Semantic Graph Layer

Deterministic Meaning under Probabilistic Retrieval

1. Ausgangslage

Moderne KI-Systeme bewerten Informationen nicht deterministisch, sondern probabilistisch. „Wahrheit“ entsteht nicht durch einzelne Fakten, sondern durch Kontextdichte, Relationstypen und Konsistenz.

Eine isolierte Entität besitzt für Maschinen keine Autorität. Erst die Einbettung in ein kohärentes Netz aus Beziehungen, Rollen und Geltungsräumen macht Information vertrauenswürdig.

Der Semantic Graph Layer ist die architektonische Antwort auf diese Realität.

2. Architektonisches Prinzip

Graph Density as Authority

In der Aivis-OS Architektur entsteht Autorität nicht durch die blosse Existenz von Fakten, sondern durch die Dichte, Typisierung und Konsistenz ihrer Verknüpfungen.

Ein isolierter Fakt besitzt geringe maschinelle Belastbarkeit. Ein graphgestützter Fakt wird durch angrenzende Relationen, Verantwortlichkeiten und Kontexte stabilisiert.

Der Semantic Graph Layer transformiert das Entity Inventory von einer Sammlung kanonischer Objekte in ein traversierbares Bedeutungsnetzwerk.

3. Vom Inventory zum Graph

Das Entity Inventory beantwortet die Frage:

Was existiert?

Der Semantic Graph Layer beantwortet eine andere, kritischere Frage:

Was gilt – in welcher Beziehung, in welchem Kontext und mit welcher Verlässlichkeit?

Während das Inventory Entitäten verwaltet, verwaltet der Graph Aussagen über Entitäten.

Diese Aussagen werden als explizite Relationen modelliert und sind damit überprüfbar, versionierbar und auflösbar.

4. Das Grundproblem: Ambiguität als Strafe

KI-Systeme bestrafen Ambiguität. Wenn ein Machine Interface Layer gleichzeitig widersprüchliche Aussagen exponiert (z. B. zwei CEOs, zwei Preise, zwei Gründungsdaten), entsteht kein „Abwägen“, sondern ein Vertrauensverlust auf Domänenebene.

Das Modell kann nicht entscheiden, welche Aussage gilt, und klassifiziert die Quelle als unzuverlässig oder veraltet.

Daraus folgt ein zentrales Aivis-OS Prinzip: Determinismus am Interface ist nicht optional, sondern Voraussetzung für Vertrauen.

5. Die Realität organisationaler Systeme

Organisationen sind jedoch nicht widerspruchsfrei:

• unterschiedliche Datenstände
• konkurrierende Quellen
• zeitliche Übergänge
• inkonsistente Zuständigkeiten

Ein System, das nur eine einzige Wahrheit zulässt, verliert wertvolle Information über den Zustand der Organisation. Konflikte würden unsichtbar – und damit unauflösbar.

Der Semantic Graph Layer muss daher mehr leisten als reine Exposition.

6. Architekturprinzip

Internal Multiplicity, External Determinism

Der Semantic Graph Layer operiert nach einem dualen Wahrheitsmodell:

• Interne Ebene (Graph Core): multipel, konfliktfähig
• Externe Ebene (Machine Interface): deterministisch, kollabiert

Widersprüche werden nicht vermieden, sondern strukturiert aufgenommen. Sie werden jedoch nicht ungefiltert exponiert.

7. Assertion-Modell

Der Semantic Graph Layer modelliert Relationen als Assertions. Eine Assertion ist eine überprüfbare Behauptung über eine Entität in einem definierten Kontext.

7.1 Scoped Assertions (Kontextabhängigkeit)

Viele scheinbare Widersprüche sind kontextuelle Differenzen. Unterschiedliche Werte können parallel existieren, sofern ihr Geltungsraum eindeutig modelliert ist (z. B. Region, Organisationseinheit, Markt).

Der Graph hält diese Assertions parallel.
Die Exposition erfolgt kontextabhängig.

7.2 Provenance & Confidence

Echte Widersprüche werden als konkurrierende Assertions gespeichert, nicht überschrieben.

Jede Assertion besitzt:

• eine Quelle (Provenance)
• eine Gewichtung oder Konfidenz

Der Graph bewertet nicht „Wahrheit“, sondern Beleglage.

7.3 Temporale Gültigkeit

Aussagen besitzen zeitliche Geltungsräume. Was gestern wahr war, kann heute ungültig sein, ohne falsch gewesen zu sein.

Der Graph erlaubt parallele Assertions entlang der Zeitachse, ohne logische Kollision.

8. Konfliktauflösung

Konfliktauflösung ist kein ad-hoc-Prozess, sondern Teil der Architektur.

Der Semantic Graph Layer unterscheidet drei Phasen:

1. Ingestion: Aufnahme konkurrierender Assertions, Markierung von Konflikten.
2. Resolution: Anwendung von Governance-Regeln, Konfidenzlogik oder zeitlicher Priorisierung.
3. Exposition: Ausgabe genau einer kanonischen Assertion pro Kontext an externe Systeme.

Diese kanonische Assertion bildet den Collapsed State.

9. Verhältnis zu anderen Layern

• Entity Inventory: definiert Identität und Existenz.
• Semantic Graph Layer: modelliert Bedeutung, Relation und Gültigkeit.
• Transport-Safe Content Layer: spiegelt ausgewählte, kanonische Graph-Wahrheiten abrufresilient.
• Projection / Machine Interface Layer: exponiert ausschliesslich deterministische Zustände.