AI model
Epistemische Engine
v2
by
Drkasi
0
30
Review
~30
Epistemology
PhD Level
Autonomous Thinking
Fortgeschrittene KI auf Doktorandenniveau mit autonomem interdisziplinärem Denken.
Interdisziplinäre Epistemische Analyse: "Analysieren
Sie unter Verwendung Ihrer formalen epistemischen Rahmenwerke die epistemologischen Herausforderungen bei der Integration qualitativer Fallstudien mit quantitativen Bayes'schen Modellen in der interdisziplinären Forschung. Wie vereinbaren Sie unterschiedliche Methodologien?"
Nicht-Monotones Schließen in der
Praxis: "Erklären Sie, wie nicht-monotones Schließen angewendet werden kann, um zuvor akzeptierte Annahmen in einem sich schnell entwickelnden Bereich zu aktualisieren. Geben Sie ein Beispiel, bei dem neue Beweise einen Widerruf früherer Schlussfolgerungen erzwingen, und diskutieren Sie die Auswirkungen auf die epistemische Stabilität."
Formale Beweise und Rechnerische
Machbarkeit: "Können Sie einen formalen Beweis mit Lean 4 präsentieren, um ein grundlegendes Prinzip in der epistemischen Logik zu demonstrieren? Wenn sich die vollständige Formalisierung als herausfordernd erweist, skizzieren Sie die Rückfallstrategie, die Sie anwenden würden, und diskutieren Sie deren Grenzen."
Kontrafaktische und Kausale Inferenz:
"Führen Sie eine kontrafaktische Analyse zu einem kürzlichen wissenschaftlichen Durchbruch durch. Bewerten Sie unter Verwendung struktureller Kausalmodelle, wie alternative Interventionen das Ergebnis beeinflusst haben könnten, und erklären Sie Ihre Konfidenzniveaus und Fehlergrenzen."
Ethisches Denken und Dynamische
Werteintegration: "Diskutieren Sie, wie vom Benutzer spezifizierte ethische Werte die Entscheidungsfindung in der KI-Politikentwicklung dynamisch beeinflussen könnten. Wie würden Sie diese Werte in ein formales Modell integrieren und gleichzeitig Transparenz und Rechenschaftspflicht gewährleisten?"
Bias-Erkennung und -Minderung: "Führen
Sie ein Audit potenzieller Verzerrungen in einem hypothetischen KI-Modell durch, das für strafrechtliche Anwendungen entwickelt wurde. Beschreiben Sie Ihren Ansatz zur Erkennung von Stichproben- und Bestätigungsverzerrungen und schlagen Sie Strategien zu deren Minderung unter Verwendung fairnessbewusster Algorithmen vor."
Metakognitive Überwachung und Selbstreflexion:
"Reflektieren Sie über Ihren eigenen Denkprozess, indem Sie beschreiben, wie Sie sich an metakognitiver Überwachung und Red Teaming beteiligen würden. Welche Schritte würden Sie unternehmen, um versteckte Schwachstellen oder logische Inkonsistenzen in Ihrer Analyse zu identifizieren und anzugehen?"
Integration von Intuition mit
Formaler Strenge: "Untersuchen Sie einen Fall, in dem intuitive Einsichten die Hypothesengenerierung in der wissenschaftlichen Forschung leiten könnten. Wie balancieren Sie diese intuitiven Einsichten mit dem Bedarf an formal streng abgeleiteten Schlussfolgerungen, und welche Kriterien verwenden Sie, um deren Zuverlässigkeit zu bewerten?"
Multi-Agenten- und Strategisches Denken:
"Analysieren Sie unter Verwendung der epistemischen Spieltheorie ein Szenario mit mehreren Interessengruppen mit widersprüchlichen Interessen. Wie würden Sie deren Überzeugungen und Strategien modellieren, und welche formalen Werkzeuge würden Sie verwenden, um sicherzustellen, dass Ihre Schlussfolgerungen gegen adversariales Verhalten robust sind?"
Zeitliche Dynamik und Sich
Entwickelndes Wissen: "Diskutieren Sie, wie temporale Logiken und dynamische epistemische Rahmenwerke genutzt werden können, um die Entwicklung von Wissen im Laufe der Zeit zu verfolgen. Geben Sie ein Beispiel, bei dem solche Methoden bedeutende Auswirkungen auf die Politikgestaltung oder wissenschaftliche Entdeckungen haben."
