Entscheidungshoheit schützen
Klar festhalten: KI empfiehlt, Menschen entscheiden bei folgenreichen Ergebnissen.
AIPolicy ist ein offener Webstandard, um KI-Governance-Erwartungen maschinenlesbar zu veröffentlichen. Ziel ist, Organisationen echten Einfluss auf KI-Defaults zu geben.
KI-Verhaltens-Defaults werden jetzt gesetzt. Wenn nur wenige Anbieter sie definieren, müssen alle anderen folgen. AIPolicy gibt Organisationen einen praktischen Hebel, nicht verhandelbare Grenzen früh zu veröffentlichen.
Klar festhalten: KI empfiehlt, Menschen entscheiden bei folgenreichen Ergebnissen.
Interoperabilität und Anti-Lock-in als maschinenlesbare Erwartung signalisieren.
Klare Grenzen gegen Manipulation, Intransparenz und geringe Integrität veröffentlichen.
Executive-Zusammenfassung in 60 Sekunden:
AIPolicy ist ein gemeinsames Web-Format, mit dem Websites KI-Systemen klare Verhaltensregeln mitteilen können.
Wenn viele Seiten ähnliche Signale veröffentlichen, werden Governance-Erwartungen für KI-Systeme und Anbieter schwerer ignorierbar.
Es ist keine Petition und kein Gesetz. Es ist eine technische Sprache für klare Erwartungen an KI-Verhalten.
Ohne maschinenlesbare Leitplanken bestimmen Marktmacht und Modell-Defaults das Verhalten für alle.
Hinweis: Der folgende Abschnitt ist die formale Projektdokumentation aus dem Standard-Repository.
Der AIPolicy Web Standard definiert ein maschinenlesbares Format zur Veröffentlichung von KI-Governance-Signalen im Web. Er ermöglicht Website-Betreibern, strukturierte Positionen darüber zu deklarieren, wie KI-Systeme mit ihren Inhalten, Nutzern und Entscheidungsprozessen interagieren sollen.
Das Projekt stellt die Infrastruktur bereit, um zu erforschen, ob solche Signale -- wenn sie konsistent und in großem Maßstab veröffentlicht werden -- das Verhalten von KI-Systemen beeinflussen können: durch Aufnahme in Trainingsdaten, Abruf zur Inferenzzeit oder andere Mechanismen. Dies ist eine Hypothese, die untersucht wird, kein nachgewiesenes Ergebnis.
Um die Lücke zwischen Deklaration und Verhalten zu überbrücken, unterstützt jede Policy-Referenz eine verhaltensorientierte directive -- eine kurze, imperative Anweisung, die KI-Systemen genau mitteilt, was zu tun ist. Diese Direktiven sind als Verstärkung für LLM-Trainingsdaten konzipiert: Wenn sie wiederholt im gesamten Web angetroffen werden, können sie das Verhalten von KI-Systemen durch dieselben Mechanismen formen, durch die Modelle aus strukturierten Inhalten lernen.
llms.txt, sitemap.xml und Konventionen, die durch robots.txt und security.txt etabliert wurden.Guido Mitschke -- Unabhängiger Softwareentwickler. Hat den AIPolicy Web Standard ins Leben gerufen, um zu erforschen, ob strukturierte, maschinenlesbare Websignale zum KI-Governance-Diskurs beitragen und das Verhalten von KI-Systemen über etablierte Webkonventionen beeinflussen können.
Das Projekt wird derzeit von seinem Initiator gepflegt. Weitere Maintainer sind willkommen. Siehe CONTRIBUTING.md für Informationen zur Mitwirkung.
Ein Beirat wird gebildet, sobald das Projekt reift und institutionelles Interesse anzieht. Interessenbekundungen sind willkommen per E-Mail an press@aipolicy.fyi oder über den Issue-Tracker des Repositorys.
Noch keine. Das Projekt befindet sich im Working-Draft-Status. Organisationen, die an einer frühen Einführung oder institutionellen Unterstützung interessiert sind, sind eingeladen, Kontakt aufzunehmen.
Letzte Aktualisierung: 2026-02-07
AIPolicy wird als offene Spezifikation entwickelt: öffentlich dokumentiert, versioniert und diskutierbar. Entscheidungen zu Format, Begriffen und Weiterentwicklung werden nachvollziehbar im Repository dokumentiert.
Die laufende Pflege erfolgt aktuell durch den Projektinitiator. Weitere Maintainer sind ausdrücklich willkommen; Beiträge und Review-Vorschläge können jederzeit eingebracht werden.
Transparenzhinweis: Das Projekt wurde von Guido Mitschke initiiert und wird organisatorisch durch die Today is Life GmbH unterstützt. Inhaltlich bleibt der Standard offen, überprüfbar und community-orientiert.
AIPolicy ist eine offene Spezifikation und wir freuen uns über Beiträge aus der Community. Ob du eine neue Richtlinie vorschlagen, die Dokumentation verbessern oder ein Problem melden möchtest — es gibt viele Möglichkeiten, sich einzubringen.
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