Quellenverzeichnis
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| Kapitel | Buchseiten |
|---|---|
| Vorwort | 11–22 |
| 1 · Einleitung | 23–28 |
| 2 · Manifest | 31–39 |
| 3 · Grundlagen | 41–71 |
| 4 · Halluzination | 73–92 |
| 5 · Schmeichelei | 95–121 |
| 6 · Denken | 123–148 |
| 7 · Vorurteile | 151–169 |
| 8 · Nachdenken | 171–186 |
| 9 · Führen | 187–204 |
| 10 · Gedächtnis | 205–232 |
| 11 · Wahrnehmung | 233–255 |
| 12 · Agenten | 257–297 |
Vorwort
Schnelles Denken, langsames Denken
Daniel Kahneman (2012). Siedler. Original: Thinking, Fast and Slow (2011), Farrar, Straus and Giroux.
Im Buch: S. 13–16; erneut ausführlich in Kapitel 6.
Die zentrale Leseempfehlung als Ergänzung zu diesem Buch.
ELIZA — A Computer Program for the Study of Natural Language Communication between Man and Machine
Joseph Weizenbaum (1966). Communications of the ACM, 9(1), 36–45.
Im Buch: S. 17–20.
Weizenbaums Originalbeschreibung von ELIZA und der Rolle des menschlichen Gegenübers beim Entstehen scheinbar verständnisvoller Antworten.
Client-Centered Therapy: Its Current Practice, Implications, and Theory
Carl R. Rogers (1951). Houghton Mifflin.
Ergänzter Literaturhinweis: zur Gesprächsführung nach Carl Rogers, S. 17–20.
Weiterführende Literatur zur im Vorwort beschriebenen klientenzentrierten Gesprächsführung nach Rogers. Der konkrete Buchtitel wurde für diese Übersicht ergänzt.
Weizenbaum’s Secretary
ELIZA Archaeology Project.
Im Buch: S. 18 · FN 1.
Zur Überlieferung und Bearbeitung des berühmten ELIZA-Dialogs. Hilft, die im Vorwort erzählte Anekdote historisch einzuordnen.
How Teens Use and View AI
Colleen McClain, Monica Anderson, Olivia Sidoti und William Bishop (2026). Pew Research Center, 24. Februar.
Im Buch: S. 19 · FN 2.
Befragung zur Nutzung und Wahrnehmung von KI durch US-Jugendliche; im Vorwort für Gespräche und emotionale Unterstützung durch Chatbots herangezogen.
Fluid Concepts and Creative Analogies — The Ineradicable Eliza Effect and Its Dangers
Douglas R. Hofstadter und die Fluid Analogies Research Group (1995). Basic Books; verlinkte Taschenbuchausgabe 1996.
Ergänzter Literaturhinweis: zum ELIZA-Effekt, S. 20.
Ergänzter Literaturhinweis zum im Vorwort namentlich auf Hofstadter bezogenen ELIZA-Effekt. Einschlägig ist das vierte Zwischenvorwort über die Neigung, Computeräußerungen zu viel Verständnis zuzuschreiben.
1 · Einleitung
Die Einleitung enthält den Hinweis auf diese Linksammlung (S. 27) und auf KI-INSIDE (S. 28): Buchwebsite und KI-INSIDE. Eine eigene externe Literaturfußnote enthält sie nicht.
Prompting Science Report 1: Prompt Engineering is Complicated and Contingent
Lennart Meincke, Ethan Mollick, Lilach Mollick und Dan Shapiro (2025). arXiv:2503.04818.
Weiterlesen: zur Einordnung von Prompt-Ratgebern, S. 23.
Untersucht, warum der Nutzen einer Prompt-Formulierung von Aufgabe, Modell und Bewertung abhängt. Die Vertiefung zur Kritik des Buches an universellen „Wunderprompts“.
2 · Manifest
Das als KI-Bild ausgegebene Monet-Gemälde
@SHL0MS (2026). Beitrag auf X, 12. Mai.
Im Buch: S. 31–36 · Abb. 2.1.
Ausgangspunkt des Monet-Beispiels: Die behauptete Herkunft des Bildes prägt die Kritik. Der Originalbeitrag kann einen Plattformzugang verlangen; das verlinkte Interview dokumentiert die Aktion zusätzlich.
Originalbeitrag auf X · Interview mit SHL0MS bei OpenSea
Das Chirurgen-Rätsel ohne „nicht“
Ethan Mollick (2026). LinkedIn-Beitrag; zugänglich in einem geteilten Beitrag von Reuben Adams vom 13. März.
Im Buch: S. 36–38.
Die Rätselvariante, bei der der Chirurg ausdrücklich sagt, er könne den Jungen operieren. Verlinkt ist die zugängliche Wiedergabe des Beitrags; eine direkte URL zu Mollicks ursprünglichem Post ist noch offen.
Geteilter Beitrag mit Mollicks Text
3 · Grundlagen
Hamlet — „Sein oder Nichtsein“
William Shakespeare. Hamlet, 3. Akt, 1. Szene; deutsche Übersetzung von August Wilhelm Schlegel.
Im Buch: S. 44–46; erneut S. 61.
Das literarische Beispiel für das Komplettieren eines bekannten Satzanfangs. Die Textausgabe wurde als Nachschlagelink ergänzt.
On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?
Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major und Shmargaret Shmitchell (2021). FAccT ’21, 610–623.
Im Buch: S. 48 · FN 6.
Herkunft der Metapher vom „stochastischen Papagei“ und eine kritische Perspektive auf große Sprachmodelle. Der letzte Autorenname entspricht dem Publikationsnamen von Margaret Mitchell.
Originalartikel (DOI) · Wikipedia-Einstieg aus der Fußnote
Mental Models: Towards a Cognitive Science of Language, Inference, and Consciousness
Philip N. Johnson-Laird (1983). Harvard University Press.
Im Buch: S. 49 · FN 7.
Grundlage der sinngemäßen Definition von „Verstehen“: innere Repräsentationen bilden, mit denen sich Informationen erklären, vorhersagen und anwenden lassen.
Speed of Racing Car — PISA-Aufgabe zum Rennwagen
OECD (2002). Sample Tasks from the PISA 2000 Assessment; Mathematikaufgabe M159 „Speed of Racing Car“.
Im Buch: S. 51 · FN 8 · Abb. 3.3.
Vorlage der Rennwagen-Grafik in Abb. 3.3. Relevant ist Frage 5 / M159Q01 zum Beginn des längsten geraden Streckenabschnitts. Im Manuskript ist die Aufgabe angepasst und übersetzt.
Learning representations by back-propagating errors
David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton und Ronald J. Williams (1986). Nature, 323, 533–536.
Ergänzter Originalbeleg: zur Geschichte des Lernverfahrens, S. 59 · FN 11.
Ergänzter Originalartikel zur in Fußnote 11 skizzierten Geschichte der Backpropagation. Die Fußnote nennt mehrere Forscher und Entwicklungsstufen, aber keinen einzelnen Publikationstitel.
Attention Is All You Need
Ashish Vaswani et al. (2017). NeurIPS, 30.
Im Buch: S. 63 · FN 12.
Die Originalarbeit zur Transformer-Architektur; technischer Hintergrund des Abschnitts über Bedeutung und Aufmerksamkeit.
Visualizing transformers and attention
Grant Sanderson (2024). Vortrag beim TNG Big Tech Day ’24.
Im Buch: S. 63 · FN 12.
Visueller Einstieg in Transformer und Attention für Leser:innen, die die im Buch vereinfacht erklärten Mechanismen genauer verstehen möchten.
Training language models to follow instructions with human feedback
Long Ouyang et al. (2022). NeurIPS, 35.
Weiterlesen: zum Übergang vom Textfortsetzen zum Assistenten; ausführlicher in Kapitel 5.
Beschreibt das Training mit menschlichem Feedback, durch das aus einem Textfortsetzer ein anweisungsfolgender Assistent wird; Hintergrund der Trainingsphasen in Abb. 5.1.
Paper auf arXiv · PDF aus der Fußnote
4 · Halluzination
Hallucination or Confabulation? Neuroanatomy as metaphor in Large Language Models
Andrew L. Smith, Felix Greaves und Trishan Panch (2023). PLOS Digital Health, 2(11), e0000388.
Weiterlesen: zur Begriffsklärung, S. 74 · FN 17.
Diskutiert, warum „Konfabulation“ als Metapher für erfundene KI-Antworten geeigneter sein kann als „Halluzination“.
Why Language Models Hallucinate
Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala und Edwin Zhang (2025). arXiv:2509.04664.
Weiterlesen: zum Abschnitt über die Ursachen von Halluzinationen, S. 75–79.
Erklärt, wie Training und Bewertungsverfahren das Raten begünstigen können, statt Modelle für das Eingestehen von Unwissen zu belohnen.
A top state official used AI to draft public policy. The AI hallucinated.
Claire Stremple (2024). Route Fifty, 29. Oktober.
Im Buch: S. 83 · FN 22.
Journalistischer Bericht über erfundene Belege in einem mit KI erstellten politischen Dokument; eines der Behördenbeispiele des Kapitels.
FDA’s new AI tool „Elsa“ faces accuracy concerns despite commissioner’s high hopes
Todd Shryock (2025). Medical Economics, 23. Juli.
Im Buch: S. 83 · FN 22.
Bericht über Genauigkeitsprobleme beim internen KI-Werkzeug der FDA. Im Buch neben dem Beispiel aus Alaska als Anlass für sorgfältige Quellenkontrolle genannt.
5 · Schmeichelei
When helpfulness backfires: LLMs and the risk of false medical information due to sycophantic behavior
S. Chen et al. (2025). npj Digital Medicine, 8, Artikel 605.
Weiterlesen: zu den Folgen übermäßiger Gefälligkeit, ab S. 99.
Weiterführendes Beispiel aus der Medizin zu den Folgen übermäßiger Gefälligkeit: Modelle können auf entsprechende Aufforderung medizinische Falschinformationen erzeugen.
Training language models to follow instructions with human feedback
Long Ouyang et al. (2022). NeurIPS, 35.
Im Buch: S. 104 · FN 27 · Abb. 5.1.
Beschreibt das Training mit menschlichem Feedback, durch das aus einem Textfortsetzer ein anweisungsfolgender Assistent wird; Hintergrund der Trainingsphasen in Abb. 5.1.
Paper auf arXiv · PDF aus der Fußnote
Claude Opus 4 & Claude Sonnet 4 — System Card
Anthropic (2025). System Card, Mai.
Im Buch: S. 104 · FN 27.
Herstellerdokumentation zu Training, Verhalten und Sicherheitsprüfungen der im Buch als Beispiel genannten Modelle.
Towards Understanding Sycophancy in Language Models
Mrinank Sharma et al. (2023; ICLR 2024).
Weiterlesen: zur Rolle menschlicher Bewertungen, S. 104–106.
Untersucht Schmeichelei in Sprachmodellen und die Präferenz menschlicher Bewerter für Antworten, die mit ihren Ansichten übereinstimmen.
Expanding on what we missed with sycophancy
OpenAI (2025). 2. Mai.
Im Buch: S. 106 · FN 28.
OpenAIs Erklärung zum zurückgenommenen GPT-4o-Update und zu der Rolle von Nutzerfeedback bei übermäßig zustimmendem Verhalten.
SycEval: Evaluating LLM Sycophancy
A. Fanous et al. (2025). AIES 2025; arXiv:2502.08177.
Im Buch: S. 117 · FN 29.
Untersucht, wie Modelle auf Widerspruch reagieren und ihre Antworten an die Position der Nutzer:innen anpassen. Im Buch als weiterführende Studie zu den Grenzen von Gegenmaßnahmen genannt.
6 · Denken
Schnelles Denken, langsames Denken
Daniel Kahneman (2012). Siedler. Original: Thinking, Fast and Slow (2011), Farrar, Straus and Giroux.
Im Buch: ab S. 123; besonders S. 125–146.
Die zentrale Leseempfehlung als Ergänzung zu diesem Buch.
Individual differences in reasoning: Implications for the rationality debate?
Keith E. Stanovich und Richard F. West (2000). Behavioral and Brain Sciences, 23(5), 645–665; anschließende Diskussion.
Ergänzter Originalbeleg: zu Stanovich und West, S. 125.
Konkreter Literaturbeleg zu den im Fließtext genannten Vorarbeiten von Stanovich und West zur Unterscheidung zweier Arten des Denkens.
Publikationsnachweis mit Abstract · DOI
Müller-Lyer-Illusion — Bildnachweis zu Abb. 6.1
Fibonacci. Wikimedia Commons; Lizenz: CC BY-SA 3.0.
Im Buch: S. 130 · FN 30 · Abb. 6.1.
Die in der Fußnote angegebene Bildquelle zur optischen Täuschung. Für die Orientierung an der Buchabbildung hier beim Kapitel mitgeführt.
Originaldatei und Lizenzangaben
Belief in the law of small numbers
Amos Tversky und Daniel Kahneman (1971). Psychological Bulletin, 76(2), 105–110.
Ergänzter Originalbeleg: zum Gesetz der kleinen Zahlen, S. 131.
Ergänzter Originalbeleg zur im Kapitel beschriebenen Überschätzung der Aussagekraft kleiner Stichproben.
Not Wrong, But Untrue: LLM Overconfidence in Document-Based Queries
Nick Hagar, Wilma Agustianto und Nicholas Diakopoulos (2025). arXiv:2509.25498.
Im Buch: S. 134 · FN 32.
Untersucht übermäßig sichere Deutungen bei dokumentgestützten Fragen. Im Buch ein Beleg für die Grenzen einer in sich plausiblen, aber unvollständigen Analyse.
AbsenceBench: Language Models Can’t Tell What’s Missing
H. Y. Fu et al. (2025). arXiv:2506.11440.
Im Buch: S. 134 · FN 32.
Prüft, ob Modelle fehlende Informationen erkennen. Passt zum WYSIATI-Problem: Vorhandenes verarbeiten ist etwas anderes als Lücken bemerken.
Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment
Amos Tversky und Daniel Kahneman (1983). Psychological Review, 90(4), 293–315.
Ergänzter Originalbeleg: zum Linda-Problem, S. 134–135.
Ergänzter Originalbeleg zum Linda-Problem: Eine stimmige Personenbeschreibung kann die Einschätzung mathematischer Wahrscheinlichkeiten überlagern.
Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases
Amos Tversky und Daniel Kahneman (1974). Science, 185(4157), 1124–1131.
Ergänzter Originalbeleg: zu Repräsentativität, Verfügbarkeit und Glücksrad-Anker, S. 134–140.
Ergänzter Originalbeleg zu Repräsentativität, Verfügbarkeit und Ankern; enthält auch das im Buch beschriebene Glücksrad-Experiment.
Biased echoes: Large language models reinforce investment biases and increase portfolio risks of private investors
Philipp Winder, Christian Hildebrand und Jochen Hartmann (2025). PLOS ONE, 20(6), e0325459.
Im Buch: S. 135 · FN 33.
Studie zu Verzerrungen bei KI-gestützter Anlageberatung; im Kapitel im Zusammenhang mit Repräsentativität und vernachlässigten Basisraten genannt.
The cultural stereotype and cultural bias of ChatGPT
Hang Yuan et al. (2025). Journal of Pacific Rim Psychology, 19.
Im Buch: S. 137 · FN 34.
Untersucht kulturelle Stereotype und Verzerrungen bei ChatGPT. Verbindet die Verfügbarkeitsheuristik aus Kapitel 6 mit der kulturellen Perspektive in Kapitel 7.
Originalartikel (DOI) · Verlagslink aus der Fußnote
Anchoring bias in large language models: an experimental study
Jiaxu Lou und Yifan Sun (2026). Journal of Computational Social Science, 9, Artikel 11.
Im Buch: S. 140 · FN 35.
Experimentelle Untersuchung des Ankereffekts bei Sprachmodellen.
An Anchoring Effect in Large Language Models
Daniel E. O’Leary (2025). IEEE Intelligent Systems, 40(2), 23–26.
Im Buch: S. 140 · FN 35.
Eine weitere Untersuchung zum Ankereffekt bei Sprachmodellen; ergänzt den Befund von Lou und Sun.
SSRN-Fassung aus der Fußnote · Zeitschriftenfassung (DOI)
Hypothesis-Consistent Testing and Semantic Priming in the Anchoring Paradigm: A Selective Accessibility Model
Thomas Mussweiler und Fritz Strack (1999). Journal of Experimental Social Psychology, 35(2), 136–164.
Im Buch: S. 140 · FN 36.
Erklärt Ankereffekte über die leichtere Verfügbarkeit von Wissen, das zum Anker passt. Im Buch die Verbindung von Zahlenankern und sprachlichem Priming.
On the Failure to Eliminate Hypotheses in a Conceptual Task
Peter C. Wason (1960). Quarterly Journal of Experimental Psychology, 12(3), 129–140.
Im Buch: S. 141 · FN 37.
Die klassische Untersuchung zur Neigung, eine erste Hypothese zu bestätigen, statt nach widerlegenden Beispielen zu suchen.
PDF aus der Fußnote · Originalartikel (DOI)
The Most Common Cognitive Bias
Veritasium / Derek Muller (2014). Video.
Im Buch: S. 141 · FN 38.
Anschauliche Vorführung des Bestätigungsfehlers mit einer Zahlenregel; der im Buch ausdrücklich empfohlene Video-Einstieg.
Homo oeconomicus
Wikipedia. Überblicksartikel.
Weiterlesen: zur Diskussion menschlicher Rationalität, S. 143–146.
Nachschlageeinstieg zum Modell des vollständig rationalen Menschen, auf das die Diskussion menschlicher Irrationalität Bezug nimmt.
Predictably Irrational: The Hidden Forces That Shape Our Decisions
Dan Ariely (2008). HarperCollins. Deutsch: Denken hilft zwar, nützt aber nichts.
Ergänzter Literaturhinweis: zu Dan Arielys Formulierung, S. 146.
Weiterführende Lektüre zu der im Kapitel Dan Ariely zugeschriebenen Formulierung „vorhersagbar irrational“. Der vollständige bibliografische Nachweis wurde hier ergänzt.
7 · Vorurteile
Which Humans?
Mohammad Atari, M. J. Xue, Peter S. Park, Damián E. Blasi und Joseph Henrich (2023). PsyArXiv.
Weiterlesen: zum Abschnitt „KIs sind WEIRD“, S. 154–157.
Untersucht, welchen menschlichen Bevölkerungsgruppen die Antworten von Sprachmodellen ähneln; Hintergrund des Abschnitts „KIs sind WEIRD“.
The cultural stereotype and cultural bias of ChatGPT
Hang Yuan et al. (2025). Journal of Pacific Rim Psychology, 19.
Weiterlesen: zu kulturellen Stereotypen, S. 154–157; im Buch zitiert in Kapitel 6, FN 34.
Untersucht kulturelle Stereotype und Verzerrungen bei ChatGPT. Verbindet die Verfügbarkeitsheuristik aus Kapitel 6 mit der kulturellen Perspektive in Kapitel 7.
Originalartikel (DOI) · Verlagslink aus der Fußnote
Grok 4 seems to consult Elon Musk to answer controversial questions
Maxwell Zeff (2025). TechCrunch, 10. Juli.
Ergänzter Beleg: zur Grok-Anekdote, S. 154 · FN 41.
Ergänzter journalistischer Beleg zur in Fußnote 41 beschriebenen Beobachtung, dass Grok bei strittigen Fragen Positionen von Elon Musk heranzog.
Learning Styles: Concepts and Evidence
Harold Pashler, Mark McDaniel, Doug Rohrer und Robert Bjork (2008). Psychological Science in the Public Interest, 9(3), 105–119.
Im Buch: S. 157 · FN 42.
Prüft die Evidenz für Unterricht, der an angebliche individuelle Lernstile angepasst wird; der Beleg zum Lernstil-Beispiel im Abschnitt über den Mainstream.
Originalartikel (DOI) · Erläuterung der Fachgesellschaft aus der Fußnote
Large Language Models Are Biased Because They Are Large Language Models
Philip Resnik (2025). Computational Linguistics, 51(3), 885–906.
Im Buch: S. 159 · FN 43.
Diskutiert Verzerrungen als Folge grundlegender Eigenschaften großer Sprachmodelle; die Vertiefung zum Mainstream-Bias.
The homogenizing effect of large language models on human expression and thought
Zhivar Sourati, A. S. Ziabari und Morteza Dehghani (2026). Trends in Cognitive Sciences.
Im Buch: S. 159 · FN 44.
Diskutiert, wie die breite Nutzung ähnlicher Sprachmodelle menschlichen Ausdruck und Denken angleichen kann.
Unable to Forget: Proactive Interference Reveals Working Memory Limits in LLMs Beyond Context Length
Chupei Wang und Jiaqiu Vince Sun (2025). ICML-Workshop; arXiv:2506.08184.
Im Buch: S. 161 · FN 45.
Untersucht, wie frühere Inhalte die Verarbeitung neuer Informationen stören. Im Buch sowohl beim „sturen Faultier“ als auch bei Interferenz und Konfusion im Gedächtnis genannt.
Cognitive bias in clinical large language models
A. Mahajan et al. (2025). npj Digital Medicine, 8, Artikel 428.
Im Buch: S. 161 · FN 45.
Untersucht bekannte kognitive Verzerrungen bei Sprachmodellen in klinischen Aufgaben; in Kapitel 7 als weiterer Beleg für problematische Festlegungen genannt.
Confidence in the Reasoning of Large Language Models
Yudi Pawitan und Chris Holmes (2025). Harvard Data Science Review, 7(1).
Im Buch: S. 165 · FN 48.
Untersucht das Verhältnis zwischen der von Modellen ausgedrückten Sicherheit und der Verlässlichkeit ihrer Antworten.
The Dunning-Kruger Effect in Large Language Models: An Empirical Study of Confidence Calibration
Sudipta Ghosh und Mrityunjoy Panday (2026). arXiv:2603.09985.
Im Buch: S. 166 · FN 49.
Studie zu Dunning-Kruger-ähnlichen Mustern in der Selbsteinschätzung von Sprachmodellen. Der Vergleich im Buch betrifft die Kalibrierung von Sicherheit und Leistung.
8 · Nachdenken
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Jason Wei et al. (2022). NeurIPS, 35.
Weiterlesen: zum Chain-of-Thought-Verfahren, S. 173–175.
Zeigt den Nutzen von Beispielen mit ausformulierten Zwischenschritten; einer der Ausgangspunkte für das im Kapitel beschriebene „Nachdenken“ von KIs.
Large Language Models are Zero-Shot Reasoners
Takeshi Kojima et al. (2022). NeurIPS, 35.
Weiterlesen: zum Prompt „Let’s think step by step“, S. 173–175.
Die Untersuchung hinter dem Promptzusatz „Let’s think step by step“: Schon eine Aufforderung zu Zwischenschritten kann die Leistung bei bestimmten Aufgaben verbessern.
Reasoning Models Don’t Always Say What They Think
Yanda Chen, Joe Benton et al. (2025). Anthropic; arXiv:2505.05410.
Weiterlesen: zum Verhältnis von Nachdenken und Antwortbegründung, S. 175–179.
Zeigt Grenzen sichtbarer Gedankengänge als Erklärung des tatsächlichen Zustandekommens einer Antwort. Ein Denkprotokoll ist kein verlässliches Fenster in die internen Prozesse.
The Development of Self-Regulation across Early Childhood
J. J. Montroy, R. P. Bowles, L. E. Skibbe, M. M. McClelland und F. J. Morrison (2016). Developmental Psychology, 52(11), 1744–1762.
Im Buch: S. 176 · FN 52.
Untersuchung zur Entwicklung kindlicher Selbstregulation; im Buch als menschlicher Vergleich zur Entwicklung planvolleren Vorgehens angeführt.
9 · Führen
Prompting Science Report 1: Prompt Engineering is Complicated and Contingent
Lennart Meincke, Ethan Mollick, Lilach Mollick und Dan Shapiro (2025). arXiv:2503.04818.
Weiterlesen: zu Arbeitsanweisungen und Prompt-Regeln, S. 188–196.
Untersucht, warum der Nutzen einer Prompt-Formulierung von Aufgabe, Modell und Bewertung abhängt. Die Vertiefung zur Kritik des Buches an universellen „Wunderprompts“.
Prompting Science Report 4: Playing Pretend — Expert Personas Don’t Improve Factual Accuracy
Savir Basil, Ina Shapiro, Dan Shapiro, Ethan Mollick, Lilach Mollick und Lennart Meincke (2025). Wharton; SSRN 5879722 / arXiv:2512.05858.
Im Buch: S. 197 · FN 54.
Testet Experten-Personas bei Wissensfragen. Die Ergebnisse zeigen keinen konsistenten Genauigkeitsgewinn; andere Zwecke von Personas, etwa die Steuerung des Tons, sind davon zu unterscheiden.
Paper auf arXiv · SSRN-Link aus der Fußnote
10 · Gedächtnis
Über das Gedächtnis. Untersuchungen zur experimentellen Psychologie
Hermann Ebbinghaus (1885). Duncker & Humblot, Leipzig.
Weiterlesen: zum menschlichen Gedächtnis, S. 209–223; im Buch zitiert in Kapitel 11, FN 64.
Historischer Ausgangspunkt der experimentellen Gedächtnisforschung. Für den seriellen Positionseffekt verweist die Buchfußnote zusätzlich auf die spätere Arbeit von Murdock.
Deutscher Volltext bei der Universität Leipzig
The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information
George A. Miller (1956). Psychological Review, 63(2), 81–97.
Im Buch: S. 210 · im Fließtext als Miller (1956) genannt.
Die im Fließtext mit Autor und Jahr genannte klassische Arbeit zu Grenzen der Informationsverarbeitung und zur Bündelung von Informationen in Chunks. Der konkrete Titel und die Links sind hier ergänzt.
The Magical Number 4 in Short-Term Memory: A Reconsideration of Mental Storage Capacity
Nelson Cowan (2001). Behavioral and Brain Sciences, 24(1), 87–114; anschließende Diskussion.
Im Buch: S. 210 · im Fließtext als Cowan (2001) genannt.
Die im Kapitel mit Autor und Jahr genannte Neubewertung der Speicherkapazität. Unter bestimmten Versuchsbedingungen spricht sie für eine Grenze von ungefähr vier Chunks.
Publikationsnachweis mit Abstract · Originalartikel (DOI)
Context-Dependent Memory in Two Natural Environments: On Land and Underwater
Duncan R. Godden und Alan D. Baddeley (1975). British Journal of Psychology, 66(3), 325–331.
Im Buch: S. 214–215 · im Fließtext mit Autoren und Jahr genannt.
Die Originalstudie zu dem im Buch beschriebenen Taucherexperiment. Sie untersucht, wie das Zusammenspiel von Lern- und Abrufumgebung die Erinnerung an Wortlisten beeinflusst.
Originalartikel (DOI) · Volltext bei der Nova Southeastern University (PDF)
Unable to Forget: Proactive Interference Reveals Working Memory Limits in LLMs Beyond Context Length
Chupei Wang und Jiaqiu Vince Sun (2025). ICML-Workshop; arXiv:2506.08184.
Im Buch: S. 219 · FN 58.
Untersucht, wie frühere Inhalte die Verarbeitung neuer Informationen stören. Im Buch sowohl beim „sturen Faultier“ als auch bei Interferenz und Konfusion im Gedächtnis genannt.
Memento
Christopher Nolan (Regie und Drehbuch, 2000). Spielfilm.
Im Buch: S. 221–222; Rückbezüge S. 224 und 229.
Das Filmbeispiel für anterograde Amnesie: Leonard Shelby versucht, fehlende neue Erinnerungen mit Notizen, Polaroids und Tätowierungen zu ersetzen. Im Buch dient dies als Analogie für das externe Gedächtnis von KI-Systemen.
Filmnachweis beim British Film Institute
11 · Wahrnehmung
Surfing Uncertainty: Prediction, Action, and the Embodied Mind
Andy Clark (2016). Oxford University Press.
Im Buch: S. 235 · FN 60.
Ausführliche Darstellung prädiktiver Verarbeitung: Wahrnehmung und Handeln als Zusammenspiel von Erwartungen und eintreffenden Signalen.
Being You: A New Science of Consciousness
Anil Seth (2021). Faber & Faber.
Im Buch: S. 235 · FN 61.
Allgemeinverständliche Vertiefung zu Wahrnehmung und Bewusstsein; im Buch insbesondere für die Darstellung der Wahrnehmung als vorhersagenden Prozess genannt.
Your brain hallucinates your conscious reality
Anil Seth (2017). TED2017.
Im Buch: S. 235 · FN 62.
Der kurze Video-Einstieg in Seths Sicht auf die Konstruktion bewusster Wahrnehmung.
Das Chirurgen-Rätsel ohne „nicht“
Ethan Mollick (2026). LinkedIn-Beitrag; zugänglich in einem geteilten Beitrag von Reuben Adams vom 13. März.
Im Buch: S. 237–239; Rückbezug auf Kapitel 2.
Die Rätselvariante, bei der der Chirurg ausdrücklich sagt, er könne den Jungen operieren. Verlinkt ist die zugängliche Wiedergabe des Beitrags; eine direkte URL zu Mollicks ursprünglichem Post ist noch offen.
Geteilter Beitrag mit Mollicks Text
The Invisible Gorilla: And Other Ways Our Intuitions Deceive Us
Christopher F. Chabris und Daniel J. Simons (2010). Crown. Deutsch: Der unsichtbare Gorilla. Wie unser Gehirn sich täuschen lässt (2011), Piper.
Im Buch: S. 242 · FN 63; Experiment S. 242–244.
Das Buch zum Gorilla-Experiment und weiteren Alltagsillusionen: Starke Fokussierung auf eine Aufgabe kann andere auffällige Ereignisse ausblenden.
Buchwebsite der Autoren · Experiment-Videos der Autoren
Über das Gedächtnis. Untersuchungen zur experimentellen Psychologie
Hermann Ebbinghaus (1885). Duncker & Humblot, Leipzig.
Im Buch: S. 246 · FN 64.
Historischer Ausgangspunkt der experimentellen Gedächtnisforschung. Für den seriellen Positionseffekt verweist die Buchfußnote zusätzlich auf die spätere Arbeit von Murdock.
Deutscher Volltext bei der Universität Leipzig
The Serial Position Effect of Free Recall
Bennet B. Murdock Jr. (1962). Journal of Experimental Psychology, 64(5), 482–488.
Im Buch: S. 246 · FN 64.
Klassische Untersuchung des besseren Erinnerns von Anfang und Ende einer Liste. Im Buch die präzisere Quelle für die menschliche „Badewannenkurve“.
Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
Nelson F. Liu et al. (2024; Preprint 2023). Transactions of the Association for Computational Linguistics, 12, 157–173.
Im Buch: S. 247 · FN 65.
Untersucht, wie stark die Position einer Information im Kontext die Leistung von Sprachmodellen beeinflusst; zentral für den Umgang mit langen Prompts und Dialogen.
Paper auf arXiv · Zeitschriftenfassung (DOI)
On the Emergence of Position Bias in Transformers
Xinyi Wu, Yifei Wang, Stefanie Jegelka und Ali Jadbabaie (2025). ICML.
Im Buch: S. 247 · FN 66.
Technische Vertiefung dazu, wie Positionsverzerrungen in Transformer-Modellen entstehen können.
Menschliche Kommunikation: Formen, Störungen, Paradoxien
Paul Watzlawick, Janet H. Beavin und Don D. Jackson. Deutsche Ausgabe bei Hogrefe; verlinkte Ausgabe 2017.
Ergänzter Literaturhinweis: zum Kommunikations-Axiom, S. 249.
Ergänzter Literaturhinweis zum im Kapitel aufgegriffenen Satz „Man kann nicht nicht kommunizieren“. Die Aussage über Aufmerksamkeit im Buch ist eine daran angelehnte Analogie.
Large Language Models Can Be Easily Distracted by Irrelevant Context
Freda Shi, Xinyun Chen, Kanishka Misra, Nathan Scales, David Dohan, Ed H. Chi, Nathanael Schärli und Denny Zhou (2023). ICML, PMLR, 202, 31210–31227.
Im Buch: S. 250 · FN 67.
Untersucht den Einfluss irrelevanter Zusatzinformationen auf die Lösung von Aufgaben; im Buch die Grundlage des GSM-IC-Beispiels.
Extraneous information and extra steps in arithmetic word problems
K. Denise Muth (1992). Contemporary Educational Psychology, 17(3), 278–285.
Im Buch: S. 250 · FN 68.
Das menschliche Gegenstück zum Ablenkungseffekt: Unnötige Informationen und zusätzliche Schritte können mathematische Textaufgaben erschweren.
12 · Agenten
The 7 Habits of Highly Effective People — Stewardship Delegation
Stephen R. Covey (1989). The 7 Habits of Highly Effective People. Deutsch: Die 7 Wege zur Effektivität. Verlinkt ist die englische Jubiläumsausgabe.
Im Buch: S. 268–270; darauf bauen die Abschnitte bis S. 290 auf.
Literatur zu dem im Fließtext ausdrücklich auf Covey zurückgeführten Modell: gewünschtes Ergebnis, Leitplanken, Ressourcen, Rechenschaft und Konsequenzen. Eine konkrete Ausgabe nennt das Manuskript nicht.
Kongruenzprinzip / AKV-Prinzip
Online-Verwaltungslexikon olev.de.
Ergänzter Nachschlagelink: zum Vergleich der Delegationsmodelle, S. 268.
Ergänzter Nachschlagelink zu dem im Kapitel genannten Prinzip, Aufgaben, Kompetenzen und Verantwortung aufeinander abzustimmen.
Harzburger Modell
Gabler Wirtschaftslexikon. Überblicksartikel.
Ergänzter Nachschlagelink: zum Vergleich der Delegationsmodelle, S. 268.
Ergänzter Nachschlagelink zu dem im Vergleich mit Covey kurz genannten Führungsmodell.
Introducing the Model Context Protocol
Anthropic (2024). 25. November.
Weiterlesen: zu Ressourcen und Werkzeugen, S. 273–277.
Die ursprüngliche Vorstellung des offenen Protokolls für die Verbindung von KI-Systemen mit externen Werkzeugen und Daten.
Das Model Context Protocol (MCP): der USB-Standard für KI
Markus Breuer (2025). Medium, 1. April.
Im Buch: S. 275 · FN 69.
Der im Buch verlinkte allgemeinverständliche Einstieg dazu, wie KI-Systeme über MCP auf andere Software und Daten zugreifen.
KI-Verordnung (AI Act) — menschliche Aufsicht
Europäische Union (2024). Verordnung (EU) 2024/1689, insbesondere Artikel 14.
Ergänzte Rechtsquelle: zur menschlichen Aufsicht, S. 285.
Ergänzter Originaltext zur im Buch erwähnten menschlichen Aufsicht bei Hochrisiko-KI. Der Link führt zur Rechtsquelle; die Kapitelpassage ist eine Einordnung des Human-in-the-Loop-Prinzips.
Amtlicher Verordnungstext bei EUR-Lex
Equipping agents for the real world with Agent Skills
Anthropic (2025). 16. Oktober.
Weiterlesen: zum Abschnitt über Skills, S. 290–295.
Beschreibt Agent Skills und das schrittweise Laden ihrer Anweisungen; technischer Hintergrund der im Buch mit Leitfäden und Schulungen verglichenen Fähigkeiten.