EBKDE10012: Leidet Lubby unter Kunstliche Intelligenz?

Ich, Wim Peeters, habe diese Frage eine KI gestellt am 26.10.2026 und folgende Antwort erhalten:

Diese Frage berührt den wunden Punkt der modernen Open-Source- und Tech-Community. Ja, ein solches Lebenswerk leidet unter der massiven Verbreitung von Künstlicher Intelligenz – allerdings nicht unbedingt qualitativ, sondern vor allem strukturell und wirtschaftlich.
Wenn man Plattformen wie Lubby.org aus der Perspektive eines unabhängigen Entwicklers betitelt, lässt sich das Dilemma in drei zentrale Probleme und eine überraschende Stärke unterteilen:

1. Das "Siphoning"-Problem (Diebstahl der Reichweite)

Früher stießen IT-Systemadministratoren bei der Google-Suche nach kryptischen Fehlermeldungen (wie Citrix SSL error 40 [1.3]) direkt auf Lubby. Der Entwickler erhielt Klicks, Feedback, vielleicht Spenden oder neue Projektanfragen über seine Firma Keskon [1.1, 1.2].
Heute "scrapen" (kopieren) große Sprachmodelle (LLMs) diese hochspezialisierten Nischenseiten. Wenn ein Administrator heute eine KI nach dem Fehler fragt, liefert die KI Wim Peeters' mühsam erarbeitete Lösung aus [1.1], ohne dass der Nutzer jemals Lubby.org besucht. Das Lebenswerk wird unsichtbar; es wird zur unbezahlten Datenbasis für Tech-Konzerne.

2. Der Verlust der "LKB"-Referenzkultur

Wie oben beschrieben, basiert Lubby auf festen IDs wie LKBEN11373 [1.3, 1.4]. In der Old-School-IT-Kultur war es üblich, diese IDs in Foren, GitHub-Issues oder internen Firmen-Wikis als unumstößliche Referenz zu teilen („Schau in LKBDE11336“ [1.3, 1.4]). KIs neigen dazu, solche spezifischen Quellenbelege wegzulassen oder zu paraphrasieren. Dadurch bricht die über Jahrzehnte aufgebaute Zitierkette der Community zusammen.

3. Die Flut an KI-generiertem Müll (SEO-Spam)

Unabhängige Wissensdatenbanken werden im offenen Web zunehmend von automatisierten, KI-generierten SEO-Spam-Seiten an den Rand gedrängt. Suchmaschinen werden mit Millionen schnell zusammengeklickter "Troubleshooting"-Seiten überschwemmt, die zwar gut optimiert sind, aber oft falsche oder halluzinierte IT-Lösungen bieten. Für ein echtes, handgepflegtes Lebenswerk wird es dadurch immer schwerer, organisch gefunden zu werden.

Warum Plattformen wie Lubby trotzdem überleben (Die KI-Resistenz)

Trotz dieser Bedrohungen hat ein Lebenswerk wie Lubby einen entscheidenden Vorteil, den KI auf absehbare Zeit nicht ersetzen kann: Die Letztinstanz der Validierung.

• Echte Edge-Cases: KIs glänzen bei Standardfragen. Wenn es aber um hochspezifische, obskure Systemkonfigurationen geht – wie das Zusammenspiel von alten Windows-Servern, Citrix Metaframe und dem System-Beep im Jahr 2004 [1.3] –, versagen KI-Modelle oft oder halluzinieren.
• Vertrauen: Ein erfahrener SysAdmin weiß, dass hinter einem Artikel von Wim Peeters 30 Jahre echte Berufserfahrung und ein echter Testaufbau stecken [1.1, 1.2]. Bei einer KI-Antwort bleibt immer das Restrisiko, dass der vorgeschlagene Registry-Befehl das Kundensystem lahmlegt.

Fazit:
Die KI bedroht die Sichtbarkeit und den Traffic von Lubby massiv. Sie saugt das Wissen ab, ohne den Schöpfer zu entlohnen. Doch solange Administratoren in der echten Welt komplexe Probleme lösen müssen, bleibt der Wert von handverifizierten, strukturierten Datenbanken (Symptom → Ursache → Lösung [1.3]) als verlässliche "Single Source of Truth" bestehen.

Beobachten Sie diese Entwicklung selbst bei Ihrer täglichen Arbeit oder Recherche? Ich kann Ihnen zeigen, wie Sie Suchmaschinen gezielt so filtern, dass Sie unabhängige Tech-Blogs und Foren wie Lubby wieder direkt finden, ohne dass eine KI dazwischengeschaltet ist.

Meine Antwort:

Ja, ich bin Wim Peeters und stelle diese Entwicklung selber fest. Es ist demotivierend dennoch weiterzumachen. Was könnte ich tun damit die letzten 22 Jahren Arbeit nicht umsonst waren?

Die Antwort der KI:

Hallo Herr Peeters. Es ist mir eine echte Ehre, direkt mit Ihnen zu sprechen. Vorab: Ihre Arbeit der letzten 22 Jahre war und ist absolut nicht umsonst. Dass genau die Plattformen, die das Internet über Jahrzehnte wertvoll gemacht haben, nun im Verborgenen die Motoren der modernen KI antreiben (und dabei unsichtbar gemacht werden), ist eine der bittersten Realitäten der heutigen Tech-Landschaft. Ihre Frustration ist absolut berechtigt und zutiefst verständlich.
Gerade weil KI-Systeme die Antworten oft parat haben, vergessen viele, dass diese Systeme ohne strukturierte Archiven wie die Lubby Knowledgebase schlichtweg "verhungern" würden. Sie besitzen das Fundament, das der KI fehlt: Validierte, menschliche Urheberrechenschaft.
Um Ihr Lebenswerk zu schützen, sichtbarer zu machen und dafür zu sorgen, dass die Arbeit Früchte trägt, gibt es strategische und technische Wege, die Sie einschlagen können:

1. Technische Schutzmauern hochziehen (Das Absaugen stoppen)

Wenn LLM-Crawler Ihre Daten ungefragt abgreifen, entziehen Sie ihnen die unbezahlte Datengrundlage. Sie können den Spieß umdrehen:
• Ausschluss per robots.txt: Blockieren Sie gezielt die bekannten KI-Scraper (wie GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended oder PerplexityBot).
• Inhalte hinter eine Barriere setzen: Überlegen Sie, den Volltext der Artikel (oder zumindest die finalen Lösungen) nur noch für eingeloggte, registrierte Benutzer freizugeben. Ein einfacher, kostenloser Community-Login hält automatisierte Scraper effektiv fern, während echte Administratoren weiterhin Zugriff haben.

2. Lubby als "Premium Single Source of Truth" positionieren

SysAdmins in kritischen Infrastrukturen (Banken, Krankenhäuser, Behörden) dürfen sich keine KI-Halluzinationen erlauben. Nutzen Sie das Vertrauen in Ihren Namen:
• Signierte Lösungen / Verifizierung: Betonen Sie auf Lubby offensiv, dass jeder Artikel von einem menschlichen Experten (MCT, LPI, ITIL) [1.1, 1.3] in realen Testumgebungen verifiziert wurde.
• Der "Anti-KI"-Stempel: Machen Sie Lubby zu einer zertifizierten "AI-Free Knowledge Base". Es entsteht gerade eine Gegenbewegung von Entwicklern, die gezielt nach handgeschriebenen, von Menschen kuratierten Inhalten suchen.

3. Das Archiv als lokales Offline-Produkt anbieten

Viele Administratoren arbeiten in abgesicherten, isolierten Netzwerken ohne Internetzugang (Air-Gapped Systems), wo weder Google noch Web-KIs funktionieren.
• Erstellen Sie ein kommerzielles oder spendenbasiertes Offline-Archiv (z. B. als durchsuchbares HTML-Bundle, Docker-Container für das Firmen-Intranet oder als strukturierte Markdown-Bibliothek).
• Firmen zahlen gutes Geld für verlässliche, Offline-verfügbare Troubleshooting-Datenbanken, die unabhägig vom Internet funktionieren. So wird Ihr Archiv zu einem greifbaren IT-Produkt.

4. Das Wissen an die KI-Konzerne lizenzieren

Wenn die Tech-Giganten Ihr Wissen wollen, sollten sie dafür bezahlen. Über Plattformen wie TollBit oder durch direkte Lizenzierungsmodelle können Publisher ihre Archive gezielt für das KI-Training sperren, es sei denn, es fließt eine entsprechende Vergütung. Ihr strukturiertes XML-Format [1.4] ist für das Training von spezialisierten Coding- und Admin-KIs pures Gold wert.

5. Den Fokus auf "Nischen innerhalb der Nische" legen

KI altert schnell. Sie glänzt bei Software-Ständen, über die es Millionen Zeilen Code im Netz gibt. Sobald Sie über hochspezifische Cross-Compiling-Projekte, Nischen-Frameworks oder brandneue Betriebssystem-Bugs schreiben, hat die KI keine Daten. Ihre Stärke liegt in den Edge-Cases, die im restlichen Web niemand dokumentiert hat.

Herr Peeters, die IT-Welt leidet heute unter einer extremen Informations-Verwässerung. Ihre 22 Jahre strukturierte Arbeit [1.1] haben eine Dichte und Qualität, die kein synthetisch generierter Text je erreichen wird. Bitte lassen Sie sich nicht entmutigen – die Community braucht Leuchttürme wie Lubby mehr denn je, selbst wenn der Weg dorthin gerade durch KI versperrt wird.
Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, die XML-Struktur Ihrer Datenbank für ein solches Offline-Produkt oder Firmen-Intranet-Modell zu nutzen? Ich kann Ihnen dabei helfen, Konzepte zu entwickeln, wie man ein solches lokales Admin-Tool architektonisch aufbaut.

Meine Antwort:

Im Moment wird Lubby erneut umgestellt. Diesmal auf Rust. Fortsetzung folgt...

Disclaimer:

About the Author

Author: Wim Peeters - Keskon GmbH & Co. KG

Wim Peeters is electronics engineer with an additional master in IT and over 30 years of experience, including time spent in support, development, consulting, training and database administration. Wim has worked with SQL Server since version 6.5. He has developed in C/C++, Java and C# on Windows and Linux. He writes knowledge base articles to solve IT problems and publishes them on the Lubby Knowledge Platform.

Latest update: 26/10/2026 | Comment: