May 31, 2026

Warum 5BY.AI, ein KI-Konversationsgedächtnisdienst, das menschliche Gedächtnis und Urteilsvermögen untersucht

5BY.AI mag auf den ersten Blick wie ein Dienst aussehen, der sich KI-Gespräche merkt und Ihnen hilft, diese fortzusetzen.

Aber was 5BY langfristig untersuchen muss, sind nicht nur Konversationsdaten oder Feature-Listen.

Das grundlegendere Studienfach sind Menschen.

Was halten die Leute für wichtig?
Warum vergessen sie mit der Zeit wichtige Gedanken?
Warum denken sie nicht über Probleme nach, die sie bereits von Grund auf gelöst haben?
Warum wiederholen sie dieselben Fehler, ohne sich an frühere Urteile zu erinnern?
Welche Momente in langen Gesprächen möchten sie noch einmal Revue passieren lassen?
Welcher Kontext ist erforderlich, wenn ein neues KI-Gespräch begonnen wird, um weiterdenken zu können?

Ohne die Beantwortung dieser Fragen ist es unabhängig davon, wie viele KI-Gespräche gespeichert sind, schwierig, Benutzern tatsächlich dabei zu helfen, wieder zum Nachdenken anzuregen.

Was 5BY untersuchen muss, ist nicht, wie Software das menschliche Gedächtnis ersetzt.

Es geht darum, Menschen dabei zu helfen, ihre früheren Gedanken und Urteile besser zu entdecken, zu verstehen und wiederzuverwenden.

Das Speichern von KI-Gesprächen und das Weiterdenken sind unterschiedlich

Das Speichern von Rohtext für KI-Konversationen ist technisch umsetzbar.

Sie können Gesprächstitel, Daten, Fragen und Antworten in eine Datenbank eingeben und Suchfunktionen bereitstellen.

Aber die bloße Tatsache, dass Gespräche gespeichert werden, bedeutet nicht, dass der Benutzer zu seinem früheren Denkzustand zurückkehren kann.

Was der Benutzer tatsächlich benötigt, können die folgenden Informationen sein.

Was versuchten sie damals zu lösen?
Welche Bedingungen hielten sie für wichtig?
Was haben sie aus mehreren Vorschlägen ausgewählt?
Warum wurden bestimmte Optionen ausgeschlossen?
Was eine Änderung des Urteils auslöste
Welche Probleme blieben ungelöst?
Wo sollen sie als nächstes weitermachen?

Alle diese Informationen werden in lange Rohtexte der Konversation eingemischt.

Der Benutzer möchte jedoch nicht die gesamte Konversation noch einmal lesen. Sie wollen schnell herausfinden, wo ihr Denken aufgehört hat und nach welchen Kriterien sie urteilen.

Das Problem von 5BY ist also kein einfaches Speicherproblem.

Es ist ein Problem, wie Menschen ihre früheren Gedanken wieder verstehen.

Menschen erinnern sich nicht an alle Erfahrungen mit der gleichen Bedeutung

Menschen stoßen an einem Tag auf riesige Mengen an Informationen und Gesprächen.

Aber sie erinnern sich nicht an alles auf dem gleichen Niveau.

Emotional starke Momente, wiederholt verwendete Informationen, mit bestehenden Gedanken verbundene Inhalte und Urteile, die zu tatsächlichen Handlungen führten, bleiben tendenziell länger bestehen.

Umgekehrt können Urteile, die damals wichtig waren, aber keinen Anlass zur Erinnerung haben, schnell verblassen.

Ähnliche Probleme treten bei KI-Gesprächen auf.

Auch wenn Sie in einem Gespräch eine wichtige Entscheidung getroffen haben, kann es sein, dass Sie sich am nächsten Tag nicht sofort daran erinnern, wenn Sie ein anderes Gespräch beginnen.

Nach ein paar Tagen erinnern Sie sich vielleicht daran, dass Sie etwas entschieden haben, vergessen aber, warum Sie es so beurteilt haben.

Nach einiger Zeit wird es sogar schwierig herauszufinden, in welchem KI-Dienst das Gespräch stattgefunden hat.

Bei der Erinnerung geht es nicht nur darum, ob Daten erhalten bleiben.

Es geht darum, ob Sie es abrufen und bei Bedarf verwenden können.

Warum wichtige Urteile leicht verschwinden

Wichtige Urteile verschwinden, weil das Urteil selbst nicht nur als kurzer Satz existiert.

Eine einzelne Entscheidung enthält mehrere Kontexte.

Das damalige Ziel
Verfügbare Informationen
Zeit- und Kostenbeschränkungen
Vor- und Nachteile anderer Optionen
Bereits aufgetretene Fehler
Bedingungen, die eingehalten werden müssen – Werte, die der Benutzer als wichtig erachtet

Im Laufe der Zeit kann es sein, dass nur noch die endgültige Schlussfolgerung übrig bleibt, während dieser Hintergrund zunächst verblasst.

Beispielsweise könnte der Benutzer in der Vergangenheit entschieden haben, eine bestimmte Funktion nicht zu erstellen.

Aber Monate später erinnern sie sich möglicherweise nur an die Tatsache, dass sie beschlossen hatten, es nicht zu bauen, ohne sich an das Sicherheitsrisiko, die Wartungskosten oder die Verwirrung der Benutzer zu erinnern, die die Gründe dafür waren.

Dann wird die gleiche Diskussion von Grund auf wiederholt.

Was 5BY bewahren muss, ist nicht eine einzelne Schlussfolgerung, sondern die Koordinaten des Urteils, die es ermöglichen, diese Schlussfolgerung neu zu verstehen.

Warum wiederholen Menschen die gleichen Fehler?

Der Grund dafür, dass Menschen dieselben Fehler wiederholen, kann nicht einfach durch unzureichendes Gedächtnis erklärt werden.

Es kann daran liegen, dass frühere Erfahrungen keinen Bezug zur aktuellen Situation haben.

Selbst wenn es in der Vergangenheit ein ähnliches Problem gab, können die folgenden Gründe verhindern, dass es sich um dasselbe Erlebnis handelt.

Die verwendeten Ausdrücke haben sich geändert.
Das Projekt und die beteiligten Personen haben sich geändert. – Das Gespräch fand in einem anderen KI-Dienst statt.
Vergangene Aufzeichnungen werden unter alten Gesprächen begraben.
Die Ursache des Scheiterns war damals nicht klar geklärt.
Es bleibt nur das Endergebnis und der Urteilsprozess ist verschwunden.

Selbst wenn Menschen über Erfahrungen aus der Vergangenheit verfügen und diese nicht mit dem aktuellen Problem in Verbindung bringen können, ist es schwierig, dieses Wissen zu nutzen.

Um wiederholte Fehler zu reduzieren, müssen Sie daher in der Lage sein, frühere Urteile im Zusammenhang mit dem aktuellen Problem zu entdecken, anstatt nur frühere Aufzeichnungen aufzubewahren.

Aus diesem Grund sind auch eine Diagrammansicht und eine Gedankenverbindungsstruktur erforderlich.

Warum gute Gedanken schwer wiederzuentdecken sind

Im Gespräch mit KI entstehen manchmal unerwartet gute Ideen.

Doch in diesem Moment ist es schwierig, den langfristigen Wert der Idee genau einzuschätzen.

Der Benutzer setzt das Gespräch fort oder geht zu anderen Aufgaben über.

Wenn die Idee später benötigt wird, treten die folgenden Probleme auf.

Sie erinnern sich nicht, mit welcher KI sie sich unterhalten haben.
Sie können sich nicht an den genauen Ausdruck erinnern, was die Suche erschwert.
Der Gesprächstitel weicht vom tatsächlichen Inhalt ab.
Es gibt zu viele ähnliche Gespräche.
Die Idee ist mitten in einer langen Antwort eingebettet.
Es steht in keinem Zusammenhang mit Inhalten, die in anderen Gesprächen entwickelt wurden.

Die Suche ist stark, wenn Sie Wörter haben, an die Sie sich erinnern.

Aber Menschen erinnern sich oft nur an Bedeutungen und Gefühle und nicht an Sätze.

Möglicherweise erinnern Sie sich an „Ich hatte schon einmal einen ähnlichen guten Gedanken“, wissen aber nicht, mit welchen Wörtern Sie suchen sollen.

5BY muss Bezugspunkte und Beziehungen bereitstellen, die es Benutzern ermöglichen, in solchen Situationen zurückzukehren.

Je mehr LLMs Sie verwenden, desto leichter wird der menschliche Kontext verstreut

Benutzer verwenden nicht nur eine KI.

Sie können Implementierungsmethoden mit Copilot überprüfen, lange Materialien mit Gemini überprüfen und Beweise mit Perplexity finden.

Sie können verschiedene Analyserichtungen mit Mistral oder DeepSeek vergleichen und Ideen und Dokumente mit ChatGPT oder Claude entwickeln.

Sie können auch neue Perspektiven oder aktuelle Diskussionen mit Grok erkunden.

Jede KI bietet unterschiedliche Stärken und Nutzungserlebnisse.

Das Denken des Benutzers folgt jedoch nicht den Dienstgrenzen.

Für den Benutzer handelt es sich um ein Projekt und ein Anliegen, die eigentlichen Datensätze sind jedoch auf mehrere Chatfenster verteilt.

Problemdefinition bleibt in einer KI.
Die Materialforschung bleibt in einer anderen KI.
Das endgültige Urteil wird in einer weiteren KI gefällt.
Der eigentliche Implementierungsprozess verbleibt in einem separaten Tool.
Der Grund für die Wahl des Benutzers ist möglicherweise nirgendwo aufgeführt.

Was 5BY lösen muss, ist nicht das Problem, die Antworten mehrerer KIs an einen Ort zu kopieren.

Es geht darum, verständlich zu machen, wie sich das Denken einer Person auch über mehrere Dienste hinweg fortsetzte.

Was technologieorientierte Dienste leicht übersehen

Wenn Sie ein Produkt mit einem technologieorientierten Ansatz entwerfen, konzentrieren Sie sich in der Regel auf leicht messbare Elemente.

Anzahl der gespeicherten Gespräche
Anzahl der generierten Zusammenfassungen
Anzahl der Suchergebnisse
Anzahl der Diagrammknoten
Genauigkeit der automatischen Klassifizierung
Anzahl der Benutzerklicks

Diese Nummern sind für den Betrieb eines Produkts erforderlich.

Hohe Zahlen bedeuten jedoch nicht, dass der Benutzer sein Denken besser fortsetzen kann.

Möglicherweise haben Sie viele Gespräche gespeichert, diese aber nie wieder verwendet.

Möglicherweise wurden viele Zusammenfassungen erstellt, die es jedoch schwieriger machen, zu erkennen, worauf es ankommt.

Im Diagramm werden möglicherweise viele Knoten angezeigt, der Benutzer weiß jedoch möglicherweise nicht, wo er beginnen soll.

Die Automatisierung hat möglicherweise zugenommen, aber für den Benutzer ist es möglicherweise schwieriger, seine eigenen Urteile von den Vorschlägen der KI zu unterscheiden.

Daher muss 5BY nicht nur die Menge der Funktionen untersuchen, sondern auch, welche tatsächliche kognitive Hilfe den Menschen bereitgestellt wird.

Kernfragen, die 5BY studieren muss

Dass 5BY-Studienleute nicht mit abstrakter Philosophie enden sollten.

Es muss sich mit konkreten Fragestellungen befassen, die in direktem Zusammenhang mit der Produktgestaltung stehen.

Wann beurteilen Menschen ein Gespräch als wichtig?

Ein langes Gespräch ist nicht unbedingt wichtig.

Eine einzige kurze Frage kann die Kernausrichtung eines Projekts ändern.

Wir müssen untersuchen, in welchem Moment Benutzer das Gefühl haben: „Ich muss dieses Gespräch noch einmal aufgreifen.“

Woran erinnern sich Benutzer und was vergessen sie?

Benutzer erinnern sich an Schlussfolgerungen, vergessen jedoch möglicherweise die Begründung.

Sie erinnern sich an Probleme, finden aber möglicherweise nicht das Gespräch, in dem sie gelöst wurden.

Abhängig von der Form des Speichers muss sich auch das Design von Suche, Anker und Diagrammansicht ändern.

Wie viel Kontext für einen Neustart erforderlich ist

Ist der Kontext zu kurz, fehlen wichtige Bedingungen.

Umgekehrt wird das neue Gespräch komplex, wenn es zu lang ist, und der Benutzer hat Schwierigkeiten, den Kern zu erfassen.

Die Übergabe muss genügend Kontext enthalten, um die nächste Aufgabe zu starten.

Vertrauen Benutzer der Automatisierung oder Direktauswahl mehr?

Es kann praktisch sein, wenn die KI automatisch alle wichtigen Gespräche auswählt.

Es kann jedoch von der tatsächlichen Einschätzung des Benutzers abweichen.

Umgekehrt erhöht sich die Nutzungsbelastung, wenn Benutzer alles auswählen müssen.

Wir müssen untersuchen, wo automatisiert werden muss und wo eine explizite Benutzerauswahl erforderlich ist.

Wie revidieren Menschen frühere Urteile?

Es ist nicht garantiert, dass eine Entscheidung, die in der Vergangenheit richtig war, jetzt auch richtig ist.

5BY darf alte Urteile nicht einfach als Autorität autorisieren, sondern den Benutzern helfen, durch den Vergleich vergangener und aktueller Bedingungen eine Neubewertung vorzunehmen.

Anker muss eine Funktion sein, die die menschliche Entscheidung respektiert

Anchor ist kein einfaches Lesezeichen.

Es handelt sich um einen Bezugspunkt, an dem der Benutzer persönlich einen Fluss aus seinem bisherigen Gespräch auswählt, der es wert ist, wiederverwendet zu werden.

Anker ist erforderlich, da die KI die Wichtigkeit im Namen des Benutzers nicht perfekt beurteilen kann.

Die KI beurteilt möglicherweise lange Antworten oder sich wiederholende Themen als wichtig.

Die für den Benutzer wichtigen Momente können jedoch völlig unterschiedlich sein.

Der Moment, in dem ein seit langem diskutiertes Problem erstmals präzise zum Ausdruck gebracht wurde
Der Moment, in dem eine falsche Annahme entdeckt wurde
In dem Moment wurde eine von mehreren Optionen aufgegeben
Der Moment, in dem ein Grundsatz festgelegt wurde, der in Zukunft eingehalten werden sollte
Eine Idee, die noch nicht abgeschlossen ist, aber Potenzial bietet – Eine Frage, die sie im nächsten Gespräch unbedingt weiterführen wollen

Anchor muss diese Benutzerurteile in der Produktstruktur widerspiegeln.

Gespeichert zeigt Gespräche an, die die Leute tatsächlich noch einmal besuchen möchten

„Gespeichert“ ist eine Auswahl, die übrig bleibt, wenn der Benutzer der Meinung ist, dass eine bestimmte Frage und Antwort eine erneute Betrachtung wert ist.

Die Untersuchung gespeicherter Datensätze hilft zu verstehen, welche Arten von Informationen Menschen wiederholt benötigen.

Zum Beispiel.

Antworten, die komplexe Konzepte leicht verständlich erklären
Warnungen, die wichtige Fehler verhinderten
Verfahren, die direkt auf die tatsächliche Arbeit anwendbar sind
Sätze, bei denen der Benutzer das Gefühl hatte, seine Gedanken richtig ausgedrückt zu haben
Ansatzpunkte für neue Ideen
Kriterien zur wiederholten Überprüfung nachfolgender Urteile

5BY sollte „Gespeichert“ nicht nur als Anzahl der Favoriten betrachten.

Es sollte als Anhaltspunkt dafür gesehen werden, zu verstehen, was Menschen als nützlich und wichtig erachten.

Handoff muss das menschliche Arbeitsgedächtnis ergänzen

Beim Starten einer neuen KI-Konversation wird der Kontext der vorherigen Konversation nicht automatisch übernommen.

Der Benutzer muss die vorherige Situation erneut erklären.

Aber selbst Menschen erinnern sich nicht genau an alle Bedingungen aus früheren Gesprächen.

Sie lassen möglicherweise einige Bedingungen weg oder verwechseln aktuelle Entscheidungen mit älteren.

Handoff ist eine Funktion, die den erforderlichen Kontext vermittelt, wenn der Benutzer eine neue Konversation beginnt.

Eine gute Übergabe ist keine einfache Gesprächszusammenfassung.

Es muss in der Lage sein, die folgenden Inhalte zu unterscheiden.

Aktuelle Ziele
Bereits bestätigte Fakten
Entscheidungen, die der Benutzer getroffen hat
Bedingungen, die eingehalten werden müssen
Ausgeschlossene Optionen
Ungelöste Probleme – Die Aufgabe, die von der nächsten KI angefordert werden soll

Übergabe sollte keine Funktion sein, die das menschliche Gedächtnis ersetzt, sondern eine, die den Arbeitskontext ergänzt, den Menschen leicht übersehen.

Die Diagrammansicht muss es Benutzern ermöglichen, die Struktur des Speichers zu erkunden

Die Gedanken der Menschen sind nicht vollständig wie Ordner getrennt.

Eine Idee kann mit mehreren Projekten verbunden sein, und vergangene Misserfolge können neue Urteile beeinflussen.

Die Diagrammansicht ist eine Funktion, die diese Beziehungen anzeigt.

Es reicht jedoch nicht aus, einfach viele Informationen in einem Diagramm darzustellen.

Benutzer müssen in der Lage sein, die folgenden Fragen zu beantworten.

Wo begann dieser Gedanke?
Nach diesem Urteil änderte sich die Richtung
Nach welchen Kriterien verbinden sich unterschiedliche Gespräche?
Welche Erfahrungen aus der Vergangenheit haben das aktuelle Urteil beeinflusst?
Welcher Flow lohnt sich jetzt fortzusetzen?

Der Erfolg von Graph View sollte nicht an der Anzahl der Knoten gemessen werden, sondern daran, ob der Benutzer sein Denken besser verstehen und die nächste Aktion auswählen kann.

Menschen zu studieren bedeutet nicht, alle Aktionen zu sammeln

Der Ausdruck „Menschen studieren“ kann gefährlich sein, wenn er falsch verwendet wird.

Dabei geht es nicht darum, alle Benutzeraktionen und Gespräche zu überwachen oder so viele personenbezogene Daten wie möglich zu sammeln.

Was 5BY untersuchen muss, sind nicht Methoden zur Analyse und Bewertung von Personen, sondern die allgemeinen Gedächtnis- und Kontextprobleme, mit denen Menschen konfrontiert sind.

Die folgenden Grundsätze sind erforderlich.

Benutzer müssen persönlich entscheiden, was sie aufbewahren möchten.
Unnötige Rohtexte und persönliche Informationen sollten nicht erfasst werden.
Benutzergedanken sollten nicht willkürlich bewertet oder benotet werden.
Designs, die darauf abzielen, menschliches Verhalten zu manipulieren, sollten vermieden werden.
Die Grundlagen und Grenzen von Automatisierungsurteilen müssen klar sein.
Benutzer müssen in der Lage sein, ihre Datensätze und Verbindungen zu kontrollieren.

Die menschliche Forschung von 5BY sollte keine Forschung sein, um mehr Daten zu erhalten, sondern Forschung, die den Benutzern hilft, ihr Denken mit weniger Informationen besser fortzusetzen.

Das No-Raw-Storage-Prinzip von 5BY stammt ebenfalls aus menschlicher Forschung

Das Speichern des gesamten Rohtexts der KI-Konversation kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, benötigte Inhalte irgendwann zu finden.

Die Speicherung des gesamten Rohtextes ist jedoch mit anderen Kosten verbunden.

Sensible persönliche Daten können unnötigerweise verbleiben.
Wichtige Gedanken und lockere Gespräche vermischen sich.
Wenn die Datensätze wachsen, steigen die Kosten für das erneute Lesen.
Es wird schwierig zu wissen, was der Benutzer als wichtig ausgewählt hat.
Die gespeicherten Aufzeichnungen selbst können zu einer neuen Belastung werden.

Die Ausrichtung von 5BY „kein Rohspeicher, sondern nur“ ist nicht einfach eine technische Entscheidung zur Reduzierung des Speicherplatzes.

Es ergibt sich aus der Frage, ob die Menschen tatsächlich wieder eine Kopie jedes Satzes oder Koordinaten benötigen, die Urteile und Kontext wiederherstellen können.

Das Studium von Menschen verändert auch die Funktionsprioritäten

Wenn das Denken auf menschliches Verhalten und Gedächtnis ausgerichtet ist, ändern sich auch die Produktprioritäten.

Anstatt weitere Funktionen hinzuzufügen, könnten die folgenden Probleme wichtiger werden.

Verstehen Benutzer leicht, wann sie einen Anker verlassen müssen?
Ist der Unterschied zwischen „Gespeichert“ und „Anker“ durch die Aktion unterscheidbar?
Ist der Handoff weder zu lang noch zu kurz?
Verlieren sich Benutzer in der Diagrammansicht?
Können alte Urteile und neuere Entscheidungen unterschieden werden?
Selbst wenn Sie zu einer anderen KI wechseln, vermischen sich Konten und Kontext nicht – Werden Informationen, die der Benutzer nicht ausgewählt hat, willkürlich beibehalten?
Führt die Überprüfung von Aufzeichnungen natürlich zu neuen Arbeiten?

Antworten auf diese Fragen können nicht allein durch das Lesen von Code erhalten werden.

Sie müssen beobachten, wo tatsächliche Benutzer aufhören, was sie missverstehen und in welchen Momenten sie Wert empfinden.

Benutzerfehler sind auch ein wichtiger Beweis für die Produktforschung

Wenn Benutzer eine Funktion falsch verwenden, sollten Sie nicht einfach daraus schließen, dass sie die Erklärung nicht gelesen haben.

Die Konzepte und Bildschirme des Produkts entsprechen möglicherweise nicht den menschlichen Erwartungen.

Wenn Benutzer beispielsweise wiederholt Anker und Gespeichert verwechseln, sollten die folgenden Möglichkeiten geprüft werden.

Die Zwecke der beiden Merkmale scheinen nicht ausreichend unterschiedlich zu sein.
Die Namen unterscheiden sich, aber die tatsächlichen Aktionen fühlen sich ähnlich an.
Der Zeitpunkt, zu dem der Benutzer eine Funktion auswählen sollte, ist unklar.
Der Unterschied zwischen den beiden Funktionen wird im Ergebnisbildschirm nicht sichtbar.

Ein Produkt, das Menschen untersucht, gibt nicht nur dem Benutzer die Schuld für Fehler.

Es muss herausgefunden werden, aus welcher Diskrepanz zwischen Erwartung und Design der Fehler entstanden ist.

5BY darf nicht im Namen von Menschen urteilen

Ein Dienst, der das menschliche Gedächtnis und Urteilsvermögen fördert, könnte versucht sein, im Namen des Benutzers Schlussfolgerungen zu ziehen.

Es könnte automatisch wichtige Gespräche auswählen, auf der Grundlage früherer Aufzeichnungen nächste Aktionen empfehlen und Benutzertendenzen ableiten.

Eine gewisse Automatisierung kann praktisch sein.

Aber 5BY darf die Entscheidungskompetenz des Nutzers nicht schwächen.

Was wichtig ist, muss letztendlich der Benutzer selbst auswählen.
Frühere Aufzeichnungen sollten nicht zu Beweisen werden, die aktuelle Entscheidungen erzwingen.
KI-Empfehlungen und nutzerbestätigte Urteile müssen unterschieden werden.
Benutzer müssen in der Lage sein, ihre Datensätze zu ändern und zu löschen.
Wenn automatische Verbindungen falsch sind, müssen sie leicht korrigierbar sein.

5BY sollte nicht auf ein System abzielen, das besser urteilt als die Menschen, sondern auf ein System, das den Menschen hilft, ihre eigenen Urteile besser fortzusetzen.

Die Forschungsbedürfnisse von 5BY müssen mehrere Bereiche verbinden

Wie Menschen denken, sich erinnern und urteilen, lässt sich mit einem einzigen Feld nur schwer erklären.

Die Felder, die 5BY langfristig untersuchen sollte, können die folgenden Bereiche umfassen.

Menschliches Gedächtnis und Vergessen
Entscheidungs- und Beurteilungsfehler
Problemlösungsprozesse
Metakognition und Selbstreflexion
Wissensmanagement und organisatorisches Gedächtnis
Methoden der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Schnittstelle und Benutzererfahrung
Datenschutz und Datenkontrolle
Herkunft und Vertrauen der Aufzeichnungen
Kollektive Intelligenz und Wissenstransfer

Es reicht nicht aus, Konzepte aus diesen Bereichen einfach auf das Produkt zu übertragen.

Sie müssen auch beobachten, welche Probleme tatsächliche 5BY-Benutzer beim Wechsel zwischen mehreren AIs haben und welche Funktionen hilfreich sind.

Das Erfolgskriterium von 5BY ist nicht das Speichervolumen

Der Erfolg von 5BY sollte nicht allein an der Anzahl der gespeicherten Gespräche oder generierten Koordinaten gemessen werden.

Wichtigere Fragen sind wie folgt.

Hat der Benutzer wichtige frühere Urteile wiederentdeckt?
Hat sich die Zeit verringert, die für das Wiederholen von Erklärungen aufgewendet wurde?
Könnten sie weiterdenken, auch wenn sie zu einer anderen KI wechseln?
Haben sie alte Ideen mit aktuellen Problemen verknüpft?
Haben sie Hilfe erhalten, um eine Wiederholung früherer Fehler zu vermeiden?
Haben sie verstanden, wie sich ihr Denken entwickelt hat?
Könnten sie wichtiges Know-how an die nächste Person weitergeben?

Wenn diese Änderungen tatsächlich eintreten, kann 5BY über ein einfaches KI-Tool zur Speicherung von Gesprächen hinausgehen und zu einem Dienst werden, der die Kontinuität des Denkens unterstützt.

Das eigentliche Forschungsthema unseres Unternehmens sind Menschen

5BY braucht guten Code und stabile Systeme.

Wichtig ist auch die Technologie, um auf Änderungen in KI-Diensten zu reagieren, Konversationen über mehrere LLMs hinweg zu verbinden und Benutzerdatensätze sicher zu verwalten.

Aber Technologie ist nicht das Ziel.

Technologie ist ein Mittel, das den Menschen hilft, ihre Gedanken nicht zu verlieren und weiterhin ein besseres Urteilsvermögen zu entwickeln.

Die Frage, die sich 5BY immer wieder stellen muss, ist nicht, wie viele weitere Funktionen entwickelt werden sollen.

Warum vergessen Menschen wichtige Gedanken?
Welche Hinweise sind erforderlich, um sie abzurufen?
Wie viel früherer Kontext muss gezeigt werden, um zu verstehen?
Wann sollte KI helfen und wann sollten Menschen direkt entscheiden
Wie können Aufzeichnungen nicht zur Last, sondern zum Ausgangspunkt für den nächsten Gedanken werden?

Wenn diese Fragen außer Acht gelassen werden, kann 5BY zu einem Dienst werden, der viele Gespräche speichert, sich aber schwer tut, einer zu werden, der die Gedanken der Menschen verbindet.

Das eigentliche Forschungsthema von 5BY ist nicht Software.

Es ist die Art und Weise, wie Menschen denken, sich erinnern, vergessen, wählen und erneut urteilen.