Andreas Ehstand — Independent Researcher | AUGMANITAI


Augmanitai KI Lexikon

KATEGORIE: Kommunikative Schnittstellen-Kompetenz

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: Standardisierte Protokolle für die Interaktion zwischen Mensch, Maschine und Organisationseinheit zur Sicherstellung von Transparenz und Verständnis.

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. Kognitive Transparenz (Cognitive Hospitality)

Kategorie: Rollen- & Kompetenz-Dynamik Etymologie: Verwaltungsethik (Transparenzgebot) und Decision Science. Wissenschaftliche Definition: Die methodische Offenlegung interner Entscheidungsparameter und Kausalitätsketten gegenüber externen Akteuren. Ziel ist die Nachvollziehbarkeit komplexer, KI-gestützter Urteilsfindungen ("Explainable Administration"). Empirischer Kontext: In internen Referenzgruppen erhöhte sich die Akzeptanzquote bei Verwaltungsentscheidungen beobachtbar, sobald der algorithmische Entscheidungsweg ("Audit Trail") statt nur das Endergebnis kommuniziert wurde. Relevanz 2026: Kernelement der Bürgernähe und rechtlichen Anfechtbarkeitssicherheit. LOC® & HumAInware Integration: Der Mensch fungiert als "Erklär-Schnittstelle", die maschinelle Logik in menschlich verständliche Kausalität übersetzt. Verwandte Konzepte: Algorithmische Prozess-Verantwortung.

02. Interdisziplinäre Schnittstellen-Moderation (Bridge Building)

Kategorie: Rollen- & Kompetenz-Dynamik Etymologie: Organisationssoziologie (Boundary Spanning) und Verwaltungswissenschaft. Wissenschaftliche Definition: Die Kompetenz, semantische und operationale Lücken zwischen heterogenen Fachbereichen (z.B. IT-Forensik und Sozialdienst) zu schließen und eine gemeinsame Arbeitsbasis zu schaffen. Empirischer Kontext: Beobachtungen in ressortübergreifenden Arbeitsgruppen zeigen eine deutliche Reduktion von Reibungsverlusten und Missverständnissen, wenn diese Moderations-Kompetenz explizit eingesetzt wird. Relevanz 2026: Unverzichtbar für die Silo-Überwindung in modernen Matrix-Organisationen. LOC® & HumAInware Integration: Nutzung von KI zur Übersetzung von Fachterminologie ("Domain Translation"), um eine gemeinsame Sprache zu etablieren. Verwandte Konzepte: Hybride Schwarm-Intelligenz.

03. Situative Informations-Modulation (Adaptive Communication)

Kategorie: Kognitive Prozess-Steuerung Etymologie: Informationswissenschaft (Empfänger-Orientierung) und Barrierefreiheit. Wissenschaftliche Definition: Die dynamische Anpassung der Komplexität, Tonalität und Datendichte einer Nachricht an das kognitive Profil des Empfängers. Beinhaltet die Fähigkeit, denselben Sachverhalt für unterschiedliche Zielgruppen (Fachaufsicht vs. Bürger) adäquat aufzubereiten. Empirischer Kontext: Eine signifikante Reduktion von Rückfragen in der Bürgerkommunikation zeigt sich dort, wo komplexe Sachverhalte methodisch in "Leichte Sprache" oder visuelle Formate übersetzt wurden. Relevanz 2026: Basis für digitale Barrierefreiheit und Inklusion gem. EU-Richtlinien. LOC® & HumAInware Integration: KI analysiert das Sprachniveau des Eingangs-Schreibens und schlägt eine korrespondierende Antwort-Struktur vor. Verwandte Konzepte: Kognitive Transparenz.

04. Asynchrone Kommunikations-Architektur (Asynchronous Connection)

Kategorie: Temporale Effizienz Etymologie: Arbeitsorganisation (Deep Work) und Kommunikationstechnik. Wissenschaftliche Definition: Strategische Entkopplung von Informationsaustausch und zeitlicher Präsenz. Nachrichten werden zeitversetzt verarbeitet, um Unterbrechungen operativer Tätigkeiten zu minimieren und die Qualität der Antworten durch Reflexionszeit zu erhöhen. Empirischer Kontext: Pilot-Teams berichten von einer qualitativ hochwertigeren Vorgangsbearbeitung, da der Reaktionsdruck durch definierte Service-Level-Agreements (SLA) ersetzt wurde und Fokuszeiten ungestört blieben. Relevanz 2026: Notwendig für effiziente Sachbearbeitung in hybriden Arbeitsmodellen (Remote/Office). LOC® & HumAInware Integration: Systemseitige Pufferung von Anfragen ("Batching"), um Konzentrationsphasen zu schützen. Verwandte Konzepte: Digitale Expositions-Steuerung.

05. Semantische Instruktions-Präzision (Semantic Precision)

Kategorie: Kognitive Prozess-Steuerung Etymologie: Linguistik und Computer Science (Prompt Engineering). Wissenschaftliche Definition: Die Kompetenz, Arbeitsanweisungen so eindeutig und kontextarm zu formulieren, dass sie von nicht-menschlichen Akteuren (KI) ohne Interpretationsspielraum exekutiert werden können. Formalisierung natürlicher Sprache zu funktionaler Syntax. Empirischer Kontext: In der Verwaltungspraxis zeigt sich eine Reduktion von Fehlallokationen bei automatisierten Ressourcen-Abfragen, sobald standardisierte Eingabe-Muster (Prompts) angewendet werden. Relevanz 2026: Grundqualifikation für die Bedienung von Assistenz-Systemen im öffentlichen Dienst. LOC® & HumAInware Integration: Der Mensch liefert die logische Struktur und Absicht, das System die Exekution. Verwandte Konzepte: Natursprachliche Syntax-Transkodierung.

06. Natursprachliche Syntax-Transkodierung (Concept-to-Code)

Kategorie: Digitale Souveränität Etymologie: Software Engineering (No-Code/Low-Code). Wissenschaftliche Definition: Die Fähigkeit, fachliche Anforderungen (Lastenheft) so zu verbalisieren, dass generative Systeme diese unmittelbar in funktionale Applikationen oder Skripte übersetzen können. Empirischer Kontext: Interne Projekte zeigten eine Beschleunigung bei der Erstellung kleinerer Fachanwendungen durch Nicht-Informatiker ("Citizen Developers"), da die Hürde der Programmiersprache entfiel. Relevanz 2026: Beitrag zur Entlastung der IT-Abteilungen und Beschleunigung der Digitalisierung von Fachverfahren. LOC® & HumAInware Integration: Überbrückung der Kompetenzlücke zwischen Fachverwaltung und technischer Implementation. Verwandte Konzepte: Semantische Instruktions-Präzision.

07. Terminologische Adaptions-Rate (Neologistic Velocity)

Kategorie: Kompetenz-Akquisition Etymologie: Linguistik und Innovationsdiffusion. Wissenschaftliche Definition: Die Geschwindigkeit, mit der ein Akteur neue technologische Fachbegriffe in das eigene aktive Vokabular integriert und korrekt operationalisiert. Indikator für die geistige Flexibilität im Umgang mit disruptiven Technologien. Empirischer Kontext: Es besteht eine beobachtbare Korrelation zwischen einer hohen Adaptions-Rate bei Mitarbeitern und der erfolgreichen, fehlerfreien Nutzung neuer Software-Features. Relevanz 2026: Notwendig für die präzise interdisziplinäre Kommunikation mit IT-Dienstleistern. LOC® & HumAInware Integration: KI unterstützt durch kontextbezogene Glossare und Definitionen in Echtzeit. Verwandte Konzepte: Strukturelle Kognitions-Agilität.

08. Informations-Kondensations-Kompetenz (TL;DR Reflex)

Kategorie: Temporale Effizienz Etymologie: Informationswissenschaft (Abstracting). Wissenschaftliche Definition: Die automatisierte Nutzung von Extraktions-Algorithmen zur Erstellung von Management-Summaries vor der vertieften Auseinandersetzung mit Langtexten. Strategische Ressourcen-Allokation der Lesezeit. Empirischer Kontext: Sachbearbeiter melden eine signifikante Zeiteinsparung bei der Sichtung umfangreicher Aktenlagen, wenn vorab KI-generierte Zusammenfassungen zur Relevanzprüfung genutzt werden. Relevanz 2026: Bewältigung der Informationsflut bei komplexen Gesetzgebungsvorhaben. LOC® & HumAInware Integration: System übernimmt die Vor-Sichtung und Extraktion der Kernaussagen (Executive Summary). Verwandte Konzepte: Informationelle Selektivitäts-Kompetenz.

09. Hybride Schwarm-Intelligenz (Collective Intelligence Effect)

Kategorie: Rollen- & Kompetenz-Dynamik Etymologie: Soziobiologie und Kybernetik. Wissenschaftliche Definition: Die Qualitätssteigerung heterogener Gruppenentscheidungen durch die Integration eines KI-Akteurs als strukturierendes Element (nicht als Entscheider). Objektivierung von Diskursen durch Echtzeit-Faktenprüfung. Empirischer Kontext: Interne Gremien arbeiteten in Testphasen effizienter, da emotionale Debatten durch datenbasierte Interventionen des Systems versachlicht wurden. Relevanz 2026: Optimierung von Entscheidungsgremien und Task-Forces. LOC® & HumAInware Integration: KI als neutraler Protokollant und Logik-Prüfer innerhalb menschlicher Teams. Verwandte Konzepte: Kollaborative Verifikations-Kompetenz.

10. Co-Regulative Stabilitäts-Induktion (Calm Transmission)

Kategorie: Rollen- & Kompetenz-Dynamik Etymologie: Neurobiologie (Spiegelneuronen) und Führungspsychologie. Wissenschaftliche Definition: Die Führungskompetenz, durch demonstrative prozessuale Gelassenheit und reduzierte Reaktivität das Stressniveau des umgebenden Teams physiologisch zu senken. Wichtiges Korrektiv in hochfrequenten, KI-getriebenen Umgebungen. Empirischer Kontext: Teams unter solcher Führung zeigten in Krisensimulationen geringere Fehlerraten und weniger Panikreaktionen als Vergleichsgruppen. Relevanz 2026: Schlüsselqualifikation für Führungskräfte in Zeiten digitaler Beschleunigung. LOC® & HumAInware Integration: Der Mensch als emotionaler Anker ("Human-in-the-Loop" für Stabilität), während Systeme unter Hochlast laufen. Verwandte Konzepte: Adaptive Informations-Resilienz.

 

Schnittstellenkompetenz bezeichnet die Fähigkeit von Organisationen und handelnden Personen, Übergänge zwischen Menschen, Systemen, Prozessen und Informationsräumen klar, stabil und funktionsfähig zu gestalten. In KI-gestützten Arbeitsumgebungen entstehen Fehler, Verzögerungen und Kontrollverluste nicht primär durch fehlende Daten, sondern durch schlecht definierte Schnittstellen zwischen Zuständigkeiten, Systemen, Formaten und Entscheidungsebenen. Schnittstellenkompetenz adressiert genau diesen Engpass, indem sie klare Übergabepunkte, Verantwortlichkeiten, Datenflüsse und Kommunikationslogiken etabliert. Sie umfasst die strukturierte Übersetzung zwischen menschlicher Sprache und maschineller Verarbeitung, zwischen fachlicher Bewertung und technischer Vorverarbeitung sowie zwischen operativer Ausführung und strategischer Steuerung. KI fungiert dabei als vermittelnde Infrastruktur zur Strukturierung, Formatierung und Konsistenzprüfung von Informationen, nicht als autonomer Entscheidungsträger. Verantwortung, Interpretation und Freigabe verbleiben beim Menschen. Schnittstellenkompetenz ist damit eine zentrale Voraussetzung für Prozesshygiene, funktionierende Werkzeug- und Infrastrukturlandschaften, digitale Resilienz und eine kontrollierte, rechtssichere Integration von KI in Verwaltung, Bildung und wissensintensive Organisationen.

© 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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