Mitwirkung
Welche menschlichen und maschinischen Beiträge gingen in ein Artefakt ein?
Anhang A von „Wer wir werden“ · Referenzpaket 1.0 · Apache-2.0
Maschinische Mitwirkung kenntlich. Übernahme zurechenbar.
Der Hyper Attribution Layer (HAL) ist eine Vermittlungsschicht zwischen Mensch und KI. Sie soll einen einfachen, aber zunehmend intransparenten Umstand menschen- und maschinenlesbar machen: Wer hat einen KI-vermittelten Inhalt geprüft, übernommen und für sein Weiterlaufen autorisiert?
Überblick
Welche menschlichen und maschinischen Beiträge gingen in ein Artefakt ein?
Wer hat geprüft, signiert, freigegeben, zurückgewiesen oder übernommen?
Unter welcher Policy, Schwelle und Berechtigung wurde der Status erreicht?
Was wurde später bestritten, gesperrt oder widerrufen — und welche Projektionen folgen daraus?
Dafür verbindet der Hyper Attribution Layer (HAL) ein Attributionsprofil mit einem TrailBundle. Derselbe Sachverhalt erscheint als HATL menschenlesbar und als HALDT maschinenlesbar.
Anschluss an den AI Act
Artikel 50 des EU AI Act enthält seit dem 2. August 2026 Transparenzpflichten für bestimmte KI-Systeme und KI-generierte Inhalte. Für KI-generierte oder manipulierte Texte, die der Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse dienen, sieht die Verordnung zugleich eine Ausnahme von der Offenlegungspflicht vor, wenn eine menschliche Überprüfung oder redaktionelle Kontrolle stattgefunden hat und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung trägt.
HAL beantwortet eine daran anschließende, breitere Governance-Frage: Wie lässt sich maschinenlesbar und nachvollziehbar ausweisen, dass und unter welchen Bedingungen eine solche Prüfung, Übernahme, Autorisierung oder ein späterer Widerruf stattgefunden hat?
Keine Compliance-Zusage: HAL ist ein konzeptioneller Entwurf und kein Zertifizierungs- oder Konformitätsnachweis für den AI Act. Er kann Transparenz- und Provenienzmechanismen ergänzen, ersetzt aber keine rechtliche Prüfung.
Offizielle Quellen: Verordnung (EU) 2024/1689, Art. 50 · EU-Kommission: Transparenzpflichten nach Art. 50
Einsatzfelder
Der Hyper Attribution Layer (HAL) ist kein fertiges Produkt und die folgenden Felder sind keine behaupteten Deployments. Sie zeigen, wo die zugrunde liegende Zurechnungsfrage besonders deutlich auftritt.
KI-gestützte Entwürfe, Vorprüfungen und Bescheide: Wer hat welche Fassung unter welcher Zuständigkeit übernommen?
KI-vermittelte Texte und Inhalte: Wie wird aus maschinischer Mitwirkung redaktionell verantwortete Veröffentlichung?
Diagnosen, Gutachten, Prüfungen und Freigaben: Welche Rolle hat geprüft, eskaliert, signiert oder widerrufen?
KI-gestützte Entscheidungsprozesse: Wie bleiben Rollen, Policies und Übernahmestatus über Versionen hinweg nachvollziehbar?
Technischer Kern
Das Attributionsprofil hält die für die Zurechnung relevanten Beiträge und Bindungen eines Artefakts fest. Das TrailBundle bündelt die Nachweise, auf denen Projektionen und abgeleitete Artefakte aufsetzen. Ändert sich die Basis, wird die Projektion ersetzt; wird gesperrt, wird sie zurückgezogen; bleibt die Basis unverändert, bleibt sie bestehen.
HATL ist die rollenspezifische menschenlesbare Darstellung eines TrailBundles. HALDT ist dessen maschinenlesbare Linked-Data-Repräsentation. Kenntlichkeit, die nur Maschinen lesen können, trägt sozial nicht; Kenntlichkeit, die nur Menschen lesen können, skaliert technisch nicht.
Der Hyper Attribution Layer (HAL) ordnet, welche qualifiziert übernommenen Spuren unter kontrollierten Bedingungen in künftige Gedächtnis-, Routing- oder Policy-Kontexte zurückwirken dürfen. Die Attributionsgrenze verhindert, dass daraus ein Bewertungssystem für Personen wird.
Zustandsautomat
Der Geltungsstatus G(a) eines Artefakts ist das Ergebnis der geordneten Wiedergabe statusrelevanter Ereignisse. G(a) ist dabei kein Wahrheits- oder Qualitätswert, sondern ein ausgewiesener Zurechnungsstatus.
Statusrelevantes Ereignisalphabet: review · revise · correct · extend · escalate · sign · countersign · release · defend · adopted · released · rejected · contested · revoked · blocked · unblocked
Prüfung
Anhang A spezifiziert den formalen Kern; das Referenzpaket implementiert das ausführbare Profil und protokolliert die Prüfung. Domänenspezifische Ableitungsfunktionen bleiben Parameter.
Was „0 Verstöße“ bedeutet: In den erklärten endlichen Suchräumen, Regressionskontrollen, Zufallsläufen und Kontextneuauswertungen wurde kein Gegenbeispiel gefunden. Das ist ein ausführbarer Konsistenzbefund innerhalb dieser Grenzen — kein mathematischer Beweis des vollständigen HAL-Konzepts.
Referenzpaket
Das Paket enthält Spezifikation, Referenzimplementierung, Auditprofile, Test- und Konformitätssuite, maschinenlesbaren Prüfbericht, Zitationsmetadaten und Prüfsummen. Es ist unter der Apache License 2.0 veröffentlicht.
Referenzpaket 1.0 herunterladen
Weil, Felix: HAL Reference Package: Executable Reference Profile for Appendix A of “Wer wir werden”. Version 1.0, Seed 20260819. Apache License 2.0, 2026.
English
HAL — the Hyper Attribution Layer — is a mediation layer between humans and AI, developed in the context of Wer wir werden (“Who We Are Becoming”). It is designed to make a simple but increasingly opaque circumstance readable to humans and machines alike: who reviewed, adopted and authorised an AI-mediated piece of content. It does not create validity, truth, legality or responsibility. It makes machine contribution, review, adoption, policy conditions, revocation and controlled write-back operationally readable.
Its compact core combines an attribution profile with a TrailBundle and exposes the same underlying status in two forms: HATL for role-specific human-readable views and HALDT for machine-readable processing. The executable reference profile is published under Apache License 2.0.