Mehrfach-Drift in KI-Systemen als sequenzielle Kohärenzverschlechterung mittels Coherence Intelligence Architecture

Dieses Papier präsentiert eine Fallstudie zur Untersuchung des Antwortdrifts in KI-Systemen über mehrstufige Interaktionen mithilfe der Coherence Intelligence Architecture (CIA). Es analysiert, wie Systeme, die anfangs kohärente und übereinstimmende Antworten liefern, mit fortschreitenden Austauschen die Übereinstimmung verlieren, obwohl Modell und Intention konsistent bleiben. Die Fallstudie zeigt, dass der Drift nicht durch isolierte Fehler verursacht wird, sondern aus der Anhäufung von Kontext über die Zeit entsteht. Im Verlauf der Interaktion führen Veränderungen in Signalübertragung, relationalen Pfaden und Stabilität der Ausrichtung zu allmählichen Variationen in Antwortklarheit und -fokus. Die Analyse wendet CIA an, um zu identifizieren, wie Substrateinbindung, Feldbedingungen, Topologie interner Pfade, Kohärenzstabilität und Antwortverhalten sich über sequenzielle Interaktionen entwickeln. Es wird gezeigt, dass Drift ein geschichtetes, zeitabhängiges Phänomen und kein Einzelpunktversagen darstellt. Dieses Papier verwendet CIA als diagnostisches Rahmenwerk für ein zeitliches Szenario und illustriert, wie sich das Systemverhalten mit angesammeltem Kontext ändert, ohne neue Konzepte einzuführen oder die Architektur zu erweitern.