The AUGMANITAI Framework: A Universal, AI-Assisted, Recursive Methodology for Systematic Neologism Generation

Dieses Dokument stellt das NEOMANITAI-Framework vor, die erste universelle Methodik zur systematischen Identifizierung, Benennung und präzisen Dokumentation bisher unbenannter Phänomene jeglicher Art – seien es kognitive, affektive, relationale, biologische, technische, ökologische, ästhetische, hypothetische, imaginäre oder anderweitig sprachlich beschreibbare Zustände, Prozesse, Muster, Erfahrungen oder Konzepte, für die es keine adäquate Bezeichnung gibt. Das Framework basiert auf einer zentralen Erfindung: einem rekursiven Dialog, in dem ein oder mehrere Beobachter ein unbenanntes Phänomen artikulieren, KI-Systeme rekursiv Kandidaten für Neologismen generieren und dieselben Beobachter souverän entscheiden, welcher Begriff das Phänomen am besten beschreibt. Der Prozess kann von beiden Seiten initiiert werden und ist als privater Akt voll gültig; seine volle Wirkung entfaltet sich erst, wenn der resultierende Begriff bewusst anderen zugänglich gemacht wird. Alle weiteren Elemente – terminologische Standardisierung, Konsistenzprüfungen zwischen mehreren Systemen, umfangreiche Kompendien – sind optionale Qualitätssicherungsebenen. Das Framework ist unabhängig vom verwendeten KI-System, der Anzahl der Systeme, dem terminologischen Standard oder dem Anwendungsbereich anwendbar und ausnahmslos auf alles Sprachlich Ausdrückbare anwendbar. Die erste umfassende Demonstration, das AUGMANITAI-Kompendium (DOI: 10.5281/zenodo.18778548), umfasst über 1.000 formal definierte Neologismen. Die detaillierte Methodik wird in einer späteren Veröffentlichung erläutert. Autor: Andreas Ehstand ORCID: 0009-0006-3773-7796 Lizenz: CC BY-ND 4.0 Schlüsselbegriffe: AUGMANITAI-Framework, Neologismusgenerierung, KI-gestützte Terminologie, rekursive Mensch-KI-Methodik, unbenannte Phänomene , universelle Methodik, domänenunabhängige Namensgebung, ko-kreative Terminologie, Demokratisierung der Sprachschöpfung, rekursive kognitive Externalisierung, semantische Systemprogrammierung. Verwandte Identifikatoren: DOI 10.5281/zenodo.18778548 (wird durch diesen Upload ergänzt).