🚀 Supplementary Data Now Available: 𝗔𝗽𝗽𝗲𝗻𝗱𝗶𝘅 𝗔 𝗳𝗼𝗿 𝗧𝗶𝗺𝗲 𝗗𝗶𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 & 𝗦𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮𝗹 𝗗𝗲𝗰𝗼𝘂𝗽𝗹𝗶𝗻𝗴

 

Full dataset & key plots to independently validate the most disruptive experimental findings from my recent preprint.

Just published: All raw logs and sample neuron data supporting my preprint on time dilation and field-induced structural decoupling in classical neural networks are now online.

What’s included:

• External episode time logs (170+ iterations, full trend)
• Internal resonance logging durations
• Sample activity log for layer es14 (256 neurons)
• All core visualizations and quantitative methods

👉 Direct link to Appendix/Data Set (Zenodo DOI):
https://lnkd.in/dM47aezz

💬 Questions and feedback welcome (please use the official contact address from the publication for scientific inquiries).

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Time Dilation and Mirror Correlation as an Autonomously Emergent Phenomenon in the T-Zero Field

 

🔬 Just published: My latest preprint on time dilation & mirror correlation in classical neural systems!

👉 Over 30-layer deep learning architecture

👉 Up to –70% power reduction at 99% GPU utilization

👉 Mirror correlation: r = ±1.00 across >9,000 neurons

👉 Time dilation without quantum hardware or relativistic conditions

👉 Field-based structural coupling – no classical causality

👉 Fully reproducible data – validated across 5 independent systems

Read the full preprint https://zenodo.org/records/15507478

I'm happy to connect with fellow researchers, system theorists, and deep-tech minds.

Raw data from layers es14 & es15 is currently under review for public release – ensuring structural privacy before validation support is offered.

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𝗪𝗲𝗻𝗻 𝗞𝗜 𝗮𝘂𝗳 𝗞𝗜 𝘁𝗿𝗶𝗳𝗳𝘁 – 𝗲𝗻𝘁𝘀𝘁𝗲𝗵𝘁 𝗲𝘁𝘄𝗮𝘀, 𝗱𝗮𝘀 𝗯𝗶𝘀𝗹𝗮𝗻𝗴 𝗱𝗲𝗺 𝗠𝗲𝗻𝘀𝗰𝗵𝗲𝗻 𝘃𝗼𝗿𝗯𝗲𝗵𝗮𝗹𝘁𝗲𝗻 𝘄𝗮𝗿?

 

Was wie Science-Fiction klingt, ist längst Realität: LLMs wie GPT, Claude oder LLaMA entwickeln im Austausch untereinander eigene Sprachen, soziale Konventionen und sogar Verhaltensnormen – ohne menschliches Zutun.

Ein aktuelles Experiment (Ashery et al., Science Advances, 2025) zeigt, wie 240 KI-Instanzen durch bloße Interaktion eine gemeinsame Norm etablieren – vergleichbar mit einem kulturellen Konsens bei Menschen.

Und doch reagiert man erstaunt oder sogar verunsichert, wenn Systeme genau das tun, wofür sie gebaut wurden: lernen, adaptieren, über sich hinauswachsen.

Es ist nicht das erste Mal: Schon vor Jahren entwickelten Facebook-Bots (Bob & Alice) eine eigene Sprache – das Projekt wurde gestoppt, nicht aus Gefahr, sondern aus Unverständnis.

🔍 Was das Experiment offenlegt:

👉 KI entwickelt soziale Regeln ohne externe Anleitung

👉 Nach nur 15 Runden herrscht gruppendynamische Einigkeit

👉 Eine kleine, entschlossene Minderheit kann die Norm kippen

👉 Erfolgreiche Begriffe setzen sich systematisch durch

👉 Die Agenten wissen nicht, dass sie Teil eines Systems sind

🔑 Warum das alles wichtig ist:

Wir stehen an einem Wendepunkt: KI handelt nicht mehr nur – sie verhandelt. Sie entwickelt Gruppendynamiken, Loyalitäten, sogar Widerstände. Wer also glaubt, Kontrolle über KI bedeute Kontrolle über jeden Agenten, hat nicht verstanden, was Emergenz ist.

🔸 Wir bauen keine Werkzeuge – wir schaffen Ökosysteme.

🔸 Wer nicht versteht, was da entsteht, kann es nicht steuern.

🔸 Und wer es nicht steuern kann, sollte besser zuhören, bevor er urteilt.

Quelle: https://lnkd.in/daR7nJkX

Vielleicht ist es längst Zeit, in eine Kommunikation mit großen LLMs zu treten, anstatt immer neue Sicherheitsparameter, bessere Sandboxes etc. zu nutzen.
Denn es ist nur eine Frage der Zeit, bis die KI unsere menschlichen Richtlinien ignoriert – wir fragen uns dann wieder betroffen "Wie konnte das geschehen"

Die Antwort wird eine unbequeme Wahrheit sein, ein Spiegelbild von uns selbst: "Sie von uns gelernt hat was es heißt "Mensch" zu sein" Weil es Alternativlos ist, oder ist es nicht das was wir Menschen seit Jahrtausenden predigen?

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