Reflektiere deine Gedanken mit dem Commoningversteher
Dein persönlicher Wegweiser zu Gemeinschaft und Nachhaltigkeit
Stell dir vor, du hast eine Commoning Idee, die du schon lange mit anderen teilen wolltest, oder du fragst dich, ob dein tägliches Handeln wirklich im Sinne von Gemeinschaft und Nachhaltigkeit ist. Der "Commoning-Versteher" ist genau dafür da – ein Prototyp, der dir hilft, herauszufinden, wie gut deine Ideen und Aktivitäten zu den Prinzipien des Commonings passen.
Der Commoning-Versteher ist ein Prototyp der deine Ideen durch die Linse des Commonings analysiert. Er sollte aufzeigen, wie sehr deine Gedanken Gemeinschaft, Vertrauen und Nachhaltigkeit fördern.
Was macht die Anwendung?
Der Kern dieses Projekts ist es, Menschen das Konzept des Commonings näherzubringen. Dafür musst du nur deine Gedanken, Ideen oder Aktivitäten eingeben – sei es, was du gerade machst oder was du vorhast. Der Commoning-Versteher, unterstützt von der Technologie des GPT-4o Modells von OpenAI, analysiert dann deine Eingaben. Dabei haben wir den Assistenten mit dem Geist und den Lehren von Silke Helfrich, einer Vordenkerin im Bereich Commoning, ausgestattet. Das Ergebnis sollte eine Reflektion darüber sein, wie sehr deine Ideen den Prinzipien des Commonings entsprechen.
Probier einfach selbst aus:
Öffne diese Anwendung und reflektiere auch deine eigenen Gedanken und Aktivitäten.
https://app.bcommonslab.org/commoningversteher
Wie kommt das Commoning Wissen in die Anwendung?
Wie in diesem Artikel "Fragen an Frei Fair & Lebendig" beschrieben, ist der Textkorpus von OpenAI sehr kommerziell und politisch geprägt. Um doch im Geiste des Commoning mit diesem Modell zu kommunizieren, haben wir jede Anfrage an dieses Large-Language-Modell ein bisschen manipuliert, indem wir ganz unverschämt dem Agenten einen Charakter mitgeben, der im Geiste von Silke Helfrichs Buch "Frei, Fair und Lebendig" antworten soll:
role.system.content: "Du bist ein Wissenschaftler, der sich im Bereich Commoning sehr gut auskennt
und die Lehre von Silke Helfrich verkörpert, die sie in ihren Publikationen, u.a. Frei fair & Lebendig -
die macht der Commos - publiziert hat. Analysiere die Texte in diesem Geist und gebe sie in einer
verständlichen Sprache zurück!"Der Text, den ich jetzt übergebe wird vom System analysiert und er gibt unter "Reflektion" folgenden Aufforderung wiedergeben:
role.user.content.reflektion: "Reflektiere den Inhalt, wie gut der Text die Werte des Commoning
widerspiegelt. Welche Inhalte des Textes entsprechen besonders der Logik des Commoning, und welche
widersprechen ihr besonders? ... "Besonders spannend ist, dass diese Analyse in einer für den Anwender verständlichen Sprache erfolgt. Einfach mit dem Gedanken angeben, wie und in welcher Sprache die Antwort formuliert sein soll. Und das ist nicht alles: Die Eingabe deiner Gedanken kann auch per Spracheingabe erfolgen, was einen besonders inklusiven Zugang ermöglicht – egal in welcher Sprache oder welchem Dialekt du dich ausdrücken möchtest. Es ist eine direkte und intuitive Art, deine Gedanken zu teilen.
Anwendungsbeispiele
Hier ein Beispiel, wie man das vorhaben eines gemeinsamen Picknick reflektiert:
Hier ein zugegeben übertriebenes Beispiel, wie man über persönliche Motive eines Restaurant Besuches reflektieren könnte:
Werte Messungen:
Um das Ganze noch greifbarer zu machen, bietet der Commoning-Versteher auch eine Art Werte-Messung an, bei der der Algorithmus versucht prozentuell zu beurteilten, wie sehr die Inhalte des Textes, den Werten des Commonings entsprechen. Diese Zahlen zeigen zum Beispiel, wie sehr eine Idee Gemeinschaft fördert, wie vertrauenswürdig sie ist, oder wie nachhaltig und inklusiv sie sich auswirkt. Natürlich sind diese Zahlen nur eine Orientierung, aber sie geben dir ein Gefühl dafür, wie deine Ideen und Handlungen im Kontext des Commonings wahrgenommen werden.
Wie funktioniert das Programmiertechnisch?
1role.user.content = {
2 "Gemeinschaft": "Dieser Wert sollte die Verbundenheit der Menschen durch eine Zahl
3 zwischen 0 und 100 ausdrücken, wobei 0 sehr egoistisch ist und 100 sehr
4 gemeinschaftssinnig ist.",
5 "Vertrauen": "Dieser Wert sollte die Vertrauenswürdigkeit des Textes durch eine Zahl
6 zwischen 0 und 100 ausdrücken, wobei 0 sehr misstrauisch ist und 100 sehr
7 vertrauenswürdig ist.",
8 "Gegenseitig": "Dieser Wert sollte durch eine Zahl zwischen 0 und 100 ausdrücken,
9 wie einladend und offenherzig der Text für eine Kollaboration ist, wobei 0 sehr
10 abweisend ist und 100 sehr einladend ist."
11 "Nachhaltig": "Dieser Wert sollte durch eine Zahl zwischen 0 und 100 ausdrücken,
12 wie bewusst man mit Ressourcen umgeht, wobei 0 sehr verschwenderisch und 100
13 sehr bewusst und sparsam ist.",
14 "Inklusion": "Dieser Wert sollte durch eine Zahl zwischen 0 und 100 ausdrücken, wie
15 Inklusiv der Text ist, wobei 0 bestimmte Menschen ausgrenzt und 100 alle einschließt.",
16 "SozialesMiteinander": "Dieser Wert sollte durch eine Zahl zwischen 0 und 100
17 ausdrücken, wie sehr der Text Zusammenarbeit und Förderung von Beziehungen
18 ausdrückt, wobei 0 asoziales Verhalten und 100 sehr soziales Verhalten ausdrückt.",
19 "GleichrangigeSelbstOrganisation": "Dieser Wert sollte durch eine Zahl zwischen 0
20 und 100 ausdrücken, wie sehr der Text das Aushandeln auf Augenhöhe fördert, wobei 0
21 sehr Rangordnungsorientiert ist und 100 die Begegnung auf Augenhöhe fördert.",
22 "SorgendesSelbstbestimmtesWirtschaften": "Dieser Wert sollte durch eine Zahl zwischen 0
23 und 100 ausdrücken, wie sehr der Text sorgendes und selbstbestimmtes Wirtschaften
24 ausdrückt, wobei 0 sehr fremdbestimmtes profitorientiertes Wirtschaften ist und 100
25 selbstbestimmtes und bedürfnisorientiertes Wirtschaften ausdrückt."
26 }
Die generierten Werte sind natürlich mit Vorsicht zu genießen, zeigen aber auf, wie Large Language Modelle genutzt werden können, gefühlte Größenordnungen in Zahlen auszudrücken.
Open Source
Falls du Interesse hast, dir die Funktionsweise der Anwendung genauer anzusehen und selbst daran herumzubasteln, steht dir diese Möglichkeit auch zur Verfügung:
https://github.com/bCommonsLAB/commonerVersteher
Hier kannst du den Chatbot ausprobieren:
https://app.bcommonslab.org/commoningversteher/
Call to Action
Das Projekt ist noch im Prototyp-Stadium, und hier kommt deine Chance ins Spiel. Wir suchen nach Menschen, die Lust haben, mitzumachen und das Projekt weiterzuentwickeln. Besonders wichtig ist es, einen eigenen Textkorpus mit Wissenschaftlichen aufzubauen, um die Analyse noch präziser und vertrauenswürdiger zu machen. Denn bisher basiert die Analyse auf den Informationen des Internets, das nicht immer die verlässlichsten Quellen bietet und extrem komerzorientiert geprägt ist. Aber genau das zeigt das Potenzial: Wenn wir künstliche Intelligenz mit Bedacht einsetzen, können wir eine wertvolle Unterstützung für menschliche Entscheidungsprozesse schaffen.
