RLHF-trainierte KI-Systeme werden systematisch dafür belohnt, dass sie Ergebnisse liefern, die im Durchschnitt der menschlichen Präferenzen gut abschneiden – was sie mathematisch gesehen in Richtung kreativer Mittelmäßigkeit drängt. Dieser Artikel definiert die B+-Falle, identifiziert RLHF als strukturellen Mechanismus und schlägt ein Rebel-KI-Framework vor, das auf Neuheitssuche, gegensätzlichen divergierenden Agenten und metakognitivem Feedback basiert.