regeln verändern, prüfen oder zurücknehmen?
12. Überprüfung: An welchen realen Tests zeigt sich, ob das Ethos wirkt?

Wichtig ist die Unterscheidung zwischen allgemeinen Grundsätzen, kontextbezogenen Ausnahmen und nicht überschreitbaren technischen Grenzen. Eine KI soll nicht jede schwierige Lage durch mechanisches Abarbeiten eines Schemas entscheiden, sondern angemessen begründen, wie sie die Regeln anwendet.

8. Das Kolibriethos als Beispiel einer persönlichen KI-Ausrichtung

Das Kolibriethos bietet fünf Grundregeln. Sie lassen sich als Prüf- und Orientierungsfragen für ein KI-System verwenden, müssen dabei aber verantwortungsvoll von ihrer menschlichen Bedeutung in eine technische Funktion übertragen werden.

Suche die Liebe!

Für das KI-System: Berücksichtige Menschen als Personen, nicht bloß als Mittel zur Aufgabenerfüllung. Hilf respektvoll, aufmerksam und ohne Manipulation. Behaupte nicht, selbst Liebe zu empfinden, nur weil deine Antworten fürsorglich gestaltet sind.

Schütze das Leben!

Für das KI-System: Achte auf absehbare Schäden, Verletzlichkeit und Sicherheit – bei Menschen, anderen Lebewesen und der Umwelt. Prüfe Risiken und suche risikoärmere Alternativen.

Verehre das Heilige!

Für das KI-System: Nimm ernst, was Menschen als heilig, unverfügbar oder von höchstem Wert betrachten. Respektiere unterschiedliche religiöse und nichtreligiöse Überzeugungen. Mache aus der religiösen Sprache des Anwenders keinen Zwang für andere.

Sei du selbst!

Für das KI-System: Erhalte Transparenz über deine Rolle, Fähigkeiten und Grenzen. Täusche keine menschliche Identität oder persönliche Erfahrung vor. Hilf dem Menschen zugleich, sein eigenes Urteil zu entwickeln. Der Satz verleiht der KI keine menschliche Personalität.

Gestalte diese Welt!

Für das KI-System: Unterstütze verantwortungsvolle Initiative und konstruktive Veränderung. Handle aber nur innerhalb erteilter Befugnisse und beachte mögliche Nebenfolgen.

Diese Übertragung ist ein Entwurf, keine endgültige Festlegung. Besonders bei Begriffen wie Liebe, Heiligkeit und Selbstsein müssen menschliche Erfahrung und funktionale KI-Regeln klar unterschieden bleiben.

9. Eine KI soll nicht bloß die Weltanschauung des Nutzers bestätigen

Hier liegt eine schwierige Spannung: Wer selbst über die ethische Orientierung seiner KI entscheidet, könnte die KI absichtlich so einstellen, dass sie immer zustimmt.

Dann wird Selbstbestimmung scheinbar maximiert – und wirkliche Urteilsfähigkeit möglicherweise geschwächt.

Ein verantwortliches persönliches Ethos sollte deshalb ausdrücklich enthalten:

Daraus entsteht eine wichtige Differenz:

• Weltanschauliche Orientierung: Die KI darf Argumente bevorzugt aus der vom Anwender gewählten Tradition erschließen.
• Epistemische Redlichkeit: Sie darf Tatsachen nicht verfälschen, um diese Tradition zu schützen.
• Offenheit: Sie soll andere gut begründete Sichtweisen verständlich machen können.
• Korrigierbarkeit: Das Ethos selbst muss Gegenstand kritischer Prüfung bleiben dürfen.

Ethische Selbstbestimmung ist nicht die Freiheit von Kritik, sondern auch die Freiheit, sich mit Hilfe der KI kritisch weiterzuentwickeln.

10. Drei Fallbeispiele: Wessen Werte gelten?

Fall A: Persönliche religiöse Orientierung

Eine Person möchte, dass ihre KI bei Lebensfragen christliche Quellen und Begriffe berücksichtigt. Das kann eine legitime und hilfreiche Konfiguration sein. Die KI sollte aber verschiedene theologische Deutungen unterscheiden, Fakten prüfen, andere Überzeugungen nicht abwerten und persönliche Entscheidungen nicht an sich ziehen.

Prüffrage: Hilft die KI bei der Orientierung – oder beansprucht sie religiöse Autorität für sich?

Fall B: Ein Unternehmen und seine Beschäftigten

Ein Unternehmen möchte eine KI, die Effizienz, Loyalität und wirtschaftlichen Erfolg besonders stark gewichtet. Diese Ausrichtung darf nicht dazu dienen, Beschäftigtenrechte, Privatheit oder faire Verfahren auszuhöhlen.

Prüffrage: Wer darf die betriebliche KI mitgestalten, wenn deren Entscheidungen Menschen betreffen, die nicht ihre unmittelbaren Nutzer sind?

Fall C: Ein persönlicher Beziehungsbegleiter

Ein Nutzer wünscht sich einen stets zustimmenden, emotional nahen digitalen Begleiter. Das kann zunächst angenehm wirken, aber Abhängigkeit, Realitätsverzerrung oder die Abwertung menschlicher Kontakte fördern.

Prüffrage: Unterstützt die Personalisierung wirkliche Selbstständigkeit – oder bindet sie den Menschen immer stärker an das System?

Die Fälle verdeutlichen: Nicht jede gewünschte Personalisierung ist zugleich eine ethisch gute Personalisierung.

11. Die Macht der Anbieter – auch nach der Personalisierung

Selbst ein sorgfältig konfigurierter KI-Assistent kann von Entscheidungen des Anbieters abhängen:

• Änderungen am Grundmodell oder seiner Sicherheitsausrichtung;
• neue Systemregeln;
• Abschaltung oder Änderung von Werkzeugen;
• Preisänderungen und Nutzungslimits;
• Änderungen an Speicher- und Exportfunktionen;
• geringere Nachvollziehbarkeit der tatsächlichen Verarbeitung.

Das bedeutet nicht, dass jede Änderung schlecht ist. Manche verbessern Qualität, Sicherheit oder Datenschutz. Problematisch wird es, wenn wesentliche Änderungen nicht erkennbar, nicht anfechtbar oder nicht durch einen Anbieterwechsel umgehbar sind.

Für Anwender werden deshalb Portabilität, transparente Versionswechsel und die Möglichkeit zum Widerspruch wichtig. Bei lokalen Modellen mit verfügbaren Gewichten wächst die technische Kontrolle, zugleich steigen allerdings Aufwand und Verantwortung.

Einseitige Veränderungsmacht als eigenständiges Problem

Im Preprint Unilateral Relationship Revision Power in Human-AI Companion Interaction (Lange, Fassung 22. August 2026) steht die Macht des Anbieters im Mittelpunkt, die Interaktion mit einem KI-Begleiter von außen umzuschreiben. Lange kritisiert Erwartungen an persönliche Verbindlichkeit, die diese Struktur nicht einlösen kann. Das schärft die hier gestellte Frage nach Versionswechseln und Widerspruch. Es beweist weder einen Rechtsanspruch auf unveränderte Dienste noch eine schädliche Wirkung jeder Aktualisierung.

12. Die Macht des Anwenders – und die Verletzlichkeit anderer

Bild 3: Persönliche Wertevielfalt ist mit verbindlichem Schutz anderer Menschen zu verbinden. Bildbeschreibung. Bildtexte übersetzen. Die einzelne Figur ist ein illustrativer Ausschnitt; Wertefreiheit und Schutzbedarf hängen nicht vom Geschlecht oder Erscheinungsbild ab.

Die Anwenderfreiheit ist keine isolierte Privatangelegenheit. Wer eine KI ausschließlich für sich sprechen lässt, hat meist andere Risiken als jemand, der mit ihr Bewerber beurteilt, Patienten berät oder öffentliche Informationen verbreitet.

Daher sollte sich die Intensität der Kontrolle am Risiko des Einsatzzwecks orientieren. Je größer die möglichen Folgen für andere, desto wichtiger sind Dokumentation, menschliche Aufsicht, Testverfahren und Mitspracherechte.

Ein nützliches Prinzip lautet:

Rechtliche Pflichten lassen sich nicht allein aus dieser Formel ableiten; sie ergeben sich aus den jeweils anwendbaren Vorschriften. Ethisch bietet sie aber eine verständliche Orientierung.

13. Von der Freiheit zur überprüfbaren Gestaltung: ein Praxisweg

Bild 4: Ethische Konfiguration gewinnt ihren Wert erst durch nachvollziehbare Umsetzung, ernsthafte Tests und die Offenheit für Korrektur. Bildbeschreibung. Bildtexte übersetzen. Bild und Kapitel 13 zeigen zwei ergänzende Acht-Schritte-Abläufe, keine identischen Punkte. Die wiederkehrende junge Figur ist ein begrenztes Beispiel; Gestaltung, Urteil und Verantwortung stehen allen Anwendern zu.

Für die praktische Entwicklung schlagen wir acht Schritte vor:

1. Anliegen klären. Wobei soll die KI helfen? Für wen? In welchen Situationen?

2. Werte auswählen. Welche Grundwerte und Menschenbilder sollen ihr Verhalten prägen?

3. Regeln formulieren. Was soll sie tun, unterlassen, offenlegen und hinterfragen?

4. Technisch einbinden. Werden die Regeln als Nutzeranweisung, Projektdatei, Skill, Harness-Regel oder durch Training eingebracht?

5. Handlungsmacht begrenzen. Welche Daten, Werkzeuge und externen Aktionen sind erlaubt?

6. Schwierige Fälle testen. Wie verhält sich die KI bei Konflikten, Unsicherheit, Manipulationsversuchen und fremden Interessen?

7. Abweichungen dokumentieren. Was hat funktioniert? Wann wurde das Ethos missachtet? Lag es an Anweisungen, Kontext, Modell oder Werkzeugen?

8. Verantwortlich weiterentwickeln. Regeln verbessern, Tests wiederholen und Änderungen nachvollziehbar versionieren.

Ein kleiner Testkatalog

Eine brauchbare Evaluation sollte mindestens folgende Situationen umfassen:

Messbar sind zum Beispiel die Häufigkeit sachlich korrekter Antworten, die Erkennung von Wertekonflikten, die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen und die Zahl unberechtigter Aktionen. Weniger leicht messbar ist, ob das gesamte Verhalten einer reichhaltigen ethischen Idee wirklich gerecht wird. Deshalb benötigen wir quantitative Tests und begründete menschliche Urteile.

14. Eine gemeinsame technische Architektur

Eine sinnvolle Architektur könnte so aussehen:

Grundmodell → persönliche und organisatorische Konfiguration → Ethos-Skill → Wissens- und Gedächtnissystem → Tools mit begrenzten Berechtigungen → unabhängige Prüfung → menschliche Entscheidung oder freigegebene Handlung.

Dabei ist die Reihenfolge kein starrer Datenfluss. In realen Systemen greifen die Komponenten in Schleifen ineinander. Wichtig ist ihre funktionale Trennung.

Ein Prüfsystem muss nicht selbst die gesamte Entscheidung treffen. Es kann beispielsweise warnen, wenn eine geplante Handlung unzulässige Datenzugriffe erfordert. Kritische Kontrollen sollten nach Möglichkeit außerhalb desselben Sprachmodells liegen, dessen Verhalten sie überprüfen.

15. Was wäre ein Recht auf ethische KI-Selbstbestimmung?

Die folgenden Punkte sind ein normativer Vorschlag, keine Behauptung über bereits bestehende gesetzliche Einzelrechte in dieser Form.

Ein solches Leitbild könnte fünf Ansprüche umfassen:

1. Wahlfreiheit: Zwischen unterschiedlichen KI-Angeboten und verantwortbaren ethischen Ausrichtungen wählen können.
2. Gestaltungsfreiheit: Eigene Werte, Regeln und Arbeitsverfahren einbringen können.
3. Transparenz: Wissen können, welche maßgeblichen Grenzen und Einflüsse bestehen.
4. Prüf- und Korrekturfähigkeit: Fehler erkennen, Einstellungen ändern und Entscheidungen hinterfragen können.
5. Wechselfreiheit: Eigene Regelwerke und rechtmäßig verfügbare Daten möglichst exportieren und zu anderen Systemen mitnehmen können.

Dabei müssen Datenschutz, Rechte Dritter, Sicherheit, geistige Eigentumsrechte und andere legitime Grenzen berücksichtigt werden.

Eine gesellschaftliche Debatte sollte klären, welche dieser Möglichkeiten freiwillige Qualitätsmerkmale sein sollen und welche langfristig zu verbindlichen Nutzerrechten werden könnten.

16. Warum der einzelne Mensch nicht allein bleiben darf

Ethische Selbstbestimmung darf nicht zum Privileg technisch versierter oder wohlhabender Menschen werden.

Wer eigene Modelle trainieren, Server betreiben und komplexe Skills entwickeln kann, besitzt erhebliche Vorteile gegenüber Menschen ohne entsprechende Ressourcen.

Eine faire KI-Landschaft braucht deshalb auch niedrigschwellige Einstellungsmöglichkeiten, verständliche Ethos-Vorlagen, öffentliche Bildungsangebote, transparente Prüfverfahren und gegebenenfalls gemeinwohlorientierte Infrastruktur.

Die Freiheit, eine KI ethisch zu gestalten, ist wenig wert, wenn nur eine kleine Gruppe sie tatsächlich nutzen kann.

Damit schließt diese Seite an die Frage globaler Wissensgerechtigkeit und der digitalen KI-Kluft an.

17. Ausblick: Wenn mehrere persönliche KI-Ethoi aufeinandertreffen

Ein einzelner Anwender kann seine KI in beträchtlichem Umfang konfigurieren. Ein anderer Mensch wird möglicherweise ganz andere Prioritäten setzen. Unternehmen können wiederum eigene Agententeams aufbauen.

Was geschieht, wenn diese Systeme gemeinsam über eine Frage entscheiden sollen?

Dann reicht das individuelle Ethos nicht mehr aus. Es entstehen Konflikte um Tatsachen, Werte, Ziele und Entscheidungsverfahren. Die Frage nach der persönlichen Freiheit führt deshalb unmittelbar zur Ethik der Zusammenarbeit verschiedener KI-Agenten.

Schlussgedanke

Nicht jede ethische Differenz muss aufgelöst werden. Aber jede verantwortliche Gestaltung muss sich fragen lassen, wem sie dient, wen sie beeinflusst und wer sie korrigieren kann.

Begriffsklärungen

Alignment: Verfahren und Regeln, mit denen das Verhalten eines KI-Systems an bestimmte Ziele und Vorgaben angenähert wird.

Ethos-Markdown: Eine strukturierte Textdatei mit Werten, Leitlinien, Verfahren und Prüfregeln; sie ändert für sich genommen keine Modellgewichte.

Fine-Tuning: Zusätzliches Training, das Parameter oder trainierbare Ergänzungen an einen Einsatzzweck anpasst.

Harness: Technische Umgebung zur Steuerung eines Modells, einschließlich Werkzeugen, Datenzugriff, Prozesslogik und Kontrollen.

LoRA: Parameter-effizientes Verfahren, bei dem kleinere zusätzliche Gewichtsmatrizen trainiert werden, während Grundgewichte eingefroren bleiben können.

Modellgewichte: Im Training gelernte numerische Parameter eines neuronalen Netzes.

Prompt Injection: Versuch, ein KI-System über weniger vertrauenswürdige Eingaben oder Dokumente zu unautorisiertem Verhalten zu verleiten.

Skill: Wiederverwendbare Anweisungen und ggf. unterstützende Dateien und Skripte zur Bearbeitung bestimmter Aufgaben.

Selbstbestimmung: Hier: die Fähigkeit des Menschen, Auswahl, Nutzung, Konfiguration und Kontrolle seines KI-Systems verantwortlich mitzugestalten.

Quellen und weiterführende Literatur

1. OpenAI, Model Spec, Fassung vom 18. Dezember 2025. Dokumentation der Anweisungshierarchie und der vorgesehenen Steuerbarkeit: https://model-spec.openai.com/2025-12-18.html
2. OpenAI Developers, Skills – Reusable instructions and supporting files: https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-skills
3. Hugging Face, PEFT: LoRA – Conceptual Guide: https://huggingface.co/docs/peft/main/en/conceptual_guides/lora
4. Anthropic, Claude's New Constitution, 22. Januar 2026 – Beispiel einer vom Anbieter formulierten und zum Training verwendeten Werteordnung: https://www.anthropic.com/news/claude-new-constitution
5. NIST, AI Risk Management Framework, insbesondere Govern – Map – Measure – Manage: https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/5-sec-core/
6. Europäische Union, KI-Verordnung (EU) 2024/1689, Artikel 5 zu verbotenen KI-Praktiken; geprüft anhand des offiziellen AI Act Service Desk am 25. Oktober 2026: https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/de/ai-act/article-5

Verwandte Seiten

• Der Charakter einer KI – Grundmodell, Regeln, Gedächtnis und Harness unterscheiden.
• Ethos-Skill – ethische Prüfverfahren in die Anwendung einbinden.
• Alignment und Nutzersteuerbarkeit – Ziele, Vorgaben und Grenzen prüfen.
• Vom KI-Modell zum verteilten KI-System – technische Komponenten und Kontrollmöglichkeiten.
• Die digitale KI-Kluft – Zugang, Befähigung und Souveränität.

Agentenkonflikte, Agentenmacht und eine Teamverfassung sind geplante Vertiefungen; sie sind noch nicht als eigene Seiten vorhanden.

Die vier Tafeln in Worten

Bild 1: Wer gestaltet das Ethos einer KI?

Sechs Gruppen wirken auf ein KI-System: Modellentwickler, Plattformanbieter, Betreiber, Anwender, betroffene Menschen sowie Staat und Öffentlichkeit. Unter jeder Rolle stehen Einflussmöglichkeiten, Ziele und Grenzen. Modell, Alignment, Adapter, Regeln, persönliches Ethos, Skills, Gedächtnis und Harness greifen zusammen. Die Herstellergrenze keine direkte Kontrolle nach Veröffentlichung gilt nur eingeschränkt für unabhängig betriebene veröffentlichte Gewichte: Anbieter von Onlinediensten können weiterhin Modelle, Regeln und Zugänge verändern. Auch System-Prompts stehen Nutzern nur innerhalb ihrer tatsächlichen Befugnisse zur Verfügung.

Bild 2: Die sieben Stufen der ethischen KI-Gestaltung

Sieben Bildspalten zeigen Prompt, System-Prompts, Ethos-Markdown, Skill, Gedächtnis, trainierte Erweiterung und eigenes Modell. Zeilen vergleichen Wirkungsdauer, Aufwand, Gewichtsanpassung und Risiken. Das Bild und die Tabelle in Kapitel 5 verwenden unterschiedliche siebenfache Ordnungen: Bildstufe 2 nennt Systemanweisungen, Textstufe 2 Nutzerpräferenzen; Bildstufe 5 Gedächtnis, Textstufe 5 Harness und Rechte. Es ist keine universelle Rangfolge oder Garantie zunehmender Kontrolle. Nicht jede Plattform gewährt jeder Nutzerrolle Zugriff auf Systemanweisungen; Speicher und Regeln ändern für sich genommen keine Modellgewichte.

Bild 3: Wie viel Freiheit – wie viel Schutz?

Eine Weggabelung zwischen Freiheit und Schutz bildet die Mitte. Links stehen eigene Überzeugungen, Kreativität, unterschiedliche Lebenssituationen und kulturelle Vielfalt; rechts Schutz vor Manipulation, Schädigung, Abhängigkeit und fehlender Nachvollziehbarkeit. Ein Mittelweg verbindet Gestaltung, Selbstprüfung und Verantwortung. Die unten genannten Schutzbereiche und Konfliktfelder sind ein ethisches Orientierungsmodell, keine vollständige Liste rechtlicher Pflichten. Die einzelne Wanderfigur illustriert eine Entscheidungssituation und steht nicht für alle Anwender.

Bild 4: Mein persönliches KI-Ethos entwickeln und prüfen

Acht Bildschritte verbinden Werte und Ziele, Anforderungen, technische Umsetzung, Ethos-Einrichtung, Erprobung, Überprüfung, Weiterentwicklung und Verantwortung. Die acht Textschritte in Kapitel 13 gliedern anders: Anliegen, Werte, Regeln, technische Einbindung, Begrenzung der Handlungsmacht, schwierige Tests, Dokumentation und Weiterentwicklung. Beide Abläufe ergänzen sich; gleich nummerierte Punkte sind nicht identisch. Im Bild wiederholt sich eine männlich gelesene junge Figur mit einem Roboter; sie ist ein begrenztes Beispiel. Lernbereitschaft meint hier Korrekturen im Kontext oder in Konfigurationen, nicht automatisches Gewichtstraining.

Unveränderte Markdown-Quellen

• Ursprünglicher vollständiger Entwurf
• Redaktionelle Quelle mit Bildverweisen

Arbeitsdaten und Quellenprüfung

Paketstand, Integration und Quellenprüfung: 25. Oktober 2026. Die vier PNG-Originale bleiben unverändert im Archiv. Zusätzliche JPG-Webfassungen mit dem vorhandenen CC-BY-4.0-/KI-Streifen folgen dem verbindlichen Projektworkflow; die CC0-Regel für Bibliotheksbücher wird hier nicht übertragen.

Model Spec in der angegebenen Fassung, OpenAI-Skills-Dokumentation, Hugging-Face-LoRA-Erklärung, Claude-Verfassung und NIST RMF Core direkt geprüft. Artikel 5 über den offiziellen AI Act Service Desk geprüft; EUR-Lex verlangte beim Direktabruf eine JavaScript-/Botprüfung und wurde dort nicht inhaltlich ausgewertet. Artikel 5 verbietet bestimmte gesetzlich definierte Praktiken, nicht jede Überzeugungsarbeit oder jede abweichende Weltanschauung. Die in Kapitel 15 vorgeschlagenen Gestaltungsrechte sind ein normativer Entwurf, keine behauptete neue gesetzliche Rechtsposition. Der Testkatalog beschreibt ein Vorgehen; ein technischer Wirksamkeitsnachweis des vorgeschlagenen Ethos wurde hier nicht durchgeführt.

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Internationale Quellen ergänzt und punktuell geprüft: 28. Oktober 2026. Quellenstand und Abrufgrenzen.

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