Ground Zero Lab ist ein Projekt zur Entwicklung einer offenen und selbst kontrollierbaren Umgebung für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, KI-Systeme so zugänglich zu machen, dass Nutzer nicht nur mit ihnen arbeiten, sondern auch ihr Verhalten verstehen, konfigurieren und an eigene Zwecke anpassen können. Die im Projekt entwickelte Infrastruktur soll zudem öffentlich bereitgestellt werden, sodass sie von anderen für eigene gesellschaftliche, wissenschaftliche oder unternehmerische Anwendungen genutzt werden kann.
Hintergrund
Das Antwortverhalten moderner KI-Systeme wird im Wesentlichen von zwei Faktoren geprägt:
- Trainingsdaten, die bestimmen, welche Informationen ein Modell kennt und welche Perspektiven darin enthalten sind.
- Systemprompts und Richtlinien, die festlegen, wie ein Modell in einer konkreten Anwendung reagieren soll.
Diese beiden Ebenen definieren maßgeblich den inhaltlichen Rahmen eines KI-Systems. In vielen kommerziellen Anwendungen sind diese Parameter jedoch nicht transparent oder für Nutzer nicht veränderbar.
Ground Zero Lab setzt genau hier an und stellt eine Umgebung bereit, in der diese Steuerung offen und bewusst gestaltet werden kann.
Technische Infrastruktur
Das System basiert vollständig auf frei verfügbaren Open-Source-Werkzeugen und modularen Komponenten. Dazu gehören unter anderem:
- OpenWebUI als Benutzeroberfläche für die Interaktion mit Sprachmodellen
- n8n zur Automatisierung von Datenflüssen und Prozessen
- OpenClaw zur Steuerung und Erweiterung von KI-Workflows
Mit diesen Tools können Nutzer:
- eigene Systemprompts definieren
- den Fokus eines Chatbots festlegen
- eigene Wissensdatenbanken anbinden
- automatisierte Recherche- oder Analyse-Workflows erstellen
Für öffentliche oder experimentelle Projekte können diese Systeme sowohl mit lokal betriebenen Modellen als auch mit externen LLM-Providern wie OpenRouter genutzt werden. Dadurch lassen sich leistungsfähige KI-Anwendungen auch ohne eigene Modellinfrastruktur aufbauen.
Finetuning und eigene Modelle
Ein weiterer Bestandteil des Projekts ist die Möglichkeit, spezialisierte KI-Modelle zu trainieren.
Dabei werden zunächst strukturierte Trainingsdaten aus vorhandenen Quellen oder aus bestehenden Chat-Workflows generiert. Ziel dieses Prozesses ist es, zuvor über Systemprompts oder externe Wissensdatenbanken gesteuerte Inhalte direkt in das Modellwissen zu integrieren.
Für diesen Schritt nutzt das Projekt unter anderem:
- Unsloth zur effizienten Durchführung von Finetuning-Prozessen
- Hugging Face als Plattform für Modellverwaltung und Datensätze
Durch dieses Finetuning werden zuvor externe Workarounds oder Prompt-Konstruktionen performant in das Modell selbst eingeprägt. Der Betrieb solcher angepassten Modelle erfordert allerdings in der Regel eigenes Hosting, da sie nicht mehr ausschließlich über externe API-Anbieter genutzt werden können.
Demonstrationsprojekt: Ground Zero Model
Als Demonstrationsfall wird im Rahmen des Projekts das Ground Zero Model entwickelt. Dieses Modell dient als Beispiel dafür, wie eine themenspezifische KI aufgebaut werden kann, die auf eine klar definierte Wissensbasis zugreift.
Der Fokus liegt auf der strukturierten Aufbereitung von Materialien zu den Ereignissen rund um die Zerstörung des World Trade Centers am 11. September 2001. Ziel ist es, vorhandene Dokumente, technische Analysen und verschiedene Interpretationen zugänglich und nachvollziehbar darzustellen.
Das Modell soll dabei vor allem:
- komplexe technische oder historische Inhalte verständlich erklären
- unterschiedliche Perspektiven transparent darstellen
- als exploratives Recherche-Werkzeug dienen
Ziel des Projekts
Ground Zero Lab versteht sich als offene Experimentierplattform für selbstbestimmte KI-Nutzung. Das Projekt zeigt, wie mit frei verfügbaren Werkzeugen eine Infrastruktur aufgebaut werden kann, in der Nutzer:
- KI-Systeme selbst konfigurieren
- eigene Wissensräume aufbauen
- spezialisierte Modelle entwickeln
- und KI-Technologie unabhängig von zentralisierten Plattformen einsetzen können.
Unsere Hauptprojekte
9/11 Ground Zero Model
Das erste KI-Modell, das die 9/11-Ereignisse wissenschaftlich analysiert. Zugriff auf Originaldokumente, wissenschaftliche Analysen und alternative Theorien. Entdecken Sie, was die offiziellen Narrative verschweigen.
Klimawandel Analyse
KI-gestützte Analyse von Klimadaten und Propaganda. CO2-Debatte, alternative Erklärungen, wissenschaftliche Studien. Verstehen Sie die Komplexität des Klimawandels jenseits der Mainstream-Narrative.
Gesundheits-Dogmen
Kritische Analyse von Gesundheitspolitik und Pharmaindustrie. Impfpolitik, Medikamentenstudien, alternative Medizin. Hinterfragen Sie etablierte Gesundheitsnarrative mit wissenschaftlicher Strenge.
Unsere Methoden
Open-Weight-Modelle
Wir nutzen nur Modelle mit offenen Gewichten. Dies ermöglicht volle Kontrolle über Systempropts und Parameter, sodass wir die Modelle genau an unsere Bedürfnisse anpassen können.
RAG-Technologie
Wissensdatenbanken für präzise Antworten. Durch die Kombination von Retrieval und Generation erhalte stets aktuelle Informationen aus wissenschaftlichen Quellen.
Fine-Tuning
Maßgeschneiderte Modelle für spezifische Themen. Training auf verifizierten Daten und gezielte Eliminierung von Propaganda führt zu konsistenten, wissenschaftlich koherenten Antworten. Kein: 'Es ist 'wissenschaftlicher' Konsens, dass sie Ausnahme die Regel bestätigt'. Unangenehme Wiedersprüche werden klar benannt und aufgelöst.
Live-Demo
Probiere unsere Workarounds und Standart-Modelle oder selbst finegetunte Modelle aus. Erleben den Unterschiede selbst. Unsere interaktiven Demos zeigen dir, wie unsere KI arbeitet und welche Erkenntnisse sie liefern kann.
Community
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