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division
Der Fehlschluss der Division ist die Umkehrung der Komposition: Er geht davon aus, dass das, was für das Ganze wahr ist, für jeden Teil wahr sein muss. Er verteilt fälschlicherweise Eigenschaften eines Aggregats auf seine einzelnen Mitglieder. Ein wohlhabendes Land bedeutet nicht, dass jeder Bürger wohlhabend ist; ein Meisterschaftsteam bedeutet nicht, dass jeder Spieler Meisterschaftsniveau hat.
"Diese Universität hat einen exzellenten Ruf, also muss jeder Professor hier ein exzellenter Lehrer sein."
Jemand sagt: 'Deutschland ist eine der stärksten Wirtschaftsnationen der Welt – also muss es jedem einzelnen Deutschen wirtschaftlich gut gehen.' Dabei wird die ungleiche Vermögensverteilung vollständig ignoriert.
Ein Nutzer schreibt auf Social Media: 'Amazon ist das wertvollste Unternehmen der Welt, also verdienen alle Amazon-Mitarbeiter sicher sehr gut.' Die Realität der Lagerarbeiter und Lieferfahrer wird dabei ausgeblendet.
Property(X) -> Property(part_of(X))
Binäre (Ja/Nein) Fragen, die ein LLM beantworten muss, um diesen Aspekt zu identifizieren:
Schreibt das Argument eine Eigenschaft des Ganzen einzelnen Teilen zu?
Typ: binaryGibt es eine Rechtfertigung für den Glauben, dass die Eigenschaft auf jeden Teil zutrifft?
Typ: binaryKönnten die Teile andere Eigenschaften haben als das Ganze?
Typ: binaryDer Fehlschluss der Division ist die Umkehrung der Komposition: Er geht davon aus, dass das, was für das Ganze wahr ist, für jeden Teil wahr sein muss. Er verteilt fälschlicherweise Eigenschaften eines Aggregats auf seine einzelnen Mitglieder. Ein wohlhabendes Land bedeutet nicht, dass jeder Bürger wohlhabend ist; ein Meisterschaftsteam bedeutet nicht, dass jeder Spieler Meisterschaftsniveau hat.
Menschen verwenden Informationen auf Gruppenebene als Abkürzung zur Beurteilung von Individuen, was oft genug funktioniert, um sich verlässlich anzufühlen. Der Fehler liegt im Ignorieren der Variation innerhalb von Gruppen.
Frage, ob die Eigenschaft notwendigerweise auf jedes Mitglied zutrifft oder ob es sich um ein Aggregat/einen Durchschnittswert handelt. Hebe die Variation innerhalb der Gruppe hervor.
Erscheint bei Stereotypisierung aufgrund nationaler oder institutioneller Identität, Investitionsentscheidungen ('das ist ein großartiges Unternehmen, also müssen alle seine Produkte großartig sein') und Bildungspolitik, bei der Kennzahlen auf Schulebene auf einzelne Schüler angewendet werden.
Nutze diese Tools, um diesen Aspekt zu erkennen, zu analysieren oder zu trainieren.