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Künstliche Intelligenz: Von der Antike über das Mittelalter bis zum Dartmouth College

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Wenn es um Künstliche Intelligenz geht wird fast immer davon geschrieben oder gesprochen, dass die Konferenz am Dartmouth College in den Jahren 1955 und 1956 (Konferenz) der Beginn dieser akademischen Disziplin war.

In dem Cambridge Handbuch Smuha, N. A. (Ed.) (2025): Cambridge Handbook of THE LAW, ETHICSAND POLICY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE weist die Autorin Nathalie A. Smuha zwar auch darauf hin, erweitert den Blick allerdings auch auf frühere Entwicklungen zum Thema.

Smuha zeigt auf, dass es schon in der griechischen Antike erste Überlegungen, zum Thema gab:

„First, it should be born in mind that the history of AI as a concept dates back at least to antiquity, where myths already existed about “automata” or self-operating machines displaying human behavior“ (ebd.).

Anschließend gibt es einen Hinweis auf die Entwicklungen im Mittelalter. Zu der Zeit lebte Ismail al Jazzi, der Vater der Robotik.

„The human drive to transgress the boundaries of the natural and the artificial and to create “intelligent” machines by no means diminished in the Middle Ages. For instance, in 1206, Ismail al-Jazari, an Arab polymath from Mesopotamia who is described as the “father of robotics,” wrote the Book of Knowledge of Ingenious Mechanical Devices, including detailed accounts of how to construct musical robot hands and drink-serving waitresses“ (ebda.).
Footnote: Shahino Mah Abdullah, “Intelligent robots and the question of their legal rights: an Islamic perspective (2018) ICR Journal, 9(3): 394–397.

Und zeitlich anschließend, natürlich der Verweis auf das Dartmouth College und der Konferenz in 1955:

„Artificial intelligence (AI) was founded as an academic discipline almost 70 years ago, when a conference took place at Dartmouth College“ (Smuha 2025).
Footnote: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, and Claude Shannon, Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955 (ebd.).

Die Unterscheidung zwischen den Konzepten aus der Antike und dem Mittelalter und der nach Dartmouth entstandenen akademischen Disziplin ist sehr wertvoll. Zeigt sie doch, dass neue, umwälzende technologische Entwicklungen ihren Ursprung schon weitaus früher hatten, und zwar oft als erste Konzepte.

Künstliche Intelligenz als Konzept hat eine sehr lange Geschichte.

Diese Erkenntnis steht im Gegensatz zu der immer wieder – gerade von Big Tech – genannten Einmaligkeit von Künstlicher Intelligenz in der Geschichte der Menschheit.

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Für eine Aufgabe das geeignete KI-Modell mit dem Smart Router in Langflow auswählen

An AI router that understands the capabilities of models in its library directs
a given inference request to the best model able to perform the task at hand (Thomas et al. 2025)

Es ist in Organisationen nicht mehr zeitgemäß, alle anfallenden Aufgaben (Tasks) von einem sehr großen und Leistungsfähigen KI-Modell bearbeiten zu lassen. Dieses „One Size Fits All“ führt nur zu einem erhöhten Ressourcenverbrauch und damit zu hohen Kosten.

Besser ist es, für jede Anfrage das geeignete Modell auszuwählen. In dem Beitrag Künstliche Intelligenz: Mit einem AI Router verschiedene Modelle kombinieren hatte ich diese Vorgehensweise grob dargestellt. Die Abbildung zeigt das prinzipielle Vorgehen: Ein AI Router entscheidet auf Basis von Vorgaben, welches KI-Modell für den Task geeignet erscheint.

Da wir auf Open Source Software und Open Source AI setzen, ist es interessant, dass Langflow nun die Möglichkeit bietet, einen Smart Router zu nutzen. Basis ist dabei die schon vorhandene Wenn > Dann (If-Else) Funktion.

„The Smart Router component is an LLM-powered variation of the If-Else component. Instead of string matching, the Smart Router uses a connected Language Model component to categorize and route incoming messages“
Langflow. (o. D.). Quickstart. Langflow Documentation. Abgerufen am 16. Oktober 2026, von https://docs.langflow.org/get-started-quickstart)

Siehe dazu auch

Freund, R., Anisic, Z. (2026): Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs. International Conference MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Hungary.

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Fünf neue KI-Modelle aus Europa in unsere Open Street Map aufgenommen

Ausschnitt aus der Open Street Map zu europäischen KI-Modellen
https://umap.openstreetmap.de/de/map/open-source-ai-in-europe_148154#6/49.952292/9.706089

Immer mehr KI-Modelle aus Europa kommen auf den Markt. Alleine vom 22. September bis 06.10.2026 wurden fünf neue Modelle veröffentlicht (KI-News von Thomas Ertl, 08.10.2026 auf LinkedIn).

In der folgenden Tabelle sind die Modelle, das Land und unter Bemerkungen, die Zugangsform (Open Source, Open Weight oder nur per API) angegeben. Die KI-Modelle sind direkt verlinkt.

KI-ModellLandBemerkung
KolibriAleph Alpha, Heidelberg, DeutschlandOpen Source
Flux 3 ActionBlack Forest Labs, Freiburg, DeutschlandOpen Weight
Flux 3 ImageBlack Forest Labs, Freiburg, DeutschlandAPI
Eleven v4ElevenLabs, London, UKAPI
Large 4Mistral, Paris, FrankreichOpen Weight
Europäische KI-Modelle, veröffentlicht im Zeitraum vom 22.09.-06.10.2026

Weiterhin haben wir diese Modelle in unsere Open Street Map mit aufgenommen, in der viele länderspezifische KI-Modelle zu finden sind. Die Map zeigt die dynamische Entwicklung in Europa, und den Trend zu mehr Digitaler Souveränität bei KI-Modellen.

Für die meisten Anwendungen ist es nicht erforderlich, das beste und größe Modell zu haben. Es geht vielmehr darum, ein KI-Modell zu nutzen, das vertrauenswürdig ist, in Europa gehostet wird und transparent zeigt, wie mit Daten umgegangen wird.

Ein gutes KI-System im Unternehmen schlägt dabei den Ansatz, alles im Unternehmen einem gigantischen KI-Modell wie Claude von Anthropic, Gemini von Google, ChatGPT von OpenAI etc. unterzuordnen. Siehe dazu auch

Freund, R., Anisic, Z. (2026): Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs. International Conference MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Hungary.

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Künstliche Intelligenz: Welcher Mensch?

Atari et al. (2023): Which Human? [PDF]

Wenn wir mit Künstlicher Intelligenz arbeiten, interagieren wir mit Large Language Models (LLMs), die mit Daten trainiert und weiterentwickelt wurden. Die Antworten erscheinen uns menschlich zu sein, da sie meistens zu dem passen, was wir uns in unserer Kultur vorstellen.

In dem Paper Atari et al. (2023): Which Human? gehen die Forscher der Frage nach, um welchen Menschen – um welches Menschenbild – es sich hierbei handelt. Dabei haben sie festgestellt, dass die bekannten KI-Modelle eine WIRED-Perspektive einnehmen. WEIRD populations (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic).

Wie in der Abbildung zu erkennen, haben allerdings viele Kulturkreise, Regionen, Länder ein anderes Menschenbild, das sich von dem genannten WEIRD erheblich unterscheidet. Das wiederum führt zu der Frage, ob die anderen Regionen dieser Welt die von westlichen Big Tech entwickelten LLMs übernehmen werden, oder sie ihre eigenen LLMs benötigen, die ihre eigene Sprache, ihre kulturellen und regionalen Besonderheiten berücksichtigen.

Nach dem AI Report 2026 (Stanford University) gibt es in der Zwischenzeit einen deutlichen Trend in Richtung regionaler/nationaler LLMs, die gerade das ermöglichen. Wie ich in der von mir erstellten Open Street Map zu EU-Modellen zeigen konnte, gibt es sogar in Europa schon sehr viele solcher Modelle auf Open Source oder Open Weight Basis.

https://umap.openstreetmap.de/de/map/open-source-ai-in-europe_148154#5/46.052101/6.218511

Solche Zusammenhänge habe ich auch in meinem Paper Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs auf der MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn aufgezeigt.

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Der Perspektivenwechsel von Closed AI zu Local AI hat auch eine gesellschaftliche Komponente

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Die großen Technologie-Konzerne bestimmen aktuell noch, wann welche Modelle verbessert werden, bzw. wann welche neuen Modelle auf den Markt kommen. Dabei haben wir am Beispiel Anthropic im April 2026 gesehen, dass auch mal Modelle nicht veröffentlicht werden – in dem Fall ging es um unkontrollierte KI-Agenten, die in Organisationen eingedrungen waren.

Big Tech entscheidet also, was wir als Nutzer zu sehen bekommen, und was nicht. Diese Asymmetrie zwischen den Nutzern und den Inhabern von großen Datenmengen führt zu einer sehr großen Macht der Big Tech, die diese natürlich auch über Lobbystrukturen auf politischer und gesellschaftlicher Ebene nutzen.

Manche Regionen der Welt haben verstanden, dass es erforderlich ist, im Sinne einer gesamtgesellschaftlichen positiven Nutzung der Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz, Grenzen zu setzen. Die Europäische Union hat das mit dem EU AI Act gemacht, und dafür ziemlich viel Kritik und Häme von Big Tech und der amerikanischen Administration erhalten. Dennoch ist festzustellen, dass eine Selbstregulierung der großen Tech-Unternehmen wohl nicht ausreichen wird, um negative gesellschaftliche Folgen der KI-Entwicklung abzumildern.

Neben der staatlichen/regionalen Eindämmung der negativen Auswüchse von Künstlicher Intelligenz, gibt es auch noch eine andere Möglichkeit, die Asymmetrie der Informationsbereitstellung und -Nutzung zu reduzieren: durch lokale Künstliche Intelligenz – Local AI.

At a fundamental level, local AI disrupts what has been called “algorithmic governance,” a phrase that describes how major technology companies (“Big Tech”) use their rmarket dominance to shape how information is accessed and how people connect in ways that influence the broader social order” (Just et al. 2017).

Just et al. (2017) sind somit der Auffassung, dass durch die Algorithmen der großen KI-Anbieter (Big Tech) Informationen nach deren Vorstellungen selektiert werden wodurch soziale Strukturen beeinflusst werden – die Autoren nennen das “algorithmic governance,” Demgegenüber kann Local AI auf gesellschaftlicher Ebene die Asymmetrie zwischen Big Tech und Governement überwinden.

Darüber hinaus ist die Verbindung von Local AI, Open Data und Open Source AI Modellen eine bemerkenswerte Chance, ein Stück Digitale Souveränität zurückzubekommen. Der AI Report 2026 der Stanford University zeigt hier deutlich auf, dass es weltweit einen Trend zu immer mehr Open Weight / Open Source KI-Modellen, und zu kleinen aber leistungsfähigen Modellen gibt, die sogar in der Zwischenzeit auf dem eigenen Laptop genutzt werden können (Edge Computing). Siehe dazu auch

Freund, R., Anisic, Z. (2026): Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Anisic, Z., Forza, C. (Eds): Proceedings of the 12th International Conference on Customization and Personalization, September 17-18, 2026, Balatonfüred, Hungary, pp. 86-95 · 17. Sep. 2026

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Künstliche Intelligenz, die Jagd nach AGI und der Intelligenz-Quotient

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Es ist erstaunlich, wie viele parallelen es zwischen dem Intelligenz-Quotienten (IQ) und den Entwicklungen bei Künstlicher Intelligenz gibt. Die großen Tech-Unternehmen versprechen immer mehr, dass die von ihnen entwickelten Large Language Models (LLMs) generelle Problemlöser sind, oder bald sein werden – ganz im Sinne von „One Size Fits All“.

Mich erinnert die Diskussion um so eine generelle künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) an den lange propagierten allgemeinen Faktor (g-faktor) bei der menschlichen Intelligenz. Die Messbarkeit der menschlichen generellen Intelligenz erfolgt dabei mit Hilfe des bekannten Intelligenz-Quotienten, der seit über 100 Jahren in vielen gesellschaftlichen Bereichen genutzt wird. Diese Vorgehensweise passte perfekt zu der aufkommenden Industriegesellschaft, in der alles – wirklich alles – messbar gemacht wurde, auch wenn es möglicherweise gar nicht messbar war. Dann wurde es eben messbar gemacht.

Die folgende Beschreibung von AGI der Stanford University enthält allerdings auch kritische Anmerkungen.

„AGI stands for Artificial General Intelligence, which means an AI system with general, human-level (or beyond) ability to learn, reason, and apply knowledge across a wide range of tasks and domains. AGI systems conceivably could handle novel situations, not just perform well on a single, narrow task. The term is controversial in several ways, including that different people mean different things by „human-level intelligence,“ and there’s no universally accepted test, so claims are hard to verify. There are also safety and ethical concerns debated by AI experts“ (Source: Stanford University).

Der Hinweis auf ein unterschiedliches Verständnis darüber, was unter human-Level intelligence zu verstehen ist, macht deutlich, dass sich das über 100 Jahre alte Verständnis von Intelligenz weiterentwickelt, und den Begriff entgrenzt hat. Hinweise auf eine Emotionale Intelligenz oder auch eine Soziale Intelligenz usw. zeigen, wie vielfältig Intelligenz heute interpretiert wird. Das ist auch erforderlich, da die heutige komplexe Welt mit den Kennzahlen der Industriegesellschaft nicht mehr komplett beschreibbar ist.

Die von Howard Gardner vorgestellte Multiple Intelligenzen Theorie hat demgegenüber als erste diese verschiedenen Dimensionen von Intelligenz zusammengefasst, wobei Howard Gardner von Intelligenz als bio-psychologisches Potential eines Menschen ausgeht. Diese Entgrenzung des Intelligenzbegriffs hat eine bessere Passung mit der heutigen komplexen Wissens- oder Kompetenzgesellschaft.

Der Begriff Künstliche Intelligenz ist danach eher als eine Art Kategorienfehler anzusehen. Es wundert daher nicht, dass manche vorschlagen, eher von Künstlicher Cleverness zu sprechen und zu schreiben. Auch die Konzentration von Intelligenz in einem Wert (IQ oder irgendwann AGI-Faktor) wird der heutigen Sichtweise nicht gerecht. Warum wird es trotzdem propagiert?

Bei den ganzen Begrifflichkeiten wird deutlich, dass es je nach Betrachter darum geht, die Welt auf einem einzigen (Intelligenz-) Souverän zurückzuführen (IQ oder AGI), oder die Welt als multidimensionales Konstrukt zu interpretieren. Ich tendiere eher zum zweiten Ansatz, und stehe den Heilsversprechen der Tech-Konzerne kritisch gegenüber.

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Verantwortungsvolle Künstliche Intelligenz – Responsible AI (RAI)

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Die aktuellen Meldungen zu den Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz sind einerseits beeindruckend, und andererseits bedenklich. Bedenklich, weil es KI-Agenten der großen Tech-Unternehmen gelungen sein soll, selbstorganisiert andere Unternehmen zu hacken. Siehe dazu auch KI-Agenten: Agents of Chaos?

Das hat sogar OpenAI dazu gebracht, vorsichtiger mit den neuen Anwendungen umzugehen. Dabei geht es dem Unternehmen auch darum, Risiken von Schadensersatzklagen zu minimieren.

Was ist allerdings mit den gesellschaftlichen Schäden die solche nicht gut getesteten KI-Anwendungen anrichten? Werden solche technologischen Entwicklungen einfach der Gesellschaft überlassen? Das sollten wir nicht zulassen.

Es wundert daher nicht, dass es immer mehr Stimmen gibt, die in diesem Sinne eine verantwortliche Künstliche Intelligenz – Responsible AI (RAI) – auf allen gesellschaftlichen Ebenen einfordern. Ein Beispiel für solche Entwicklungen ist in einer aktuellen Veröffentlichung der OECD  (Organisation for Economic Co-operation and Development) zu finden:

„AI development has the potential to transform society in ways comparable to the industrial revolution or the advent of the internet. AI represents not merely an incremental advance but a transformative technology with the capacity to enhance productivity, create economic value, and solve complex challenges across a variety of sectors such as healthcare, manufacturing, logistics, and public administration. To harness this positive potential, the OECD sets out a balanced approach to responsible AI that enhances the opportunities of AI and establishes conditions for AI to be more profitable, innovative and competitive, while addressing risks of adverse impacts“ (OECD (2026) OECD Due Diligence Guidance for Responsible AI).

Verantwortlich mit Künstlicher Intelligenz umzugehen bedeutet somit, die Chancen und Risiken auszubalancieren. Die Entwicklungen in der Europäischen Union gehen in diese Richtung und sind in der Zwischenzeit zum Vorbild vieler anderer Nationen geworden. Siehe dazu auch Bris, A. (2025): SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century.

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MISSION KI: Wie vertrauenswürdig sind KI-Modelle?

Abstract structure and delineation of an AI system. Source: Fraunhofer IAIS Assessment Catalogue (2021) (MISSION AI 2025)

Es gibt Millionen von KI-Modellen bei denen manchmal nicht klar ist, ob man ihnen als Privatperson, als Unternehmen oder als Öffentliche Verwaltung trauen kann. Denn: It all starts with trust.

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Wenn dem so ist, stellt sich natürlich gleich die Frage, wie Vertrauenswürdigkeit bei KI-Modellen eingeschätzt und bewertet werden kann.

Zunächst einmal muss so eine Vorgehensweise von neutralen Stellen und nicht von den Unternehmen selbst durchgeführt werden. Auch die Kriterien sollten natürlich transparent und offen sein.

Solche Initiativen gibt es seit einigen Jahren auf internationaler und nationaler Ebene. International befasst sich die IEEE 8000.1 Working Group mit der Vertrauenswürdigkeit von Künstlicher Intelligenz. In Deutschland ist es seit 2023 die MISSION AI, die ein entsprechendes Rahmenwerk entwickelt.

„It combines established approaches (VDE SPEC 90012, Fraunhofer IAIS Prüfkatalog, Joint Specification for Trustworthy AI Systems) into an integrated assessment framework“ (MISSION KI).

In der Veröffentlichung MISSION KI (2025) Quality Standard for Low-Risk AI (PDF) werden Vorgehensweise, Kriterien usw. auf mehr als 100 Seiten ausführlich erläutert.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei meiner Paper ein.

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Digitale Souveränität in Deutschland: Von der Einstellung zur Umsetzung – eine deutliche Kehrtwende in Zahlen

Es ist schon erstaunlich, wie schnell sich alles ändern kann. Vor mehreren Jahren, als ich auf Konferenzen die Digitale Abhängigkeit von amerikanischen Tech-Konzernen gerade bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz angesprochen hatte, wurde der Hinweis eher belächelt.

In der Zwischenzeit ist in Europa der Gedanke einer Digitalen Souveränität nicht nur als neue Einstellung angekommen, sondern ist in vielen Bereichen schon zu erkennen, dass die Einstellung in Handlungen umgesetzt werden. Das ist nicht eine von mir formulierte Wunschvorstellung, sondern kann in der Zwischenzeit durch aktuelle Zahlen bestätigt werden.

„Digitale Souveränität wandelt sich innerhalb eines Jahres von einer Frage der Einstellung zu einer Frage der Umsetzung. Fast doppelt so viele Unternehmen in Deutschland befinden sich 2026 aktiv in der Einführung europäischer Software-Lösungen: 39,7 Prozent gegenüber 20,4 Prozent im Vorjahr. Der Anteil derer, die einen Wechsel innerhalb der nächsten sechs Monate planen, steigt von 3,9 Prozent auf 20,4 Prozent um über 400 Prozent. Gleichzeitig bricht der Anteil der Entscheider, die keine europäische Software einführen wollen, von 47,7 auf 4,6 Prozent fast komplett ein. Die Zahl der Unentschlossenen sinkt von 17,4 auf 3,9 Prozent. Eine klare Kehrtwende“  MYRA Security GmbH (2026) Unchartered Waters. State of Digital Sovereignty 2026 (PDF).

Siehe dazu auch  Open Street Map: Europäische Open Source KI Modelle in den jeweiligen Landessprachen und Skill shortage: Es fehlen Kompetenzen zu Open Source Software und Open Source Hardware.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei meiner Paper ein.

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Künstliche Intelligenz und das Internationale Seerecht: Vom Mare Clausum zum Mare Liberum

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In der Veröffentlichung MYRA Security GmbH (2026) Unchartered Waters. State of Digital Sovereignty 2026 (PDF) habe ich eine interessante Analogie gefunden, die ich hier in eigenen Worten wiedergeben möchte, obwohl Analogien / Vergleiche immer etwas hinken.

Wenn man sich mit dem Begriff der Souveränität beschäftigt, kann man bis zum 16. Jahrhundert zurückgehen. Dabei ging es zunächst um die Rolle des Souverän als Gewaltmonopol, mit Bodin (1530–1596) als Vordenker. Doch gibt es auch einen Bezug zu Souveränität, wenn wir uns die Entwicklung des Seerechts ansehen.

Durch die globale Vernetzung über die Weltmeere kam es schon im 15. Jahrhundert immer wieder zu Auseinandersetzungen, obwohl sich Spanien und Portugal in dieser Zeit im Vertrag von Tordesillas (1494) die Weltmeere aufgeteilt hatten. Es waren dabei zwei souveräne Meere entstanden, die von dem jeweiligen Land beansprucht wurden. In diesem Sinne kam es also zu jeweils geschlossenen Meeren: Lateinisch: Mare Clausum – Englisch: Closed Sea.

Um die dadurch immer wieder auftretenden Konflikte zu lösen, schlug Hugo Grotius vor, die Meere als offene Meere zu sehen, die allen zur Verfügung stehen sollten. Er veröffentlichte „1609 die Schrift Mare Liberum, die das niederländische Begehren eines freien Handels zur See unterstützt und juristisch begründet“ (Quelle: Wikipedia). Lateinisch: Mare Liberum – Englisch: Open Sea. „Der Teil der Weltmeere, der außerhalb einer Dreimeilenzone lag (Seemeile, 1852 m), galt als internationales Gewässer“ (Internationale Gewässer).

„Damals stand Mare Clausum – das geschlossene Meer – gegen Mare Liberum. Europa will keine Isolation und keinen „Konflikt“ gegen amerikanische oder asiatische Technologie. Es will verhindern, dass kritische digitale Infrastruktur faktisch in fremden Hoheitszonen gefangen bleibt. Die Forderung Europas nach digitaler Souveränität bedeutet in diesem Sinne dasselbe, was Grotius damals forderte: offene Räume, faire Regeln und echte Wahlfreiheit. Freiere digitale Weltmeere für eine neue Generation von Händlern“ (MYRA Security GmbH, 2026).

Ich kann mir hier die Analogie zu Closed Source AI und Open Source AI nicht verkneifen, auch wenn der Vergleich etwas hinkt. Dennoch: Open Source AI ist der zukunfsträchtigere Weg, Künstliche Intelligenz für alle Nationen und ihren Menschen nutzbar zu machen.

Es sollte nicht sein, dass das Machtmonopol nur bei einigen Wenigen liegt, die rein kommerzielle und kaum gesellschaftliche Interessen verfolgen. Das Beispiel des Seerechts zeigt auf, dass es sinnvoll ist, geschlossene Räume zu öffnen. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei meiner Paper ein.