Grundsätze¶
Diese Grundsätze gelten für die gesamte Plattform und sind, wo technisch relevant, unmittelbar im Code verankert — nicht nur als Absicht formuliert.
1. Öffentlich ist nur, was aus dem eingefrorenen Snapshot stammt¶
Jede öffentliche Ansicht eines Records — HTML-Seite, PDF, JSON, JSON-LD — wird ausschließlich aus einem unveränderlichen, versionierten Snapshot gerendert, nie aus einem laufenden Entwurf und nie aus internen Verwaltungsdaten einer Institution. Diese Trennung ist strukturell, nicht nur redaktionell: private Felder existieren im Objekt, aus dem die öffentliche Seite gebaut wird, schlicht nicht. Details unter Datenschutzmodell und Versionierung.
2. Stufen sind beschreibend, nicht bewertend¶
Die Beitragsstufen A0–A4 und die Prüfstufen V0–V3 (siehe Beitragsstufen, Prüfstufen) werden überall als neutrale, monospace gesetzte Kennzeichnungen dargestellt — ohne Farbskala, ohne visuelle Rangfolge, die „besser" oder „schlechter" suggeriert. Ein A3-Beitrag ist nicht per se problematischer als ein A1-Beitrag; er beschreibt lediglich einen anderen Umfang KI-gestützter Arbeit, dessen Angemessenheit vom Kontext abhängt, den die Plattform nicht bewertet.
3. Zurückhaltendes Vokabular¶
Der Statuswortschatz eines Records ist Draft, Self-Declared, Pending Full Disclosure, Published, Amended, Withdrawn. Die Begriffe „zertifiziert", „akkreditiert" oder „validiert" kommen an keiner Stelle der Plattform als Statusbezeichnung vor — weder in der Oberfläche noch in der API noch in erzeugten PDF-Dokumenten. Ein signiertes PDF wird als „plattformseitig signiertes Offenlegungsdokument" bezeichnet — nie als qualifizierte elektronische Signatur oder als Bestätigung der inhaltlichen Richtigkeit.
Die eine, bewusst eng gefasste Ausnahme ist das Verifiziert-Kennzeichen: Es erscheint auf der Record-Seite nur, wenn eine benannte, tatsächlich zuständige Stelle — in der Regel die Institution, an der die Arbeit betreut wurde — die Angaben zur KI-Nutzung geprüft und bestätigt hat. Es ist die einzige farbige Statusangabe der Plattform, sagt nichts über die Qualität der Arbeit, und wer bestätigt hat, wird nie veröffentlicht (→ Governance). Die Plattform oder ihre Betreiberin vergibt das Kennzeichen nie in eigener Sache.
4. Menschliche Verantwortung bleibt unteilbar¶
Unabhängig davon, wie viele Tätigkeiten mit KI-Unterstützung durchgeführt wurden und auf welchem Niveau: Die inhaltliche und wissenschaftliche Verantwortung für die Arbeit liegt bei der Autorin oder dem Autor. Ein Record enthält deshalb einen expliziten, unveränderlichen Satz an Verantwortungserklärungen, die vor Veröffentlichung bestätigt werden müssen — siehe Menschliche Verantwortung.
5. Unveränderlichkeit statt nachträglicher Korrektur¶
Ein veröffentlichter Record wird nicht überschrieben. Änderungen entstehen als neue, eigenständige Version mit eigenem Zeitstempel, eigener Prüfsumme und einem Verweis auf die Vorgängerversion. Nichts wird gelöscht — auch ein zurückgezogener Record bleibt als Datensatz mit Zurückziehungsgrund bestehen, statt zu verschwinden. Details unter Versionierung.
6. Datenschutz durch Konstruktion, nicht durch Konvention¶
Personenbezogene und institutionelle Verwaltungsdaten (Name, Matrikelnummer, Betreuer:in, interne Referenzen) leben auf getrennten Datenmodellen, die vom öffentlichen Snapshot-Baustein grundsätzlich nicht gelesen werden. Ein privates Feld kann nicht „aus Versehen" über eine Template-Änderung öffentlich werden, weil es im Datenobjekt der öffentlichen Seite gar nicht vorhanden ist.
7. Minimal-invasive Infrastruktur¶
Die Plattform verzichtet bewusst auf Komponenten, die für die Pilotgröße keinen Mehrwert bieten — keine zusätzliche Warteschlange, kein separates Suchsystem, keine Blockchain. Prüfsummen und eine verkettete Audit-Historie leisten die Integritätsgarantien, die für den aktuellen Maßstab nötig sind, mit deutlich weniger Betriebsrisiko.
8. Selbstauskunft zuerst, volle Offenlegung folgt¶
Ein Record kann zunächst als vorläufige Selbstauskunft veröffentlicht werden, während die vollständige, strukturierte Offenlegung noch aussteht (Status Pending Full Disclosure). Das senkt die Einstiegshürde, ohne die Unterscheidung zwischen „schon vollständig dokumentiert" und „noch in Arbeit" zu verwischen — beide Zustände sind an der Statusanzeige klar erkennbar.
9. Offenheit über Vorschrift¶
verAIficATor gibt kein Urteil darüber ab, ob eine bestimmte KI-Nutzung in einer bestimmten Arbeit angemessen war. Diese Bewertung bleibt bei den Institutionen, Betreuenden und Prüfungsordnungen, die dafür zuständig sind. Die Plattform liefert die strukturierten Fakten, auf deren Grundlage diese Bewertung stattfinden kann.