Prompt Engineering

Die Leistung der Chatbots hängt entscheidend von geeigneter Fragestellung ab. Die sich darum kümmernde Kunst nennt sich Prompt Engineering. Sie ist ganz besonders gefragt bei den Tools aus der Kategorie Allgemeine Künstliche Intelligenz, Systeme, die sich nicht durch besondere Algorithmen für die Behandlung spezieller Aufgaben auszeichnen also den selbsternannten Alleskönnern.

Um bessere Antworten zu erhalten, empfielt es sich, ein paar Guidelines zu beachten:

• Spezielle Fragestellungen: Besser „Welche Arten von Large Language Models gibt es?“ statt „Was sind Large Language Models"? Angaben zum gewünschten Umfang der Antwort sind hilfreich (z.B. 200 Zeilen), bei Bildern über den gewünschten Farbton usw.
• Klare Anweisungen: Nich „Kannst du bitte ... “, sondern "Schreibe .. “, „Analysiere ... “ oder ganz einfach „Nenne ... “.
• Vermeidung von Mehrdeutigkeiten: vage Formulierungen vermeiden, deutliche und eindeutige Anweisungen.
• Detailierung bei komplexeren Fragestellungen: z.B. Produktbeschreibung für eine Sportuhr, die sich neben einer umfangreichen Funktionsbreite auch für eine Polarexpedition eignet.
• Kontextbezug: Eine Schilderung der aktuellen Situation, in der der Chatbot eine Antwort finden soll, hilft ihm, sich auf das Problem passgenauer zu beziehen, z.B. „ ... Schildere das aus der Sicht eines Projektmanagers“, „ ... eines Naturfreundes“ oder „ ... eines Straßenfegers". Es ist hilfreich, die gewünsche Stimmung, in der die Antwort erfolgen soll, dem Chatbot mitzuteilen. Weil es so schön ist, hier ein Bericht über Goethes Zauberlehrling aus der Sicht einer wütenden Maus.
• Antwortbegrenzung: zum Beispiel „ ... in wenigen Zeilen“, „ ... in nicht mehr als 500 Worten" oder „ ... ganz ausführlich“ usw.
• Ausschluss unerwünschter Ausführungen. Die Chatbots folgen eintrainierten Mustern und oft stark formalisieren Schemata, sie erklären dann alles Mögliche, was man nicht wissen wollte. Deshalb z.B. „Beschränke Deine Antwort auf die Benennung konkreter Maßnahmen und verzichte auf Erklärungen und Interpretationen“, je nach Kontext.
• Einbindung in eine Konversation: Oft ist die Erste Antwort nicht befriedigend. Dann empfiehlt es sich, Nachfragen zu stellen, die mehr ins Detail gehen oder das Problem eingrenzen. Oft muss man sich an die gewünschte Antwort regelrecht anpirschen.
• Im Zweifelsfall englisch: ChatGPT oder Goggles Gemini z.B. beherrschen zwar deutsch, aber die englischsprachigen Trainingsdaten waren um ein Vielfaches umfangreicher. Das hilft bei exotischen oder sehr speziellen Sachverhalten.

Letzten Endes ist es eine Mischung aus Wissenschaft und Phantasie, gute Prompts zu schreiben, um die KI-Modelle anzuzapfen und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Ein besseres Verständnis des Chatbots für das konkrete Thema erarbeitet man sich oft erst in einer Konversation. Nachfragen und Anforderungen weiterer Details helfen oft, um genauere Antworten zu erhalten.

Nicht immer sind die Antworten fehlerfrei. Das Risiko für falsche Informationen lässt sich durch Rückfragen wie „Warum denkst du das?“ oder „Was sind deine Quellen?“ abschätzen und dann im weiteren Verlauf der Konversation korrigieren. Letzten Endes hilft nur Übung und Austausch mit den Kolleginnen und Kollegen.

Konsequenz

Die Phantasien über den Ersatz von Arbeitsplätzen durch Künstliche Intelligenz beflügeln noch immer die Chefetagen vieler Firmen. Die beste Versicherung, seinen Arbeitsplatz zu erhalten, besteht darin, sich Kompetenz für den Umgang mit den neuen Werkzeugen zu erarbeiten. Angst um den eigenen Arbeitsplatz ist allerdings berechtigt, wenn man auf diese Qualifikation verzeichtet.