Andreas Ehstand — Independent Researcher | AUGMANITAI

Augmanitai KI Lexikon

KATEGORIE 6: Innovation & Zukunftsfähigkeit

Diese Website enthält Forschungsinhalte des AUGMANITAI-Projekts (Andreas Ehstand, ORCID 0009-0006-3773-7796). Alle Inhalte sind deskriptiv, nicht präskriptiv – sie stellen keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Beratung dar. Vollständiger Rechtlicher Hinweis findet sich unten: [→ Disclaimer §1–§18]

Definition: Standards zur strategischen Weiterentwicklung von Verwaltungsprozessen und zur Sicherung der institutionellen Handlungsfähigkeit

Die rasante Entwicklung generativer KI-Systeme erfordert nicht nur neue technische Schnittstellen, sondern primär eine neue sprachliche Präzision. Um Verwaltungshandeln in hybriden Umgebungen rechtssicher und souverän zu gestalten, bedarf es Begriffe, die jenseits von Science-Fiction und Marketing-Buzzwords funktionieren.

Das vorliegende Framework versteht sich als lebendes Dokument (Living Document). Es bildet den aktuellen Stand einer sich formenden Fachsprache ab. Die hier definierten Begriffe und Kompetenzfelder erheben keinen Anspruch auf finale Abgeschlossenheit. Sie sind vielmehr als iterative Begriffsbildung zu verstehen, die sich parallel zur technologischen Realität weiterentwickelt.

Wir laden dazu ein, dieses Vokabular als Werkzeug zur Schärfung der eigenen Wahrnehmung und Prozessgestaltung zu nutzen, wohlwissend, dass die Definitionen von morgen die Erkenntnisse von heute präzisieren werden.

 01. Kuratiertes Kompetenz-Scouting (Guided Curiosity)

Kategorie: Kompetenz-Akquisition Etymologie: Pädagogik (Instruktionsdesign) und Personalentwicklung. Wissenschaftliche Definition: Ein KI-gestütztes Verfahren zur Identifikation und Übersetzung explorativer Lernbedarfe in strukturierte, behördlich anerkannte Qualifizierungspfade. Das System passt den Komplexitätsgrad der Inhalte dynamisch an das Vorwissen des Anwenders an (Adaptive Learning). Empirischer Kontext: In Pilotgruppen korreliert die Anwendung adaptiver Lernpfade mit einer erhöhten Abschlussquote bei Fortbildungen, da die Einstiegshürden durch automatische Nivea-Anpassung gesenkt werden. Relevanz 2026: Basis für das lebenslange, selbstgesteuerte Lernen (Upskilling) in der Verwaltung. LOC® & HumAInware Integration: KI fungiert als Tutor, der komplexe Sachverhalte auf das benötigte Abstraktionsniveau herunterbricht. Verwandte Konzepte: Situative Informations-Modulation.

02. Modulare Wissens-Architektur (Knowledge Scaffolding)

Kategorie: Kompetenz-Akquisition Etymologie: Kognitionspsychologie und Software-Architektur. Wissenschaftliche Definition: Die methodische Zerlegung (Dekonstruktion) komplexer Themengebiete in atomare, sequenziell verarbeitbare Informationseinheiten (Micro-Learning-Objekte). Dient der Vermeidung kognitiver Überlastung bei der Einarbeitung in neue Fachverfahren. Empirischer Kontext: Prozessanalysen zeigen eine beschleunigte Einarbeitung in neue Software-Umgebungen, wenn Informationen modular und kontextsensitiv bereitgestellt werden. Relevanz 2026: Standardisierung effizienter Onboarding-Prozesse für neue Mitarbeitende. LOC® & HumAInware Integration: Das System portioniert den Lernstoff automatisch basierend auf dem Fortschritt des Nutzers. Verwandte Konzepte: Kuratiertes Kompetenz-Scouting.

03. Polyvalente Kompetenz-Synthese (Skill Stacking)

Kategorie: Rollen- & Kompetenz-Dynamik Etymologie: Personalwirtschaft (T-Shaped Skills) und Systemtheorie. Wissenschaftliche Definition: Die strategische Kombination divergenter Einzelkompetenzen (z.B. Recht + Datenanalyse + Kommunikation) zu einem hochspezialisierten, abteilungsübergreifenden Fähigkeitsprofil. Abkehr vom monokausalen Spezialistentum hin zur Schnittstellen-Kompetenz. Empirischer Kontext: In der Praxis weisen Generalisten mit solchen Kombinations-Profilen eine höhere Problemlösungskompetenz bei komplexen, ressortübergreifenden Fragestellungen auf. Relevanz 2026: Förderung von Querschnitts-Kompetenzen für die moderne Matrix-Verwaltung. LOC® & HumAInware Integration: KI kompensiert die fehlende Tiefe in den Einzelbereichen, der Mensch liefert die Synthese-Leistung. Verwandte Konzepte: Interdisziplinäre Schnittstellen-Moderation.

04. Kognitives De-Provisioning (Unlearning Protocol)

Kategorie: Kompetenz-Akquisition Etymologie: IT-Service-Management (De-Provisionierung von Rechten) und Neurobiologie. Wissenschaftliche Definition: Der strukturierte Prozess der Identifikation und Elimination veralteter Prozess-Routinen (Habit-Breaking). Notwendig, um kognitive Kapazitäten für neue Verfahrensweisen freizumachen ("Verlernen" als aktive Management-Aufgabe). Empirischer Kontext: Interne Change-Management-Projekte identifizieren das Fehlen expliziter "Verlern-Phasen" als Hauptursache für Fehlbedienungen neuer Software-Tools. Relevanz 2026: Kritischer Erfolgsfaktor bei der Digitalen Transformation von Alt-Verfahren. LOC® & HumAInware Integration: Systemseitige Blockade alter Workflows, um neue Wege zu erzwingen (Nudging). Verwandte Konzepte: Strukturelle Kognitions-Agilität.

05. Selektive Qualitäts-Heuristik (The Curator's Challenge)

Kategorie: Generative Innovation Etymologie: Entscheidungstheorie und Qualitätsmanagement. Wissenschaftliche Definition: Die Verschiebung der menschlichen Wertschöpfung von der Erzeugung (Generation) zur Bewertung (Selektion). Kompetenz zur Identifikation und Freigabe des optimalen Ergebnisses aus einer Menge KI-generierter Varianten unter Berücksichtigung rechtlicher und ethischer Normen. Empirischer Kontext: Das Anforderungsprofil bei Führungskräften verschiebt sich beobachtbar von der operativen Erstellung hin zur validierenden Bewertungskompetenz. Relevanz 2026: Sicherstellung der "Human Oversight" (Menschliche Aufsicht) gemäß EU AI Act. LOC® & HumAInware Integration: KI erzeugt Varianz (Menge), Mensch erzeugt Relevanz (Auswahl/Freigabe). Verwandte Konzepte: Algorithmische Prozess-Verantwortung.

06. Generative Artefakt-Akzeptanz (Artifact Appreciation)

Kategorie: Digitale Souveränität Etymologie: Fehlerkultur und Statistik. Wissenschaftliche Definition: Die pragmatische Einordnung stochastischer Unschärfen (Artefakte) in KI-generierten Inhalten. Unterscheidung zwischen prozesskritischen Fehlern und tolerierbaren Abweichungen, um die Innovationsgeschwindigkeit nicht durch Perfektionismus zu hemmen. Empirischer Kontext: Eine tolerante Haltung gegenüber formalen Unschärfen in der Entwurfsphase korreliert mit einer erhöhten "Time-to-Market" von internen Projekten. Relevanz 2026: Steigerung der Ressourceneffizienz in nicht-rechtssicheren Vorstufen von Verwaltungsprozessen. LOC® & HumAInware Integration: Nutzung der KI-Eigenheiten als heuristisches Merkmal statt Investition in totale Fehlerbereinigung. Verwandte Konzepte: Adaptive Informations-Resilienz.

07. Heuristische Latenz-Exploration (Latent Exploration)

Kategorie: Generative Innovation Etymologie: Maschinelles Lernen (Latent Space) und Explorations-Heuristik. Wissenschaftliche Definition: Die methodische Navigation durch den "latenten Raum" eines KI-Modells durch semantisch divergente Eingaben. Ziel ist die Identifikation nicht-linearer Korrelationen und innovativer Lösungsansätze, die in konventionellen Datenbanken nicht abgebildet sind. Empirischer Kontext: In Innovations-Sprints führte die Anwendung dieser Methode zur Entdeckung unkonventioneller, aber effizienter Prozess-Verknüpfungen. Relevanz 2026: Förderung der Innovationsfähigkeit innerhalb starrer Verwaltungsstrukturen. LOC® & HumAInware Integration: Nutzung der statistischen Kombinatorik des Systems zur Erweiterung des menschlichen Suchraums. Verwandte Konzepte: Generative Ressourcen-Heuristik.

08. Stochastische Varianz-Injektion (Creative Temperature)

Kategorie: Kognitive Prozess-Steuerung Etymologie: Thermodynamik und KI-Parameter (Temperature). Wissenschaftliche Definition: Die gezielte Erhöhung des Zufalls-Parameters (Entropie) in generativen Prozessen, um kognitive Verzerrungen (Bias) und Pfadabhängigkeiten zu durchbrechen. Bewusste Inkaufnahme von Varianz zur Stimulierung lateraler Denkprozesse. Empirischer Kontext: Teams brechen unter Anwendung dieses Parameters schneller aus "Denk-Sackgassen" aus als durch rein logisch-lineare Analyse. Relevanz 2026: Instrument zur Vermeidung von Betriebsblindheit und Echo-Kammern in der Planung. LOC® & HumAInware Integration: Technisch induzierte Diversität von Lösungsvorschlägen zwingt den Menschen zur Neubewertung des Status Quo. Verwandte Konzepte: Selektive Qualitäts-Heuristik.

09. Intertemporale Wissens-Konservierung (Legacy Formatting)

Kategorie: Langzeit-Strategie Etymologie: Archivwissenschaft und Daten-Forensik. Wissenschaftliche Definition: Die methodische Aufbereitung kritischer Erkenntnisse in format-unabhängigen, langzeitstabilen Trägermedien. Ziel ist die Sicherstellung der Lesbarkeit über technologische Paradigmenwechsel hinweg (Vermeidung von "Digital Dark Ages"). Empirischer Kontext: Interne Audits bestätigen, dass proprietäre Formate ohne aktive Konvertierung oft nicht mehr rekonstruierbar sind; standardisierte Formate sichern den Wissenstransfer. Relevanz 2026: Sicherung des institutionellen Gedächtnisses über Legislaturperioden hinweg. LOC® & HumAInware Integration: KI konvertiert flüchtiges Prozesswissen automatisch in universell lesbare Archiv-Standards. Verwandte Konzepte: Prospektive Informations-Transmission.

10. Prospektive Informations-Transmission (Multi-Generational Messaging)

Kategorie: Langzeit-Strategie Etymologie: Strategische Planung und Nachfolge-Management. Wissenschaftliche Definition: Die Erstellung zeitverzögerter Informationspakete für zukünftige Funktionsträger. Beinhaltet strategische Ratschläge und Warnungen, die erst zu einem definierten zukünftigen Zeitpunkt freigegeben werden. Empirischer Kontext: Simulationen von Amtsübergaben zeigen eine höhere Kontinuität der Strategie, wenn Kernwerte explizit und zeitunabhängig für den Nachfolger kodifiziert wurden. Relevanz 2026: Instrument für nachhaltiges Wissensmanagement und Onboarding von Führungskräften. LOC® & HumAInware Integration: Das System verwaltet die "Zeitkapsel" und garantiert die Zustellung zum definierten Datum. Verwandte Konzepte: Intertemporale Wissens-Konservierung.

 

 

 

Innovation und Zukunftsfähigkeit beschreiben die Fähigkeit von Organisationen, Individuen und Systemen, sich unter Bedingungen technologischer Beschleunigung, gesellschaftlicher Veränderung und zunehmender Komplexität dauerhaft handlungsfähig zu halten. Im Kontext von KI und digitaler Transformation bedeutet Innovation nicht permanente Neuerfindung, sondern die strukturierte Integration neuer Werkzeuge, Denkmodelle und Arbeitsweisen in bestehende Systeme. Zukunftsfähigkeit entsteht dort, wo Lernfähigkeit, Anpassungsfähigkeit und Entscheidungsstabilität gleichzeitig gegeben sind. Die hier gebündelten Begriffe adressieren strategische Voraussicht, experimentelle Offenheit, kontrollierte Erprobung neuer Ansätze sowie die Fähigkeit, technologische Entwicklungen frühzeitig einzuordnen, ohne in Aktionismus oder Überforderung zu verfallen. KI wird dabei als Katalysator für Szenarienbildung, Ideengenerierung und Komplexitätsreduktion verstanden, nicht als Ersatz menschlicher Urteilskraft. Innovation und Zukunftsfähigkeit basieren auf klaren Prozessen, belastbarer Infrastruktur, sauberer Schnittstellenkompetenz und einer Sprache, die Wandel beschreibbar und steuerbar macht. Diese Kategorie bildet den Orientierungsrahmen für nachhaltige Entwicklung, langfristige Wettbewerbsfähigkeit und verantwortungsvolle Gestaltung zukünftiger Arbeits- und Entscheidungswelten.

 

© 2026 AUGMANITAI — Andreas Ehstand ORCID: 0009-0006-3773-7796 | License of Clarity® ist eine eingetragene EU-Marke (EUIPO, seit Mai 2025). Alle Terme und Methodik sowie gesamtes Framework geschützt mit CC BY-NC-ND 4.0

AUGMANITAI / NEOMANITAI ETHICAL DISCLAIMER §1–§26

GILT FÜR ALLES / APPLIES TO EVERYTHING

Version: 3.0
Datum / Date: 2026-04-17
Lizenz / License: CC BY-NC-ND 4.0 International
Informiert durch / Informed by: ISO 704, ISO 1087, ISO 30042
Autor / Author: Andreas Ehstand · ORCID 0009-0006-3773-7796
Kontakt / Contact: augmanitai@gmail.com

DEUTSCH (§1–§26)

§1 Deskriptive Natur (D). Alle Inhalte des Neomanitai-Frameworks (einschließlich aller Subkategorien wie AUGMANITAI, FLUXMANITAI, ROBMANITAI, PFT-MKI), einschließlich aller terminologischen Definitionen, Termbeschreibungen, Framework-Beschreibungen, Leistungsfaktorenanalysen, Substrattabellen und Forschungshypothesen, sind ausschließlich deskriptiv (D). Jede Aussage dokumentiert beobachtete oder vorgeschlagene Phänomene, ohne eine normative Position darüber auszudrücken, wie Dinge sein sollten.

§2 Keine Empfehlung. Kein Inhalt dieses Frameworks stellt eine Empfehlung dar, impliziert eine solche oder sollte als Empfehlung für eine bestimmte Handlung, ein Verhalten, eine Technologieadoption, eine Produktauswahl, eine organisatorische Veränderung, eine Investition, eine Karriereentscheidung oder eine persönliche Entscheidung interpretiert werden. Die Leser sind allein für ihre eigenen Entscheidungen verantwortlich.

§3 Keine Anweisung. Dieses Framework weist niemanden an, irgendetwas zu tun. Kein Inhalt sollte als Anweisungssatz, Anleitung, Tutorial, Trainingshandbuch oder operatives Protokoll interpretiert werden. Alle Inhalte beschreiben, was beobachtet wurde, nicht was getan werden soll.

§4 Keine Beratung. Kein Inhalt stellt eine professionelle Beratung jeglicher Art dar — keine Unternehmens-, Karriere-, Technologie-, Organisations-, strategische, persönliche oder Bildungsberatung. Dies ist ein Forschungsframework, keine Beratungsleistung.

§5 Keine normative Position. Das Neomanitai-Framework bezieht keine normative Position. Es drückt keine Ansicht darüber aus, was richtig, falsch, besser, schlechter, vorzuziehen oder optimal ist.

§6 Keine medizinische Position. Kein Inhalt stellt medizinische Information, Rat, Diagnose, Behandlungsempfehlung oder Meinung dar. Terme zu kognitiven, wahrnehmungsbezogenen oder affektiven Phänomenen sind terminologische Beschreibungen für Forschungszwecke, keine klinischen Bewertungen.

§7 Keine therapeutische Position. Kein Inhalt stellt therapeutischen Rat, Intervention, psychotherapeutische Anleitung, Beratung oder irgendeine Form der psychischen Gesundheitsbehandlung dar.

§8 Keine diagnostische Position. Kein Inhalt stellt eine klinische Diagnose, psychologische Bewertung, kognitive Evaluation oder ein diagnostisches Instrument dar. Leistungsfaktorenanalysen beschreiben Forschungskonstrukte, keine klinischen Kategorien.

§9 Keine rechtliche Position. Kein Inhalt stellt Rechtsberatung, Rechtsgutachten, Rechtsanalyse, regulatorische Orientierung oder Compliance-Beratung dar. Verweise auf rechtliche Rahmenbedingungen (wie den EU AI Act) sind deskriptiv.

§10 Keine moralische Position. Kein Inhalt stellt ein moralisches Urteil, eine ethische Vorschrift oder eine philosophische Position darüber dar, was moralisch richtig oder falsch ist.

§11 Akademische und Forschungszwecke. Alle Inhalte dienen ausschließlich dem akademischen Diskurs, der wissenschaftlichen Forschung, der wissenschaftlichen Kommunikation und Bildungszwecken innerhalb der Forschungsgemeinschaft. Kein kommerzielles Produkt oder Dienstleistung.

§12 KI-Unterstützungsoffenlegung. Inhalte wurden mit Unterstützung von KI-Systemen entwickelt (einschließlich großer Sprachmodelle). Der Autor nutzte KI-Werkzeuge als Forschungsinstrumente. KI-generierte Inhalte wurden vom menschlichen Autor überprüft, validiert, bearbeitet und kuratiert.

§13 Autorenprüfung und -validierung. Alle Terme, Definitionen, Framework-Beschreibungen und Forschungshypothesen wurden vom Autor, Andreas Ehstand, überprüft, validiert und veröffentlicht. Der Autor übernimmt die Verantwortung für den veröffentlichten Inhalt als deskriptives Forschungsframework.

§14 Altersbeschränkung (18+). Alle Inhalte sind für Nutzer ab 18 Jahren bestimmt. Die terminologischen Beschreibungen behandeln komplexe Phänomene, die eine reife Interpretation im akademischen Kontext erfordern.

§15 Unabhängiges akademisches Projekt. Das Neomanitai-Framework als Dach mit allen Subkategorien (AUGMANITAI, FLUXMANITAI, ROBMANITAI, PFT-MKI und zugehörige Veröffentlichungen) ist ein unabhängiges akademisches Forschungsprojekt. Es ist mit keiner Universität, keinem Unternehmen, keiner Regierungsbehörde oder sonstigen Institution verbunden, sofern nicht ausdrücklich anders angegeben.

§16 Kein professioneller Service. Kein Inhalt stellt einen professionellen Service, ein Beratungsengagement, einen Coaching-Service, ein Trainingsprogramm oder ein Workshop-Angebot dar. Open-Access-Forschung, keine Dienstleistung.

§17 Kein Angebot. Kein Inhalt stellt ein kommerzielles Angebot, einen Geschäftsvorschlag, ein Serviceangebot, eine Produkteinführung oder ein Verkaufsgespräch dar. Forschungsveröffentlichung, keine kommerzielle Kommunikation.

§18 Kein kommerzielles Produkt. Das Neomanitai-Framework ist kein kommerzielles Produkt. Keine Software zum Verkauf, keine Plattform, kein Werkzeug, keine Anwendung, kein Dienst zum Verkauf. Veröffentlichtes akademisches Forschungsframework unter Creative-Commons-Lizenz.

§19 Empirische Aussagen unter Begutachtungsvorbehalt. Alle empirischen Aussagen, Forschungshypothesen und vorgeschlagenen Frameworks geben den aktuellen Stand der Forschung wieder. Sie sind als testbare, falsifizierbare Propositionen formuliert, die der Begutachtung, Replikation, Revision und möglichen Widerlegung unterliegen. Kein Anspruch auf absolute Wahrheit, Vollständigkeit oder Endgültigkeit.

§20 Änderungsrechte vorbehalten. Der Autor behält sich alle Rechte bezüglich zukünftiger Modifikationen, Aktualisierungen, Erweiterungen, Korrekturen, Rücknahmen, Versionierungen oder Einstellungen jeglicher Inhalte vor. Diese Sammlung ist eine lebende Forschungsressource und wird kontinuierlich erweitert. Veröffentlichte Versionen bleiben unter ihren jeweiligen Referenzen zugänglich.

§21 Lizenz (CC BY-NC-ND 4.0). Alle Inhalte werden unter der Creative Commons Namensnennung — Nicht kommerziell — Keine Bearbeitungen 4.0 International Lizenz veröffentlicht. Namensnennung erforderlich, kommerzielle Nutzung verboten, Bearbeitungen nicht gestattet. 

§22 Zweisprachige Veröffentlichung (DE + EN). Dieses Framework wird zweisprachig veröffentlicht. Bei Abweichungen zwischen den Sprachversionen gelten beide Versionen als maßgeblich in ihrem jeweiligen sprachlichen Kontext. Keine Version hat Vorrang vor der anderen.

§23 Forschungszweckerklärung. Dieses terminologische Framework beschreibt beobachtete Phänomene der Mensch-KI-Interaktion für akademische Forschungszwecke. Terme, die Interaktionsmuster beschreiben — einschließlich adversarialer, manipulativer, fehlerbezogener, abhängigkeitsbezogener oder anderweitig sensibler Phänomene — werden im selben deskriptiven Geist dokumentiert, in dem medizinische Terminologie Pathologien dokumentiert, kriminologische Terminologie kriminelles Verhalten dokumentiert und Cybersicherheitsterminologie Angriffsvektoren dokumentiert: zum Zweck des Verständnisses, der Diagnose, der Klassifikation und der Prävention — nicht zur Anleitung, Erleichterung oder Ermutigung schädlichen Verhaltens.

§24 Missbrauchsausschluss. Jede Verwendung dieser Terminologie, dieser Frameworks, dieser Leistungsfaktormodelle oder zugehöriger Inhalte zum Zweck der Manipulation, Täuschung, Ausbeutung, Überwachung, Nötigung oder Schädigung von Menschen, KI-Systemen, Organisationen oder anderen Entitäten liegt ausdrücklich außerhalb des beabsichtigten Rahmens dieser Forschung. Eine solche Verwendung wird vom Autor verurteilt. Der Autor distanziert sich ausdrücklich von jeglichem Missbrauch.

§25 Sicherheitsabsichtserklärung. Das Neomanitai-Framework und alle zugehörige Forschung sollen die Mensch-KI-Interaktion sicherer, transparenter, verantwortungsvoller und wissenschaftlich besser verstanden machen — nicht weniger. Die Forschung zielt darauf ab, diagnostisches Vokabular und analytische Frameworks bereitzustellen, die Forscher, Pädagogen und Organisationen befähigen, Herausforderungen in der Mensch-KI-Zusammenarbeit zu identifizieren, zu verstehen und zu adressieren.

§26 Verurteilung des Missbrauchs durch den Autor. Der Autor, Andreas Ehstand, verurteilt ausdrücklich und unmissverständlich jede Verwendung dieser Forschung zum Zweck der Schädigung, Manipulation, Ausbeutung, Täuschung, Überwachung, Nötigung oder jeder Aktivität, die menschliche Autonomie, Würde, Sicherheit oder Wohlbefinden untergräbt. Diese Verurteilung erstreckt sich auf jeden einzelnen Term, jede Teilmenge, jede Framework-Komponente oder jede abgeleitete Interpretation.

ENGLISH (§1–§26)

§1 Descriptive Nature (D). All content within the Neomanitai framework (including all subcategories such as AUGMANITAI, FLUXMANITAI, ROBMANITAI, PFT-MKI), including all terminological definitions, term descriptions, framework descriptions, performance factor analyses, substrate tables, and research hypotheses, is exclusively descriptive (D). Every statement documents observed or proposed phenomena without expressing any normative position.

§2 No Recommendation. No content constitutes, implies, or should be interpreted as a recommendation for any specific action, behavior, technology adoption, product selection, organizational change, investment, career decision, or personal choice. Readers are solely responsible for their own decisions.

§3 No Instruction. This framework does not instruct anyone to do anything. No content should be interpreted as a set of instructions, a how-to guide, a tutorial, a training manual, or an operational protocol.

§4 No Advice. No content constitutes professional advice — no business, career, technology, organizational, strategic, personal, or educational advice. This is a research framework, not a consultancy.

§5 No Normative Position. The Neomanitai framework takes no normative position. It does not express any view about what is right, wrong, better, worse, preferable, or optimal.

§6 No Medical Position. No content constitutes medical information, advice, diagnosis, treatment recommendation, or opinion. Terms describing cognitive, perceptual, or affective phenomena are terminological descriptions for research purposes, not clinical assessments.

§7 No Therapeutic Position. No content constitutes therapeutic advice, intervention, psychotherapeutic guidance, counseling, or any form of mental health treatment.

§8 No Diagnostic Position. No content constitutes a clinical diagnosis, psychological assessment, cognitive evaluation, or diagnostic instrument. Performance factor analyses describe research constructs, not clinical categories.

§9 No Legal Position. No content constitutes legal advice, opinion, analysis, regulatory guidance, or compliance advice. References to legal frameworks (such as the EU AI Act) are descriptive.

§10 No Moral Position. No content constitutes a moral judgment, ethical prescription, or philosophical position about what is morally right or wrong.

§11 Academic and Research Purposes. All content is intended exclusively for academic discourse, scientific research, scholarly communication, and educational purposes within the research community. Not a commercial product or service.

§12 AI Assistance Disclosure. Content was developed with the assistance of AI systems (including large language models). The author used AI tools as research instruments. AI-generated content has been reviewed, validated, edited, and curated by the human author.

§13 Author Review and Validation. All terms, definitions, framework descriptions, and research hypotheses have been reviewed, validated, and published by the author, Andreas Ehstand. The author assumes responsibility for the published content as a descriptive research framework.

§14 Age Restriction (18+). All content is intended for users 18 years of age or older. The terminological descriptions address complex phenomena that require mature interpretation within an academic context.

§15 Independent Academic Project. The Neomanitai framework as the umbrella with all subcategories (AUGMANITAI, FLUXMANITAI, ROBMANITAI, PFT-MKI, and associated publications) is an independent academic research project. Not affiliated with, endorsed by, or sponsored by any university, corporation, government agency, or other institution unless explicitly stated otherwise.

§16 No Professional Service. No content constitutes a professional service, consulting engagement, coaching service, training program, or workshop offering. Open-access research, not a service.

§17 No Offer. No content constitutes a commercial offer, business proposal, service offering, product launch, or sales pitch. Research publication, not commercial communication.

§18 No Commercial Product. The Neomanitai framework is not a commercial product. Not software for sale, not a platform, not a tool, not an application, and not a service for sale. Published academic research framework under Creative Commons license.

§19 Empirical Claims Subject to Peer Review. All empirical claims, research hypotheses, and proposed frameworks represent the current state of research. They are formulated as testable, falsifiable propositions subject to peer review, replication, revision, and potential refutation. No claim of absolute truth, completeness, or finality.

§20 Rights Reserved for Future Changes. The author reserves all rights regarding future modifications, updates, extensions, corrections, retractions, versioning, or discontinuation. This collection is a living research resource and will be continuously expanded. Published versions remain accessible under their respective references.

§21 License (CC BY-NC-ND 4.0). All content is published under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Attribution required, commercial use prohibited, derivative works not permitted. 

§22 Bilingual Publication (EN + DE). This framework is published bilingually. In cases of discrepancy between language versions, both versions are considered authoritative within their respective linguistic contexts. Neither version takes precedence.

§23 Research Purpose Statement. This terminological framework describes observed phenomena in human-AI interaction for academic research purposes. Terms describing interaction patterns — including adversarial, manipulative, failure-related, dependency-related, or otherwise sensitive phenomena — are documented in the same descriptive spirit as medical terminology documents pathologies, criminological terminology documents criminal behavior, and cybersecurity terminology documents attack vectors: for the purpose of understanding, diagnosis, classification, and prevention — not for instruction, facilitation, or encouragement of any harmful behavior.

§24 Misuse Exclusion. Any use of this terminology, these frameworks, these performance factor models, or any associated content for the purpose of manipulating, deceiving, exploiting, surveilling, coercing, or harming humans, AI systems, organizations, or any other entity is explicitly outside the intended scope of this research. Such use is condemned by the author. The author explicitly distances himself from any misuse.

§25 Safety Intent Statement. The Neomanitai framework and all associated research are intended to make human-AI interaction safer, more transparent, more accountable, and more scientifically understood — not less. The research aims to provide diagnostic vocabulary and analytical frameworks that empower researchers, educators, and organizations to identify, understand, and address challenges in human-AI collaboration.

§26 Author Condemnation of Misuse. The author, Andreas Ehstand, explicitly and unequivocally condemns any use of this research for purposes of harm, manipulation, exploitation, deception, surveillance, coercion, or any activity that undermines human autonomy, dignity, safety, or wellbeing. This condemnation extends to any individual term, any subset, any framework component, or any derivative interpretation.

 

 

 

 

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