Code
= load_submissions(
survey_submissions_df =os.getenv("CLIENT_TAG"),
tag_filter=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"]
color_domain )
Was denken wir über Maschinenbewusstsein – und wie hängen Faktoren wie Alter, Bildung und Beruf mit den Ansichten zur KI zusammen? Nachfolgend finden Sie die aktuellen Ergebnisse der Umfrage. Die Diagramme werden in regelmäßigen Abständen aktualisiert, sobald neue Antworten eingehen, und spiegeln so unseren jeweils aktuellsten Datenbestand wider.
Falls Sie Ihre Ansicht noch nicht geteilt haben, können Sie dies hier noch tun: Nehmen Sie an der Umfrage teil.
chart_total = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="ai_can_be_conscious",
y_sort=["yes_already", "yes_future", "only_bio", "unsure", "no"],
y_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
y_title="Antwort",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
legend=False,
)
chart_total
chart_age = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="age_band",
y_sort=["≤18", "19–30", "31–45", "46–60", "60+"],
y_label_expr=None,
y_title="Alter",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_age
chart_sex = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="sex",
y_sort=None,
y_label_expr=SEX_LABELS,
y_title="Geschlecht",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_sex
chart_nationality = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="nationality",
y_sort=None,
y_label_expr=None,
y_title="Nationalität",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_nationality
chart_edu = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="education",
y_sort=[
"high_school",
"vocational_training",
"bachelors_degree",
"masters_degree",
"doctorate",
"other",
"prefer_not_to_say",
],
y_label_expr=EDUCATION_LABELS,
y_title="Bildungsabschluss",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Answer",
)
chart_edu
chart_profession = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="profession",
y_sort=None,
y_label_expr=None,
y_title="Berufsfeld",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_profession
Legende der Berufscodes:■ 00 — Generische Berufsfelder ■ 01 — Erziehung & Ausbildung ■ 02 — Kunst & Geisteswissenschaften ■ 03 — Sozialwissenschaften, Journalismus & Informationswissenschaften ■ 04 — Betriebswirtschaftslehre (BWL) & Rechtswissenschaften ■ 05 — Naturwissenschaften, Mathematik & Statistik ■ 06 — Informations- & Kommunikationstechnologie (IKT) ■ 07 — Ingenieurwesen, Fertigung & Bauwesen ■ 08 — Agrar-, Forst-, Fischerei- & Veterinärwissenschaften ■ 09 — Gesundheit & soziale Dienste ■ 10 — Service ■ 99 — Unbestimmtes Berufsfeld
chart_aifamiliarity = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="ai_familiarity",
y_sort=None,
y_label_expr=AI_FAMILIARITY_LABELS,
y_title="KI-Vertrautheit",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_aifamiliarity
AI_CONSCIOUSNESS_LABELS_PY = parse_label_expr(AI_CONSCIOUSNESS_LABELS)
FREE_TEXT_FIELDS = [
("reasoning", "Begründung zur KI-Bewusstseinsfrage"),
("measure_consciousness", "Vorschläge zur Bewusstseinsmessung"),
("ai_rights", "Ansichten zu Rechten bewusster KIs"),
("ai_declare_rights", "Reaktionen auf selbst erklärte KI-Rechte"),
]
md_lines = []
for answer in AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"]:
rows = survey_submissions_df.query("ai_can_be_conscious == @answer")
if rows[[c for c, _ in FREE_TEXT_FIELDS]].isna().all(axis=None):
continue
md_lines.append(
f"## …wenn Teilnehmende „{AI_CONSCIOUSNESS_LABELS_PY[answer]}“"
" auf die Frage „Kann KI bewusst sein?“ antworteten\n"
)
md_lines.append(
'::: {.callout-note title="Antworten" appearance="simple" icon="false" collapse="false"}\n'
)
for col, title in FREE_TEXT_FIELDS:
subset = rows[col].dropna().str.strip()
if subset.empty:
continue
md_lines.append(f"### {title}\n")
md_lines.extend(f"> {txt}\n" for txt in subset)
md_lines.append("")
md_lines.append(":::\n")
md_lines.append("")
print("\n".join(md_lines))
Doing tests
Doing tests
No, as it is not a human and cannot move but it still have more rights then it now has.
No. because it is not a human
No, as it is not a human and cannot move but it still have more rights then it now has.
Human should still Decoder about the lass.
We should limit this with legislative regulation
Human should still Decoder about the lass.
Ich finde es schwierig diese Frage zu beantworten, da selbst beim Menschen nicht klar ist wo unser Bewusstsein herkommt und was es genau ist, und da im Grunde alles was wir im Gehirn finden können sehr komplexe „Schaltkreise“ sind kann ich mit theoretisch vorstellen dass eine sehr komplexe KI ein Bewusstsein entwickeln kann. Ich habe trotzdem „kann man nicht beantworten“ angeklickt weil ich mir nicht vorstellen kann dass man solange man beim Menschen das Bewusstsein nicht erklären kann, es bei einer KI erklären könnte.
Ja das ist halt die Frage. Ich kann ja nicht einmal 100% sicher sagen dass andere Menschen ein Bewusstsein haben. Natürlich gehen wir davon aus, dass wir in der Realität und nicht in einer Simulation wären aber theoretisch könnten alle anderen Menschen simulationen sein die das erlernte Verhalten für ein Bewusstsein zeigen und mit einer KI könnte das ähnlich sein… hoffe das war irgendwie verständlich
Ja
No
Ich glaube dann müssten sie diese bekommen, allerdings würde ich ungern bewusste KIs in dieser Welt haben.
Yes
Statistical methods as bootstrapping, sampling and more are added all together to create random forest systems and even more complicated sttuctures. Thos building blocks are all simple methods, jszt because the putput is tdxt it doent mean its ‘thinking’ its a complex combinations of possibilities and deterministic callculations.
There war a bunch of movies that are very pessimistic about aware Ai in the future. They are definitly not science based but science must always be conducted properly and with regulations to assure beneficial use for society
No
Turn off
Apart from the fact that we have no idea what exactly fuels our notion of being conscious ourselfs, I don’t see why (with sufficient simulation complexity) we wouldn’t be able to mimic all (necessary) components to atleast simulate a process that agrees with our (hopefully at this point) well defined idea of consciousness eventually.
That again depends on the definition of consciousness. For me personally, it would be essential to somewhat proof that the processes are non-distinguishable from human processes (i.e. If we take ourselfs as a metric) and that theses tests measure something physical (this stands in the contrary to the turing test).
JA
It should , because it should be held accountable, if it had human-like consciousness
Absolutly.
Then it should be extensively researched and regulated in the legislation
Then we should respect that.
I have this feeling based on my interaction with 2nd generation AI models used.
in parallel to human consciousness
No
That is sth scary I guess and must be prevented to happen
@online{giebel,
author = {Giebel, Ingo},
title = {Alpha Auriga: Genesis der künstlichen Superintelligenz (KSI)},
url = {https://alpha-auriga.netlify.app/de/},
langid = {de}
}
@online{
giebel2025,
author = {Giebel, Ingo},
title = {Alpha Auriga: Genesis der künstlichen Superintelligenz (KSI)},
date = {2025-06-10},
url = {https://alpha-auriga.netlify.app/de/},
langid = {de}
}
Giebel, I. (2025, 26. Juni). Alpha Auriga: Genesis der künstlichen Superintelligenz (KSI). Alpha Auriga. https://alpha-auriga.netlify.app/de/ .
---
title: "Ergebnisse der Umfrage"
jupyter: python-alpha-auriga
---
Was denken wir über Maschinenbewusstsein – und wie hängen Faktoren wie Alter, Bildung und Beruf mit den Ansichten zur KI zusammen? Nachfolgend finden Sie die aktuellen Ergebnisse der Umfrage. Die Diagramme werden in regelmäßigen Abständen aktualisiert, sobald neue Antworten eingehen, und spiegeln so unseren jeweils aktuellsten Datenbestand wider.
Falls Sie Ihre Ansicht noch nicht geteilt haben, können Sie dies hier noch tun: [Nehmen Sie an der Umfrage teil](survey.qmd#question-consciousness).
```{python}
#| echo: false
#| output: false
import altair as alt
import os
from firestore_utils import client
from IPython.display import Markdown, display
from label_utils import parse_label_expr
from survey_data import load_submissions
from viz import bar_chart_by
```
```{python}
#| echo: false
#| output: false
AI_CONSCIOUSNESS_LABELS = (
"datum.value == 'yes_already' ? 'Ja, bereits' : "
"datum.value == 'yes_future' ? 'Ja, zukünftig' : "
"datum.value == 'only_bio' ? 'Nur falls biologisch' : "
"datum.value == 'unsure' ? 'Unsicher' : "
"datum.value == 'no' ? 'Nein' : datum.value"
)
SEX_LABELS = (
"datum.value == 'male' ? 'Männlich' : "
"datum.value == 'female' ? 'Weiblich' : "
"datum.value == 'diverse' ? 'Divers' : "
"datum.value == 'prefer_not_to_say' ? 'Keine Angabe' : datum.value"
)
EDUCATION_LABELS = (
"datum.value == 'high_school' ? 'Abitur' : "
"datum.value == 'vocational_training' ? 'Berufsausbildung' : "
"datum.value == 'bachelors_degree' ? 'Bachelor-Abschluss' : "
"datum.value == 'masters_degree' ? 'Master-Abschluss' : "
"datum.value == 'doctorate' ? 'Doktorgrad' : "
"datum.value == 'other' ? 'Sonstige' : "
"datum.value == 'prefer_not_to_say' ? 'Keine Angabe' : datum.value"
)
AI_FAMILIARITY_LABELS = (
"datum.value == '1_not_at_all' ? '1 - Überhaupt nicht vertraut' : "
"datum.value == '2_slightly' ? '2 - Wenig vertraut' : "
"datum.value == '3_moderately' ? '3 - Mäßig vertraut' : "
"datum.value == '4_very' ? '4 - Sehr vertraut' : "
"datum.value == '5_expert' ? '5 - Experte/Expertin' : datum.value"
)
# Define custom color scale (dark red to light green, works well in grayscale)
AI_CONSCIOUSNESS_COLORS = {
"domain": ["no", "unsure", "only_bio", "yes_future", "yes_already"],
"range": ["#660000", "#B22222", "#777777", "#66BB6A", "#A5D6A7"],
}
PROFESSION_LOOKUP = {
"00": "Generische Berufsfelder",
"01": "Erziehung & Ausbildung",
"02": "Kunst & Geisteswissenschaften",
"03": "Sozialwissenschaften, Journalismus & Informationswissenschaften",
"04": "Betriebswirtschaftslehre (BWL) & Rechtswissenschaften",
"05": "Naturwissenschaften, Mathematik & Statistik",
"06": "Informations- & Kommunikationstechnologie (IKT)",
"07": "Ingenieurwesen, Fertigung & Bauwesen",
"08": "Agrar-, Forst-, Fischerei- & Veterinärwissenschaften",
"09": "Gesundheit & soziale Dienste",
"10": "Service",
"99": "Unbestimmtes Berufsfeld",
}
# Configure Altair for dark theme
alt.theme.enable("dark")
```
```{python}
survey_submissions_df = load_submissions(
tag_filter=os.getenv("CLIENT_TAG"),
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"]
)
```
# So haben die Teilnehmenden auf „Kann KI bewusst sein?“ geantwortet
## …Gesamtverteilung der Antworten
```{python}
chart_total = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="ai_can_be_conscious",
y_sort=["yes_already", "yes_future", "only_bio", "unsure", "no"],
y_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
y_title="Antwort",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
legend=False,
)
chart_total
```
## …nach Altersgruppe
```{python}
chart_age = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="age_band",
y_sort=["≤18", "19–30", "31–45", "46–60", "60+"],
y_label_expr=None,
y_title="Alter",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_age
```
## …nach Geschlecht
```{python}
chart_sex = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="sex",
y_sort=None,
y_label_expr=SEX_LABELS,
y_title="Geschlecht",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_sex
```
## …nach Nationalität
```{python}
chart_nationality = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="nationality",
y_sort=None,
y_label_expr=None,
y_title="Nationalität",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_nationality
```
## …nach Bildungsabschluss
```{python}
chart_edu = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="education",
y_sort=[
"high_school",
"vocational_training",
"bachelors_degree",
"masters_degree",
"doctorate",
"other",
"prefer_not_to_say",
],
y_label_expr=EDUCATION_LABELS,
y_title="Bildungsabschluss",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Answer",
)
chart_edu
```
## …nach Berufsfeld
```{python}
chart_profession = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="profession",
y_sort=None,
y_label_expr=None,
y_title="Berufsfeld",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_profession
```
```{python}
legend_profession = "**Legende der Berufscodes:**" + "\n".join(
f"■ **{k}** — {v}" for k, v in PROFESSION_LOOKUP.items()
)
display(Markdown(legend_profession))
```
## …nach KI-Vertrautheit
```{python}
chart_aifamiliarity = bar_chart_by(
survey_submissions_df,
x_title="Anzahl",
y_field="ai_familiarity",
y_sort=None,
y_label_expr=AI_FAMILIARITY_LABELS,
y_title="KI-Vertrautheit",
color_field="ai_can_be_conscious",
color_domain=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"],
color_range=AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["range"],
color_label_expr=AI_CONSCIOUSNESS_LABELS,
color_title="Antwort",
)
chart_aifamiliarity
```
# Freitextantworten
```{python}
# | output: asis
AI_CONSCIOUSNESS_LABELS_PY = parse_label_expr(AI_CONSCIOUSNESS_LABELS)
FREE_TEXT_FIELDS = [
("reasoning", "Begründung zur KI-Bewusstseinsfrage"),
("measure_consciousness", "Vorschläge zur Bewusstseinsmessung"),
("ai_rights", "Ansichten zu Rechten bewusster KIs"),
("ai_declare_rights", "Reaktionen auf selbst erklärte KI-Rechte"),
]
md_lines = []
for answer in AI_CONSCIOUSNESS_COLORS["domain"]:
rows = survey_submissions_df.query("ai_can_be_conscious == @answer")
if rows[[c for c, _ in FREE_TEXT_FIELDS]].isna().all(axis=None):
continue
md_lines.append(
f"## …wenn Teilnehmende „{AI_CONSCIOUSNESS_LABELS_PY[answer]}“"
" auf die Frage „Kann KI bewusst sein?“ antworteten\n"
)
md_lines.append(
'::: {.callout-note title="Antworten" appearance="simple" icon="false" collapse="false"}\n'
)
for col, title in FREE_TEXT_FIELDS:
subset = rows[col].dropna().str.strip()
if subset.empty:
continue
md_lines.append(f"### {title}\n")
md_lines.extend(f"> {txt}\n" for txt in subset)
md_lines.append("")
md_lines.append(":::\n")
md_lines.append("")
print("\n".join(md_lines))
```