Dieses Buch präsentiert ein umfassendes Arbeitsmodell für adaptive KI-Fehlervorhersage, die Verfeinerung von Schlussfolgerungen und die systemische Neubewertung.
Das Fail Model basiert nicht auf Verallgemeinerungen, statischen Vorhersagen oder iterativen Verbesserungen. Es stellt eine vollständige Umstellung von periodischem Training auf kontinuierliche Kalibrierung dar. Anstatt auf die Bestätigung eines Fehlers zu warten, um Korrekturen auszulösen, antizipiert das Modell systemische Zusammenbrüche, bevor sie eintreten.
Auf Grundlage von über dreitausend Jahren Menschheitsgeschichte, Daten und deren Fehlermustern in verschiedenen Bereichen von Wissenschaft, Kultur, Wirtschaft und Politik sowie den ihnen zugrunde liegenden beobachtbaren Entscheidungssystemen erstellt es Echtzeit-Simulationen von Kollapswolken, Entropie-Tracking-Strukturen und mehrschichtige Validierungseingabeströme und bildet so einen neuen Rahmen für entscheidungskritische Umgebungen.
