Redaktionelle Grundsätze
Unser Bekenntnis zu präzisem, unabhängigem KI-Journalismus – mit Integrität, Transparenz und Community-Fokus.
Unsere Kernprinzipien
Genauigkeit zuerst
Fakten vor Tempo: Jede wesentliche Aussage wird vor Veröffentlichung verifiziert. Wir kennzeichnen Unsicherheit klar.
Transparenz
Klare Quellenangaben, Offenlegung möglicher Interessenkonflikte und nachvollziehbare Methodik.
Community-Fokus
Wir bedienen die Bedürfnisse der KI-Community: belastbare Informationen, die Forschung, Produkt und Praxis voranbringen.
Redaktionelle Unabhängigkeit
Entscheidungen werden unabhängig getroffen – frei von politischem oder kommerziellem Druck.
Inhaltsstandards
Quellenangabe
- Alle Informationen werden verifizierbaren Quellen zugeordnet
- Wann immer möglich verlinken wir auf Primärquellen (Paper, Repos, Blogposts, Regulierungsdokumente)
- Anonyme Quellen nur, wenn notwendig und mit Begründung
- Community-Diskussionen werden klar gekennzeichnet und kontextualisiert
Faktenprüfung
- Mehrquellen-Verifizierung wesentlicher Behauptungen
- Überprüfung von Benchmark-Ergebnissen (z. B. MMLU, MT-Bench, Safety-Eval) und Reproduzierbarkeit sofern möglich
- Prüfung von Modellkarten, Release-Notes, Datasets und Lizenzbedingungen
- Expert:innen-Review bei technischen Details (Modell-Architektur, Training, Inferenz, MLOps)
Balance & Kontext
- Relevante Perspektiven (Open-Source, proprietär, Wissenschaft, Industrie, Regulatorik)
- Zeitliche Einordnung und Historie (Roadmaps, Replikationen, Deprecations)
- Kennzeichnung von Meinungen/Prognosen
- Sorgfältige Darstellung von Risiken (Bias, Sicherheit, Missbrauch, Datenschutz)
Fehlerbehandlung
Treten Fehler auf, korrigieren wir sie zeitnah und transparent. Details finden Sie in unsererKorrekturrichtlinie.
Feedback an die Redaktion
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