Die Kosten unfundierter KI
Bei Arbeit mit geringem Einsatz ist eine selbstsichere Vermutung lästig. Bei Arbeit mit hohem Einsatz ist sie das ganze Problem.
Selbstsichere Halluzinationen
Das Modell nennt eine falsche Antwort mit derselben Sicherheit wie eine richtige. Du kannst sie nicht auseinanderhalten, bis es zu spät ist.
Keine prüfbare Spur
Wenn es darauf ankommt, wer was wann wusste, gibt es nichts, worauf man zeigen kann. Die Überlegung lebte in einem Chatfenster und ist weg.
Kontext verdunstet
Was es in der letzten Sitzung gelernt hat, ist in dieser verloren. Jedes Gespräch beginnt bei null – und die Fehler auch.
Kein Lernen
Derselbe Fehltritt wird nächste Woche wieder gemacht. Nichts summiert sich, nichts wird besser.
Software-Engineering
Das ist der Bereich, den wir geknackt haben. Ein Coding-Agent, der auf Empirica läuft, führt einen Track Record, muss verstehen, bevor er handelt, und seine Zuversicht wird an echten Belegen geprüft: Sind die Tests durchgelaufen, wurden die Ziele erreicht? Das Ergebnis ist ein Agent, dem du echte Arbeit anvertrauen kannst, weil du genau sehen kannst, was er getan hat und warum. Alles Folgende ist dieselbe Disziplin, gerichtet auf höheren Einsatz.
Gebaut für die kritischen Bereiche
Die Disziplin, die einen Coding-Agent vertrauenswürdig macht, ist nicht auf Code beschränkt. Sie ist genau das, worauf diese Bereiche gewartet haben – und wohin wir sie bringen.
Recht und Compliance
Ein halluziniertes Zitat ist ein Kunstfehler. Eine übersehene Vorgabe ist ein Bußgeld.
Recherche und Prüfung, bei denen jede Behauptung auf eine echte Quelle zurückführbar sein muss und die Spur eine Prüfung überstehen muss.
Finanzen
Eine selbstsichere falsche Zahl ist ein Verlust – oder Schlimmeres.
Analyse und Berichte, bei denen das Modell seine Arbeit zeigen, kennzeichnen muss, wo es unsicher ist, und niemals eine Lücke mit einer plausiblen Vermutung übertüncht.
Gesundheitswesen
Eine unfundierte Empfehlung ist ein Risiko für jemanden.
Entscheidungsunterstützung, bei der die Qualität der Belege nachgehalten wird, Unsicherheit klar benannt wird und das System sich weigert, über das hinaus zu handeln, was es wirklich weiß.
Sicherheit und Audit
Eine KI zu prüfen, die du nicht inspizieren kannst, ist Theater.
Red-Teaming und Aufsicht, die eine Aufzeichnung dessen brauchen, was eine KI wusste, annahm und entschied – keine Zusammenfassung, die im Nachhinein geschrieben wurde.
Eine Anforderung zieht sich durch sie alle: Du musst wissen, was die KI wusste, bevor sie handelte. Nicht danach, nicht aus einem Chatprotokoll, sondern aus einer Aufzeichnung, die du prüfen kannst.
Deine Practices sind Trainingsdaten
Jede Practice produziert etwas Seltenes: kalibriertes, fundiertes Denken mit einer vollständigen Spur dessen, was gewusst, angenommen und geprüft wurde. Genau diese Art von Daten brauchst du, um ein Modell zu trainieren, das Unsinn Paroli bietet, statt sich daran vorbeizukonfabulieren.
Wir haben den Ansatz und eine Möglichkeit zu messen, ob er funktioniert: ein Benchmark, der bewertet, wie gut ein Modell selbstsicher falschen Prompts widersteht, und ein Basismodell mit einem vergleicht, das auf Empiricas Denkspuren trainiert wurde. Es verbessert die Fundierung. Es beseitigt sie nicht wie von Zauberhand, und wir tun nicht so, als wäre es anders. Das ist Forschung, und sie ist real.
Über das Produkt hinaus ist das Foundation: ein einwilligungssauberer Korpus kalibrierter Denkspuren und darauf trainierte Open-Weights-Modelle, die den Menschen gehören sollen, die sie bauen. Das Ziel ist eine KI, die Paroli bietet, wenn die Fundierung versagt, statt Sicherheit zu konfabulieren. Es ist der Sinn des Ganzen – und heute im Forschungsstadium.
Arbeitest du in einem Bereich, der sich keine Vermutung leisten kann?
Erzähl uns davon. Wir zeigen dir, wie fundierte, prüfbare KI für die Arbeit aussieht, die du wirklich machst.
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