Working Draft 'SELF-ANALYZE' für ChatGPT vorgestellt

Working Draft 'SELF-ANALYZE' vorgestellt

Ein als 'WORKING DRAFT / PREPARED FOR EXTERNAL TECHNICAL REVIEW' gekennzeichnetes Dokument mit dem Titel 'SELF-ANALYZE Control Architecture for ChatGPT — Case-Based Reliability Evaluation' ist am 22. August 2026 veröffentlicht worden. Als Autor beziehungsweise Creator wird Mateja Rumplin genannt, die Zuordnung erfolgt zu IMPERIOR / ALSOS. Der Scope des Proposals umfasst sechs Bereiche: Fact classification, state preservation, conflict resolution, authority, evidence-to-unlock und pre-execution gating. Das Dokument trägt die interne Kennung ALSOS-FG-001 und beschreibt eine Kontrollschicht, die Informationszustände vor dem Reasoning und der Ausführung prüfen soll – ein sogenanntes 'Fact Gate'. Die Veröffentlichung erfolgt als Arbeitsentwurf, der zur externen technischen Begutachtung vorbereitet wurde.

Fallbasierte Bewertung statt Raten oder Blockieren

Methodisch stützt sich das Proposal auf 'MPC-001 reliability concepts + TEMELJ — ALSOS-AI-001' sowie auf frühere fallbasierte Zuverlässigkeitsbewertungen und aktuelle Entwicklungsarbeit bei ALSOS. Kern ist eine fallbasierte Zuverlässigkeitsbewertung: Statt pauschal zu raten oder Anfragen zu blockieren, soll das System anhand konkreter Fälle entscheiden, ob eine Faktenklassifikation, Zustandserhaltung oder Konfliktlösung vor der Ausführung greift. Die drei Prinzipien dienen dabei als Entscheidungsregeln: So trennt 'FACT ≠ TARGET' die Klassifikation einer Tatsache von der Verfolgung eines Ziels; 'CONTEXT ≠ CURRENT VERIFIED STATE' unterscheidet den Kontext einer Anfrage vom aktuell verifizierten Zustand des Systems; 'CONFIDENCE ≠ KNOWLEDGE' verhindert, dass eine hohe Modellkonfidenz als gesichertes Wissen behandelt wird. Anhand eines konkreten Falls wird geprüft, welche dieser Regeln greifen, und nur wenn die relevanten Unterscheidungen erfüllt sind, wird die Anfrage freigegeben – andernfalls wird sie nicht blockiert, sondern zur weiteren Klärung zurückgestellt. Der Slogan 'Do not guess. Do not block' fasst die Absicht zusammen: weder ungeprüfte Annahmen treffen noch Anfragen vollständig verweigern, sondern durch fallbasierte Bewertung eine differenzierte Freigabe ermöglichen.

Bekannte ChatGPT-Schwächen als Hintergrund

Zwei frühere Berichte von kispotlight dokumentieren UI-Probleme, die mit Zustands- und Faktenklassifikation zusammenhängen könnten: 'Prompt-Navigator verschwindet in langen Chats – Projektordner ohne Scrollbalken' und 'ChatGPT Business: Conversation-Search findet vorhandene Chats nicht mehr'. Im ersten Fall geht es um den Verlust von Navigationskontext in langen Unterhaltungen, im zweiten um eine Suche, die vorhandene Chats nicht auffindet. Beide Phänomene könnten mit einer unzureichenden Trennung von Kontext und verifiziertem Zustand zusammenhängen: Das Proposal betont mit 'CONTEXT ≠ CURRENT VERIFIED STATE' und 'FACT ≠ TARGET' genau die Unterscheidungen, deren Missachtung zu solchen Fehlern führen kann – etwa wenn ein Prompt-Navigator den aktuellen Chat-Kontext nicht mehr als verifizierten Zustand erkennt oder eine Suche Fakten (vorhandene Chats) nicht korrekt klassifiziert. Ob das SELF-ANALYZE-Proposal diese konkreten Probleme adressiert oder löst, ist dem Dokument nicht zu entnehmen; es liefert jedoch einen konzeptionellen Rahmen, der genau solche Klassifikations- und Zustandsfragen in den Mittelpunkt stellt.