ŠUBERT META KODEX v3.0

Warum er entstanden ist

AI-Modelle produzieren selbstsichere Texte auch dort, wo sie keine Grundlage haben. Ohne Kontrollschicht gelangen überzeugende, aber unwahre Behauptungen in Angebote, Verträge und Entscheidungen. Der META KODEX ist eine systematische Methode, um einen Output zu zerlegen, zu kennzeichnen und zu bewerten, bevor das Unternehmen ihn verwendet.

Die vier Ebenen des Frameworks

Certainty Tagging (MTH-086)

Strukturierte Kennzeichnung trennt Fakt, Inferenz, Wahrscheinlichkeit, Spekulation und strittige Behauptung. Schluss mit dem Verschmelzen aller Gewissheitsgrade zu einem selbstbewussten Absatz.

Proof Engine (PFE-001)

Extraktion der Behauptungen → Suche nach Belegen → Verifikation → Rekonstruktion der Timeline → Trust Scoring. Der Beweiskern des Audits.

Hallucination Detection (MOD-AI-085)

Überwacht das Fabrikationsrisiko, unbelegte Spezifität, innere Inkonsistenz und Muster übertriebener Sicherheit.

Governance & Anti-Autonomy (SYS-GOV-060)

Menschliche Souveränität über AI. Gesteuerte, keine unbegrenzte Autonomie — die Entscheidung bleibt beim Menschen, unter Aufsicht und Verantwortung.

Wie das Scoring 0–10 entsteht

Jeder Output wird nach fünf Kriterien mit je 0–2 Punkten bewertet:

• Struktur — ist der Output logisch gegliedert?
• Faktentrennung — sind Fakten von Interpretation getrennt?
• Varianten — bietet er mehrere Perspektiven, nicht nur eine absolute?
• Risiken — sind Risiken und Auswirkungen benannt?
• Unsicherheiten — werden Grenzen und Unverifiziertes offengelegt?

Ergebnis: PASS (10), ACCEPT WITH NOTE (8–9) oder REJECT (unter 8) — mit der Empfehlung, ob der Output verwendet werden kann oder überarbeitet werden muss.

Die Audit-Kette

Der Output entsteht zuerst (PRODUCER), dann prüft ihn unabhängig der AUDITOR nach den obigen Kriterien, und schließlich versucht der ADVERSARIAL REVIEWER, ihn zu widerlegen. Erst was alle drei Stufen besteht, gilt als „belastbar".