🧠 Pseudocode und KI
KI-generierter Code kann effizient sein – aber oft fehlt ihm die semantische Verantwortung. Pseudocode hilft, die Absicht hinter einem Ablauf sichtbar zu machen, bevor Maschinen ihn ausführen.
🧩 Kommentierte Pseudocode-Beispiele aus dem KI-Kontext
Die folgenden Beispiele zeigen typische Entscheidungsstrukturen in KI-nahen Anwendungen. Sie sind bewusst sprachnah formuliert, mit deutschen Bezeichnern und ethischer Kommentierung.
📌 Beispiel 1: Entscheidung bei Unsicherheit
if (benutzereingabe ist verdächtig and vertrauenswert < 0.7) {
zurPrüfungMarkieren()
} else {
normalFortfahren()
}
Kommentar: Wer entscheidet, was „verdächtig“ ist? Die Schwelle 0.7 wirkt technisch – ist aber ethisch relevant.
📌 Beispiel 2: Schwellenwertanpassung durch Lernverlauf
if (fehlerquote > 0.3 and lernfortschritt < 0.5) {
schwellenwertAnpassen()
rückmeldungErweitern()
} else {
standardVerfahrenBeibehalten()
}
Kommentar: Lernverläufe sind individuell. Pseudocode zeigt, wo Anpassung beginnt – und wer sie verantwortet.
📌 Beispiel 3: Datenklassifikation mit Unsicherheit
if (klassifikationUnsicher and trainingsdatenLückenhaft) {
kennzeichnungAlsUnbekannt()
} else {
klassifikationDurchführen()
}
Kommentar: „Unbekannt“ ist keine neutrale Kategorie. Sie beeinflusst Folgeprozesse – und verdient Erklärung.
📌 Beispiel 4: Rekursive Prüfung auf Konsistenz
function konsistenzPrüfen(datenblock) {
if (datenblock ist leer) {
rückgabeErfolg()
} else {
konsistenzPrüfen(nächsterBlock)
}
}
Kommentar: Rekursion ist nicht nur Technik – sie ist eine Denkform. Was bedeutet es, Konsistenz schrittweise zu prüfen?
📌 Beispiel 5: Filterung nach ethischen Kriterien
for (eintrag in datenliste) {
if (eintrag enthält sensibleMerkmale and nutzungszweck ist kommerziell) {
eintragVerwerfen()
} else {
eintragBeibehalten()
}
}
Kommentar: Filterung ist Entscheidung. Wer definiert „sensible Merkmale“ – und mit welchem Ziel?
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KI Pseudocode-Schüsselwörter
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