Semantic Governance Architecture for AI Systems – v1.0.0

Deutsch: Diese Veröffentlichung beschreibt eine semantische Governance-Architektur für den verantwortbaren Einsatz von Künstlicher Intelligenz in rechtlich, medizinisch und ethisch sensiblen Kontexten. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass KI-Ausgaben häufig als Urteile oder Entscheidungen rezipiert werden, obwohl sie probabilistische, nicht-normative Generierungen darstellen. Die Architektur führt eine verbindliche Marker-Kaskade ein – ::KI::on::[Kontext] → ::kognition → ::admissibility → ::reception → ::imperativ – die Nutzung, Zulässigkeit, Rezeption und Zurechnung von KI-Wirkungen vorab strukturiert. Ziel ist es, Fehlzuschreibungen von Autorität sowie die Delegation von Verantwortung zu verhindern, ohne auf nachträgliche Disclaimer angewiesen zu sein. Diese Governance-Architektur ist Teil einer zusammenhängenden Zenodo-Serie und baut auf der zuvor veröffentlichten Schloemer::Notation auf, einer offenen, zitierfähigen semantischen Notation zur Strukturierung, Begrenzung und Prüfung von KI-gestützten Denk- und Analyseprozessen. Die hier vorgestellte Architektur stellt eine spezialisierte Anwendung dieser Notation dar und fokussiert insbesondere Fragen der Zulässigkeit, Rezeption und menschlichen Verantwortlichkeit. English: This record presents a semantic governance architecture for the responsible use of artificial intelligence in legally, medically, and ethically sensitive contexts. It addresses the recurring problem that AI outputs are often received as judgments or decisions, despite being probabilistic and non-normative generations. The architecture introduces a mandatory marker cascade – ::KI::on::[context] → ::kognition → ::admissibility → ::reception → ::imperativ – which pre-structures activation, admissibility, reception, and attribution of AI effects. Its purpose is to prevent authority misattribution and responsibility delegation without relying on post-hoc disclaimers. This governance architecture is part of a coherent Zenodo series and builds upon the previously published Schloemer::Notation, an open and citable semantic notation for structuring, limiting, and auditing AI-assisted reasoning and analysis processes. The architecture presented here represents a specialized application of that notation, with a specific focus on admissibility, reception, and human responsibility.