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"page": {
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"title": "Für Forscher | Tractatus AI-Sicherheits-Framework",
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"description": "Forschungsgrundlagen, empirische Beobachtungen und theoretische Basis für architektonische Ansätze zur KI-Governance. Frühstadium-Framework zur Erforschung struktureller Beschränkungen für LLM-Systeme."
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},
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"header": {
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"badge": "Forschungs-Framework • Empirische Beobachtungen",
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"title": "Forschungsgrundlagen & Empirische Beobachtungen",
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"subtitle": "Tractatus erforscht architektonische Ansätze zur KI-Governance durch empirische Beobachtung von Fehlermodi und Anwendung von Organisationstheorie. Diese Seite dokumentiert Forschungsgrundlagen, beobachtete Muster und die theoretische Basis des Frameworks."
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"sections": {
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"research_context": {
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"heading": "Forschungskontext & Umfang",
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"development_note": "Entwicklungskontext",
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"development_text": "Tractatus wurde über sechs Monate (April–Oktober 2025) in progressiven Phasen entwickelt, die sich zu einer Live-Demonstration seiner Fähigkeiten in Form eines Einzelprojekt-Kontexts (https://agenticgovernance.digital) entwickelten. Beobachtungen stammen aus direktem Engagement mit Claude Code (Anthropics Sonnet 4.5-Modell) über etwa 500 Entwicklungssitzungen. Dies ist explorative Forschung, keine kontrollierte Studie."
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"theoretical_foundations": {
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"heading": "Theoretische Grundlagen",
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"org_theory_title": "Organisationstheoretische Basis",
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"values_pluralism_title": "Wertepluralismus & Moralphilosophie"
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},
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"empirical_observations": {
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"heading": "Empirische Beobachtungen: Dokumentierte Fehlermodi",
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"intro": "Drei Fehlermuster, die während der Framework-Entwicklung wiederholt beobachtet wurden. Dies sind keine hypothetischen Szenarien – es sind dokumentierte Vorfälle, die während der Entwicklung dieses Projekts aufgetreten sind.",
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"failure_1_title": "Mustererkennung-Bias-Überschreibung (Der 27027-Vorfall)",
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"failure_2_title": "Allmähliche Werteverschiebung unter Kontextdruck",
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"failure_3_title": "Stille Qualitätsdegradation bei hohem Kontextdruck",
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"research_note": "Diese Muster sind durch direkte Beobachtung entstanden, nicht durch Hypothesentests. Wir behaupten nicht, dass sie universal für alle LLM-Systeme oder Bereitstellungskontexte sind. Sie stellen die empirische Basis für Framework-Design-Entscheidungen dar – Probleme, denen wir tatsächlich begegnet sind, und architektonische Interventionen, die in diesem spezifischen Kontext tatsächlich funktioniert haben."
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},
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"architecture": {
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"heading": "Sechs-Komponenten-Architektur",
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"services_title": "Framework-Dienste & Funktionen",
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"principle": "Dienste operieren extern zur KI-Laufzeit mit automatischer Auslösung. Die KI entscheidet nicht \"sollte ich Governance-Regeln prüfen?\" – die Architektur erzwingt standardmäßig die Prüfung. Dies adressiert das Problem der freiwilligen Einhaltung, das prompt-basierter Governance inhärent ist."
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},
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"demos": {
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"heading": "Interaktive Demonstrationen",
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"classification_title": "Anweisungsklassifizierung",
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"classification_desc": "Erkunden Sie, wie Anweisungen über Quadranten mit Persistenzstufen und zeitlichem Umfang klassifiziert werden.",
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"incident_title": "27027-Vorfall-Zeitleiste",
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"incident_desc": "Durchlaufen Sie den Mustererkennung-Bias-Fehler und die architektonische Intervention, die ihn verhindert hat.",
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"boundary_title": "Grenzbewertung",
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"boundary_desc": "Testen Sie Entscheidungen gegen Grenzendurchsetzung, um zu sehen, welche menschliches Urteil vs. KI-Autonomie erfordern."
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"resources": {
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"heading": "Forschungsdokumentation"
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"limitations": {
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"heading": "Einschränkungen & Zukünftige Forschungsrichtungen",
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"title": "Bekannte Einschränkungen & Forschungslücken"
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}
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},
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"footer": {
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"additional_resources": "Zusätzliche Ressourcen",
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"for_decision_makers": "Für Entscheidungsträger",
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"for_decision_makers_desc": "Strategische Perspektive auf Governance-Herausforderungen und architektonische Ansätze",
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"implementation_guide": "Implementierungsleitfaden",
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"implementation_guide_desc": "Technische Integrationsmuster und Bereitstellungsüberlegungen"
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}
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