Geboren ins Bildungsabseits, verschärft durch KI:
Spaltet künstliche Intelligenz unsere Gesellschaft?
Künstliche Intelligenz verspricht eine Revolutionierung des Bildungssystems, birgt aber gleichermaßen das Risiko, bestehende Bildungsdisparitäten massiv zu verstärken.
Wird KI die Bildung revolutionieren oder die Kluft vertiefen?
⚠️ Der digitale Graben könnte zur AI Divide werden, wenn der Zugang zu KI-Kompetenzen weiterhin vom Elternhaus abhängt.
Die Schule müsste das ausgleichen, doch sie überlässt das Feld oft dem Elternhaus. So entsteht eine neue digitale Klassengesellschaft.
Diese Schieflage ist kein Naturgesetz, sie ist das Ergebnis politischer Entscheidungen. Denn es ist nicht die Aufgabe der Familie, Bildungsgerechtigkeit herzustellen. Es ist der Auftrag der Schule – und der Politik.
⚠️ Wir brauchen strukturelle Antworten für eine Demokratisierung der KI in der Bildung. Die Schule muss ihrer Rolle als wichtigster Mechanismus für soziale Mobilität gerecht werden.
Das Thema lässt mich nicht los, daher habe ich meine Gedanken dazu in meinem ausführlichen Artikel formuliert (Link unten).
📢 Nutze Deine Stimme, Deine Expertise und Deine Möglichkeiten, um Dich für eine KI-gestützte Bildung einzusetzen, die alle erreicht, nicht nur die ohnehin Privilegierten. Denn Bildung darf niemals ein Luxus sein.
Diskutiere mit, wie wir sicherstellen, dass Bildung im Zeitalter der KI ein öffentliches Gut bleibt!
Der ganze Artikel hier auf LinkedIn: Wenn Schulen nicht handeln sortiert KI nach Herkunft
Generative KI kann vieles, nur eines nicht: dir das Denken abnehmen.
Trotzdem passiert oft genau das:
Sobald ein KI Tool die Bühne betritt, verlässt das eigene Denken den Raum.
Aber wer alles einfach übernimmt, delegiert nicht nur Aufgaben, sondern Verantwortung:
Du kannst deine Werte nicht prompten, sie müssen vorgedacht sein und nicht alles, was generiert werden kann, gehört auch gesagt.
Wie verhindere ich nun konkret, dass beim Prompten mein eigenes Denken in den Flugmodus geht?
Damit dein Hirn beim Nutzen generative KI nicht in die Hängematte kippt, hier ein Reminder in fünf akuten Denkimpulsen: Eine kleine Gebrauchsanleitung für das eigene Denken für alle, die mit KI arbeiten, aber das Denken nicht abschalten wollen.
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Carousel aufklappen. Denken anschalten. Ironie nicht vergessen.
Der ganze Beitrag mit PDF hier auf LinkedIn: Gebrauchsanleitung für das eigene Denken mit KI
Diese Frage bekomme ich in letzter Zeit häufig gestellt.
Die Antwort liegt in meiner Schulzeit: Ich habe regelmäßig Nachhilfe gegeben.
Nicht (nur) aus Hilfsbereitschaft, sondern aus einem egoistischen Grund: Es war meine beste Prüfungsvorbereitung.
Warum?
Weil Erklären nicht bloß Reproduktion ist. Sobald ich etwas in Worte fasse, stolpere ich über Nuancen oder stelle Fragen, die ich allein nie auf dem Schirm gehabt hätte.
💡Kennst Du dieses Aha-Erlebnis, wenn Du merkst, dass Dir ein winziger Gedanke entgangen ist?
Du denkst, du hast etwas verstanden bis du es erklären sollst. Plötzlich merkst du die kleinen Lücken, die winzigen blinden Flecken in deinem Wissen.
Genau das passiert hier auf LinkedIn 🌐
Wenn ich mein Wissen teile bekomme ich Kommentare und Nachrichten mit Fragen, die mich zum Weiterdenken zwingen. Aspekte, die ich noch nicht durchdacht hatte. Perspektiven, die meinen Horizont erweitern.
Das ist ein Grund, warum ich hier auf LinkedIn bin.
Um durch eure Fragen schlauer zu werden. Um durch eure Kommentare neue Blickwinkel zu entdecken.
Deshalb: Stellt weiter Fragen! Bringt kontroverse Aspekte ein! Challenget meine Gedanken!
So wachsen wir alle gemeinsam.
❓Kennst du das Gefühl, durch Erklären selbst zu lernen?
Und was ist Deine Motivation für Deine LinkedIn Aktivitäten?
Meinen Beitrag auf LinkedIn findest Du hier: Warum teilst du dein Wissen auf LinkedIn kostenlos?
Wenn du tiefer in mein Wissen zu KI, Marketing und LinkedIn einsteigen möchtest, schreib mir eine Nachricht. Ich biete individuelle Schulungen an. https://lnkd.in/gZcg5vya
Der Begriff „Context Engineering“ ist problematisch, weil er eine neue Disziplin suggeriert, wo tatsächlich nur ein Aspekt des bestehenden Prompt Engineerings neu etikettiert wird. Die eigentlichen Herausforderungen im Prompt Engineering liegen weiterhin in der fachkundigen, präzisen Auswahl und Strukturierung von Kontext. Eine Aufgabe, die Fachkompetenz, Erfahrung und methodisches Vorgehen erfordert, nicht einen neuen Hype-Begriff.
Der Begriff „Context Engineering“ ist in der aktuellen KI-Diskussion dabei aus mehreren Gründen problematisch:
Unklare Abgrenzung
„Engineering“ steht traditionell für einen methodischen, wissenschaftlich fundierten Ansatz zur Lösung komplexer technischer Probleme. Der Begriff „Context Engineering“ suggeriert, dass das gezielte Einbringen von Kontext in KI-Systeme eine völlig neue Disziplin sei. In Wahrheit war die Kontextauswahl schon immer ein integraler Bestandteil professionellen Prompt Engineerings, die künstliche Trennung ist daher fachlich nicht haltbar und führt im Verständnis für die eigentlichen Herausforderungen zu Verwirrung.
Fehlende Problemlösungskompetenz
Der Begriff „Context Engineering“ verschleiert, das Herausforderungen wie Halluzinationen, Bias, Kontextverwirrung und Injections nicht durch bloßes Hinzufügen von Kontext gelöst werden. Im Gegenteil: Unsachgemäße KI Kontextauswahl kann zu noch mehr Fehlern, Sicherheitsrisiken und Fehlinformationen führen. Die Komplexität steigt, Fachkompetenz wird noch wichtiger. Die Kontextgestaltung und -optimierung sind entscheidend, um Halluzinationen und Bias bei KI-Modellen zu minimieren.
Der Begriff „Context Engineering“ ist eine künstliche Hype-Schöpfung
Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) und dem Boom rund um Prompt Engineering entstand rasch eine neue Begriffswelt. „Context Engineering“ ist ein reines Marketing-Etikett, kein neues Verfahren. Der Begriff suggeriert eine neue Disziplin, obwohl das zugrunde liegende Problem (die Bereitstellung relevanter Informationen für KI-Systeme) keineswegs neu ist. Die rasche Popularisierung des Begriffs ist Ausdruck eines Trends, altbekannte Herausforderungen mit neuen Buzzwords zu versehen, um Innovation und Exklusivität zu suggerieren.
Zudem suggeriert der Begriff, dass allein die Erhöhung der Kontextmenge zu besseren KI-Ergebnissen führt. Das Gegenteil ist der Fall: Je größer das Kontextfenster, desto komplexer wird die Auswahl und Strukturierung relevanter Informationen. Modelle sind beispielsweise anfällig für das „Needle in a Haystack“-Phänomen: In langen Kontexten gehen entscheidende Details oft verloren oder werden falsch gewichtet („Lost in the Middle“). Die Qualität der Ergebnisse hängt also nicht von der Masse, sondern von der gezielten, fachkundigen Auswahl des Kontexts ab.
Kontext war im professionellen Prompting schon immer entscheidend für die Ergebnisqualität
Schon lange vor dem Hype „Context Engineering“ war im professionellen Umgang mit KI-Systemen klar: Die Qualität der KI-Ergebnisse steht und fällt mit der gezielten Kontextauswahl und -strukturierung. Im Prompt Engineering ist Kontext das entscheidende Bindeglied zwischen Nutzerintention und Modellantwort. Ohne präzisen, relevanten Kontext bleiben KI-Antworten vage, unpassend oder fehlerhaft. Professionelle Anwendungen erfordern daher eine sorgfältige Kontextualisierung, um verlässliche Resultate zu erzielen.
Warum führt mehr Kontext nicht zu besseren KI-Ergebnissen und warum ist das Verständnis des Kontexts für effektives Prompt Engineering unerlässlich?
Ein häufiger Irrtum ist, dass „mehr Kontext“ stets zu besseren Ergebnissen führt. Tatsächlich kann zu viel, irrelevanter oder schlecht strukturierter Kontext die Leistungsfähigkeit von LLMs aber beeinträchtigen. Die Modelle verfügen über begrenzte Kontextfenster; zu viel Information kann wichtige Details verdrängen oder den Fokus verwässern. Entscheidend ist daher nicht die Menge, sondern die Relevanz und Präzision des Kontexts. Um sinnvollen Kontext zu liefern, ist ein Verständnis der Materie und der Zielsetzung erforderlich. Nur mit Fachwissen lassen sich die wirklich relevanten Informationen auswählen und zielführend strukturieren.
Macht die zunehmende Komplexität des Kontexts das Prompt Engineering wirklich einfacher? Wie beeinflusst irrelevanter oder falscher Kontext die Qualität der Ergebnisse?
Mit wachsender Komplexität der Aufgabenstellungen steigt auch die Komplexität des notwendigen Kontexts. Das macht Prompt Engineering keineswegs einfacher, im Gegenteil: Die Gefahr, irrelevante oder sogar widersprüchliche Informationen einzubringen, wächst. Falscher Kontext kann zu Fehlinterpretationen, Halluzinationen oder schlicht unbrauchbaren Ergebnissen führen. Professionelles Prompt Engineering erfordert daher nicht nur technisches Verständnis, sondern auch die Fähigkeit, Kontext zu filtern, zu priorisieren und auf das Wesentliche zu reduzieren.
Wie beeinflusst die richtige Kontextualisierung die Steuerung der KI-Antworten?
Die gezielte Kontextualisierung ist der Schlüssel zur Steuerung von KI-Antworten. Durch präzise Vorgaben lässt sich das Verhalten von LLMs in gewünschte Bahnen lenken. Gute Kontextualisierung erhöht die Relevanz, Kohärenz und Fachlichkeit der Ergebnisse. Sie ermöglicht es, die KI auf spezifische Anforderungen, Zielgruppen oder Anwendungsfälle zu trimmen und so die Qualität der Interaktion zu maximieren.
Fachkompetenz bleibt das Fundament
Unabhängig von allem technischen Fortschritt bleibt Fachkompetenz das Fundament erfolgreichen Prompt Engineerings. Nur wer die Domäne versteht, kann sinnvollen Kontext liefern, relevante Informationen auswählen und die Grenzen der KI realistisch einschätzen. Technische Tools und neue Begriffe können Fachwissen nicht ersetzen, sie sind nur Hilfsmittel, um Expertise effektiv in die KI-Interaktion einzubringen.
Die Annahme, dass „Context Engineering“ den Bedarf an fachlicher Expertise reduziert, ist daher grundfalsch. Gerade weil KI-Modelle mit mehr Kontext umgehen können, ist es entscheidend, dass Fachleute den Kontext auswählen, strukturieren und bewerten.
Welche Fachkompetenz bleibt unerlässlich, um sinnvollen Kontext beim Prompting zu liefern?
Um sinnvollen Kontext beim Prompting zu liefern, bleibt eine Kombination aus spezifischer Fachkompetenz und überfachlichen Fähigkeiten unerlässlich. Diese Kompetenzen sind unabhängig von der technischen Entwicklung der KI-Modelle und bilden das Fundament für hochwertige Ergebnisse:
- Domänenwissen: Wer Prompts für KI-Systeme erstellt, muss die jeweilige Fachdomäne (z. B. Recht, Medizin, Marketing, Technik) sehr gut verstehen. Nur so können relevante Hintergrundinformationen, branchenspezifische Begriffe und die Zielsetzung korrekt und präzise in den Prompt integriert werden.
- Analytische Fähigkeiten: Es ist entscheidend, relevante Informationen zu identifizieren und irrelevante Details auszuschließen. Analytisches Denken hilft dabei, den Kontext so zu strukturieren, dass die KI zielgerichtet arbeiten kann.
- Kommunikationskompetenz: Klare, strukturierte und präzise Formulierungen sind notwendig, damit die KI die Anforderungen versteht. Dazu gehört auch, die Zielgruppe, den gewünschten Stil und das Ausgabeformat eindeutig zu definieren.
- Kritisches Denken: Die Fähigkeit, KI-Antworten zu bewerten, zu überprüfen und bei Bedarf nachzuschärfen, bleibt unerlässlich. Wer Prompts erstellt, muss die Ergebnisse hinterfragen und Verantwortung für die Qualität übernehmen.
- Technisches Verständnis: Grundkenntnisse über die Funktionsweise von KI-Modellen, ihre Limitationen (z. B. Kontextfenster, Sprachverständnis) und die Möglichkeiten der Prompt-Optimierung sind notwendig, um die Modelle effizient zu steuern.
- Reflexionsfähigkeit: Die Bereitschaft, Prompts und Ergebnisse regelmäßig zu hinterfragen, Fehler zu erkennen und aus ihnen zu lernen, ist für kontinuierliche Verbesserung unerlässlich.
Hat sich Bedeutung von Kontext im Prompting mit der Entwicklung von LLMs verändert?
Mit der Entwicklung leistungsfähigerer LLMs hat sich die Rolle des Kontexts weiter verstärkt. Während frühe KI-Systeme oft nur einfache, kurze Prompts verarbeiten konnten, ermöglichen aktuelle Modelle die Integration komplexer, vielschichtiger Kontexte. Gleichzeitig sind die Anforderungen an die Kontextgestaltung gestiegen: Längere Kontextfenster erlauben zwar mehr Information, erhöhen aber auch die Komplexität der Auswahl und Strukturierung. Die Kunst besteht darin, den Kontext optimal auf das jeweilige Modell und die Aufgabe zuzuschneiden.
Unterschied private Nutzung vs. professionelle Nutzung Prompting
Im privaten Umfeld genügt oft ein einfacher Prompt, die Anforderungen an Präzision, Nachvollziehbarkeit und Fachlichkeit sind gering. Im professionellen Einsatz hingegen sind die Ansprüche deutlich höher: Hier geht es um Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit und fachliche Korrektheit. Der Begriff „Prompt Engineering“ beschreibt genau diesen Unterschied: Während im privaten Gebrauch oft „Prompting“ als Try-and-error-Methode oder Copy & Paste Vorlagen genügt, ist im professionellen Kontext ein systematisches, methodisch fundiertes Vorgehen gefragt und Kontext war dabei schon immer zentral.
Der Begriff „Context Engineering“ ist mehr Hype als Substanz. Kontext bleibt ein zentrales Element erfolgreichen Prompt Engineerings. Entscheidend sind weiterhin Fachkompetenz, Relevanz und die Fähigkeit, Informationen sinnvoll zu strukturieren. Wer das versteht, braucht keine neuen Buzzwords, sondern solide Grundlagenarbeit.
Hier der Beitrag auf LinkedIn: Context Engineering: Hype oder neue Disziplin?
Wie gehen wir verantwortungsvoll mit einer Technologie um, die klüger wirkt, als sie ist?
Wie oft staunen wir über die scheinbare Intelligenz von KI-Systemen und vergessen dabei, dass hinter den beeindruckenden Antworten kein echtes Verständnis steckt?
Gerade weil Künstliche Intelligenz immer mehr Entscheidungen beeinflusst, ist es so wichtig, genau hinzuschauen: Wo liegen die Grenzen und Schwächen von KI, und was macht den Menschen einzigartig?
1. Fehlentscheidungen und Vertrauensverlust
Wenn KI-Systemen menschliche Fähigkeiten wie Verständnis, Intuition oder moralisches Urteilsvermögen zugeschrieben werden, besteht die Gefahr, dass Entscheidungen ungeprüft übernommen werden. Dies kann zu schwerwiegenden Fehlentscheidungen führen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Medizin, Justiz oder Personalmanagement. Wiederholte Fehler oder Diskriminierungen durch KI können zudem das Vertrauen in die Technologie und ihre Akzeptanz in der Gesellschaft nachhaltig schädigen.
2. Diskriminierung und ethische Probleme
KI-Systeme treffen Entscheidungen auf Basis von Daten und Algorithmen, ohne echte Kontextkenntnis oder ethische Reflexion. Werden diese Systeme überschätzt oder falsch eingesetzt, können sie bestehende Vorurteile und Diskriminierungen verstärken – etwa durch voreingenommene Trainingsdaten. Das beeinträchtigt Fairness und Gleichbehandlung und kann rechtliche sowie gesellschaftliche Konflikte auslösen.
3. Verlust menschlicher Autonomie und Verantwortung
Eine zu starke Delegation von Entscheidungsbefugnissen an KI kann dazu führen, dass menschliche Handlungsspielräume und Verantwortlichkeiten verwässert werden. Der Deutsche Ethikrat warnt ausdrücklich davor, die menschliche Autorschaft und Verantwortung an Maschinen zu übertragen. Dies kann zu einer gefährlichen Diffusion von Verantwortung führen, bei der im Schadensfall niemand mehr eindeutig haftbar gemacht werden kann.
5. Manipulation, Sicherheit und Missbrauch
KI kann für böswillige Zwecke missbraucht werden, etwa zur gezielten Manipulation von Menschen und zur Verbreitung von Desinformation. Werden die Fähigkeiten von KI überschätzt, können Sicherheitslücken und Missbrauchspotenziale übersehen werden, was erhebliche gesellschaftliche und individuelle Risiken nach sich zieht.
❓Wie gehen wir also verantwortungsvoll mit einer Technologie um, die klüger wirkt, als sie ist und wo ziehen wir die Grenze zwischen Unterstützung und Überforderung?
❓Was passiert, wenn wir Systemen Verantwortung übertragen, die gar nicht verstehen, was auf dem Spiel steht?
Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn: Wenn wir die Fähigkeiten von KI und Menschen verwechseln
Automation ersetzt keine Strategie. Auch nicht mit KI.
Der Einsatz generativer KI verführt zu operativer Effizienz und kaschiert dabei häufig das Fehlen einer klaren strategischen Zielsetzung. Prozesse werden automatisiert, Content generiert, Entscheidungen getroffen. Was dabei oft fehlt, ist die konzeptionelle Einordnung:
Warum wird automatisiert?
Mit welchem Ziel?
Für welchen Wirkungskontext?
KI ersetzt keine Zielklärung, kein Geschäftsmodell, keine kohärente Customer Journey. Wer ein Sprachmodell einführt, ohne die strukturelle Passung zu prüfen, riskiert funktionale Redundanzen, widersprüchliche Kommunikationsabläufe und unklare Verantwortlichkeiten im operativen Prozess.
Prompt Engineering ohne Use Case ist kein Fortschritt, sondern technisch vermittelte Beliebigkeit.
Es ist erschreckend, wie häufig zentrale Grundsätze des Projektmanagements im KI-Kontext suspendiert werden. Anforderungsanalyse, Zieldefinition, Stakeholder-Mapping oder der Aufbau einer sauberen Zielhierarchie – bewährte Methoden zur Projektsicherung – scheinen plötzlich verzichtbar, sobald ein KI-Tool involviert ist.
Doch genau diese Grundlagen sind unverzichtbar, um KI-gestützte Vorhaben wirkungsorientiert, verantwortbar und nicht zuletzt auch skalierbar zu gestalten.
Effizienz entsteht nicht durch Tool-Nutzung, sondern durch die intelligente Kopplung von Systemen, Datenflüssen und Entscheidungslogiken. Automatisierung ist keine Antwort, sondern eine Methode!
Strategisches KI-Design beginnt daher wie jedes Projekt ohne KI mit funktionaler Analyse, nicht mit Feature-Demonstration. Es integriert technologische Möglichkeiten in eine übergeordnete Logik: Was lässt sich durch KI anders, besser oder neu denken und zwar jenseits bloßer Beschleunigung?
Die zentrale Kompetenz liegt nicht im Tool-Verständnis, sondern in der Fähigkeit, Kontexte zu differenzieren, Prozessziele zu definieren, Schnittstellen zu gestalten. Nur wenn diese Grundlagen geklärt sind, erzeugt man mit generative KI mehr als synthetische Output-Kaskaden.
Andernfalls entwickeln wir nur Effizienz darin, das Falsche zu tun.
Gleicht erlernte Empathie bei Autisten der „Empathie“ einer KI?
Hilft uns dieser Vergleich, die Definition von Empathie in Bezug auf KI zu differenzieren?
Immer wieder wird über Empathie im Zusammenhang mit KI diskutiert. Und immer wieder denke ich an die erlernte Empathie vieler Menschen im Autismus-Spektrum, eine bewusst aufgebaute, erlernte Fähigkeit.
Ein Vergleich, der meine Definition von Empathie herausfordert:
Kann man auch bei KI von erlernter (bzw. trainierter) Empathie sprechen?
Dazu folgende abgrenzende Überlegungen:
𝟏 | 𝐔𝐫𝐬𝐩𝐫𝐮𝐧𝐠 & 𝐌𝐨𝐭𝐢𝐯𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧
👤 Menschen im Autismus-Spektrum starten oft mit einer sensorischen Reizflut und fehlender intuitiver Gefühlszuordnung.
Ihr Antrieb: der Wunsch nach Teilhabe.
🤖 KI beginnt mit einem Datenstrom ohne Innenleben.
Ihr Antrieb: Zielvorgaben von Entwicklern und Geschäftsmodelle.
Beide konstruieren also Empathie, doch nur eine Seite sehnt sich nach menschlicher Resonanz.
𝟐 | 𝐖𝐢𝐞 𝐞𝐧𝐭𝐬𝐭𝐞𝐡𝐭 𝐌𝐢𝐭𝐠𝐞𝐟ü𝐡𝐥?
👤 Autistische Strategie
Beobachten: Mimik, Gestik, Stimme.
Analysieren: „Stirn in Falten → wahrscheinlich Sorge.“
Reagieren: bewusst gewählte, oft sehr passende Antwort.
🤖 KI-Routine
Text, Bild, Ton in Vektoren übersetzen.
Wahrscheinlichkeit für „Sadness“, „Joy“ & Co. berechnen.
Response ausspielen.
Präzision beiderseits, aber doch mit deutlichen Unterschieden: nur das menschliche Gegenüber spürt Verantwortung für die Wirkung.
𝐀𝐥𝐬𝐨 𝐳𝐰𝐞𝐢 𝐤𝐨𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐤𝐭𝐢𝐯𝐞, 𝐚𝐛𝐞𝐫 𝐝𝐨𝐜𝐡 𝐮𝐧𝐠𝐥𝐞𝐢𝐜𝐡𝐞 𝐏𝐟𝐚𝐝𝐞:
-> Erlernte Empathie ist mühsam, doch zutiefst menschlich. Sie entsteht aus Bedürfnis und Verletzbarkeit und der Mensch empfindet Verantwortung für seine Reaktion.
-> KI-Empathie ist Statistik ohne Innenwelt. Nützlich, solange wir sie klar als Simulation kennzeichnen.
Suche ich Kontakt, brauche ich Gegenseitigkeit und Offenheit.
Suche ich Effizienz, genügt mir die KI-Maske. Die Kunst liegt darin, die beiden Konzepte nicht zu verwechseln.
Sofern ich Empathie erwarte im Sinne von verantwortlicher Reaktion und Resonanz kann die KI nicht als empathisch bezeichnet werden.
𝐅ü𝐫 𝐦𝐢𝐜𝐡 𝐛𝐥𝐞𝐢𝐛𝐭 𝐞𝐬 𝐞𝐢𝐧𝐝𝐞𝐮𝐭𝐢𝐠:
Solange wir der KI „Empathie“ zuschreiben, ohne die Begriffe zu differenzieren, drehen wir uns im Kreis.
Was wir brauchen, ist eine differenzierte Begrifflichkeit, nicht die Wiederholung derselben Diskussion mit immer denselben Missverständnissen weil wir versuchen, menschliche Konzepte auf Maschinen zu übertragen.
❓ Ich freue mich auf deine Sicht dazu.
Disclaimer
Die Beschreibungen zur erlernten Empathie von Menschen im Autismus-Spektrum in diesem Beitrag sind bewusst stark vereinfacht und können das breite Spektrum autistischer Erfahrungen nicht vollständig abbilden. Sie dienen nur als Gedankenanstöße für den Vergleich mit KI-Systemen.