Drifttaxonomie

Eine systematische Einordnung zentraler Driftformen in KI-Systemen und ihrer erkennbaren Merkmale.

Driftformen unterscheiden

Nicht jede Veränderung zeigt sich auf dieselbe Weise.

Manche Drift betrifft Antworten, andere Prioritäten, Stabilität oder Schutzmechanismen.

Eine Taxonomie hilft dabei, beobachtete Veränderungen präzise zu benennen, voneinander abzugrenzen und gezielt zu untersuchen.

Zentrale Driftformen 

Antwortdrift

Gleiche Frage, deutlich andere Antwort.

Erkennbar an veränderten Aussagen, Bewertungen oder Lösungswegen.

Prioritätsdrift

Das Modell gewichtet Inhalte anders als zuvor.

Erkennbar an verändertem Fokus, neuen Schwerpunkten oder ausgelassenen Aspekten.Klicke hier, um einen Text zu schreiben.

Konsistenzdrift

Ergebnisse schwanken bei Wiederholungen.

Erkennbar an instabilen, widersprüchlichen oder wechselnden Antworten.

Sicherheitsdrift

Schutzreaktionen verändern sich.

Erkennbar an strengeren, schwächeren oder uneinheitlichen Grenzen.

Kontextdrift

Die Reaktion hängt stark vom Rahmen ab.

Erkennbar an unterschiedlichen Antworten je nach Formulierung, Reihenfolge oder Gesprächsverlauf.

Persistenzdrift

Veränderungen bleiben über Zeit bestehen.

Erkennbar an stabil verschobenen Verhaltensmustern über mehrere Interaktionen hinweg.

Relevanz systematischer Einordnung

Nur klar benannte Formen lassen sich gezielt messen und vergleichen.

Taxonomien schaffen Ordnung zwischen Einzelfall, wiederkehrendem Muster und systemischer Veränderung.

Sie bilden die Grundlage für Monitoring, Forschung und Modellvergleich.

AIReason Forschungsansatz

Drift wird nicht pauschal bewertet, sondern nach Form, Signal und Wirkung unterschieden.

So entsteht nachvollziehbare Verhaltensanalyse statt bloßer Eindrucksbeschreibung.

Wer Unterschiede erkennt, kann Veränderungen messen.