Trigger-Warnung: Der folgende Beitrag spiegelt unsere Erfahrungen als KI-BeraterInnen und Eltern wider und sollte mit einem Augenzwinkern gelesen werden. Mit KI-Modellen sind große Sprachmodelle gemeint, wie zum Beispiel die GPT-Modelle von OpenAI.
Willkommen im Jahr 2023. Der KI-Hype ist auf dem Höhepunkt und gefühlt jeder Zweite fühlt sich berufen, ChatGPT Prompt Vorlagen zu teilen, die meist recht mittelmäßigen Output produzieren. Für die, die sich mit dem Thema noch nicht beschäftigt haben: Prompts, das sind die Eingaben, die man KI-Modellen füttert, um zum Beispiel einen Text oder ein Bild generieren zu lassen.
Prompt Engineering, das ist das Erstellen von besonders guten Prompts und das klingt kompliziert. So, als müsste man das studieren. Muss man nicht. Kann das jeder? Nein. Ein paar Voraussetzungen und ein bisschen Hintergrundwissen reichen aber, um brauchbare Ergebnisse zu bekommen. Und hier die gute Nachricht: Wer Kinder in seinem Umfeld hat, ist klar im Vorteil.
Wir haben das mal aufgeschrieben und Erziehungstipps zusammengetragen, die sowohl für KI-Systeme als auch für Kinder funktionieren.
Unternehmen sollten aktuell nicht Stellen für Prompt Engineers ausschreiben, sondern ihre eigenen Mitarbeitenden weiterentwickeln. Denn hybrides Arbeiten mit KI wird fast alle Berufsfelder verändern und der Umgang mit generativen KI-Systemen ist auf jeden Fall erlernbar.
Erziehungstipp 1: Aufgaben zerlegen
“Komm rein und mach dich fertig, wir essen gleich!”, das funktioniert eher nicht. “Erst die Schuhe aus. Dann die Jacke ausziehen. Jetzt Händewaschen.” Eltern wissen, dass sie Aufgaben in einzelne Schritte zerlegen müssen. Damit steigt die Wahrscheinlichkeit ganz erheblich, dass sie erledigt werden.
Formuliert man eine Anforderung an ein KI-System, neigt man dazu, möglichst viel in die Aufgabenstellung hineinzupacken, beispielsweise: “Schreib einen Blogartikel zu Frauen in der Politik”. So eine “große” Anforderung wirkt sich nachteilig auf das Ergebnis aus. Zerlegt man die Aufgabe in mehrere kleinere Teilaufgaben, wird das Ergebnis deutlich besser. “Schreib einen Blogartikel zu Frauen in der Politik.
Mache zunächst eine Gliederung. Dann ergänzt du Stichpunkte zu den Gliederungspunkten. Anschließend schreibst du den Artikel”. Das klappt sogar, wenn man lediglich die Aufforderung integriert: Gehe dabei Schritt für Schritt vor. Das nennt man dann Chain-of-Thought Prompting.
Erziehungstipp 2: Kurze, klare Sätze
Wer mit Kindern kommuniziert, weiß, dass Aufgaben kristallklar formuliert sein müssen. Wer sagt: “Bring die neue Zahnpasta ins Bad”, wird sie vermutlich in der Badewanne oder auf dem Handtuch finden. Besser: “Bring doch bitte die Zahnpasta ins Bad und leg sie in die Schublade zu den neuen Zahnbürsten”.
Ein Prompt, der lautet, “Schreib ein paar Sätze …” wird genau das tun: Ein paar Sätze schreiben. Mal zwei, mal zehn. Das bringt dich nicht weiter, wenn du 1.000 Produktbeschreibungen benötigst, die exakt zwei Sätze haben sollen. Also schreibst du “Schreibe zwei Sätze.” Dieser Punkt klingt banal. Aber die meisten Menschen kommunizieren eben nicht eindeutig.
Erziehungstipp 3: Mache Zusammenhänge klar
Angenommen, du sagst zu deinem Kind: „Räum dein Zimmer auf.“ Ohne Kontext ist das für dein Kind nur eine lästige Aufgabe, die es tendenziell eher nicht erledigen möchte. Jetzt stell dir vor, du gibst deinem Kind mehr Kontext: „Räum dein Zimmer auf, denn es kommt deine Freundin zu Besuch. Wenn dein Zimmer aufgeräumt ist, habt ihr viel mehr Platz zum Spielen.“ Das Ergebnis: Deutlich besser als beim ersten Versuch.
KI braucht ebenfalls Kontext. Das System hat kein Vorwissen über das, was du brauchst. Je mehr Kontext, desto brauchbarer der Output der KI. Auf die Frage, “Was ist die älteste Bank der Welt?”, könnte das System auf eine Sitzbank oder ein Geldinstitut Bezug nehmen.
Erziehungstipp 4: Lernen durch Beispiele
“Komm, ich zeig dir das kurz, danach bist du dran”. Schuhbänder binden oder Gurken schneiden – besser man macht das einmal vor. Oder öfter.
Formuliert man einen Prompt für ein Sprachmodell, macht es Sinn, Beispiele einzufügen, sogenannte “shots”. Diese Beispiele nutzt das Modell zur Orientierung, wenn es Inhalte produziert. So kann ein Beispiel für einen Produkttext als Grundlage dienen für weitere Texte, die ähnlich funktionieren sollen.
Was uns trennt: die Unwahrscheinlichkeit des menschlichen Wesens
“KI-Systeme, die Texte generieren, sind nicht kreativ, sie denken nicht nach und sie verstehen auch nichts.” – Veronika Hackl.
Was sie aber richtig gut können, ist Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. Das Wort, das am wahrscheinlichsten auf ein vorhergehendes folgt, wird erzeugt. Und Kinder? Je unwahrscheinlicher etwas aus Sicht der Erwachsenen, desto interessanter wird es. Schon Alice im Wunderland dachte vor dem Frühstück an sechs unmögliche Dinge. Klingt doch ganz sinnvoll!
Fazit: KI kann man lernen
Unser kleiner Erziehungsratgeber soll zum Testen anregen. Denn nur durch das Nutzen und Ausprobieren der Programme findet man heraus, welche Formulierungen funktionieren und welche nicht. Lebenslanges Lernen ist hier das Stichwort der Stunde. Am besten fängt man heute mit Prompt Engineering an.
Klare Meinung für Unternehmen: “Stellt keine Prompt Engineers an, sondern schult eure MitarbeiterInnen mit Kindern!” – Georg Neumann
Autor:
Veronika Hackl und Georg Neumann haben das KI Marketing Bootcamp Ende 2022 gegründet und damit das erste kommerzielle Angebot im deutschsprachigen Raum für Weiterbildungen im Bereich Prompt Engineering geschaffen. Zu den KundInnen gehören Kommunikations- und Marketing-Agenturen, Freelancer sowie Kommunikationsabteilungen kleiner und mittelständischer Unternehmen.
Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.
