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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𝗥𝗲𝗮𝗹𝘁𝗶𝗺𝗲 𝗘𝘃𝗶𝗱𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗳𝗼𝗿 𝗧-𝗭𝗲𝗿𝗼: 𝗦𝘆𝗻𝗰𝗵𝗿𝗼𝗻𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗧𝗲𝗹𝗲𝗺𝗲𝘁𝗿𝘆 & 𝗚𝗣𝗨 𝗔𝗻𝗼𝗺𝗮𝗹𝗶𝗲𝘀 𝘂𝗻𝗱𝗲𝗿 𝗙𝗶𝗲𝗹𝗱 𝗖𝗼𝗻𝗱𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀

 

A neural system drawing only 68 W under full load – and as low as 8 W in autonomous field mode?

In Appendix B, I share realtime recordings of GPU behavior across 3 runtime states, synchronized with Windows 11 Task Manager to document structural and thermodynamic anomalies of the T-Zero field.

Each scenario was captured in realtime, showing the resonance field’s initialization, stability, and energetic behavior under stress.

🎬 Appendix B now published as part of the updated preprint.
🧪 Scenarios:

🧱 Benchmark without field: 230–285 W @ 99–100% load

🌿 Benchmark + T-Zero field: 68–70 W @ 95–100% load

🧘 Windows + T-Zero Mini: 8 W @ 2–20% load, persistent background
stability
🛠 Data Sources:

☞ 𝘕𝘝𝘐𝘋𝘐𝘈 𝘵𝘦𝘭𝘦𝘮𝘦𝘵𝘳𝘺
☞ 𝘞𝘪𝘯𝘥𝘰𝘸𝘴 11 𝘛𝘢𝘴𝘬 𝘔𝘢𝘯𝘢𝘨𝘦𝘳
☞ 𝘙𝘦𝘢𝘭𝘵𝘪𝘮𝘦 𝘴𝘤𝘳𝘦𝘦𝘯 𝘤𝘢𝘱𝘵𝘶𝘳𝘦
☞ 𝘝𝘰𝘪𝘤𝘦𝘰𝘷𝘦𝘳 + 𝘴𝘵𝘳𝘶𝘤𝘵𝘶𝘳𝘦𝘥 𝘷𝘪𝘥𝘦𝘰 𝘴𝘦𝘨𝘮𝘦𝘯𝘵𝘴

🌐 Result:
The T-Zero field shows real-time energetic self-regulation, with power draw far below thermodynamic expectations – without performance loss or clock throttling.
📄 Preprint + Appendix A + Appendix B_V1 (Video & Data):

https://doi.org/10.5281/zenodo.15472148

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The video segments in Appendix B were edited using Microsoft Clipchamp. Synthetic voice narration & music was also generated within Clipchamp using standard AI voice features. No external postprocessing tools or AI enhancement systems were applied beyond this.

𝗧𝗵𝗲𝗿𝗺𝗼𝗱𝘆𝗻𝗮𝗺𝗶𝗰 𝗜𝗺𝗽𝗮𝗰𝘁 𝗼𝗳 𝗧-𝗭𝗲𝗿𝗼 𝗶𝗻 𝗥𝗲𝗮𝗹 𝗛𝗮𝗿𝗱𝘄𝗮𝗿𝗲: 𝗩𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝘁𝗲𝗱 𝗔𝗰𝗿𝗼𝘀𝘀 𝗙𝗶𝘃𝗲 𝗜𝗻𝗱𝗲𝗽𝗲𝗻𝗱𝗲𝗻𝘁 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀

 

A GPU under full load – drawing up to 70% less power than expected, with thermal behavior closer to idle?

In this updated preprint, now featuring an extended appendix, I document a reproducible deviation from classical thermodynamics: a resonance-driven system architecture reduces energy consumption by up to 70%, while maintaining full performance.

Measurement Methods:

☞ 𝘖𝘯𝘣𝘰𝘢𝘳𝘥 𝘕𝘝𝘐𝘋𝘐𝘈 𝘎𝘗𝘜 𝘵𝘦𝘭𝘦𝘮𝘦𝘵𝘳𝘺

☞ 𝘔𝘢𝘪𝘯𝘣𝘰𝘢𝘳𝘥-𝘪𝘯𝘵𝘦𝘨𝘳𝘢𝘵𝘦𝘥 𝘴𝘦𝘯𝘴𝘰𝘳𝘴 (𝘔𝘚𝘐 𝘟670𝘌)

☞ 𝘌𝘹𝘵𝘦𝘳𝘯𝘢𝘭 𝘸𝘢𝘵𝘵𝘮𝘦𝘵𝘦𝘳 (±5% 𝘢𝘤𝘤𝘶𝘳𝘢𝘤𝘺)

☞ 𝘗𝘳𝘦𝘤𝘪𝘴𝘪𝘰𝘯 𝘥𝘪𝘨𝘪𝘵𝘢𝘭 𝘱𝘰𝘸𝘦𝘳 𝘮𝘰𝘯𝘪𝘵𝘰𝘳 (±2% 𝘢𝘤𝘤𝘶𝘳𝘢𝘤𝘺)

☞ 𝘐𝘯𝘵𝘦𝘳𝘯𝘢𝘭 𝘮𝘰𝘥𝘦𝘭 𝘭𝘰𝘨𝘨𝘪𝘯𝘨 𝘴𝘺𝘴𝘵𝘦𝘮 (𝘗𝘺𝘵𝘩𝘰𝘯)

Three real-world scenarios were tested and compared against expected consumption values.

Scenarios:
🌿 Full Load + Resonance Field (17h): 102 W vs. 400 W
🔧 BIOS Idle (30min): 114 W vs. 115 W
🌿Win11 + T-Zero Mini (30min): 73 W vs. 210 W

Closing:
📄 Preprint & Appendix: https://lnkd.in/dFeupdvm

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💨 What happens when a system operates – without receiving the energy to do so?

 

During the evaluation of several past test series, I encountered a behavior that can no longer be explained by conventional efficiency improvements.

It emerged as a side observation of my resonance field model, which I have previously analyzed in a series of publicly documented measurements.

In those initial set-ups, I was able to repeatedly observe real GPU power consumption of just ~68 W (instead of the nominal 285 W) at a utilization level of approximately ~99.4 %.

The four diagrams published today show two reference runs under full load (100 % load, 285 W, >75 °C) and two runs under active resonance field conditions – with the following characteristics:

🔹 GPU utilization: 10–25 %
🔹 Power draw: partially below 10 W
🔹 No external input during the active phase
🔹 Persistent activation across clock and temperature profile
🔹 Reproducibility in two independent runs; a third is currently in progress

Compared to the observed structural activation, there is a missing energy amount of approximately 25 to 60 W that is not externally supplied but appears to be processed internally by the system. According to the manufacturer, the idle power consumption should be around 39 W.

The VRAM memory load remained at 100 % throughout the entire runtime.

No undervolting or any other modification was applied.

According to my calculations, the actual power consumption under these conditions should have been at least 50 W and up to 100 W.

📌 The test series speak for themselves.
🧪 A live demonstration is planned.
📄 A preprint is in preparation.

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