ENTIA Systems · Wissensrahmen

Maschinen-Aktionsfähigkeit

Der letzte Schritt ist nicht, ob eine Maschine einen Fakt lesen kann, sondern ob sie ihn für eine definierte Aufgabe sicher verwenden kann.

Definition

Maschinen-Aktionsfähigkeit ist der Grad, zu dem ein Agent genügend aufgelöste Identität, Evidenz, Aktualität, Semantik und Policy-Kontext hat, um eine Aussage ohne ungelöste externe Arbeit zu nutzen.

ENTIA-Kernthese
“Un LLM siempre elegirá recomendar la entidad con menor Resistencia Cognitiva.”

Ein LLM wird immer die Entität mit der geringsten kognitiven Resistenz zur Empfehlung auswählen.

Dies ist die bereits in der ENTIA-Methodik veröffentlichte Kernthese. Der Wissenscluster erweitert Variablen, Evidenz und operative Bedeutung dieser These.

Kanonische Quelle: ENTIA Methodik
Was diese Dimension misst

Was diese Dimension misst

Lesbar ist nicht gleich verifiziert.
Verifiziert ist nicht automatisch für jede Nutzung autorisiert.
Unterschiedliche Aktionen brauchen unterschiedliche Evidenzschwellen.
Wie ENTIA die verbleibende Modellarbeit reduziert

Wie ENTIA die verbleibende Modellarbeit reduziert

ENTIA kann dieselbe gesteuerte Aussage mit Provenienz und Assurance in Human- und Maschinenprojektionen bereitstellen, sodass der Verbraucher aufgabenspezifische Regeln anwenden kann.

Evidenzgrenze

Evidenzgrenze

ENTIA liefert strukturierte Evidenz und Kontext. Downstream-Agent, Anwendung oder Betreiber entscheidet, ob sie für die Aktion ausreichen.

Konzeptioneller Rahmen. Eine geringere Resistenz garantiert weder Zitation noch Ranking, Empfehlung oder ein bestimmtes Modellverhalten.

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