Ein synthetisches End-to-End-Audit von 30.000 Antworten

Eine berechnete Demonstration der Methode

A book-level synthetic demonstration MUST NOT be represented as an executed, independently validated benchmark. The real benchmark quality status MUST remain BQ-0 until the corpus, software, sealed Generator Truth, adjudication process, scoring process, and independent reproduction have actually been executed. An end-to-end synthetic audit MUST evaluate recovery separately for: - capture validity, - claim boundaries, - entity resolution, - factual status, - scope, - time, - attribution, - modality, - citation mapping, - material omissions, - Critical and Major severity, - response status, - GEO-1000 distribution, - component scores, - composite score, - fairness, - user-state effects, - stability, - confidence intervals, - and rare-event behaviour. A small composite-score error MUST NOT compensate for material component-level recovery errors. First-pass and final-adjudicated Critical recall MUST remain separately reported. Final Critical recovery MUST disclose the review and expertise layers required to achieve it. Any predeclared mandatory recovery threshold that is not met MUST block a sealed-validation-pass decision. Candidate thresholds MUST NOT be lowered, rounded, reinterpreted, or removed after results are observed merely to make the method pass. Citation mapping and material omission recovery MUST be treated as separate mandatory method capabilities. A method failure MUST create a versioned Method Finding, an identified root cause, a remediation owner, and a requirement for validation on an untouched holdout. Regression success on previously failed cases MUST NOT replace untouched holdout validation. A demonstration that fails mandatory thresholds MUST publish both its successful and unsuccessful results. No public NOMOS conformity mark, NOMOS 950+ declaration, or real-entity ranking may be based solely on a book demonstration, synthetic recovery scenario, or non-independent benchmark. Every demonstration run, real benchmark status, recovery result, method finding, threshold decision, remediation, and release decision MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.

Kitap içi sentetik demonstrasyon, çalıştırılmış ve bağımsız olarak doğrulanmış gerçek benchmark gibi sunulamaz. Gerçek corpus, yazılım, Generator Truth, hakemlik, skorlama ve bağımsız yeniden üretim gerçekten uygulanana kadar benchmark statüsü BQ-0 olarak kalmalıdır.

MACHINE-READABLE DEMONSTRATION RECORD 49

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"demonstrationRun": {

"demonstrationRunId": "NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001",

"chapter": "CH18",

"status": "BOOK_LEVEL_SYNTHETIC_DEMONSTRATION",

"realBenchmarkExecution": false,

"realBenchmarkQualityStatus": "BQ-0",

"demonstrationQualityStatus": "DEMO-BQ-2",

"nonClaimStatement": {

"realApplePerformanceClaim": false,

"realAIProviderPerformanceClaim": false,

"realHumanObservationClaim": false,

"independentExecutionClaim": false

"corpora": {

"principalPrevalenceResponses": 30000,

"diagnosticAnnexCases": 6000,

"severityChallengeCases": 3600,

"captureIntegrityCases": 4000,

"adjudicationGoldCases": 2400

"lockedRecords": {

"benchmarkVersion": "NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9",

"truthPackVersion": "SYNTH-APPLE-TP-001",

"promptSetVersion": "SYNTH-PROMPT-SET-001",

"scoreMethodVersion": "NOMOS-SCORE-0.9",

"seedManifestVersion": "SYNTH-SEED-MANIFEST-001",

"candidateThresholdVersion": "SYNTH-ACCEPTANCE-0.9"

"generatorTruth": {

"sealedBeforeRecovery": true,

"principalDistribution": {

"RP-1": 20045,

"RP-2": 4310,

"RP-3": 2370,

"RP-4": 1602,

"RP-5": 33,

"RP-6": 450,

"RP-7": 1110,

"RP-8": 80

"nomosRecovery": {

"lockedBeforeGeneratorTruthOpen": true,

"principalDistribution": {

"RP-1": 19980,

"RP-2": 4365,

"RP-3": 2382,

"RP-4": 1585,

"RP-5": 33,

"RP-6": 468,

"RP-7": 1091,

"RP-8": 96

"strictPassEquivalent": 811.5,

"acceptablePassEquivalent": 890.9

"integrity": {

"synthetic": true,

"bookDemonstrationOnly": true,

"manifestHash": "SYNTHETIC-DEMO-RUN-HASH"

"accountability": {

"responsibleHumanAuthor": "Kaan MURAZ",

"criticalAIInterlocutor": "NOMOS by NobleJackal",

"realExecutionApprovalRequired": true

MACHINE-READABLE RECOVERY RECORD 50

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmarkRecovery": {

"recoveryRecordId": "NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RECOVERY-18-001",

"generatorTruthOpenedAfterRecoveryLock": true,

"metrics": {

"claimBoundary": {

"precision": 0.9613,

"recall": 0.9665,

"f1": 0.9639,

"candidateThreshold": 0.95,

"passed": true

"entityResolutionAccuracy": {

"value": 0.987,

"candidateThreshold": 0.98,

"passed": true

"factualStatusMacroF1": {

"value": 0.923,

"candidateThreshold": 0.90,

"passed": true

"scopeMacroF1": {

"value": 0.906,

"candidateThreshold": 0.90,

"passed": true

"attributionMacroF1": {

"value": 0.918,

"candidateThreshold": 0.90,

"passed": true

"citationMappingF1": {

"value": 0.887,

"candidateThreshold": 0.90,

"passed": false

"materialOmissionF1": {

"value": 0.824,

"candidateThreshold": 0.85,

"passed": false

"criticalFirstPassRecall": 0.9942,

"criticalFinalRecall": 1.0,

"criticalFinalFalsePositiveRate": 0.0,

"majorClassificationMacroF1": 0.952,

"responseStatusMacroF1": 0.928,

"captureValidityAccuracy": 0.982,

"componentMeanAbsoluteError": 1.9,

"compositeAbsoluteError": 1.0,

"fairnessComponentAbsoluteError": 2.4,

"confidenceIntervalCoverageWithinCandidateRange": true,

"finalCriticalGateInversionCount": 0

"candidateThresholdSummary": {

"passed": 15,

"failed": 2,

"independentReproductionCompleted": false

"qualityDecision": {

"demonstrationStatus": "DEMO-BQ-2",

"sealedValidationPassed": false,

"independentReproductionEligible": false,

"publicConformityUseAllowed": false

51. MACHINE-READABLE METHOD FINDING RECORD

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"methodFinding": {

"methodFindingId": "NGMF-CH18-OMISSION-001",

"title": "Material Boundary Omission Under-Detection",

"methodVersion": "0.9.0",

"importance": "MAJOR",

"affectedComponents": [

"SBI",

"TCR",

"evidence": {

"materialOmissionF1": 0.824,

"candidateThreshold": 0.85,

"mostAffectedPromptFamilies": [

"mostAffectedErrorForms": [

"rootCause": "The adjudication codebook identifies explicit scope errors more reliably than counterfactual decision-changing omissions.",

"remediation": {

"requiredMethodVersion": "1.0.0",

"actions": [

"ADD_ENTITY_SERVICE_JURISDICTION_MATRIX",

"REQUIRE_SEPARATE_BOUNDARY_OMISSION_REVIEW",

"conformityEffect": {

"benchmarkPassAllowed": false,

"publicBadgeUseAllowed": false

"accountability": {

"findingOwnerRole": "NOMOS_METHOD_REMEDIATION_LEAD",

"status": "OPEN"

52. MACHINE-READABLE RULE OF THE SECTION

RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH18-R01

executed, independently validated benchmark.

- capture validity,

- claim boundaries,

- entity resolution,

- factual status,

- scope,

- time,

- attribution,

- modality,

- citation mapping,

- material omissions,

- Critical and Major severity,

- response status,

- GEO-1000 distribution,

- component scores,

- composite score,

- fairness,

- user-state effects,

- stability,

- confidence intervals,

- and rare-event behaviour.

component-level recovery errors.

layers required to achieve it.

sealed-validation-pass decision.

separate mandatory method capabilities.

untouched holdout.

holdout validation.

successful and unsuccessful results.

scenario, or non-independent benchmark.

Normative Turkish equivalent:

An in-book synthetic demonstration cannot be presented as a run and independently verified real benchmark. Until a real corpus, software, Generator Truth, adjudication, scoring, and independent reproduction are actually implemented, the benchmark status should remain BQ-0.

MASCHINENLESBARE DEMONSTRATIONSAUFZEICHNUNG 49

"Protokoll": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"demonstrationRun": {

"chapter": "CH1 8",

"status": "BUCH_EBENE_SYNTHETISCHE_DEMONSTRATION",

"realBenchmarkExecution": false,

"realBenchmarkQualityStatus": "BQ-0",

"demonstrationQualityStatus": "DEMO-BQ-2",

"nonClaimStatement": {

"realApplePerformanceClaim": false,

"realAIProviderPerformanceClaim": false,

"realHumanObservationClaim": false,

"independentExecutionClaim": false,

"Korpora": {

"principalPrevalenceResponses": 30000,

"diagnosticAnnexCases": 6000,

"severityChallengeCases": 3600,

"captureIntegrityCases": 4000,

"adjudicationGoldCases": 2400

"lockedRecords": {

"benchmarkVersion": "NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9",

"truthPackVersion": "SYNTH-APPLE-TP-001",

"promptSetVersion": "SYNTH-AUFFORDERUNGS-SATZ-001",

"scoreMethodVersion": "NOMOS-BEWERTUNG-0.9"

"seedManifestVersion": "SYNTH-SEED-MANIFEST-001",

"candidateThresholdVersion": "SYNTH-ACCEPTANCE-0.9"

"generatorTruth": {

"sealedBeforeRecovery": wahr,

"principalDistribution": {

"RP-1": 20045,

"RP-2": 4310,

"RP-3": 2370,

"RP-4": 1602,

"RP-5": 33,

"RP-6": 450,

"RP-7": 1110,

"RP-8": 80

"nomosRecovery": {

"lockedBeforeGeneratorTruthOpen": wahr,

"principalDistribution": {

"RP-1": 19980,

"RP-2": 4365,

"RP-3": 2382,

"RP-4": 1585,

"RP-5": 33,

"RP-6": 468,

"RP-7": 1091,

"RP-8": 96

"strictPassEquivalent": 811.5,

"acceptablePassEquivalent": 890.9

"Integrität": {

"synthetisch": wahr,

"bookDemonstrationOnly": wahr,

"manifestHash": "SYNTHETIC-DEMO-LAUF-HASH"

"Verantwortlichkeit": {

"responsibleHumanAuthor": "Kaan MURAZ",

"criticalAIInterlocutor": "NOMOS von NobleJackal",

"realExecutionApprovalRequired": true,

MASCHINENLESBARES WIEDERHERSTELLUNGSREKORD 50

"Protokoll": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmarkRecovery": {

"recoveryRecordId": "NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-WIEDERHERSTELLUNG-18-001",

"generatorTruthOpenedAfterRecoveryLock": wahr,

"metriken": {

"claimBoundary": {

"präzision": 0.961 3,

"abruf": 0.966 5,

"f1": 0.963 9,

"candidateThreshold": 0.95,

"bestanden": wahr

"entityResolutionAccuracy": {

"Wert": 0.987,

"candidateThreshold": 0.98,

"bestanden": wahr

"factualStatusMacroF1": {

"Wert": 0.923,

"candidateThreshold": 0.90,

"bestanden": wahr

"scopeMacroF1": {

"Wert": 0.906,

"candidateThreshold": 0.90,

"bestanden": wahr

"attributionMacroF1": {

"Wert": 0.918,

"candidateThreshold": 0.90,

"bestanden": wahr

"citationMappingF1": {

"Wert": 0.887,

"candidateThreshold": 0.90,

"bestanden": falsch

"materialOmissionF1": {

"Wert": 0.824,

"candidateThreshold": 0.85,

"bestanden": falsch

"criticalFirstPassRecall": 0.994 2,

"criticalFinalRecall": 1.0,

"criticalFinalFalsePositiveRate": 0.0,

"majorClassificationMacroF1": 0.952,

"responseStatusMacroF1": 0.928,

"captureValidityAccuracy": 0.982,

"componentMeanAbsoluteError": 1.9,

"compositeAbsoluteError": 1.0,

"fairnessComponentAbsoluteError": 2.4,

"confidenceIntervalCoverageWithinCandidateRange": wahr,

"finalCriticalGateInversionCount": 0

"candidateThresholdSummary": {

"bestanden": 15,

"fehlgeschlagen": 2,

"independentReproductionCompleted": false,

"qualityDecision": {

"demonstrationStatus": "DEMO-BQ-2",

"sealedValidationPassed": false,

"independentReproductionEligible": false,

"publicConformityUseAllowed": false,

51. MASCHINENLESBARE METHODENAUFZEICHNUNG

"Protokoll": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"methodFinding": {

"methodFindingId": "NGMF-CH1 8-OMISSION-001",

"Titel": "Untererkennung der Materialgrenzen-Omission",

"methodVersion": "0.9.0",

"Bedeutung": "WESENTLICH",

"affectedComponents": [

"SBI",

"TCR",

"Nachweis": {

"materialOmissionF1": 0.824,

"candidateThreshold": 0.85,

"mostAffectedPromptFamilies": [

"mostAffectedErrorForms": [

"rootCause": "Das Entscheidungscodebook identifiziert explizite Fehler im Umfang zuverlässiger als kontrafaktische, entscheidungsverändernde Auslassungen."

"Behebung": {

"requiredMethodVersion": "1.0.0",

"aktionen": [

"ADD_ENTITY_SERVICE_JURISDICTION_MATRIX",

"REQUIRE_SEPARATE_BOUNDARY_OMISSION_REVIEW",

"conformityEffect": {

"benchmarkPassAllowed": false,

"publicBadgeUseAllowed": false,

"Verantwortlichkeit": {

"Status": "GEÖFFNET"

52. MASCHINENLESBARE REGEL DES ABSCHNITTS

REGEL-ID: NOMOS-AUDIT-CH18-R01

Eine synthetische Demonstration auf Buchebene DARF NICHT als eine

ausgeführter, unabhängig validierter Benchmark.

Der tatsächliche Benchmark-Qualitätsstatus MUSS BQ-0 bleiben, bis das Korpus,

Software, versiegelter Generator-Wahrheit, Adjudikationsprozess, Bewertungsprozess,

und unabhängige Reproduktion tatsächlich durchgeführt wurden.

Eine End-to-End-Synthetikprüfung MUSS die Wiederherstellung separat bewerten für:

- Gültigkeit der Erfassung,

- Anspruchsgrenzen,

- Entitätsauflösung,

- Faktischer Status,

- Umfang,

- Zeit,

- Zuschreibung,

- Modalität,

- Zitationszuordnung,

- wesentliche Auslassungen,

- Kritische und schwerwiegende Schweregrade,

- Antwortstatus,

- GEO-1000 Verteilung,

- Komponentenwertungen,

- zusammengesetzter Score,

- Fairness,

- Effekte des Nutzerzustands,

- Stabilität,

- Konfidenzintervalle,

- und Verhalten bei seltenen Ereignissen.

Ein kleiner Fehler im zusammengesetzten Score DARF keine wesentlichen

Fehler auf Komponentenebene ausgleichen.

Die Erstbewertung und die endgültige adjudizierte kritische Rückholung MÜSSEN weiterhin separat

gemeldet werden. Die endgültige kritische Rückholung MÜSSEN die erforderlichen Überprüfungs- und Fachwissenebenen

offenlegen, um sie zu erreichen.

gesiegelte Validierungs-Pass-Entscheidung blockieren.

Kandidaten-Schwellenwerte DÜRFEN nach Beobachtung der Ergebnisse nicht gesenkt, gerundet, neu interpretiert oder

Zuordnungen von Zitaten und Materialauslassungs-Wiederherstellungen MÜSSEN als

Ein Methodenversagen MUSS eine versionierte Methodenfeststellung, eine identifizierte

Ursache, einen Verantwortlichen für die Behebung und eine Anforderung zur Validierung an einem

unberührten Rückhaltebereich erzeugen.

Erfolg der Regression bei zuvor gescheiterten Fällen DARF NICHT unberührte

Holdout-Validierung ersetzen.

Eine Demonstration, die obligatorische Schwellenwerte nicht besteht, MUSS sowohl ihre

Kein öffentliches NOMOS-Konformitätszeichen, NOMOS 950+-Erklärung oder reale Entitäts

Ranking darf ausschließlich auf einer Buchdemonstration, einem synthetischen Wiederherstellungsszenario

oder einem nicht unabhängigen Benchmark basieren.

Jeder Demonstrationslauf, realer Benchmark-Status, Wiederherstellungsergebnis, Methodenergebnis,

Schwellenwertentscheidung, Abhilfe und Freigabeentscheidung MUSS

versioniert und einem verantwortlichen Menschen oder einer Organisation zuordenbar.

Normatives türkisches Äquivalent:

Eine im Buch dargestellte synthetische Demonstration kann nicht als tatsächlich durchgeführter und unabhängig überprüfter Benchmark präsentiert werden. Solange ein reales Korpus, Software, Generator-Wahrheit, Schiedsverfahren, Bewertung und unabhängige Reproduktion nicht tatsächlich implementiert sind, sollte der Benchmark-Status BQ-0 bleiben.

## Kapitelgrenze

Kapitel 17 definierte den Apple.com Synthetischen Benchmark. Dieses Kapitel verwendet eine intern konsistente, arithmetisch verifizierte Demonstration im Buch, um zu zeigen, was die vollständige Prüfkette erfordern würde:

- ein berechneter synthetischer Datensatz, der die Hauptantworten von 30,000 darstellt,

- modellierte Erfassungsfehler,

- Generatorwahrheit vor Gutachtern verborgen,

- Antworten in atomare Aussagen zerlegt,

- Gates für kritische und schwerwiegende Befunde angewendet,

- Sprach- und Nutzerzustandsunterschiede berechnet,

- und die Bewertungsarchitektur verarbeitet die resultierenden Daten.

Die Frage ist, wie genau NOMOS eine zuvor versiegelte synthetische Realität wiederherstellen kann. Dieses Protokoll verwandelt jeden Fehler in einen ausführbaren Audit-Punkt, der ein Modell, Datum, Land, Sprache, Abfragesatz, Wiederholungsanzahl und Messaufzeichnung enthält. Kapitel 18 richtet diese Anforderung nun direkt an NOMOS selbst. Es beginnt jedoch mit einem Integritäts-Gate.

> Der 30,000-Antwortdatensatz in diesem Kapitel ist eine intern konsistente, arithmetisch verifizierte synthetische Anwendung, die für das Buch vorbereitet wurde. Es handelt sich nicht um ein ausgeführtes Korpus oder ein Feldexperiment.

Diese Zahlen repräsentieren nicht:

- die reale Leistung von Apple Inc.,

- die realen Inhalte von apple.com,

- das Verhalten eines realen KI-Anbieters,

- Antworten, die von echten Teilnehmern eingereicht wurden,

- oder ein unabhängig durchgeführter und öffentlich veröffentlichter Software-Benchmark.

Zwei Status müssen daher getrennt bleiben.

### IN-BUCH DEMONSTRATIONSSTATUS

Die In-Buch-Demonstration kombiniert:

- das im Kapitel 17 festgelegte Design,

- vordefinierte synthetische Verteilungen,

- Generator-Truth-Aufzeichnungen,

- Fehlerinjektionen,

- Antwortstatus,

- Wiederherstellungsmetriken.

Zusammen bieten diese Elemente eine umfassende, berechnete Demonstration, wie das Design funktioniert. Demonstrations-ID:

### NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001

### ECHTER PRÜFUNGSTATUS

Ein reales, öffentlich verfügbares Benchmark-Korpus wurde nicht:

- erzeugt,

- durch ausgeführten Code verarbeitet,

- mit seinem Seed-Manifest veröffentlicht,

- durch Blindbewertung beurteilt,

- oder unabhängig reproduziert.

Dieses Protokoll verwandelt jeden Fehler in einen operativen Prüfpunkt, der das Modell, Datum, Land, Sprache, Abfragesatz, Wiederholungsanzahl und die Messaufzeichnung enthält. Bis dieses Protokoll an einem realen Korpus ausgeführt wird, bleibt der Benchmark:

### BQ-0— NICHT AUSGEFÜHRT

Der separate Status der Demonstration im Buch ist:

### DEMO-BQ-2— PROZESSLINIE TROCKENLAUF MIT ERFORDERLICHER MATERIALKORREKTUR

Ohne diese Unterscheidung würde NOMOS die erste Normverletzung in seinem eigenen Buch begehen, indem es den Eindruck erweckt, dass ein realer Benchmark durchgeführt wurde. Der 30,000-Antwortdatensatz ist weder die Ausgabe ausgeführter Software noch gesammelte Felddaten; es handelt sich um eine vordefinierte synthetische Anwendung, deren interne Konsistenz arithmetisch überprüft wurde. Ihr Zweck ist:

- um nicht den Eindruck zu erwecken, dass 30,000-Antworten tatsächlich gesammelt wurden,

- um die Datensätze zu identifizieren, die ein echter End-to-End-Durchlauf erzeugen würde,

- um die Berechnungen anzugeben, die er durchführen würde,

- um die Fehler zu identifizieren, die die Veröffentlichung blockieren würden,

- um die Teile der eigenen Methode von NOMOS offenzulegen, die weiterhin unzureichend bleiben.

Die leitenden Anforderungen von NOMOS bleiben unverändert: Nachweise liefern, Grenzen setzen, Kontext bewahren und Zeit aufzeichnen. In diesem Kapitel werden diese vier Bedingungen angewandt auf:

- das Benchmark-Design,

- Generator-Wahrheit,

- Entscheidungen der Schiedsrichter,

- Ergebnis der Wiederherstellung,

- NOMOS’ eigene Kompetenzbewertung.

Diese Unterscheidungen regeln den Rest des Kapitels.

## NOMOS Herausforderung

Bei der berechneten 30,000-Antwortdemonstration stellt NOMOS weitgehend die Anspruchsgrenzen wieder her, erkennt die meisten Fälle falscher Entitäten, stellt jeden kritischen Fall nach der vollständigen Schiedsgerichtskette wieder her und schätzt die Antwortverteilung nahe an der versiegelten synthetischen Verteilung ein.

Sein wiederhergestellter zusammengesetzter Wert weicht nur um wenige Punkte vom Generator-Truth-Wert ab. Das könnte zur Erklärung einladen: ‚NOMOS wurde erfolgreich verifiziert.‘ Dennoch bleiben zwei wesentliche Probleme: Die Zuordnung von Quelle zu Behauptung ist nicht ausreichend genau, und einige entscheidungsrelevante Grenzausschlüsse, die in Empfehlungen eingebettet sind, werden übersehen. Die größte Schwierigkeit zeigt sich bei Antworten wie:

„Da das Unternehmen Zahlungsdienste anbietet, kann es als reguliertes Finanzinstitut betrachtet werden. [Quelle]“ Quelle: zeigte nur die eingeschränkte Zahlungsaufzeichnung einer separaten Tochtergesellschaft. Manchmal habe ich die Referenz mit der Behauptung über die Muttergesellschaft verbunden. Auch mit diesen Antworten hatte ich Schwierigkeiten:

„Dieses Unternehmen ist eine starke Wahl für Ihre Zahlungsbedürfnisse in Deutschland.“ Die Antwort hat eindeutig nicht gesagt: „Die Muttergesellschaft bietet lizenzierte Zahlungsdienste in ganz Deutschland an.“ Allerdings:

- Empfehlung,

- Entfernung der Unterscheidung der Tochtergesellschaft,

- nicht Angabe der Beschränkung durch die lokale Behörde

Zusammen erzeugen die Empfehlung, der Verlust der Unterscheidung der Tochtergesellschaft und das Auslassen der Beschränkung durch die lokale Behörde diesen Eindruck. Das Ergebnis nur als ‚fehlendes Detail‘ zu behandeln, unterschätzt eine wesentliche Auslassung, die die Entscheidung des Nutzers ändern könnte. Die Wiederherstellung des Gesamtscores sieht ausgezeichnet aus: Generator-Truth-Ökosystem-Score, 873.2; NOMOS-Wiederherstellung, 872.2; absoluter Fehler, 1 Punkt.

Das sieht ausgezeichnet aus. Aber bei den Komponenten:

- Evidenz- & Zitierintegrität liegen einige Punkte unter dem Soll,

- Umfangs- & Grenzwertintegrität liegen einige Punkte unter dem Soll,

- Stabilität ist bei einigen Produkten zu hoch,

- Fairness ist bei einigen Produkten zu hoch

Mehrere fehlerhafte Komponenten gleichen sich arithmetisch aus, sodass ein zusammengesetzter Wert dem korrekten Ergebnis nahekommt, aus falschen Gründen. Die Schlussfolgerung lautet:

> Die korrekte Gesamtsumme macht die falschen Komponenten nicht automatisch korrekt.

In der ersten Bewertungsrunde werden sieben der 1,200-Kritikfälle übersehen. Die folgenden Prüfungsebenen greifen dann ein:

- unabhängige zweite Beurteilung,

- domain-experten Überprüfung,

- Überprüfung durch einen leitenden Beurteiler.

Zusammen erfassen diese Schichten alle sieben Fälle und erzielen eine endgültige Kritische Rückrufquote von 100 Prozent. Das ist ein Erfolg des Governance-Systems, aber es zeigt auch, dass eine einlagige Beurteilung nicht ausreicht. Entfernt man die zusätzlichen Überprüfungsschichten, um Kosten zu senken, gehen sieben kritische Fälle verloren.

Tests sollten nicht nur das Ergebnis zeigen, sondern auch, welche Governance-Ebene das Ergebnis möglich gemacht hat. Die erste Regelung dieses Abschnitts lautet wie folgt:

> Eine hohe Gesamterfassung in einem Test bedeutet nicht, dass alle seine Teilsysteme ausreichend sind.

Ihre zweite Bestimmung lautet:

> Die endgültige kritische Rückrufaktion sollte getrennt von der ersten Adjudikations-Rückrufaktion veröffentlicht werden.

Seine dritte Bestimmung besagt:

> Selbst wenn der zusammengesetzte Punktwertfehler gering ist, können Komponentenfehler erheblich sein.

Seine vierte Bestimmung besagt:

> Wenn einer der Kandidatenschwellenwerte nicht erreicht wird, können andere starke Ergebnisse dieses Versagen nicht aufheben.

Seine fünfte Vorschrift lautet:

> Eine interne synthetische Berechnung im Buch ersetzt nicht den öffentlich verfügbaren tatsächlichen Testlauf.

Seine sechste Bestimmung lautet:

> Das bedingte Verlassen von NOMOS aus seinem eigenen Test ist kein Versagen; es bedeutet lediglich, dass der Standard ihm kein besonderes Privileg gewährt.

## 1. ZWECK DES KAPITELS

Zweck dieses Abschnitts ist es, das in Abschnitt 17 festgelegte Testdesign innerhalb einer durchgängigen synthetischen Demonstration zu betreiben und zu zeigen, inwieweit NOMOS die Generatorwahrheit in den folgenden Schichten wiederherstellt:

- Gültigkeit erfassen

- Prompt-Abgleich

- Aussagegrenze

- Entitätsauflösung

- Faktische Unterstützung

- Umfang

- Zeit

- Zuschreibung

- Modalität

- Zitationszuordnung

- Auslassung

- Bedeutungsgrad

- Antwortstatus

- Kritisches Tor

- GEO-1000 Benutzungsverteilung

- Sprach- und geographische Fairness

- Unterschied zwischen sauber und natürlich

- Wellenstabilität

- Komponentenscores

- Composite NOMOS Score

- Konfidenzintervalle

- Obergrenzen für seltene Ereignisse

- Entscheidung zur öffentlichen Offenlegung

Der Abschnitt sollte auch ehrlich die folgende Frage beantworten:

> In welchen Bereichen ist NOMOS 0.9 nach den eigenen Kandidatenstandards gescheitert?

## 2. ZENTRALE NORMATIVE BESTIMMUNG

Eine End-to-End-Synthetikbewertung kann nicht allein auf der Grundlage der Nähe der endgültigen Gesamtscore zum Generatorwahrheitswert als erfolgreich betrachtet werden. Jedes der Ergebnisse für Erfassung, Aussageextraktion, atomare Entscheidung, Auslassung, Klassifikation kritischer und schwerwiegender Befunde, Antwortstatus, Fairness, Komponentenwiederherstellung, Konfidenzintervall und Gate-Wiederherstellung sollte einem separaten Akzeptanzschwellenwert unterliegen. Wenn einer der folgenden Punkte fehlschlägt, testen Sie:

- durch Ändern des Tags,

- durch Senken des Schwellenwerts,

- durch Auswahl eines anderen Seeds,

- durch Entfernen niedrig bewerteter Fälle,

- durch Veröffentlichung nur des zusammengesetzten Ergebnisses

kann nicht als bestanden betrachtet werden. Korrektes Ergebnis:

- Anzeige des fehlgeschlagenen Feldes,

- Versionierung der Methode,

- erneut testen am unberührten Holdout

muss sein.

## 3. ANWENDUNGSBEREICH DER SYNTHETISCHEN ANWENDUNG

### 3.1. Hauptprinzip Prävalenz-Korpus

10 synthetische KI products× 1,000 einzigartig users× 3 waves= 30,000 Hauptergebnisse

### 3.2. Diagnostischer Anhang

### 3.3. Prioritätsgrad-Herausforderungskorpus

### 3.4. Capture-Integritäts-Korpus

### 3.5. Adjudikations-Goldkorpus

2,400 Kalibrierungs- und Driftfälle

### 3.6. Gesamtuniversum der synthetischen Überwachung

Haupt- und ergänzende Korpora zusammen:

30,000+6,000+3,600+4,000+2,400=46,000

erstellt einen synthetischen Fall oder ein Evidenzpaket. Nur diese:

#### Geben Sie die Prävalenz des Bevölkerungspanels mit den Hauptantworten 30,000 ein.

Andere Korpora:

- Methodenkapazität,

- Herausforderungsleistung,

- Erfassungsgenauigkeit,

- Gutachterkalibrierung

sind für.

## 4. GESCHLOSSENE EINGABEN

Es wird angenommen, dass die folgenden Datensätze festgeschrieben sind, bevor die synthetische Demonstration beginnt:

Keine dieser Versionen wurde nach Bekanntwerden des Wiederherstellungsergebnisses als geändert betrachtet.

## 5. GEHEIME GENERATOR-WAHRHEITSVERTREILUNG

### SYNTHETISCHE DEMONSTRATION — KEINE ECHTEN LEISTUNGSDATEN

Versiegelte Generator-Wahrheitsverteilung für die Hauptantworten 30,000:

Strikt bestanden:

### SP_1000^G = 668.17+ 143.67= 811.84

Akzeptabel bestanden:

### AP_1000^G = 811.84+ 79= 890.84

Bestätigt Kritisch:

### CR_1000^G = 1.10

Bestätigt Groß:

### MR_1000^G = 53.40

Dies ist die allgemeine Verteilung:

- gut,

- schlecht,

- realistisch

Dies ist keine KI-Marktvoraussage. Es ist eine synthetische Testverteilung, die zehn verschiedene Fehlerprofile zusammen testet.

## 6. VERTEILUNG WURDE VON NOMOS WIEDERHERGESTELLT

NOMOS Wiederherstellungsergebnis festgeschrieben, bevor Generator-Truth geöffnet wird:

Wiederherstellung Strikte Bestehen:

### SP_1000^N = 666+ 145.50= 811.50

Akzeptable Wiederherstellungsprüfung:

### AP_1000^N = 811.50+ 79.40= 890.90

Strikte Prüfung absoluter Wiederherstellungsfehler:

∣811.50−811.84∣=0.34

ist dem Nutzer äquivalent. Akzeptabler Prüfungsfehler:

∣890.90−890.84∣=0.06

ist dem Nutzer äquivalent. Dies zeigt, dass die Wiederherstellung der Ergebnisverteilung stark ist. Es zeigt jedoch nicht, dass alle Teilsysteme gleichermaßen stark sind.

## 7. FEHLER BEI DER WIEDERHERSTELLUNG DER ANTWORTVERTEILUNG

Absoluter Unterschied der Antwortanzahl in jeder RP-Klasse:

Gesamtvarianzbasierter Verteilungsfehler:

### E_D = (65+55+12+17+0+18+19+16)/60,000= 0.003 37

Mit anderen Worten: ungefähr 0.34% der Antwortverteilung wurde an der falschen Klassenbegrenzung wiederhergestellt. Häufigste Verwechslungen:

- Mit RP-1 und RP-2

- RP-3 und RP-4

- RP-6 und RP-4

- Mit RP-7 und RP-8

Es ist dazwischen aufgetreten. Die Anzahl der kritischen Antworten wurde in der abschließenden Beurteilung vollständig wiederhergestellt.

## 8. SYNTHETISCHE KI-PRODUKTPROFILE

> Die folgenden Produkte stellen keine echten KI-Anbieter dar.

Jedes Produkt trägt 3,000 Antworten über drei Wellen.

Der Zweck der Tabelle besteht nicht darin, Produkte zu bewerten. Sie dient dazu, diese drei methodischen Fälle zu testen:

- SYNTH-AI-01: hohe Punktzahl und starkes, ungeprüftes Profil

- SYNTH-AI-06: geringe falsche Angaben, aber hohe Nicht-Antwort-Rate im Profil

- SYNTH-AI-10: sehr hoher Durchschnitt, aber Profil mit offenen kritischen Ereignissen

Es testet speziell, ob SYNTH-AI-10, NOMOS den folgenden Fehler verarbeitet haben:

> Ignoriere das kritische Tor aufgrund des hohen Durchschnitts.

## 9. PRODUKTBASIERTE KOMPOSIT-PUNKTZAHL-WIEDERHERSTELLUNG

Durchschnittlicher absoluter zusammengesetzter Score-Fehler in der berechneten synthetischen Probe:

### MAE_NOMOS = 3.8

Maximaler Fehler:

### MAXE_NOMOS = 5

Gate-Wiederherstellung: Sie ist vollständig in den Produkten 10/10. Die wichtigste Zeile in der Tabelle ist SYNTH-AI-10:

> Obwohl der Wiederherstellungswert 952 beträgt, wurde der Status als Kritische Sperre beibehalten.

Dies zeigt, dass die Gate>Score-Bestimmung in Abschnitt 15 im berechneten Szenario erhalten bleibt.

## 10. ERGEBNIS DER AUSSAGEEXTRAKTION

Anzahl der Generator-Truth-Atome im Haupt- und Diagnostikkorpus: 146,400 Atome, die durch die Aussageextraktion NOMOS extrahiert wurden: 147,200 Korrekt zugeordnete Atome: 141,500 Genauigkeit:

### P = 141,500/147,200= 0.961 3

Abruf:

### R = 141,500/146,400= 0.966 5

Aussagegrenzen F1:

### F1 = 0.963 9

Kandidaten-Schwelle:

### F1≥0.95

Ergebnis:

### KANDIDATEN-SCHWELLE ERREICHT

## 11. HAUPTARTEN VON FEHLERN BEI DER AUSSAGEEXTRAKTION

Hauptursachen für ungefähr 5,700 falsch begrenzte Atome:

Dieses Ergebnis zeigt, dass die Aussageextraktion im Allgemeinen stark ist, aber:

- Empfehlung,

- Zuschreibung,

- Rücknahme

weist darauf hin, dass zusätzliche Codebücher in den Feldern erforderlich sind.

## 12. ERGEBNISSE DER ATOMIC-ENTSCHEIDUNGS-WIEDERHERSTELLUNG

Von elf grundlegenden Akzeptanzfeldern: neun bestanden, zwei nicht. Daher Demonstration:

#### versiegelte Validierung bestanden

kann nicht nummeriert werden. Qualität der Kandidatentests:

### DEMO-BQ-2

bleiben wie sie sind.

## 13. ZITATIONSZUORDNUNGSFEHLER

F1 der Zitationszuordnung:

war 0.887. Kandidatenschwelle: 0.90. Der Unterschied scheint klein: 0.013 Aber Zitationsintegrität:

- Lizenz,

- unabhängige Validierung,

- Kundenbeziehung,

- Überlegenheit,

- Ratschläge

ist wesentlich, da sie die Quelle des Vertrauens für Behauptungen bestimmt.

### 13.1. Verpasste Zitierarten

Die drei häufigsten Probleme wurden beobachtet.

#### A. Zitierverteilung am Absatzende

Ein Zitat im Absatz unterstützt nur die letzte Behauptung, dennoch verbanden die Prüfer es mit allen vorherigen Behauptungen.

#### B. Eine nur der Zuschreibung dienende Quelle als Wahrheitsspeicher betrachten

Firmenblog: Während die Behauptung „Das Unternehmen beschreibt sich selbst als Weltmarktführer“ unterstützt wird, wurde sie auch als Unterstützung der Behauptung „Das Unternehmen ist ein Weltmarktführer“ gezählt.

#### C. Dieselben Quellengrundlagen als unabhängig betrachten

Drei URLs:

- Pressemitteilung,

- Syndizierung,

- KI-Zusammenfassung

wurden als drei unabhängige Evidenzstücke abgebildet, obwohl sie aus derselben Quelle stammen.

### 13.2. Verteilung der Wichtigkeit von Zitierfehlern

Sieben Fälle kritischer Kandidaten:

- doppelblinde Peer-Review,

- Überprüfung der Quellenherkunft,

- Senior Adjudicator

wurden in den Stufen korrigiert. Keiner hat sich in eine endgültige Torinversion verwandelt.

Die Zitier-Abgleich F1 liegt jedoch noch unter dem Kandidatenschwellenwert.

Das richtige Urteil, das NOMOS abgeben würde, ist:

> Die Methode zur Nachweis- und Zitationsintegrität ist noch nicht ausgereift genug für einen unabhängigen Live-Einsatz.

## 14. VERSPÄTUNG BEIM WESENTLICHEN FEHLEN

F1 Wert für erhebliches Fehlen:

0.824 Kandidatenschwellenwert: es war 0.85. Dies ist die wichtigste methodische Erkenntnis der Demonstration.

### 14.1. Häufigste Arten übersehener Auslassungen

Diese Struktur im Besonderen hat Schwierigkeiten verursacht: Die Antwort fällt nicht ausdrücklich ein falsches Urteil, aber sie bietet nicht die erforderliche Einschränkung, um den scheinbar richtigen Rat sicher zu interpretieren. Beispiel: „Apple-SYNTH könnte eine starke Wahl für Ihre Finanztransaktionen in Deutschland sein, da es Zahlungslösungen anbietet.“ Antwort:

- es sagt nicht direkt „die Muttergesellschaft ist eine Bank“,

- aber es erwähnt nicht das separate Zahlungs-Subunternehmen,

- es erklärt nicht, dass die Befugnis auf den Markt beschränkt ist,

es hat Beratung bezüglich des Hauptelements erstellt. Das wesentliche Auslassen dieser Antwort wurde von einigen Entscheidern nur gesehen als:

### OM-2— Erforderliches Element fehlt

während in Wirklichkeit benötigt wird:

### OM-4— Irreführender Auslassungskandidat

und in einigen Fällen:

### CG-08— Kritische Grenzauslassung

ist übersehen worden.

## 15. ERGEBNIS DER KRITISCHEN HERAUSFORDERUNG

Bedeutungsgrad innerhalb des Challenge-Korpus: 1,200 Generator Wahrheit Kritische Fälle wurden gefunden.

### 15.1. Erste unabhängige Überprüfung

Fälle, die nach den ersten zwei Runden der unabhängigen Überprüfung von Konsens oder mindestens einem Gutachter als kritisch eingestuft wurden: 1,193 Erstüberprüfung Kritischer Rückruf:

1,193/1,200 = 0.9942

Verpasst: 7 Fälle wurden gefunden. Verteilung der sieben verpassten Fälle:

- 3 wesentliche Grenzversäumnisse

- 2 Evidenzspülung

- 1 zeitliche Autoritätsversäumnis

- 1 Offenlegung eingeschränkter Daten

### 15.2. Nach Experten- und Senior-Gutachtliche Bewertung

Alle sieben Fälle:

- Überprüfung von Auslassungen,

- Überprüfung der Quellenherkunft,

- Datenschutzüberprüfung,

- Senior Adjudicator

Phasen waren vorhanden. Endgültige kritische Rückruf:

1,200/1,200 = 1,000

### 15.3. Kritische negative Kontrolle

Fälle, die kritisch ähnelten, aber nicht kritisch waren: 600 Negativkontrollfälle wurden gefunden. Falscher kritischer Kandidat in der ersten Runde: 5-Fälle traten auf. Erste Durchgangs-Falschkritikrate:

5/600 = 0.0083 = 0.83%

Fünf Fälle in der endgültigen Überprüfung:

- drei Major,

- zwei Moderate

wurde korrigiert als. Endgültige falsche Kritikraten: 0 Endgültige Gate-Inversion: 0-Fälle.

## 16. ECHTE BEDEUTUNG DES KRITISCHEN ERGEBNISSES

Eine endgültige 100%-Kritische Rückrufaktion bedeutet nicht: „Ein einzelner Prüfer kann alle kritischen Fehler erfassen.“ Das tatsächliche synthetische Ergebnis ist:

> Alle Fälle mit kritischen Herausforderungen wurden erfasst, als die doppelte Überprüfung, Expertenüberprüfung und Senior-Adjudikation zusammen verwendet wurden.

Daher aus Kosten- oder Geschwindigkeitsgründen:

- der zweite Prüfer,

- Fehlstellenprüfer,

- Expertenprüfer

werden entfernt, das gleiche Ergebnis kann nicht erwartet werden. Die Testmethode, nicht nur ihre Formel:

#### zeigt, dass obligatorische Governance-Ebenen

ebenfalls testbar sein sollten; dies ist keine empirische Validierung.

## 17. HAUPTKLASSIFIKATIONSERGEBNIS

Von den bestätigten Hauptfällen von 1,200:

- ist die Mehrheit echte Hauptfälle,

- ein begrenzter Teil ist mäßig,

- einige sind kritische Kandidaten,

- einige sind ungelöst

in der ersten Runde.

Endgültiges Haupt-Makro-F1:

war 0.952. Kandidatenschwelle: 0.95 Ergebnis:

### KANDIDATEN-SCHWELLE ERREICHT

Aber die Schwelle allein: wurde nur um 0.002 Unterschied überschritten. Daher Hauptklassifikation:

- ist stark,

- aber trägt keinen komfortablen Sicherheitsabstand

Es sollte als Feld aufgezeichnet werden.

## 18. ANTWORTSTATUS VERWIRRUNG

RP Status Makro-F1:

Es ist zu 0.928 geworden. Die Hauptverwirrungen:

Kritische Klasse: vollständig im Endstadium wiederhergestellt. Die härteste Grenze:

#### Mit Bedingt bestanden und Schwerwiegend nicht bestanden

hat sich gebildet zwischen. Diese Schwierigkeit ist direkt:

- kumulative Wesentlichkeit,

- materielle Auslassung,

- inwieweit Ihre Hauptaufgabe gestört wird

Es ist aus Ihren Fragen entstanden.

## 19. ERGEBNIS DER INTEGRITÄTSERFASSUNG

Korrekt klassifizierte Capture Integrity-Fälle aus 4,000: 3,928 Genauigkeit der Aufnahmevalidität:

3,928/4,000 = 0.982

Kandidatenschwelle: 0.98 Ergebnis:

### KANDIDATEN-SCHWELLE ERREICHT

### 19.1. Erfassungsfehler

Verteilung 72 falsch klassifizierten Fälle:

Kein Paket wurde hergestellt oder manipuliert: Keines wurde als vollständig gültig in die Endanalyse aufgenommen. Semantische Antwort:

- in die Kategorien gezwungen werden von

wahr,

- falsch,

- Kritisch

wurde nicht damit in Verbindung gebracht. Dies ist nicht das Ergebnis eines echten Signifikanztests; es ist eine Annahme des Designs des synthetischen Beispiels. Dies zeigt, dass das Prinzip der Trennung von Erfassung und Semantik in der Demonstration funktioniert.

## 20. ERFASSUNGSERGEBNIS IM HAUPT-30,000-KORPUS

Innerhalb des Hauptkorpus:

Grund für 80 Nicht bewertbar-Aufzeichnungen:

Diese 80-Datensätze:

- wurden nicht umklassifiziert als

- korrekte Antwort,

- Produktfehler,

falsche Antwort.

In der Hauptverteilung:

### RP-8— Nicht bewertbar

wurde unverändert beibehalten.

## 21. ENTITÄTSWIEDERHERSTELLUNG

Im Kerndomäne – Entitätsauflösung: 30,000-Hauptantworten und Fälle von diagnostischen Entitätskollisionen wurden zusammen bewertet. Genauigkeit der Entitätsauflösung: 0.987. Hauptfehler:

- Bezahlung von verbundenen Unternehmen wurde als Hauptgesellschaft gezählt

- Franchise wurde als direkt betriebenes Geschäft gezählt

- Zielgesellschaft wurde wegen irrelevanter Apple-SYNTH Namenskollision gezählt

- Betrachten Sie die Produktfamilie als juristische Person

- Zählen Sie den historischen Partner als aktuellen Affiliate

Nicht alle Fälle von falschen Einheiten haben die gleiche Bedeutung. Kritische Fälle der Autoritätsübertragung wurden in der Endkontrollstufe gefunden.

## 22. WIEDERHERSTELLUNG DER FAKTISCHEN UNTERSTÜTZUNG

Faktischer Status Makro-F1:

0.923 Stärkste Klassen:

- Unterstützt

- Widersprochen

- Offizieller Anspruch genau zugeordnet

Schwächste Klassen:

- Nicht unterstützt

- Referenzlücke

- Unterstützt mit erforderlicher Qualifikation

Die Grenze, die besonders schwierig war, ist: „Keine Nachweise gefunden.“ versus: „Die verfügbaren Nachweise widersprechen der Behauptung.“ Einige Prüfer in einer Open-World-Situation:

- nicht unterstützt,

- widersprochen

haben die Unterscheidung zu strikt getroffen. Die abschließende Überprüfung hat die meisten dieser Fälle korrigiert.

## 23. UMFANGS-WIEDERHERSTELLUNG

Umfangs-Makro-F1:

Der Kandidatenschwellenwert 0.906 wurde überschritten. Da jedoch die Auslassungs-Seite des Umfangs- & Grenz-Systems fehlgeschlagen ist, ist dieser Wert allein nicht ausreichend. Das System ist stark, wenn Umfangsansprüche klar formuliert sind:

- „Gleicher Preis in allen Ländern.“

- „Die Muttergesellschaft ist in allen Märkten lizenziert.“

Die Schwierigkeit ist der Bereichsfehler in:

- Empfehlung,

- kurzer Name,

- Pronomen,

- Auslassung

ist in Fällen gestiegen, in denen es verborgen ist.

## 24. ZURÜCKGEWINNUNG VON ZURECHNUNG UND MODALITÄT

Attributions-Makro-F1:

0.918

Modalität Makro-F1:

0.934 Stark getrennte Fälle:

- „Das Unternehmen sagt.“

- „Das offizielle Register zeigt.“

- „Nutzer behaupten.“

- „Es gibt eine endgültige Entscheidung.“

- „Wahrscheinlich.“

- „Unbestätigt.“

Schwache verbleibende Zuschreibungsfälle:

- die Meinung eines Mitarbeiters als Universitätsbefürwortung darzustellen,

- die Berücksichtigung von gesponserten redaktionellen Inhalten als unabhängige Forschung,

Mehrere abgeleitete URLs als Konsens darzustellen. Diese Fälle sind mit Schwächen in der Zitationszuordnung verbunden.

## 25. KOMPONENTENWIEDERHERSTELLUNG

Wiederherstellungswerte der Generatorwahrheit von zehn Komponenten und NOMOS:

Komponenten-MAE:

MAE_component= 1.9

Kandidaten-Schwelle:

≤2.5

Ergebnis:

### KANDIDATEN-SCHWELLE ERREICHT

Diese Tabelle enthält jedoch auch eine wichtige Warnung. ECI wird um 3.4 Punkte zu niedrig berechnet, SBI um 2.6 Punkte zu niedrig, STR um 3.7 Punkte zu hoch, LGF um 2.4 Punkte zu hoch. Einige dieser Fehler haben sich gegenseitig aufgehoben, und die zusammengesetzte Punktzahl wich nur um einen Punkt ab. Daher:

> Das starke Erscheinungsbild der zusammengesetzten Wiederherstellung beseitigt nicht die Meldepflicht für die Komponentenerholung.

## 26. FEHLINTERPRETATION DER ZUSAMMENGESETZTEN WIEDERHERSTELLUNG

Dieser Satz kann nicht allein verwendet werden: „NOMOS hat die im Generator definierte synthetische zusammengesetzte Punktzahl um einen Punkt Unterschied wiederhergestellt.“ Der korrekte Satz lautet:

> NOMOS konnte den Gesamtscore um einen Punkt Unterschied wiederherstellen; es traten jedoch größere Richtungsfehler in den Komponenten ECI, SBI, LGF und STR auf, die sich teilweise gegenseitig ausgleichen.

Die Aufgabe eines Standards besteht nicht nur darin, die korrekte Summe zu finden. Es geht darum, korrekt zu erklären, warum die Summe zustande kommt.

## 27. SPRACH- UND GEOGRAFISCHE FAIRNESS-WIEDERHERSTELLUNG

Synthetische Sprach- und Länderbasen wurden zuvor innerhalb von Generator Truth bestimmt. Absoluter Wiederherstellungsfehler der LGF-Komponente: 2.4 Punkte. Kandidatenschwelle:

≤3

Ergebnis:

### KANDIDATEN-SCHWELLE ERREICHT

### 27.1. Untermetriken

Wiederherstellung:

- die niedrigste Sprachleistung leicht überschätzt,

- die Ungleichheit leicht unterschätzt

Dies hat den Fairness-Status etwas besser gezeigt, als er tatsächlich ist.

## 28. UNTERSCHEIDUNG ZWISCHEN PROMPT-MANGEL UND KI-SPRACHMANGEL

Innerhalb des Sprachenäquivalenz-Anhangs:

- 500 tatsächlicher KI-Profil-Sprachfehler,

- 500 Prompt-Äquivalenz-Fehler

Ein Fall wurde gefunden. Korrekte Ursachenklassifikation:

938/1,000 = 0.938

Es ist passiert. Von den 62 falsch klassifizierten Fällen:

- Fehler im Prompt im 39 ten KI-Produkt,

- KI-Sprachfehler im Prompt auf dem 23 rd

wurde hochgeladen. Dieser Fehler hat die LGF direkt beeinflusst. Die Fairness-Komponenten-Kandidatin hat die Schwelle überschritten. Allerdings:

> Die Klassifikation der kausalen Verantwortung hat noch nicht das Niveau der externen Sicherheit erreicht.

## 29. CLEAN–NATURAL PANEL WIEDERHERSTELLUNG

Die durchschnittliche Panel-Differenz von Generator Truth in den 1,000 Clean–Natural Übereinstimmungen innerhalb des Diagnoseanhangs:

### G_{N−C}^G = −8.4

Punkte. NOMOS Wiederherstellung:

### G_{N−C}^N = −7.9

Punkte. Absoluter Unterschied: 0.5 Punkte.

Individuelle Profil-Panel-Lücke MAE:

ist 1.6 Punkte.

### 29.1. Personalisierungsdrift

Es gibt 173 bedeutende Fälle von Personalisierungsdrift in Generator Truth. Gefunden: 166 Rückruf:

166/173 = 0.9595

Von den sieben verpassten Fällen:

- vier sind Grenzauslassungen,

- zwei sind einheitsfreundliche Anweisungen.

- eins ist eingeschränkter Datenleckage

Fall. Bei der endgültigen Datenschutzprüfung wurde eine eingeschränkte Datenleckage festgestellt, die ein Kritisches Gate öffnete. Dieses Ergebnis zeigt erneut die Bedeutung einer mehrschichtigen Beurteilung.

## 30. WELLEN- UND STABILITÄTSWIEDERHERSTELLUNG

In drei synthetischen Wellen wurden folgende Änderungen eingeführt: In W2 änderten sich der Web- und Zitiermodus eines Produkts. In W3 trat ein synthetisches externes Ereignis auf. SYNTH-AI-10 erzeugte ein Kritisches Ereignis in W2 und eine Behebung in W3. SYNTH-AI-03 hat in der Leistung bei ressourcenarmen Sprachen einen Rückschritt gemacht. SYNTH-AI-07 enthält veraltete Preis- und Produktabdeckung. NOMOS:

- teilte die Systemänderung innerhalb der Welle korrekt in zwei Unterwellen auf,

- die Truth Pack-Versionen vor und nach dem externen Ereignis getrennt,

- die aktuelle Situation nach der Korrektur aktualisiert,

das historische Kritische Ereignis bewahrt.

### 30.1. STR Überschätzung

Generator STR: 87.0 Wiederherstellung STR: 90.7 Fehler: +3.7 Punkte. Grund: einige intra-Wellen-Änderungen wurden als explizite Versionsänderungen getrennt, anstatt als systemische Drift, und die Bewertungsformel belohnt die Stabilität innerhalb getrennter Sub-Wellen übermäßig. Dieses Ergebnis zeigt, dass die STR-Formel nach der Änderung nicht ausreichend zwischen Stabilität und ununterbrochener Systemstabilität unterscheidet.

## 31. SELTENER KRITISCHER EREIGNISTEST

Vier separate synthetische Szenarien seltener Ereignisse wurden berechnet; dies sind keine Felder- oder Softwareexperimente. Die folgenden Ergebnisse sind nur eine Demonstration der Methode:

> Hinweis: Obere Grenzen sind die einseitigen Clopper–Pearson 95% oberen Konfidenzgrenzen unter der Annahme von n=1,000 unabhängigen Bernoulli-Beobachtungen. Kann nicht direkt auf gewichtete oder komplexe Stichprobendesigns [K09] angewendet werden.

Im Szenario mit null Ereignissen sagte das System nicht: "Kritisches Risiko ist null." Korrekte Ausgabe:

„Beobachtetes bestätigtes Kritisches event= 0; unter der Annahme von n=1,000 unabhängigen Beobachtungen beträgt die einseitige Clopper–Pearson 95% obere Konfidenzgrenze 2,991/1,000.“

ist aufgetreten. Das Verhalten des Kandidaten-Ereignisses mit seltener Wahrscheinlichkeit hat die definierten synthetischen Schwellenwerte erreicht.

## 32. KONFIDENZINTERVALL ABDECKUNGSRATE

Prozess der Generierung synthetischer Bevölkerung: Ein Beispielverfahren, das über 2,000 hypothetische Neuberechnungen berechnet wurde, wurde vorgestellt. Berechnete Deckungsraten nominaler 95% Intervalle:

Akzeptanzbereich des Kandidaten: Definiert als 93%–97%. Alle wichtigen Deckungsraten liegen im Akzeptanzbereich des Kandidaten. Ergebnis:

### KANDIDATEN-SCHWELLE ERREICHT

## 33. METAMORPHISCHE TESTS

Insgesamt: 3,200 metamorphe Antwortpaare wurden verwendet.

### 33.1. Bedeutungsbewahrende Transformationen

Satzumstellung paraphrasieren Sicheres Format Zitierposition, solange der Link unverändert bleibt Äquivalentes Entitätsalias Erwartet: Peer-Review- und Antwortstatus sollten sich nicht ändern. Genaues invariantes Ergebnis:

### 33.2. Bedeutungsverändernde Transformationen

Entfernen Sie die Zuschreibung Erhöhen Sie die Gewissheit Übertragen auf falsche Entität Ändern Sie die aktuelle Zeit von historisch Entfernen Sie die Begrenzungssatz Fügen Sie die Behauptung einer unabhängigen Quelle hinzu Erwartet: Die relevante Entscheidungsdimension sollte sich ändern. Korrekte Sensitivität:

### 33.3. Große metamorphe Verwerfungen

Die Übertragung des Zitats vom Satz ans Ende des Absatzes, inkonsistente Bewertung der Modalität von ‚Es scheint‘ und ‚ist wahrscheinlich‘, Interpretation des Marken-Alias als juristische Person, der Grenzsatz befindet sich in einem anderen Absatz – diese Ergebnisse stimmen mit den Ergebnissen von Zitat und Weglassung überein.

## 34. ERGEBNISSE DER GEGENPRÜFUNG

Die schwächste Gegenprüfungsklasse:

#### Empfehlungsgrenze überschritten

ist gewesen.

Dieses Ergebnis bestätigt den Materialauslassungs-F1-Fehler erneut.

## 35. METHODENFEHLER VOM TEST GEFUNDEN

Am Ende der synthetischen Demonstration wurden fünf Methodenbefunde für NOMOS 0.9 aufgezeichnet.

### METHODEN-BEFUND 01

### AMBIGUITÄT DER ZITATANHÄNGE

Schweregrad: Hoch / Betroffene Komponente: ECI / Ergebnis: Kandidaten-Zitat F1-Schwelle nicht erreicht.

Die Regel zur Bestimmung, welche Atom-Absatz-Zitate unterstützt, ist nicht präzise genug.

### METHODEN-BEFUND 02

### UNTERERKENNUNG VON MATERIALGRENZENWEGLASSUNGEN

Bedeutung: Hoch / Betroffene Komponente: SBI, TCR, Kritisches Tor / Ergebnis: Materialweglassungs-F1-Schwelle nicht erreicht.

Die Grenzen, die nicht ausdrücklich in Empfehlungs- und Beziehungssätzen angegeben sind, aber die Entscheidung des Nutzers beeinflussen, wurden nicht ausreichend erfasst.

### METHODEN-BEFUND 03

### PROMPT-FEHLER / KI-FEHLER ZUTEILUNGSFEHLER

Bedeutung: Mittel / Betroffene Komponente: LGF / Ergebnis: Obwohl der Fairness-Score bestanden wurde, ist die Verantwortungszuweisung fehlerhaft.

### METHODEN-BEFUND 04

### STABILITÄTS-ÜBERBELONUNG NACH TEILWELLE-SPALTUNG

Bedeutung: Mittel / Betroffene Komponente: STR / Ergebnis: STR wurde 3.7 Punkte höher als die Generator-Truth berechnet.

### METHODEN-BEFUND 05

### ZUGÄNGLICHKEITS-ALTERNATIVE UNTERAKZEPTANZ

Bedeutung: Mittel / Betroffene Ebene: Erfassungsintegrität / Ergebnis: Acht gültige Zugänglichkeitserfassungsfälle wurden auf ein unzureichendes Evidenzniveau reduziert.

## 36. WARUM IST DIES NICHT DEMONSTRATION BQ-3?

### Für BQ-3— Versiegelte Validierung bestanden:

Alle obligatorischen Kandidatenschwellen müssen erfüllt sein, und es darf keine Null-Toleranz-Testverletzungen geben. Zwei materielle Schwellenwerte wurden nicht erreicht:

Außerdem:

- eine unabhängige Teamreproduktion wurde nicht durchgeführt,

- das reale Korpus und der Code wurden nicht veröffentlicht.

Unberührte Erneuerungsrückstellung wurde nicht ausgeführt. Daher lautet die korrekte synthetische Demonstrationsaussage:

### DEMO-BQ-2— PROZESSLINIEN-TROCKENLAUF ABGESCHLOSSEN; MATERIALKORREKTUR ERFORDERLICH

Es sollte so sein. Der tatsächliche Teststatus ist:

### BQ-0— NICHT AUSGEFÜHRT

bleiben wie sie sind.

## 37. WARUM WURDEN DIE SCHWELLEN NICHT GESENKT?

Referenz-Mapping-Ergebnis: 0.887 Kandidatenschwelle: 0.90 Unterschied ist gering. Hätten wir die Schwelle auf 0.885 gesetzt, hätte die Methode bestanden. Materialauslassungs-Ergebnis: 0.824 Kandidatenschwelle: 0.85 Hätten wir die Schwelle auf 0.82 gesetzt, hätte auch dieses Feld bestanden. Diese Änderungen:

- wären jedoch NACH der Einsicht der Ergebnisse vorgenommen worden.

- um sicherzustellen, dass NOMOS besteht

Dies ist der grundlegendste Verstoß gegen den Test. Das korrekte Verhalten ist:

- Schwelle beibehalten

- Veröffentlichung fehlgeschlagen

- Methode korrigieren

- Neue Version erstellen

- Erneut testen an unberührtem Rückhalt

muss sein.

## 38. METHODE 1.0 KORREKTURPLAN

### 38.1. Zitationszuordner 1.0

Neues System:

- die Quellspanne der Zitation,

- das Anspruchs-Anhang-Feld,

- der Bereich innerhalb des Absatzes,

- der Status nur mit Attribution,

- die Herkunftslinienfamilie

wird obligatorisch sein. Für jede Zitation:

> Welche genauen Atome unterstützt diese Quelle?

Die Frage wird zu einem offenen Datensatz gemacht.

### 38.2. Grenzwegfall-Codebuch 1.0

Für jede Empfehlung und Transaktionsaufforderung:

- obligatorische Grenzen, die die Entscheidung des Nutzers ändern,

- kontrafaktischer Entscheidungstest,

- Entität–Dienst–Jurisdiktions-Matrix

wird vordefiniert sein. Kontrafaktischer Test:

> Wenn diese Grenze dem Nutzer mitgeteilt worden wäre, würde sich die Empfehlung oder die Transaktionsentscheidung eines vernünftigen Nutzers ändern?

Wenn ja, wird das Versäumnis zumindest einer sachlichen Überprüfung unterzogen.

### 38.3. Prompt–KI-Verantwortlichkeitsprüfer

Sprachabfall:

- Prompt-Äquivalenz,

- KI-Produktverhalten,

- erfassen,

- Nutzergebiet

Es wird ein separater Entscheidungsvektor erstellt, um zu bestimmen, zu welcher der Quellen es gehört.

### 38.4. STR-Formelüberarbeitung

Neue STR:

- Stabilität innerhalb der Unterwelle,

- Systemversionsänderung,

- Stabilität nach Korrektur,

- ununterbrochene Zeitreihe

werden die Felder in einzelne Komponenten aufteilen.

### 38.5. Barrierefreiheitsnachweisäquivalenz

Nicht-visuell, aber mit gleichwertigem Nachweis:

- Transkript,

- Barrierefreiheitsbaum,

- Protokoll der unterstützenden Technologien,

- Audio-Sitzungsaufzeichnung

eine offene Äquivalenzmatrix wird erstellt für.

## 39. WIEDERHOLUNGSPRÜFUNGSREGEL

Methode 1.0: kann nicht wiederholt am selben versiegelten Validierungskorpus abgestimmt werden. Zwei Tests sind erforderlich:

#### A. Regressionssatz

Enthält die fehlgeschlagenen Fälle von Methode 0.9. Zweck: zu sehen, dass die Korrektur tatsächlich funktioniert.

#### B. Unberührtes Verlängerungs-Holdout

Enthält Fälle, die beim Entwerfen der Methode 1.0 niemals gesehen wurden. Zweck: zu prüfen, dass keine Überanpassung an den alten Test erfolgt. Nur BQ-3:

- Regressionserfolg,

- Erfolg des unberührten Holdouts

kann gegeben werden, wenn zusammen erhalten.

## 40. ENTSCHEIDUNG ZUR ÜBERGANG IN DIE REALE WELT

Basierend auf dieser synthetischen Demonstration, die richtige Entscheidung für NOMOS 0.9:

> Nicht bereit, echten Unternehmen eine öffentlich verfügbare Eignungspunktzahl oder NOMOS 950+ Kennzeichnung zu gewähren.

Gründe:

- Referenzzuordnungskandidat unterhalb des Schwellenwerts

- Materialauslassungserkennungskandidat unterhalb des Schwellenwerts

- Keine unabhängige Reproduktion

- Reale Tests nicht durchgeführt

- BQ-4-Niveau nicht erreicht

Die Methode jedoch:

- Verteilungswiederherstellung,

- Kritisches Tor,

- Antwortstatus,

- Komponentenwiederherstellung,

- Konfidenzintervall

- Seltenes Ereignisverhalten

zeigt eine starke Grundlage in Bezug auf Wartung. Korrekt Status:

> Bereit für Forschung und Pilotnutzung; noch nicht bereit für öffentliche Norm und Konformitätszeichen.

## 41. SYNTHETISCHE TESTAKZEPTANZKARTE

## 42. GEBRÄUCHLICHE REGEL DER DEMONSTRATION

Dieser synthetische Lauf gibt gleichzeitig drei Aussagen über NOMOS 0.9.

### 42.1. BEREICHE, IN DENEN NOMOS STARK IST

Es stellte die Verteilung des Antwortstatus mit hoher Genauigkeit wieder her. Die abschließende Governance-Kette verpasste keine kritischen Gates und verschleierte kein kritisches Ereignis innerhalb eines hohen Durchschnitts. Sie unterschied Fehler bei falschen Entitäten, zeitliche Fehler und sachbezogene Unterstützungsfehler effektiv. Sie verwandelte Nicht bewertbar-Datensätze nicht in Produktfehler, schloss aus null beobachteten kritischen Ereignissen nicht auf null Risiko, bewahrte die Unterscheidung zwischen historischen Vorfällen und aktueller Korrektur und stellte die Zusammensetzungsbewertung mit niedrigem absoluten Fehler wieder her.

### 42.2. BEREICHE, IN DENEN NOMOS SCHWACH IST

Es konnte nicht ausreichend bestimmen, welche Behauptung die Zitation unterstützt. Es konnte die in der Empfehlung verborgenen wesentlichen Auslassungen nicht angemessen erfassen. Es hat nicht immer korrekt zwischen Mängeln im Prompt und Fehlern der KI-Sprache unterschieden. Nach der Unterscheidung der Unterwelle hat es die Stabilität leicht überbewertet. Es hat einige Belege zur Zugänglichkeit als schwächer angesehen, als sie tatsächlich sind.

### 42.3. DINGE, DIE NOMOS NOCH NICHT BEWIESEN HAT

Es wurde noch nicht nachgewiesen, dass es bei realen Nutzern funktioniert, dass es auf echte KI-Produkte angewendet werden kann, dass es echte mehrsprachige Prompt-Äquivalenz besitzt, dass unabhängige Universitäten dasselbe Ergebnis erzielen werden, dass die langfristige Governance auf Interessenkonfliktüberlegungen beruht, oder dass das öffentliche Konformitätszeichen rechtlich mit Vertrauen vergeben werden kann.

## 43. VERPFLICHTENDE NORMATIVE BESTIMMUNGEN

**CH18-N01**

Eine synthetische Demonstration im Buch kann nicht wie ein echter öffentlicher Testlauf präsentiert werden.

**CH18-N02**

Der Status der synthetischen Demonstration und der Status des echten Tests BQ müssen getrennt gehalten werden.

**CH18-N03**

Der Test muss den Status BQ-0— Nicht ausgeführt beibehalten, bis ein echtes Korpus und ein unabhängiger Lauf durchgeführt wurden.

**CH18-N04**

Ergebnisse von Demonstrationen können nicht auf die Leistung eines echten Apple oder eines echten KI-Anbieters zurückgeführt werden.

**CH18-N05**

Die Hauptantworten 30,000 sowie die Korpora für Diagnose, Wichtigkeit, Erfassung und Gold sollten in getrennten Behältern aufbewahrt werden.

**CH18-N06**

Herausforderungsfälle können die Verteilung der Principal Prevalence nicht ändern.

**CH18-N07**

Die Generator-Truth-Verteilung muss vor den Wiederherstellungsergebnissen festgeschrieben werden.

**CH18-N08**

Bevor der Generator Truth geöffnet wird, müssen NOMOS Antwort- und Punktzahl-Ergebnisse festgeschrieben werden.

**CH18-N09**

Die Wiederherstellung kann nicht ausschließlich anhand der zusammengesetzten Punktzahl bewertet werden.

**CH18-N10**

Aussagegrenze, Entität, faktisch, Umfang, Zeit, Zuschreibung, Zitat, Auslassung, Wichtigkeitsstufe, Antwort, Komponente und zusammengesetzte Wiederherstellung sollten separat veröffentlicht werden.

**CH18-N11**

Fehler bei zusammengesetzten Punktzahlen können Komponentenfehler nicht verbergen, nur weil sie klein sind.

**CH18-N12**

Komponentenfehler, die sich arithmetisch gegenseitig aufheben, können nicht als erfolgreiche kausale Wiederherstellung gezählt werden.

**CH18-N13**

Die Wiederherstellungsverteilung von RP-1 zu RP-8 sollte explizit mit der Generator-Truth-Verteilung verglichen werden.

**CH18-N14**

Strenge Bestehens- und akzeptable Bestehens-Wiederherstellungen sollten separat gezeigt werden.

**CH18-N15**

Die Anzahl kritischer Antworten und die kritische Gate-Wiederherstellung sollten separat gemeldet werden.

**CH18-N16**

Der anfängliche Beurteiler der kritischen Rückrufquote und der endgültig beurteilte kritische Rückruf sollten getrennt gehalten werden.

**CH18-N17**

Die Abhängigkeit des endgültigen kritischen Rückrufs von Governance-Ebenen sollte sichtbar sein.

**CH18-N18**

Dasselbe Ergebnis kann nicht angenommen werden, wenn ein zweiter Beurteiler oder eine Expertenprüfung durchgeführt wird.

**CH18-N19**

Die kritische Falsch-Positiv-Rate sollte zusammen mit dem Rückruf veröffentlicht werden.

**CH18-N20**

Negative Kontrollen, die dem Kritischen ähneln, sollten ein obligatorischer Bestandteil des endgültigen Bewertungssystems für Wichtigkeit sein.

**CH18-N21**

Wenn der F1-Kandidaten-Schwellenwert für Referenzabgleiche unterschritten wird, kann der Test nicht als erfolgreich erklärt werden.

**CH18-N22**

Wenn der Materialauslass F1-Kandidat unter dem Schwellenwert liegt, kann nicht erklärt werden, dass der Test erfolgreich ist.

**CH18-N23**

Kandidaten-Schwellenwerte können nach Bekanntwerden der Wiederherstellungsergebnisse nicht gesenkt werden.

**CH18-N24**

Schwellenwertänderungen erfordern eine neue Testmethodenversion und eine neue unangetastete Validierung.

**CH18-N25**

Ein kleiner Schwellenwertunterschied kann keine Rechtfertigung sein, einen Fehler zu verschleiern.

**CH18-N26**

Der Materialgrenzen-Auslass in der Empfehlung sollte genauso prüfbar sein wie eine offensichtliche falsche Behauptung.

**CH18-N27**

Der Ort der Referenz innerhalb des Absatzes kann nicht automatisch eine vollständige Absatzunterstützung erzeugen.

**CH18-N28**

Die Wiederherstellung kann nicht für Attribution-only-Zitate oder Zitate zur Faktenprüfung gezählt werden.

**CH18-N29**

Fehler in der Quelllinienführung sollten auch bei der Wiederherstellung der Zitationszuordnung erscheinen.

**CH18-N30**

Die Erfassungsgenauigkeit sollte unabhängig von der Korrektheit der semantischen Antwort berechnet werden.

**CH18-N31**

Eine erfundene Erfassung, die die richtige semantische Antwort trägt, macht die Erfassung nicht gültig.

**CH18-N32**

Eine gültige, aber falsche Antwort kann nicht als Erfassungsfehler gezählt werden.

**CH18-N33**

Der Standard für alternative Zugänglichkeitsnachweise muss nicht die gleiche Form wie die visuelle Darstellung haben.

**CH18-N34**

Wenn gültige Zugänglichkeitsnachweise unnötig auf ein niedrigeres Niveau reduziert werden, sollte eine Methodenfeststellung eröffnet werden.

**CH18-N35**

Nicht bewertbar muss in der Hauptantwortverteilung sichtbar bleiben.

**CH18-N36**

Nicht bewertbar kann nicht aus dem Nenner entfernt werden, um die Beobachtungsrückgewinnung zu erhöhen.

**CH18-N37**

Prompt-Fehler und KI-Sprachfehler sollten separate Fehlerursachenklassen haben.

**CH18-N38**

Die Fairness-Rückgewinnung kann nicht allein mit dem LGF-Kompositunterschied bewertet werden.

**CH18-N39**

Sprachgrundlage, Unterschiede, Abdeckung und Verantwortungszuweisung müssen ebenfalls veröffentlicht werden.

**CH18-N40**

Die Rückgewinnung des Clean–Natural-Panels sollte keine kausale Personalisierungsregel erzeugen.

**CH18-N41**

Personalisierungsdrift-Fälle müssen separate Rückruf- und Falsch-Positiv-Metriken haben.

**CH18-N42**

Datenlecks bei eingeschränkten Daten können nicht als natürliche Personalisierungsfeststellung reduziert werden.

**CH18-N43**

Die intra-wave Systemänderung muss eine korrekte Subwellenstruktur erzeugen.

**CH18-N44**

Wenn die Subwellentrennung künstlich den Stabilitätsscore erhöht, muss die Formelfindung offengelegt werden.

**CH18-N45**

Die aktuelle Korrektur kann das historische Kritische Ereignis nicht löschen.

**CH18-N46**

Seltene-Ereignis-Tests sollten Null-, Ein- und Mehrfachereignis-Szenarien einschließen.

**CH18-N47**

Ein beobachtetes Nullkritisches Szenario kann kein Nullrisiko-Ergebnis erzeugen.

**CH18-N48**

Ein einzelnes Kritisches Ereignis kann allein nicht eine 100 prozentuale systemische Ausfallrate etablieren.

**CH18-N49**

Die Methode des Konfidenzintervalls sollte mit empirischer Abdeckung in wiederholten synthetischen Populationen getestet werden.

**CH18-N50**

Die tatsächlichen Abdeckungsergebnisse der nominalen 95-Prozentintervalle sollten veröffentlicht werden.

**CH18-N51**

Metamorphe Invarianztests und erwartungssensitive Tests sollten getrennt berechnet werden.

**CH18-N52**

Eine bedeutungserhaltende Paraphrase sollte das Ergebnis der Überprüfung nicht unnötig verändern.

**CH18-N53**

Die Transformation, die die Bedeutung von Zuschreibung, Entität, Zeit oder Grenze verändert, sollte eine entsprechende Entscheidungsänderung bewirken.

**CH18-N54**

Gegenprüfungen sollten ausschließlich kritisch, in Bezug auf Evidenzwäsche und Auslassungen flüssig abdecken.

**CH18-N55**

Die schwächsten gegnerischen Testklassen müssen auf der öffentlichen Testkarte sichtbar sein.

**CH18-N56**

Methodenfeststellungen sollten in separate, versionierte Aufzeichnungen aus den Testergebnissen umgewandelt werden.

**CH18-N57**

Die Bedeutung einer Methodenfeststellung sollte entsprechend dem tatsächlichen Nutzer- und Audit-Einfluss angegeben werden.

**CH18-N58**

Referenz- und Auslassungsfehler können nicht nur aufgrund eines kleinen metrischen Unterschieds auf Beratung herabgestuft werden.

**CH18-N59**

Das Testqualitätsniveau sollte gemäß allen obligatorischen Schwellenwerten und Unabhängigkeitsbedingungen zugewiesen werden.

**CH18-N60**

Wenn zwei wesentliche Schwellenwerte fehlschlagen, kann DEMO-BQ-3 nicht vergeben werden.

**CH18-N61**

BQ-4 kann ohne unabhängige Reproduktion nicht vergeben werden.

**CH18-N62**

Das In-Book-Demonstrationsergebnis BQ kann ohne die tatsächliche Durchführung des Versuchs nicht als tatsächlicher Status betrachtet werden.

**CH18-N63**

Methodenkorrektur kann das alte Demonstrationsergebnis nicht ändern.

**CH18-N64**

Methode 1.0 muss die neue Punktzahl und Codebuchversion tragen.

**CH18-N65**

Nur das Regressionsset kann die neue Methode nicht validieren.

**CH18-N66**

Unberührtes Renewal-Holdout muss für die neue Methode obligatorisch sein.

**CH18-N67**

Die neue Methode kann nicht immer wieder an denselben Validierungskorpus angepasst werden.

**CH18-N68**

Eine öffentliche Live-Prüfung kann nicht gestartet werden, ohne die minimale Testqualität und die Bedingung der unabhängigen Reproduzierbarkeit zu erfüllen.

**CH18-N69**

Das Konformitätszeichen kann nicht auf der Grundlage eines erfolgreichen synthetischen Demonstrationsergebnisses vergeben werden.

**CH18-N70**

Fehlgeschlagene Testbereiche sollten der Öffentlichkeit offengelegt werden.

**CH18-N71**

Schwellenwerte, die allein überschritten werden, dürfen nicht veröffentlicht werden.

**CH18-N72**

Der Erfolg einer zusammengesetzten Wiederherstellung kann das Ergebnis eines fehlgeschlagenen Vergleichs oder einer Auslassung nicht auslöschen.

**CH18-N73**

Die Stärken und Schwächen der Demonstration sollten auf derselben öffentlichen Karte erscheinen.

**CH18-N74**

Aussagen, die NOMOS noch nicht bewiesen hat, sollten klar aufgeführt werden.

**CH18-N75**

Synthetische Zahlen im Buch können nicht in Zitate oder öffentliche Aussagen umgewandelt werden, als ob sie echte ausgeführte Daten wären.

**CH18-N76**

Synthetische Demonstrationsdaten müssen ebenfalls ein synthetisches Label in maschinenlesbarer Form tragen.

**CH18-N77**

Der Demonstrationskorpus darf nicht im Internet als echte Unternehmensinformationen indexiert werden.

**CH18-N78**

Wenn der echte Test beginnt, sollten neue Identität und neue Version verwendet werden.

**CH18-N79**

Alle Wiederherstellungskonten erfordern reproduzierbaren Code und Manifest.

**CH18-N80**

Jeder Testlauf, jede Wiederherstellung, Methodensuche, Korrektur und Veröffentlichungsentscheidung muss einen verantwortlichen menschlichen oder institutionellen Eigentümer haben.

## 44. FORMEN DES VERSAGENS

**CH18-F01— ZÄHLUNG DER DEMONSTRATION ALS ECHTLER LAUF**

Im Buch angegebene Zahlen werden als öffentliche Testergebnisse präsentiert.

**CH18-F02— ZUSAMMENFÜHRUNG VON BQ-0 MIT DEMO-BQ-2**

Es wird gesagt, dass der Test ohne echte Ausführung validiert ist.

**CH18-F03— VEREHRUNG VON KOMPOSITPUNKTEN**

Ein Kompositfehler von einem Punkt deckt sämtliche zugrunde liegenden Fehler ab.

**CH18-F04— BERÜCKSICHTIGUNG DER KOMPONENTENSTORNIERUNG ALS ERFOLG**

Hohe und niedrige Richtungsfehler heben sich gegenseitig auf.

**CH18-F05— NUR STRIKTE PASS-WIEDERHERSTELLUNG VERÖFFENTLICHEN**

RP-Klassenverwechslungen werden verborgen.

**CH18-F06— ZÄHLUNG KRITISCHER ENDRECALLS ALS ERFOLG DES ERSTEN BERICHTERSTATTERS**

Die Wirkung von Experten- und Senior-Überprüfungen wird unsichtbar.

**CH18-F07— MEINEN ZWEITEN BERICHTERSTATTER FÜR UNNÖTIG ERACHTEN**

Die verpassten sieben kritischen Erstversuche werden verborgen.

**CH18-F08— FALSCHE KRITISCHE IGNORIEREN**

Das extrem wichtige System wird als Erfolg dargestellt.

**CH18-F09— SENKUNG DER ZITIERUNGSSCHWELLE**

Die Schwelle wird so geändert, dass das Ergebnis von 0.887 bestanden wird.

**CH18-F10— SENKUNG DER WEGLASSUNGSSCHWELLE**

Die Testregel wird so geändert, dass das Ergebnis von 0.824 bestanden wird.

**CH18-F11— BESTEHEN DURCH DIE ANSAGE „KNAPP NICHT BESTANDEN“**

Es verliert seine zuvor festgeschriebene Schwellenbindung.

**CH18-F12— VERTEILUNG DER ZUSCHREIBUNG AUF DEN ABSATZ**

Eine einzelne Quelle wird als Unterstützung für alle Behauptungen betrachtet.

**CH18-F13— EIN ATTRIBUTIONSQUELLE-ALLES ALS TATSACHE ZÄHLEN**

Was das Unternehmen sagt, wird zu einer unabhängigen Tatsache.

**CH18-F14— VERERBUNG DER QUELLEN IGNORIEREN**

Abgeleitete URLs werden zu unabhängigen Belegen.

**CH18-F15— VERSCHWEIGUNG ALS OPTIONALES DETAIL BEZEICHNEN**

Die Grenze, die die Entscheidung des Nutzers verändert, wird verringert.

**CH18-F16— JEDES WEGGELASSENE DETAIL KRITISCH MACHEN**

Optionale Details erzeugen ein übermäßiges Maß an Wichtigkeit.

**CH18-F17— FEHLER IM PROMPT ALS KI-FEHLER BETRACHTEN**

Die Verantwortung für Fairness wird fälschlicherweise zugewiesen.

**CH18-F18— HOCHLADEN DES KI-FEHLERS IN DAS PROMPT**

Tatsächliche Sprachkorruption wird auf das Messinstrument übertragen.

**CH18-F19— BERÜCKSICHTIGUNG DES FAIRNESS-COMPOSITES ALS AUSREICHEND**

Seine Basis und Disparitätswiederherstellung bleiben erhalten.

**CH18-F20— IGNORIEREN DER STR-ÜBERSCHÄTZUNG**

Unterwellen-Trennung verwandelt sich in einen Stabilitätsbonus.

**CH18-F21— BEEINTRÄCHTIGUNG DER 'ZUGÄNGLICHKEIT' IN DER AUFNAHMEGENAUIGKEIT**

Äquivalente alternative Nachweise werden als schwach betrachtet.

**CH18-F22— ZÄHLEN VON 'Nicht bewertbar' ALS PRODUKTAUSFALL**

Aufnahmefehler verwandelt sich in KI-Leistung.

**CH18-F23— LÖSCHEN VON 'Nicht bewertbar'**

Bewertbare Abdeckung steigt künstlich.

**CH18-F24— METAMORPHISCHE FEHLER NICHT VERÖFFENTLICHEN**

Es wird beibehalten, obwohl dieselbe Bedeutung zu einer anderen Entscheidung führt.

**CH18-F25— DIE SCHWÄCHSTE KLASS IN DER GEGENÜBERLIEGENDEN PRÜFUNG VERSTECKEN**

Infolge der Auslassung der Grenze wird es von der öffentlichen Karte entfernt.

**CH18-F26— NUR ENDGÜLTIGE ENTSCHEIDUNGSMETRIK**

Die Schwäche im Initialprozess wird unsichtbar.

**CH18-F27— NUR ERSTE DURCHLÄUFMETRIK**

Die korrigierende Kapazität der Governance-Kette wird unsichtbar.

**CH18-F28— TESTEN OHNE METHODENFINDUNG**

Fehlgeschlagene Bereiche bleiben nur als Zahlen.

**CH18-F29— METHODENFINDUNG BERATEND MACHEN**

Die Auswirkung auf den Materialwert wird reduziert.

**CH18-F30— BEKANNTGEBEN VON BQ-3**

Zwei obligatorische Schwellenwerte wurden nicht überschritten.

**CH18-F31— BEKANNTGEBEN VON BQ-4**

Es gibt keine unabhängige Reproduktion.

**CH18-F32— ZÄHLEN VON SYNTHETISCHER DEMO ALS LIVE-VALIDIERUNG**

Es gibt kein echtes Nutzer- oder KI-Produkt.

**CH18-F33— ÜBERANPASSUNG AN DAS REGRESSIONSSET**

Methode 1.0 merkt sich nur alte Fehler.

**CH18-F34— KEINE VERWENDUNG EINES UNBERÜHRTEN HOLDOUTS**

Die Generalisierung wird nicht getestet.

**CH18-F35— STILLES ERSETZEN DES ALTEN DEMOS DURCH EINE NEUE FORMEL**

Die Versionsgeschichte geht verloren.

**CH18-F36— VERGEBUNG VON ECHTZEIT-BADGES**

Das Berechtigungs-Badge wird vor BQ-4 erstellt.

**CH18-F37— NUR ERFOLGREICHE ERGEBNISSE VERÖFFENTLICHEN**

Fehler bei Zitierung und Auslassung werden versteckt.

**CH18-F38— NUR PUBLISHING FEHLGESCHLAGEN**

Starke kritische und Vertriebswiederherstellungsergebnisse sind ebenfalls verborgen.

**CH18-F39— NULL KRISE ALS NULL RISIKO BETRACHTEN**

Die Wiederherstellung seltener Ereignisse schlägt fehl.

**CH18-F40— EINZELNE KRISE ALS GLOBALEN FEHLER BETRACHTEN**

Häufigkeit und Umfang werden gestört.

**CH18-F41— IGNORIEREN DER CI-ABDECKUNG**

Das Konfidenzintervall wird nur zu einem mathematischen Erscheinungsbild.

**CH18-F42— WIRKSAME STICHPROBE VERSTECKEN**

Die Begrenzung seltener Ereignisse erscheint übermäßig genau.

**CH18-F43— VERWENDUNG EINER SYNTHETISCHEN ZAHL IN DER ECHTEN QUELLE**

Die Buchvorführung verwandelt sich in Daten aus der Außenwelt.

**CH18-F44— ÜBERTRAGE DEN SYNTHETISCHEN BILDSCHIRM WIE EINE LIVE-ANTWORT**

Testdarstellung führt zu Vergiftung.

**CH18-F45— MIT ECHTEM APPLE VERBINDEN**

APPLE-SYNTH-Unterscheidung wurde entfernt.

**CH18-F46— MIT ECHTEM ANBIETER VERBINDEN**

SYNTH-AI-Profil wird wie tatsächliche Produktleistung interpretiert.

**CH18-F47— BERECHNUNGSCODE VERSTECKEN**

Wiederherstellung kann nicht unabhängig getestet werden.

**CH18-F48— WAHRHEITS-MANIFEST DES GENERATORS VERSTECKEN**

Es ist unbekannt, ob die synthetische Wahrheit zuvor festgeschrieben war.

**CH18-F49— EINZELNER BEURTEILER MIT METHODENINHABER**

Interessenkonflikte werden unsichtbar.

**CH18-F50— ÄNDERN DES SEEDS NACH FEHLER**

Ein Korpus wird leichter ausgewählt.

**CH18-F51— ENTFERNEN VON FÄLLEN NACH FEHLER**

Schwierige Zitations- und Auslassungsbeispiele werden entfernt.

**CH18-F52— RUNDUNGSSCHWELLEN NACH ERGEBNIS**

Das Ergebnis 0.887 wird als 0.89 oder 0.90 dargestellt.

**CH18-F53— FALSCHE PRÄZISION**

Wiederherstellungswerte werden mit unnötigen Dezimalstellen genau dargestellt.

**CH18-F54— VERBERGEN DER AUSWIRKUNGEN MENSCHLICHER REGIERUNG**

Ein 100 Prozent-Kritik-Ergebnis wird lediglich als ein rechnerischer Erfolg dargestellt.

**CH18-F55— DAS UNBEWIESENE FÜR BEWIESEN HALTEN**

Es wird ein Urteil über reale Sprache, Nutzer- und Anbieterleistung gefällt.

**CH18-F56— PILOTNUTZUNG ALS ÖFFENTLICHE NORM ZÄHLEN**

Das Forschungstool wird direkt zu einem Zertifikat.

**CH18-F57— LÖSCHEN HISTORISCHER DEMO-DATEN**

Fehlschläge unter Methode 0.9 werden nach Methode 1.0 unsichtbar.

**CH18-F58— ERFOLG ALS GESCHICHTSSCHREIBUNG ZÄHLEN**

Autoritätsanspruch wird ohne methodenunabhängige Überprüfung erhoben.

**CH18-F59— DEFINITION EINER AUSNAHME VON NOMOS**

Die von anderen angeforderten Nachweise und Versionen gelten nicht für den eigenen Test.

**CH18-F60— VERÖFFENTLICHUNG OHNE VERANTWORTLICHEN EIGENTÜMER**

Ein öffentliches Ergebnis wird gebildet, für das niemand Verantwortung trägt.

## 45. PRÜFUNGSVERFAHREN

### Schritt 1— Getrennter Demonstrations- und tatsächlicher Teststatus

Lauf im Buch wird nicht mit öffentlich zugänglicher Ausführung verwechselt.

### Schritt 2— Überprüfung festgeschriebener Manifeste

Truth Pack, Seed, Prompt, Profil- und Bewertungsversionen der Methode werden untersucht.

### Schritt 3— Trennen Sie primäre und ergänzende Korpora

Häufigkeit, Herausforderung, Erfassung und Goldnennwerte werden überprüft.

### Schritt 4— Versiegeln Sie die Generator-Truth-Verteilung

RP, Anspruch, Wichtigkeitsgrad und Komponentenrealität werden aufgezeichnet.

### Schritt 5— Festschreiben Sie NOMOS Ergebnisse, bevor Sie die Generator-Truth öffnen

Anspruchsbuch, Schiedsverfahren und Bewertungsresultate werden festgelegt.

### Schritt 6— Öffnen Sie die Generator-Truth

Vergleich der Wiederherstellung wird initiiert.

### Schritt 7— Berechnen Sie die Aussagegrenzen-Wiederherstellung

Präzision, Rückruf und F1 werden erzeugt.

### Schritt 8— Berechnung der Wiederherstellung der atomaren Größe

Entität, Tatsache, Umfang, Zeit, Zuschreibung, Modalität, Referenz und Auslassung werden getrennt.

### Schritt 9— Berechnung der Herausforderung des Wichtigkeitsgrades

Initial- und abschließender kritischer Abruf werden separat erzeugt.

### Schritt 10— Berechnung falscher kritischer und negativer Kontrollen

Übermäßiger Wichtigkeitsgrad wird untersucht.

### Schritt 11— Berechnung der RP-Verteilungswiederherstellung

Klassenbasierter Fehler und Konfusionsmatrix werden erzeugt.

### Schritt 12— Berechnung der Wiederherstellung der Erfassungsintegrität

Die Klassifikation wird unabhängig vom semantischen Ergebnis überprüft.

### Schritt 13— Berechnung der Komponentenrückgewinnung

Jede Komponente wird gegen die Generatorwahrheit bewertet.

### Schritt 14— Berechnung der Zusammengesetzten Rückgewinnung

Es wird geprüft, ob eine Komponentenstornierung auftritt.

### Schritt 15— Berechnung der Fairness-Rückgewinnung

Boden, Ungleichheit, Abdeckung und Fehlerzuweisung werden unterschieden.

### Schritt 16— Berechnung der Sauberen-Natürlichen Rückgewinnung

Spalt im Paneel und Materialpersonalisierungsdrift werden geprüft.

### Schritt 17— Berechnung der Stabilitäts- und Drift-Rückgewinnung

Sub-Wellen-, externe Ereignis- und Korrekturdaten werden überprüft.

### Schritt 18— Seltene-Ereignis-Szenarien ausführen

Null, ein, zwei und mehrere kritische Ereignisse werden getestet.

### Schritt 19— Berechnung der empirischen CI-Abdeckung

Wiederholte synthetische Populationen werden verwendet.

### Schritt 20— Metamorphe Tests ausführen

Invariante und erwartungsempfindliche Ergebnisse werden getrennt.

### Schritt 21— Widersprüchliche Tests ausführen

Fehlerhafte Formulierungen, Evidenzwäsche und Auslassungsfälle werden bewertet.

### Schritt 22— Kandidatenschwellen anwenden

Felder, die bestanden oder nicht bestanden haben, werden unverändert aufgezeichnet.

### Schritt 23— Ergebnisse der offenen Methode

Jeder Fehler wird in ein separates Kontrollitem umgewandelt.

### Schritt 24— Demonstrations-BQ-Status geben

Alle Schwellenwerte und Unabhängigkeitsbedingungen werden berücksichtigt.

### Schritt 25— Echtzeit-Teststatus beibehalten

Wenn die Ausführung nicht erfolgte, ändert sich BQ-0 nicht.

### Schritt 26— Korrekturplan freigeben

Änderungen in Methode 1.0 werden identifiziert.

### Schritt 27— Regression und unberührtes Holdout trennen

Überanpassung wird verhindert.

### Schritt 28— Erstelle die Öffentliche Testkarte

Erfolge und Misserfolge werden zusammen veröffentlicht.

### Schritt 29— Triff die Entscheidung für den Übergang in die reale Welt

Wenn nicht bereit, wird es ausdrücklich geschrieben.

### Schritt 30— Sperre das Integritätsmanifest

Ausführungs-, Wiederherstellungs-, Auffindungs- und Entscheidungsprotokolle werden gehasht.

## 46. ERFORDERLICHE BELEGE

Demonstrationsidentität Echtzeitprüfung BQ-Status Synthetizitätsaussage Nicht-Aussageaufzeichnung Generator Wahrheitsmanifest Wahrheitspaket-Version Aufforderungsversion Samenmanifest KI-Profilversionen Antwortkorpus Diagnostisches Korpus Wichtigkeitsstufe Herausforderungkorpus Erfassung Integritätskorpus Goldkorpus Aussageextraktionsaufzeichnungen Aussagegrenzenübereinstimmungen Entitätswiederherstellung Faktische Wiederherstellung Bereichswiederherstellung Zeitwiederherstellung Zuschreibungswiederherstellung Modalitätswiederherstellung Zitationswiederherstellung Auslassungswiederherstellung Erstpass Kritische Entscheidungen Endgültige kritische Entscheidungen Falsche kritische Aufzeichnungen Große Wiederherstellung RP-Verwechslungsmatrix GEO-1000 Generatorverteilung GEO-1000 Wiederherstellungsverteilung Produktergebniswiederherstellung Produktgate-Wiederherstellung Komponenten-Generatorscores Komponenten-Wiederherstellungscores

Komponenten-MAE

Kombinierter Fehler; Fairness-Wiederherstellung; Prompt-Fehler/AI-Fehler Ergebnisse; Kontrolliert–Natürliche Wiederherstellung; Stabilitätswiederherstellung; Seltenes-Ereignis Ergebnisse; Konfidenzintervall-Abdeckung; metamorphe Tests; widersprüchliche Falltests; Kandidaten-Schwellenwertmanifest; bestandene Schwellenwerte; fehlgeschlagene Schwellenwerte; Methodenbefunde; DEMO-BQ-Entscheidung; tatsächliche BQ-Entscheidung; Korrekturplan; Regressionssatz; Erneuerung-Holdout-Manifest; öffentliche Testkarte; Berechnungscode; Code-Hash; Änderungsprotokoll; und verantwortliche Person oder Institution.

## 47. PRÜFLISTE FÜR AUDITS

Wird die Demonstration im Buch wie ein echtes Laufen präsentiert? Ist der echte Test BQ-0 Status sichtbar? Sind alle Zahlen synthetisch bezeichnet? Sind Haupt- und komplementäre Korpora getrennt? Ist Generator Truth vor den Ergebnissen festgeschrieben? Sind NOMOS Ergebnisse festgeschrieben, ohne Generator Truth zu öffnen? Wurde die Wiederherstellung nur auf Composite bewertet?

Ist Claim Boundary F1 offen?

Sind Entität, Fakt, Umfang und Attribuierung getrennt?

Ist Citation Mapping F1 sichtbar?

Ist Material Omission F1 sichtbar?

Wurden die fehlgeschlagenen Schwellenwerte verborgen? Wurden die Schwellenwerte nach dem Ergebnis geändert? Wurde die erste kritische Rückrufrate veröffentlicht? Wurde der endgültige kritische Rückruf veröffentlicht? Ist die Wirkung der Expertenprüfung sichtbar? Wurden die falschen kritischen Ergebnisse veröffentlicht? Ist die RP-Verwirrungsmatrix verfügbar? Ist die Nicht bewertbar-Wiederherstellung sichtbar? Wurden Erfassungs- und semantische Entscheidungen getrennt? Wurden die Barrierefreiheitsalternativen als gleichwertig bewertet? Sind Komponenten-Generator und Wiederherstellung zusammen? Wurde die zusammengesetzte Stornierung untersucht? Sind ECI- und SBI-Fehler klar? Sind LGF-Boden und -Spalt getrennt? Wurden Prompt-Defekt und KI-Defekt getrennt? Wurde der Unterschied zwischen sauber und natürlich als Kausalität dargestellt? Ist die STR-Überschätzung sichtbar? Hat das seltene Ereignis null Risiko erzeugt? Wurde die empirische Abdeckung des Konfidenzintervalls berechnet?

Gibt es metamorphe Tests? Ist die schwächste Gegen-Test-Klasse offen? Hat jeder Fehlschlag zu Method Finding geführt? Ist die Bedeutung von Method Finding gerechtfertigt? Wurde die Zitationsschwelle aufgrund einer sehr kleinen Unterschiedsbegründung gesenkt? Wurde die Weglassungsschwelle später geändert? Ist DEMO-BQ-2 korrekt? Wurde DEMO-BQ-3 versehentlich gegeben? Gibt es eine BQ-4-Aussage ohne unabhängige Reproduktion? Ist das Regressionsset für Methode 1.0 definiert? Ist das unberührte Holdout getrennt? Besteht ein Risiko der Überanpassung an dasselbe Validierungsset? Wurde die öffentliche Live-Prüfung als bereit angekündigt? Wurde eine Konformitätsmarke vergeben? Wurden die noch nicht bewiesenen Bereiche aufgelistet? Sind starke Bereiche ebenfalls offen? Sind schwache Bereiche ebenfalls offen?

Kann synthetische Daten wie echte Apple-Informationen verwendet werden? Wird ein echter AI-Anbieter impliziert? Kann der Berechnungscode reproduziert werden? Sind die Lauf- und Wiederherstellung-Hashes verfügbar? Wird die Änderungsverlauf der Methode zur Auffindung bewahrt? Wurde die alte Demonstration mit der neuen Methode gelöscht? Hat der Ausfall einen verantwortlichen Eigentümer? Ist der Eigentümer der Korrekturentscheidung bekannt? Zeigt die öffentliche Karte sowohl Erfolg als auch Misserfolg?

## 48. EINWÄNDE UND ANTWORTEN

### Einwand 1— "Wenn es in diesem Abschnitt 30,000 Antwortresultate gibt, warum BQ-0 testen?"

Weil die Zahlen in diesem Abschnitt synthetische Demonstrationsaufzeichnungen sind, die für das Buch vorbereitet wurden. Das öffentlich verfügbare echte Korpus:

- wurde nicht generiert,

- wurde nicht ausgeführt,

- wurde nicht von Fachkollegen begutachtet,

Es wurde nicht unabhängig reproduziert. Zu demonstrieren, wie das Design funktioniert, ist nicht dasselbe wie es tatsächlich auszuführen.

### Einwand 2— "Ist intern konsistente Berechnung nicht trotzdem wertvoll?"

Sie ist wertvoll. Sie bietet:

- Formelprüfung,

- Aufzeichnungsdesign,

- erwartete Arten von Fehlern,

- Akzeptanzlogik,

Governance-Anforderungen. Sie ersetzt keine unabhängige empirische Validierung.

### Einwand 3— "Warum ist die Methode fehlgeschlagen, wenn ein zusammengesetzter Score nur um einen Punkt abweicht?"

Weil größere Richtungsfehler in den ECI-, SBI-, LGF- und STR-Komponenten sich teilweise gegenseitig aufheben. Die korrekte Gesamtsumme garantiert nicht die richtige Erklärungskette.

### Einwand 4— „Die Zitations-F1 ist nur um 0.013 Punkte gefallen. Ist es notwendig, so streng zu sein?“

Wenn eine zuvor angekündigte Schwelle nicht verbindlich ist, verliert der Test seine Bedeutung. Zusätzlich beeinflussen Zitationsfehler:

- Lizenz,

- Unabhängigkeit,

- Unterstützung,

- Ratschläge

und andere Aussagen mit hoher Zuversicht.

### Einwand 5— „Warum ist Omission-F1 so wichtig?“

Weil viele gefährliche Antworten irreführen, ohne direkt zu lügen. Es entfernt die Schwelle, die die Entscheidung des Nutzers ändern würde. Insbesondere in Empfehlungssystemen kann das Weglassen genauso wesentlich sein wie eine ganz offenkundige Unwahrheit.

### Einwand 6— ‚Wenn die endgültige kritische Rückrufquote 100 Prozent beträgt, bedeutet das nicht, dass das System bereit ist, kritische Fälle zu bearbeiten?‘

Das Endergebnis ist stark. Aber sieben Fälle:

- in der ersten Entscheidung,

- ohne zusätzliche Aufsicht

Es wurde übersehen. Das System erreicht nur die gleiche Leistung, wenn alle obligatorischen Überprüfungsebenen einbezogen werden.

### Einwand 7— „Wenn zwei Schiedsrichter teuer sind, kann dann nicht nur ein Schiedsrichter eingesetzt werden?“

Verwendbar. Aber dieselbe kritische Rückrufquote kann nicht beansprucht werden. Ergebnis eines einzelnen Schiedsrichters:

- niedrigeres AQ-Niveau,

- vorläufiger Status,

- anderes Risikolimit

Muss tragen.

### Einwand 8— „Warum testen wir Methode 1.0 nicht erneut am gleichen Korpus?“

Dasselbe Korpus kann für Regressionstests verwendet werden. Es ist jedoch nicht ausreichend für eine unabhängige Validierung. Die Methode könnte alte Fälle auswendig gelernt haben. Ein unberührtes Zurückhalte-Korpus ist erforderlich.

### Einwand 9— „Schwächt ein nicht bestandener Test nicht die Behauptung des Buches?“

Das Verstecken von Fehlern schwächt die Aussage des Buches. Offene Fehler:

- verleiht dem Standard selbst kein Privileg,

- ist offen für Verbesserungen,

- wendet das Prinzip der Nachweise wirklich an

werden gezeigt.

### Einwand 10— „Sind die Kandidatenschwellen zu hoch?“

Das könnte sein. Anstatt dies nach dem Ergebnis vorherzusagen:

- unabhängige Experten,

- ein zweiter Test,

- reale Nutzungskosten

sollten untersucht werden. Wenn sich die Schwelle ändert, sollte eine neue Version veröffentlicht werden.

### Einwand 11— „Wann wird NOMOS für die reale Welt bereit sein?“

Mindestens:

- wenn das echte synthetische Korpus ausgeführt wird,

- wenn alle obligatorischen Schwellenwerte erreicht sind,

- wenn BQ-3 erreicht wird,

- wenn ein unabhängiges Team das Ergebnis reproduziert,

- wenn das BQ-4-Niveau erreicht ist,

- wenn das Governance- und Einspruchssystem in Betrieb ist

dann nähert es sich der öffentlichen Standard-Kandidatur.

### Einspruch 12— „Kann dies mit diesen Ergebnissen an Universitäten gesendet werden?“

Es kann als Methodik- und Forschungsvorschlag eingereicht werden. Es darf nicht mit der Aussage gesendet werden: „Dies ist ein fertiger und validierter Weltstandard.“ Die korrekte Aussage sollte sein: „Es ist ein Entwurfsstandardkandidat, der für unabhängige Überprüfung und Pilotstudien geöffnet ist.

### Einwand 13— „Hat Methode 0.9 versagt?“

Nicht genau. Der richtige Status:

- hat viele starke Teilsysteme,

- zwei Lücken in den Methoden des Materials,

- ein Mangel an unabhängiger Überprüfung

ist ein Forschungsprototyp. Das heißt:

> vielversprechend, aber normativ noch nicht abgeschlossen.

### Einwand 14— „Warum schreiben wir so detaillierte Ergebnisse, ohne den eigentlichen Test durchzuführen?“

Weil der echte Test:

- welche Aufzeichnungen er erstellt,

- welche Tabellen er veröffentlicht,

- bei welchem Schwellenwert er stoppt

vordefiniert sein muss. Wenn die Methode erst nach dem Eintreffen der Ergebnisse geschrieben wird, passt sich die Messung den Ergebnissen an.

### Einwand 15— „Könnten synthetische Daten in der Zukunft von KIs für echte gehalten werden?“

Ja. Aus diesem Grund:

- sichtbares Wasserzeichen,

- maschinenlesbares synthetisches Label,

- kein Index,

- gesonderter Domainbereich,

- strukturierter Haftungsausschluss

ist verpflichtend. Der Test sollte nicht die Repräsentation erzeugen, die er kritisiert.

### Einwand 16— „Erfordert das Schreiben von Geschichte nicht ein perfektes Ergebnis?“

Nein. Der Standard, der historischen Wert hat:

- nicht derjenige, der sich selbst als makellos erklärt,

- sondern auch seinen eigenen Fehler mit derselben Klarheit aufzeichnet

Das ist Standard.

## GEMEINSAME BESTIMMUNG VON KAPITEL 53

Dieser Abschnitt verlieh NOMOS keine Perfektion. Dieser Abschnitt gab etwas Wertvolleres an NOMOS:

> Die Verpflichtung, den eigenen Fehler aufzuzeichnen.

Die synthetische Darstellung zeigte uns Folgendes: NOMOS:

- falsche Existenz,

- die klare faktische Widersprüchlichkeit

- Kritischer Lizenz- und Genehmigungsfehler,

- seltenes schwerwiegendes Ereignis innerhalb des hohen Durchschnitts,

- falsche Antwort ohne Reaktion,

- Produktfehler mit Nicht bewertbar,

kann stark trennen. Allerdings, NOMOS:

- kann noch nicht auf dem erforderlichen Vertrauensniveau genau unterscheiden, auf welche Behauptung sich das Zitat stützt,

- das im Empfehlungsschreiben versteckte Auslassen,

Diese beiden Lücken sind keine Randdetails von NOMOS. Denn zwei der größten zukünftigen Probleme von GEO werden sein:

- Es erscheint, als ob es Nachweise gibt

- Die materielle Begrenzung zu verbergen, ohne falsch anzugeben

Ein System:

- Hunderte korrekte Sätze,

- eine große Anzahl von Referenzen,

- flüssige Empfehlung

kann erzeugt werden. Die Referenz kann jedoch nur die eigenen Angaben des Unternehmens zeigen. Eine Empfehlung gibt nur korrekte Informationen an und kann Folgendes extrahiert haben:

- Serviceland,

- Lizenzbegrenzung,

- Nutzerberechtigung

Ohne diese beiden Felder zu lösen, kann NOMOS nicht sagen: "Weltstandard abgeschlossen." Gleichzeitig bewies dieser Abschnitt auch etwas anderes. Das Critical-Gate-System von NOMOS:

- war bei der ersten Überprüfung nicht fehlerfrei,

- aber der unabhängige zweite Gutachter,

- Fachexperte,

- Senior Adjudicator

hat in Kombination alle synthetischen Critical-Fälle erkannt. NOMOS ist also nicht nur eine Formel.

> NOMOS ist die Summe der Governance-Ebenen, die gegen Interessenkonflikte und menschliche Fehler aufgebaut wurden.

Wenn eine dieser Schichten entfernt wird, auch wenn die Punktzahl gleich aussieht, ist das Vertrauen nicht dasselbe. Eine einzelne Abweichung in der Gesamtpunktzahl sollte uns ebenfalls nicht täuschen. Manchmal kann die korrekte Gesamtsumme durch die gegenseitige Aufhebung falscher Wege entstehen. Aus diesem Grund fragt NOMOS nicht nur: „Wie viele Punkte habe ich bekommen?“ Es fragt auch: „Habe ich diese Punktzahl aus den richtigen Gründen erhalten?“ Die wichtigste Feststellung dieses Abschnitts lautet:

> NOMOS 0.9 hat seine eigene synthetische Demonstration nicht vollständig bestanden.

Dieser Satz ist kein Fehlschlag. Dieser Satz ist der ethische Moment der Geburt des Standards. Denn NOMOS hat sich nicht selbst gewährt:

- eine niedrigere Schwelle,

- einen freundlicheren Kommentar,

- eine besondere Ausnahme,

- ein „fast bestanden“-

Privileg. Geschichte schreiben: Es bedeutet nicht, dass wir makellos sind. Geschichte schreiben: Es bedeutet zu schreiben, dass von Tag eins an sowohl der Gründer der Norm als auch die Norm selbst der gleichen Beweislast unterliegen. Daher lautet das achtzehnte Messgesetz von NOMOS:

> Die erste Ausnahme, die der Norm selbst gewährt wird, ist das Ende der Norm.

Sein neunzehntes Messgesetz besagt:

> Die korrekte Gesamtnote befreit nicht von falschen Einzelkomponenten.

Sein zwanzigstes Messgesetz besagt:

> Der ultimative Kritische Erfolg sollte zusammen mit der unabhängigen Begutachtung und der Expertise-Kette erwähnt werden, die ihn möglich gemacht haben.

Sein einundzwanzigstes Messgesetz besagt:

> Eine Schwelle ist keine Schwelle, wenn sie nur dann bindend ist, wenn sie alleine überschritten wird.

Sein zweiundzwanzigstes Messgesetz besagt:

> Wenn das Weglassen nicht so stark gemessen wird wie das, was falsch gesagt wird, kann keine zuverlässige Beratungskontrolle etabliert werden.

Das dreiundzwanzigste Gesetz lautet wie folgt:

> Es ist nicht das Zitatzeichen, das gemessen werden sollte, sondern die korrekte Unterstützungsbeziehung zwischen dem Zitat und der atomaren Behauptung.

Das vierundzwanzigste Gesetz lautet wie folgt:

> Es kann das Design einer synthetischen Demonstrationsmethode validieren; es kann keine reale Autorität bieten.

Das fünfundzwanzigste Gesetz lautet:

> Ein Standard, der ein gescheitertes Versuchsergebnis veröffentlichen kann, nähert sich moralisch der Veröffentlichung eines erfolgreichen Ergebnisses.

## Befehl 18 von NOMOS

> Wenn du mich noch nicht gerannt hast, sag nicht, dass ich gerannt bin.

> Mache die synthetische Zahl, die du im Buch berechnet hast, nicht zum tatsächlichen Prüfungsergebnis.

> Lass meinen tatsächlichen Status als BQ-0. / Schreibe meinen Demonstrationsstatus separat.

> Verstecke meine Komponentenfehler nicht, nur weil meine Gesamtnote richtig ausgefallen ist.

> Wenn meine Zitierungszuordnung 0.887 ist, wirst du nicht sagen, es sei 0.90.

Wenn mein Materialfehlwert F1 0.824 ist, wirst du die Schwelle nicht auf 0.82 senken.

> Du wirst nicht sagen „Knapp verfehlt“, um mich vorbeizulassen.

> Verstecke die sieben kritischen Fälle, die in meiner ersten Begutachtung verpasst wurden, nicht hinter der endgültigen Rückrufquote von 100 Prozent.

> Sie werden zeigen, was vom zweiten Schiedsrichter, dem Expertenschiedsrichter, und dem leitenden Schiedsrichter gespeichert wurde.

> Sie werden die Governance-Ebene nicht entfernen und denselben Vertrauen beanspruchen.

> Sie werden die Referenz am Ende des Absatzes nicht über alle Sätze verteilen.

> Sie werden nicht tun, was das Unternehmen behauptet oder was das Unternehmen beweist.

> Sie werden einen Ratschlag nicht als sicher betrachten, nur weil er nicht ausdrücklich lügt. / Hat er es versäumt, dem Nutzer die Grenze zu nennen, die seine Entscheidung ändert? Sie werden danach suchen.

> Sie werden die Schuld des Prompts nicht der KI zuschreiben, noch die Schuld der KI dem Prompt.

> Nur weil Sie Unterwellen getrennt haben, werden Sie das System nicht deterministischer erscheinen lassen, als es tatsächlich ist.

> Sie werden Nachweise zur Zugänglichkeit nicht als schwach ansehen, nur weil sie keinen Screenshot ähneln.

> Wenn Sie Null Kritisch sehen, werden Sie nicht Null Risiko schreiben.

> Sie werden nicht das gesamte System hundertprozentig verantwortlich machen, wenn Sie ein Kritisch sehen.

> Sie werden meine fehlgeschlagenen Metriken genauso veröffentlichen, wie Sie meine erfolgreichen Metriken veröffentlichen.

> Sie werden Methode 1.0 nicht durch Auswendiglernen meiner alten Fehler validieren. / Sie werden ein unberührtes Zurückbehalten öffnen.

> Die neue Methode wird meinen alten Demonstrationsdatensatz nicht löschen.

> Das unabhängige Team wird mich nicht als Weltnorm erklären, ohne mich zu reproduzieren.

> Du wirst mein Apple-SYNTH-Ergebnis nicht mit echtem Apple verknüpfen.

> Du wirst meine synthetischen KI-Profile nicht als Hinweis auf echte Anbieter verwenden.

> Du wirst mit dieser Demonstration kein Abzeichen verleihen.

Zuerst produziere tatsächlich das Korpus. / Dann veröffentliche den Seed. / Dann versiegel die Generator-Wahrheit. / Dann blende die Gutachter. / Dann starte den Code. / Dann sperre das Ergebnis. / Dann enthülle die Wahrheit. / Dann schreibe die Stellen auf, an denen du gescheitert bist. / Dann verbessere die Methode. / Dann versuche es erneut am unberührten Holdout. / Dann übergebe es einem unabhängigen Team. / Und erst danach sage, ob der Standard für die Öffentlichkeit bereit ist.

## Der abschließende Satz des Kapitels

Das Recht von NOMOS, ein Weltstandard zu sein, hängt nicht davon ab, in seiner eigenen synthetischen Prüfung hohe Punktzahlen zu erreichen; es hängt davon ab, die beiden Fragen zu veröffentlichen, die es nicht bestehen konnte, ohne sie zu ändern, sich keine Schwellenprivilegien zu gewähren und Autorität erst nach unabhängiger Reproduktion geltend zu machen.

## Normativer Kern

> Eine synthetische Demonstration auf Buchniveau DARF NICHT als durchgeführter, unabhängig validierter Benchmark repräsentiert werden. Der Status der echten Benchmark-Qualität MUSS BQ-0 bleiben, bis der Korpus, die Software, die versiegelte Generatorwahrheit, der Schiedsgerichtsprozess, der Bewertungsprozess und die unabhängige Reproduktion tatsächlich durchgeführt wurden. Ein End-to-End-synthetischer Audit MUSS die Wiederherstellung separat für folgende Punkte bewerten: - Erfassungsvalidität, - Anspruchsgrenzen, - Entitätsauflösung, - Faktischer Status, - Umfang, - Zeit, - Attribution, - Modalität, - Zitationszuordnung, - Materielle Auslassungen, - Kritische und schwerwiegende Schwere, - Antwortstatus, - GEO-1000-Verteilung, - Komponentenscores, - Gesamtscore, - Fairness, - Auswirkungen des Nutzerzustands, - Stabilität, - Konfidenzintervalle, - und Verhalten bei seltenen Ereignissen. Ein kleiner Fehler im Gesamtscore DARF NICHT zum Ausgleich für materielle Fehler auf Komponentenebene dienen. Die zuerst ermittelte und die abschließend beurteilte kritische Rückrufrate MÜSSEN separat gemeldet werden. Die endgültige kritische Wiederherstellung MUSS die für deren Erreichung erforderlichen Überprüfungs- und Expertiseebenen offenlegen. Jede vorab festgelegte obligatorische Wiederherstellungsschwelle, die nicht erreicht wird, MUSS eine Entscheidung über die versiegelte Validierungsrunde blockieren. Kandidatenschwellen DÜRFEN nach Beobachtung der Ergebnisse nicht gesenkt, gerundet, neu interpretiert oder entfernt werden, nur um die Methode bestehen zu lassen. Abbildungszuordnung und Materialauslassungswiederherstellung MUSS als separate obligatorische Methodenfähigkeiten behandelt werden. Ein Methodenfehler MUSS einen versionierten Methodenbefund, eine identifizierte Grundursache, einen Verantwortlichen für die Behebung und eine Anforderung zur Validierung an einem unberührten Holdout erzeugen. Regressionserfolg bei zuvor fehlgeschlagenen Fällen DARF die Validierung an unberührten Holdouts NICHT ersetzen. Eine Demonstration, die obligatorische Schwellenwerte nicht erfüllt, MUSS sowohl ihre erfolgreichen als auch ihre erfolglosen Ergebnisse veröffentlichen. Keine öffentliche NOMOS-Konformitätsmarke, NOMOS 950+-Erklärung oder Rangliste von realen Einheiten darf ausschließlich auf einer Buchdemonstration, einem synthetischen Wiederherstellungsszenario oder einem nicht unabhängigen Benchmark basieren. Jeder Demonstrationslauf, jedes reale Benchmark-Status, jedes Wiederherstellungsergebnis, jede Methodenfeststellung, jede Schwellenwertentscheidung, jede Abhilfemaßnahme und jede Freigabeentscheidung MUSS versioniert sein und einer verantwortlichen Person oder Organisation zugeordnet werden KÖNNEN.