Modelle und Provenienz
Die HillcrownAI-Plattform nutzt ausschließlich Open-Source-Foundation-Modelle, die auf europäischer Infrastruktur in Deutschland selbst betrieben werden. Es werden keine Anfragen an proprietäre Hosted-Modell-Anbieter weitergeleitet.
Sprachmodell (Text)
Open-Source-Foundation-Modell, feinabgestimmt für deutschsprachige Kinder-Konversationen, Lehrplan-Bezug und altersgerechtes Antwortverhalten. Hosting in HillcrownAI-eigenen Rechenzentren in Deutschland. Die spezifische Modell-Auswahl wird mit jedem Release-Zyklus überprüft und kann sich entlang der Open-Source-Landschaft weiterentwickeln; sie wird Beschaffungsstellen und Auditoren auf Anfrage offengelegt.
Moderations-Modell
Eigene Klassifikations-Modelle für Pre- und Post-Filterung, abgestimmt auf JuSchG-Kategorien und altersgestaffelte Risiko-Cluster. Nicht generativ. Spezifische Architektur und Trainings-Daten werden Beschaffungsstellen und Auditoren auf Anfrage offengelegt.
Moderations- und Sicherheits-Stack
Eigene Multiguard-Pipeline mit klassifizierender Pre- und Post-Filterung, JuSchG-konformer Kategorisierung und einer pädagogisch geschulten Eskalations-Stufe für sensible Themen. Moderationsmodelle werden nicht auf Konversationsdaten von Kindern trainiert.
Bild-Generierungs-Modell
Open-Source-Diffusionsmodell, ergänzt um eigene LoRA-Feintunings für DSGVO-konforme Marken- und Charakterbild-Generierung ohne Rechte-Risiko. Spezifische Modell-Auswahl wie beim Sprachmodell auf Anfrage offengelegt.
Trainings- und Content-Daten
HillcrownAI trennt strikt zwischen Foundation-Modell-Vortraining (Open-Source, dokumentiert beim jeweiligen Anbieter), eigenem Feintuning (kuratierte und lizenzierte Daten) und Inference-Daten (Konversationen mit Kindern - werden nicht zum Training verwendet).
Vortrainings-Daten der Foundation-Modelle
Open-Source-Datenbasen der jeweiligen Foundation-Modelle. Anbieter-Modellkarten und Trainings-Disclosures sind in unserer technischen Dokumentation verlinkt und werden mit jedem Modell-Update aktualisiert.
HillcrownAI-eigene Feintuning-Daten
Lizenzierte Inhalte unserer Medienhaus-, Bildungs- und Forschungspartner sowie eigens erstellte Lehrplan-Bezüge. Jede Trainings-Charge wird auf Quellen-Provenienz, Altersgerechtheit und JuSchG-Konformität geprüft, bevor sie in das Modell-Update eingeht.
Inference-Daten von Kindern
Konversationen, die Kinder mit KinderGPT führen, werden nicht zum Modell-Training verwendet. In der anonymen Nutzung werden keine Konversationsdaten dauerhaft gespeichert; sie verbleiben nur innerhalb der laufenden Session. Wenn Eltern im Basis- oder Premium-Tarif einen Eltern-Account aktivieren, werden Konversationen zur Aufsichtspflicht in der Eltern-Konsole angezeigt und nach den im Datenschutz dokumentierten Fristen gelöscht.
Eltern- und Aufsichts-Mechanismen
Sorgeberechtigte sind die rechtliche und faktische Schicht über jeder KinderGPT-Nutzung. Die App wird über das App-Store-Konto der Eltern installiert - die Einwilligung ist damit strukturell vor jeder Nutzung sichergestellt. Im Default ist KinderGPT anonym nutzbar; ein Eltern-Account mit Konsole, Themen-Filtern und Verlaufs-Export ist optional ab dem Basis- oder Premium-Tarif.
Aktive Eltern-Einwilligung (Art. 8 DSGVO)
KinderGPT ist in den App-Stores mit der Altersfreigabe 4+ gelistet. Die Installation erfolgt über das Apple- oder Google-Konto eines Sorgeberechtigten - Kinder können die App nur nach aktiver Genehmigung der Eltern installieren. Damit ist die Einwilligung der Sorgeberechtigten strukturell vor jeder Nutzung sichergestellt.
Anonyme Nutzung als Default
KinderGPT ist nach der Installation ohne Account nutzbar. Es werden keine Namen, E-Mail-Adressen oder Wohnorte abgefragt. Sessions sind isoliert, es findet kein Profiling statt, und es wird keine Identifikation über Nutzungen hinweg aufgebaut.
Optionaler Eltern-Account (Basis- und Premium-Tarif)
Eltern, die im Basis- oder Premium-Tarif Funktionen wie Eltern-Konsole, Themen-Filter oder Verlaufs-Export nutzen möchten, können einen Account anlegen. Der Account erfordert ausschließlich eine E-Mail-Adresse zur Authentifizierung - keine Namen, keine Adressdaten, keine demografischen Profile. Datenminimal nach DSGVO Art. 5 c.
Eltern-Konsole
Eltern sehen jederzeit Konversationsverläufe und Themen-Cluster und können einzelne Themen, Zeiten oder Funktionen deaktivieren.
Eskalations- und Hilfe-Kette
Bei sensiblen Themen (Selbstgefährdung, Mobbing, sexualisierte Inhalte) soll KinderGPT pädagogisch deeskalierend reagieren und altersgerecht auf etablierte Beratungsangebote verweisen. Diese Eskalations- und Hilfe-Kette ist aktuell in Umsetzung.
AI-Act-Mapping und Governance
HillcrownAI ist auf das Pflichtenregime des EU AI Acts ausgelegt: GPAI- und Governance-Pflichten ab 02. August 2026, die Hochrisiko-Pflichten für Bildungs- und Kinder-Anwendungen ab 02. Dezember 2027.
Risiko-Klassifizierung
KinderGPT wird als für Kinder bestimmtes KI-System mit erhöhtem Risiko klassifiziert; an den Anforderungen aus den Kapiteln zu Hochrisiko-Systemen sowie zur GPAI-Transparenz richten wir Architektur und Prozesse vollständig aus.
Dokumentation und Nachvollziehbarkeit
HillcrownAI führt eine vollständige Modell- und Daten-Dokumentation, eine Risikomanagement-Akte sowie ein Änderungs-Log über alle produktiven Modelle und Moderations-Regeln.
Menschliche Aufsicht
Eskalationen, Moderations-Treffer und unklare Fälle werden durch ein pädagogisch geschultes Operations-Team mit klaren Reaktionsfristen begleitet - kein Vollautomatismus bei kritischen Themen.
Kontakt für Aufsicht und Beschaffung
Beschaffungsstellen, Aufsichtsbehörden, Schul- und Datenschutz-Beauftragte, Forschungspartner sowie Eltern-Beiräte erhalten auf Anfrage unsere vollständigen Modell-, Daten- und Moderations-Unterlagen - inklusive AI-Act-Mapping, JuSchG-Risiko-Bewertung und Eltern-Flow-Dokumentation. Schreiben Sie an partner@hillcrownai.com.
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