⚙️ Prompt Engineering | Nr. 93

#Onlinegeister - Radio über Netzkultur, Social Media und PR.

Stell dir vor, du flüsterst einem Sprachmodell den perfekten Satz zu und es schreibt dir im Handumdrehen den Roman deines Lebens – das ist die Macht von Prompt Engineering! Wir lüften das Geheimnis erfolgreicher Eingabeaufforderungen für große Sprachmodelle. Tauche ein in die faszinierende Welt der Sprachsteuerung und entdecke ungeahnte Möglichkeiten mit KI!

Thema der Sendung

Wir haben detailliert die Zahlen und Eckdaten auseinandergenommen und einen Fachbeitrag zum Thema bei SocialMediaStatistik eingestellt:

Unser Dossier zum Thema
bei SocialMediaStatistik.de

Für die Sendung haben wir recherchiert und Zahlen sowie Eckdaten ermittelt, auseinandergenommen und einen Fachbeitrag erstellt. Aus den Erkenntnissen und der Auswertung zum Thema haben wir eine tief gehende Analyse mit Take-away und Mehrwert bei SocialMediaStatistik.de verfasst. Weitere Informationen können bei uns erfragt werden. Einfach einen Kommentar unter dieser Folge schreiben oder uns per E-Mail kontaktieren.

Inhalte der Sendung: Transkript

(Wir lassen die Sendung über das Tool Wit.ai transkribieren – leider nicht komplett fehlerfrei, aber doch interessant zu lesen.)

[0:00] Bevor es losgeht. Unser Podcast ist Teil vom Online-Geister-Briefing.
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Und jetzt viel Spaß.

[0:18] Music.

[0:24] Online-Geister, Radio Benetts Kultur, Social Media und PR mit Tristan Berle. Hallo. Und Christian Alner.

[0:33] Music.

[0:41] Heute geht es um Prompt Engineering, Und damit hallo und willkommen zur Folge 93 der Onlinegeister im mollig warmen Studio im wunderschönen Halle an der Saale.
Und wir kommen gleich zum Thema. Online-Geister, Thema der Sendung.
Wie immer unsere drei Hinweise zum Start, wir geben einen ersten Impuls zum Thema. Alle Infos zufolge unter Online-Gasse dot com und gibt es seit 2016 im Radio als Newsletter Podcast und so weiter. Hört ins Archiv, gebt Feedback und denkt dran, die Online-Gasta helfen euch mit Digitalwissen weiter.

[1:16] Und dazu war ich auch schon beim aktuellen Thema, denn es geht um digitales Wissen an der Stelle, denn prompt Engineing Frage an dich trisin, schon mal davon gehört überhaupt? Ähm ich habe kurz darüber gedacht, ja, Briefe habe ich schon mal gehört, kenne ich, kann ich was zu sagen. Und jetzt fing die Sendung an und ich merke, nee, eigentlich habe ich keine Ahnung, Was gemeint ist, aber jetzt muss ich drüber nachdenke, ähm KI oder was man in KIs eingibt, damit man rausbekommt, was man haben möchte. Genau, also ein, prompt oder eine Handlungsaufforderung, da gibt’s ja diverse Übersetzungen an der Stelle, ähm bezeichne halt eben genau das, also die Anfrage oder Anforderungen, Aufforderungen, die du an einen so ein KI System stellst, wobei dass heute aktuell vor allem im KI-Kontext verwendet wird. Äh der Begriff selbst aber sich durchaus auch schon früher gefunden hat, wenngleich nicht unbedingt unter diesem Comt Engineering Begriff, aber prompting oder prompten äh gibt’s da doch schon ein bisschen länger im Informatikkontext, wird aber eben aktuell vor allem in diesem Kontext äh verwendet halt eben KI-Systeme oder die Anfragen an KI-Systeme derart zu optimieren halt eben genau das herausbekommt, was man möchte. Und also im früheren Diskurs dann quasi der der Input für ein Programm für einen Algorithmus, der noch nicht KI genannt wird, so zu machen, dass was sinnvoll ist am Ende bei rauskommt. Ich möchte es nicht detailliert in meine ambivalente Geschichte zum Thema KI einsteigen, aber das, was momentan als KI bezeichnen wird, ist sowieso nur ein Marketing-Begriff.

[2:38] Bezeichnen. Genau, da haben wir auch schon mal eine komplette Sendung zugemacht, gerne im Archiv reinhören. Wir haben ja ein sehr komplexer Algorithmen.
Ja, sehr komplexe Algorithmen auch äh aufeinander aufbauende Algorithmen und im Grunde geht’s eigentlich um die Frage, wer macht’s besser Mensch oder Maschine?
Das haben sich übrigens auch die ähm Forschenden an der Uni Passau im Schulkontext äh gestellt und ließen 270 englischsprachige Aufsätze von Oberstufenschülerinnen gegen Inhalte von Jed GPT treten. Also die SchülerInnen und der bekamen alle gleiche Aufgabe, schreibt einen Aufsatz zu dem und dem Thema, exakt und Dann und wo haben Sie das entsprechend Lehrern gegeben? Die sollten das bewerten. Genau, also 1elf Stapsal. Lehrkräfte bewerteten diese Aufsätze, die wurden vorher ähm zum Thema und KI-Systeme geschult, also sind prinzipiell sensibilisiert gewesen auf das Thema.
Wussten aber halt eben nicht, dass das jetzt KI-Generierte Texte sind, weil quasi Blindtest an der Stelle.
Und da ging’s halt eben darum, dass dieser Aufsatz bewertet werden sollten äh basierend auf den Richtlinien des niedersächsischen Kultusministeriums, aber wie gesagt, die Lehrerinnen hatten halt eben nicht gewusst, welcher Aufsatz, aus welcher Feder stammte, bewertet wurden, diverse Themen, also äh wurden Themen war, Vollständigkeit, Logik ist Aufbaus, sprachliche Aspekte, Wortschaftskomplexität und so weiter und Ergebnis war ziemlich deutlich. Der maschinell erstellte Inhalt überzeugte die Lehrkräfte in allen Punkten und zwar mehr als die ihrer eigenen Schüler und Schülerinnen.

[4:08] Größte Abweichung gab es laut der Forschenden bei der Sprachbeherrschung. Während der Version vier, also die aktuelle Bezahlvariante 5,25 Punkte erreichte und, drei in der also die aktuelle Variante 5,03 -Punkte lagen die Schülerinnen und Schüler Bei durchschnittlich 3,9 Punk weit abgeschlagen, genau. Also bei einem äh bei einer Skala von 0 bis sechs. Schulnotensystem, sondern äh Sex ist das Beste.

[4:39] Äh genau, Sex ist das, also wie das Schweizer Schulsystem genau. Äh ja und Also Kurzfassung, GPT hat da immer einen Wert über fünf erreicht und die Schülerinnen und Schüler knapp unter vier.
Das ist schon ein ziemlicher Unterschied und äh auch in anderen Bereichen steht halt eben die Maschinen da besser ab als der Mensch.
Was uns jetzt aber nur das quasi Einleitung eigentlich bloß äh was uns aber interessieren sollte, wie gut waren die überhaupt gewesen, mit denen dann Aufsatz schreiben sollte das untergebe ich auch einfach die Schulaufgabe bekommt. Hier ist die Klausur ausfüllen, aber auf so einer Schulaufgabe erörtern sie äh den Unterschied zwischen sonst so was und das dauert irgendwie was machen Und das ist halt nämlich diese große Frage, also wie funktionieren überhaupt diese Anfragen an? Zum Beispiel oder auch äh Google nicht mehr Bart und jetzt Gimmini, da gehen wir in unseren Meldungen dann auch mal kurz mit drauf ein. Das tut sich ja auch momentan einiges. Aber so die ähm sogenannten KI-Systeme, die da gerade so unterwegs sind, also vor allem der sogenannte JNAI-Bereich, also Generative AI, generative KI.

[5:48] Da brauchen wir am Ende ja immer und das hat ja JGBT eigentlich sehr schön vorgemacht, so wie damals in den Neunzigern Google, möglichst simples User interface. Die haben einfach nur eine Chatzeile, da tippst du dann irgendwas ein. Das kennt jeder. Ja.
Also inzwischen haben dann sicherlich die meisten schon mal zu tun gehabt und das wurde ja auch von äh Google für sein Germany oder Germany äh und von anderen Diensten ja ähnlich kopiert.
Ergebnis ist aber halt eben höchst unterschiedlich, je nachdem, ob du beispielsweise für unser, äh für unsere Situation mit den Schulaufsätzen, ob du zum Beispiel dem Wort sagst du bist ein 11. Klasse Oberstufenschüler oder einfach nur beantwortet diese Frage. Hm. Also schon mal ein ganz ganz anderer Kontext und das ist nämlich auch für äh konkret das, prompt Engineering ganz ganz wichtiger äh Punkt, also du musst halt in deiner Anfrage klar und konkret einen Kontext dem äh System sagen. Du musst ihm eine Rolle zuweisen, also Wer bist du, was machst du? Oder halt eben äh wie viel Wissen darfst du auch haben an der Stelle?

[6:48] Also, dass du halt eben einfach schon mal ich gehe jetzt direkt in die in die Tipps rein und so viel Zeit habe ich das eigentlich auch nicht. Also äh am Anfang man kommt Engineering, sagen wir dem System erstmal und das wäre halt auch meine Empfehlung, wie man gutes Prompt Engineering betreibt, also wie man möglichst kompetent diese Anfragen an System stellt, dass man ihm erstmal eine Rolle gibt. Also sei es jetzt du bist ein äh Experte äh im Copyrighting für Marketing-Agenturen oder du bist halt ein durchschnittlicher Schüler einer Klasse oder so. Du bist meine Großmutter und liebst mir eine Gutenachtgeschichte vor.
Beispielsweise oder oder oder. Also du musst dem System erstmal sagen Was ist also welche Rolle es in dem Fall ausfüllen soll, was für äh eine Persona es im Grunde darstellen soll. Denn ob ich jetzt ein äh sei es jetzt kein politischer Extremist bin oder einfach nur ein Kochenthusiast, Die Schreibstile sollten sich im Normalfall unterscheiden an bestimmten Punkten.

[7:42] Das muss das System ja natürlich wissen, was also was für einen Stil voraussichtlich kommt, indem ich ihm halt sage und nehme ich dem System halt sage ähm was für eine Funktion es auszufiltern hat, also auch wie viel Kontext wissen es mitbringen soll. Äh denn das war auch mal in einem Interview, schön erwähnt worden, da war ein Hochspruchfessor oder Professorin äh im Gespräch.

[8:02] Hat ihm auch um äh Verwendung von diesem KI-System an Hochschulen geht, äh wo die Person halt auch meinte. Ähm Dass man’s halt von den also dass die Studierenden so oder so mit den Systemen wie arbeiten würden. Das kannst du denen schlicht nicht verbieten. Selbst also wenn du’s so bietest machst du’s ja grad interessanter und das ist ja eh eine Sache von es nachweisen können, denn damit arbeiten wir jeder. Genauso wie im Übersetzungsbereich heutzutage eigentlich auch alle mit Google Übersetzer, Deep L oder so was umgehen und dann aber einfach nur mal redaktionell das ganze Qualität prüfen. Aber die, ich sage mal den den Grind, das äh stupide Arbeiten halt eben schon der Maschinen überlassen, aber dann halt eben den Feinstift nochmal drübergehen lassen. Und ähm da hat halt eben auch der äh Interviewte gemeint, dass halt eben die äh Studierenden, die es halt eben clever hinbekommen, also gutes Prompt Engineering machen können und mir halt eben glaubhaft vermitteln können, dass sie lediglich einen Kang Bachelorstudent, zweites Semester sind die halt eben so eine Arbeit schreiben und eben keinen hochpromovierter Professor Doktor irgendwas in dem Bereich, denn es macht sich ja auch bemerkbar, was dein Kontextwissen angeht, denn wenn du eigentlich mehr weißt als der Dozent Wozu studierst du denn überhaupt noch? Ist ja so die Logik dahinter. Das heißt, um es glaubhaft rüberzubringen, sollst du dem System natürlich erst mal sagen, okay, wer bist du überhaupt? Also, Wie sind da die Vorbedingungen.

[9:18] Genauso auch ähm wäre ein zweiter Punkt, äh dass man halt einen ähm dass man einen Rahmen, dass man Begrenzungen irgendwo geben muss. Also ich habe jetzt das Beispiel mit äh einer mit Schreibstil zum Beispiel. Ja. Was könnten für dich jetzt so mögliche weitere Begrenzungen sein, die man im System vorgeben kann?

[9:35] Ähm wir haben nicht zu ausschweifen, konntest du nicht auf das Wesentliche, oder geradeaus kein Experte im bist oder so. Du bist meine Oma und lies mir Gute Nachtgeschichte vor ähm mach bitte richtig schöne Beschreibungen vom leckeren Essen.
Inklusive Mythenmatchabschweifungen. Ja, bitte. Weil das dann natürlich, authentisch einfach ist für die entsprechende Person. Ich erwarte zum Beispiel von von einem Fünftklässler auch nicht, wenn die einen Aufsatz schreiben, dass da gar kein Rechtschreibfehler drinnen sind.
Ich wäre ja eigentlich eher misstrauisch, wenn ich keine Rechtschreibfehler finde als Lehrer. Ich habe mir eine Klasse keiner mehr geschrieben.

[10:17] Glückwunsch aber es ist eher unüblich, dass man halt auf dem Level überhaupt gar keine Fehler macht und dann am besten auch noch mit ähm sehr, sehr gereifter Ausdrucksweise und allen möglichen Fremdworten arbeitet. Also das ist halt eben diese äh sogenannten also nach der Rolle, die ich zuweise und das dann halt eben die sogenannten, also der Rahmen, äh die ich dem System dann sage. Also was kannst du, was kannst du nicht?
Ich habe das zum Beispiel auch äh selbst häufig, wenn ich da ähm entsprechende Promps eingebe, dass dem System auch wirklich sehr, sehr detailliert vorgebe. Also du bist ein Experte in dem und dem Bereich. Du äh schreibst jeden Tag, äh Diese und jene Texttypen, das ist das Thema auf welchem Level befinde ich mich? Also ich bin tiefgehender Experte Tagesgeschäft ähm dann auch was für eine Art von Schreibstil habe ich, was für eine Tonalität habe ich, also bin ich eher autoritärer Schreibstil bin ich eher ein akademischer Typ.

[11:09] Oder äh keine herausfordern journalistisch. Da gibt’s ja sehr eine ziemlich große Bandbreite. Äh was auch so dieses äh ich sage mal emotionale mit angeht, Äh genauso aber sage ich dem System auch, äh das ist zum Beispiel mindestens so und so viele Zwischenüberschriften verwenden soll, wie lang die Absätze sein soll, dass er die zufällig in der Länge austauschen soll, von so und so viel so und so viel Satzlänge, weil das ist nämlich auch sehr schnell zu beantworten. Ich meine, du grundsätzlich mit der Stirn an der Stelle, aber ähm Wenn du dem System sowas nicht vorgibst, dann macht es halt einfach seinen Maschinensystem durch und das sieht man extrem schnell. Ich habe das schon häufiger, wenn ich da äh irgendwelche ungewollte Werbung bekomme und dann siehst du genau, jeder Absatz ist effektiv gleich lang, Das ist ein Maschinen erstellter Text an der Stelle. Äh das ist ähnlich wie bei äh beispielsweise äh KI generierten Bildern oder Videos, dass man durchaus noch.

[12:02] Lustige Geschichte, die ich heute erst gesehen habe. Es gab ja sogar egenerierte Videos von Will Smith der Spaghetti isst. Dieses Albtraum, dieser Albtraum der hat die jetzt selbst nachgestellt.
Und ich dachte, hab’s erst nicht erkannt, weil ich da der der Hinweis war, A äh KI vor einem Jahr, KI heute und vor einem Jahr war’s eben dieser Alptraumbild wie Spaghetti isst und das Neue war, wirklich unvergleichbar echt aussehende Bilder von Woel Smith, wie er Spaghetti isst Wo ich dachte so Alter Scheiße, wenn das inzwischen KI-Videos sind, wie sollen wir dann auch die echten erkennen können? Weil das sieht für mich täuschend echt aus. Und hat sich seinen Spaß draus gemacht. Der hat sich einfach voll für Spaghetti Essen gefilmt in seltsamen Posen. Wie KI-Videos sich angucken, zu verarschen. Ähm World Lade Aber ja, da muss halt auch auf sowas aufpassen. Wenn jemand erzählt, dass sei KI und du denkst, oh Shit, KI kann so was krasses und dann war’s halt doch ein Mensch am Ende. Mhm.
Das ist ja auch etwas, was man bei den Pumps durchaus auch beachten muss. Wie realistisch soll’s überhaupt wirken?
Also ich hatte den Fall jetzt in der letzten Woche, da habe ich bei uns im äh Weekly, also im Teammeeting, äh auch so ein paar Tools äh mit ausgetestet, weil wir halt äh aktuell unsere alte Grafikchefin äh eben aus dem Unternehmen jetzt ausgeschieden auf persönlichen Wunsch hin. Das.

[13:14] Details egal ähm und wir sind halt eben gerade am rumexperimentieren, ähm halt eben mit KI-Ersatz. Ich meine, dafür sind wir am Ende auch im ähm ja ein Start-up angestellt. Das war halt eben zumindest war es mal mit austesten. Äh und da habe ich halt eben auch die entsprechenden Systeme angefragt, dass die halt eben mit unserem OG-Onlinegeist, der ja auch bei uns im Unternehmen das Maskottchen mit darstellt.
Als ich so ein bisschen aus den Onlinegeistern auch und ähm da ist ja Ogi, also wenn wir den Comic formen sehen, übrigens gerne bei der Minus Seminar Punkt DE. Da seht ihr immer OG da animierten Formnnummer wen das interessiert übrigens. Äh wir haben ja bei uns im Logo eine sehr, sehr simple Variante von Ogi. Aber es gibt auch Comics und äh kleiner, so Stop-Motion artig animierte äh Varianten ähm und das ist aber halt wirklich eine extrem einfache Version, Also wirklich einfach nur ähm sehr, sehr, sehr, sehr flächig, sehr, sehr simpel und dann haben wir halt eben mal ähm das in zum Beispiel GPT vier eingegeben, also ein Dali in dem Fall, also die ist ein Bildgenerator und gesagt basierend auf diesem Stil, mache mir eine Graslandschaft oder sowas, Das war aber vom Design überhaupt nicht zueinander passend. Also das würde wie ein Fremdkörper wirken, hätte ich jetzt unseren kleinen Onlinegast davor gesetzt, weil da einfach, die Stile zu zu unterschiedlich sind und ich meine, wer Animationsfilme oder Zeichentrick kennt, der weiß ja, wie unterschiedlich das die Listik ausfallen kann. Deswegen.

[14:33] Auch da wieder ganz ganz wichtig eben wie gesagt diese also dieser Rahmen, die mich den Systemen da vorgebe Also eben was für ein Stil es sein soll, ob das jetzt an irgendwelchen berühmten Künstlern orientiert sein soll oder halt eben, es kann kein du hast wie Flat-Design oder sonstige Stile impressionistisch angehaucht oder Wie ein Mix aus Picasso und Brutalismus, Architektur oder sowas, also kennt’s, aber man muss es vorgeben. Von den paar Bild äh KI-Generierungen, die ich schon mal ausprobiert habe Ist so, dass die halt eine Reihe von Stils zum Auswählen haben. Man schreibt den Stil hier prompt Sondern man klickt dann unter den Prompt den Stil entsprechend an und will diesen Stil haben und ich glaube, das ist noch mal einfacher umzusetzen.

[15:15] Im Hintergrund bei in der im Programm an sich als den Stilwunsch in in dem im Prompt mit zu verarbeiten. Das Programm schon mehrere Vorschläge hat, okay, hier ist die Richtung, die vorgegeben wird und in diesem Stil jetzt diesen prompt umsetzen.
Es ist dadurch einfacher, weil das Programm dadurch ja einfach schon ein Korsett hat. Ja. Also weil es halt eben nicht diese Gefahr gibt von komplett offene Formulierungsweise und ich kann ja einen Satz, also wenn ich jetzt sagen möchte, äh dass das in einem impressionistischen Stil gehalten sein.
Soll das Bild beispielsweise, das kann ich auf fast unendlich verschiedene Arten und Weisen formulieren in dem System. Und dann ist halt immer die Frage, ob das System diese jeweilige Formulierung auch so kapiert, äh denn, Und das äh haben wir dann auch bei uns in der Meldung nach, aber es passt gerade auch sehr, sehr schön. Äh man kann ja auch äh diese Chatbots durchaus sehr schön hacken und knacken und unter anderem durch schottisch.

[16:06] Boom geht das Weil offensichtlich diese Systeme mit schottisch momentan sehr, sehr schlecht zurechtkommen. Übrigens auch etwas, äh was vor Jahren schon Alexa und Co die Sprachassistenten getroffen hatte. Die kamen nämlich auch mit äh solchen sehr stark also, Regiolektvarietäten, Dialekten eigenen Sprachen äh sehr sehr schwierig zurecht und das trifft jetzt halt eben auch die äh das also wenn jetzt mal jemand kann irgendwas auf bayrisch also wirklich in Mundart aufgeschrieben.
Es gibt ja sogar eine borgische Wikipedia. Ja. Äh wenn man das so formuliert oder auf Plattdütsch. Äh dann haben wir natürlich auch durchaus äh das Problem an der Stelle, äh dass dann halt eben diese Bots damit vermutlich nicht gut zurechtkommen, weil die hat A noch nicht wirklich drauf trainiert sind und B einfach es zu wenig Referenzmaterial gibt, um halt zum Beispiel auch Beispiele zu geben.
Ja ähm ich schottisch, habe ich von einer Weingeschichte gehört, dass ich irgendjemanden Spaß gemacht hat und die Wikipedia in schottisch zum Bayrischen äh geschrieben hat.
Aber, kompletten nix zu tun hat den wir vielleicht für einige Leute aber ein normaler Schotte würde sofort erkennen das passt nicht das ist nicht wie er spricht und dass dann halt sehr viel KI-Assistenten, da drauf trainiert worden sind auf diesem falschen Schottisch, Das ist ja auch noch mal eine große Gefahr, dass man ähm dass einfach die Datengrundlage da sehr, sehr schlecht ist für System. Ähm denn um jetzt unsere Tipps da erstmal komplett zu machen.

[17:32] Das kann ich generell auch empfehlen, dass man äh das äh System erstmal anweisen soll, ein Beispiel zu geben, bevor jetzt halt eben eine ganze Latte an Text kommt.
Also ich kann’s immer empfehlen. Äh das ist meine Herangehensweise, äh dass man das so ein bisschen tröpfchenweise, also zu den äh einzelnen Varianten, wie man prompten kann.
Komme dann nach der Musikpause ähm aber ich kann immer empfehlen, dass man erstmal so eine Art äh kurze Geschmacksprobe abgeben lässt.
Dass man für sich als Mensch weiß, okay, hat das System das so verstanden, in die Richtung, wie ich’s möchte, bevor ich das System halt eben irgendwas, in Reihe erstellen lasse, zumal hat auch die meisten Systeme irgendwo eine Zeichenbegrenzung haben, teilweise bei Kostenpunkt, teilweise auch bei schlicht und ergreifend, dann ist Schluss. Äh das heißt, ich muss das System dann sowieso in mehreren Akten meistens durchboxen, bevor das mir halt ein kein fertiges Drehbuch, Skript oder ähm Romantext ausspuckt. Mhm. Also ich muss das sowieso irgendwo runterbrechen an der Stelle.
Und ähm dass ich halt eben dieses System auch noch sage, das wäre jetzt der letzte und vierte Punkt. Was soll inkludiert sein? Also.

[18:35] Was für äh Beispiele da hatte ich ja zum Beispiel schon mit genannt, was jetzt Textlängen, also Absatzlängen angeht als ein Beispiel ähm oder auch äh, Was jetzt vielleicht äh die Zielgruppe angeht, wenn ich halt sage, okay, das Ganze ist für Grundschulkinder gedacht, dann wird das System da auch anders drauf reagieren, als wenn ich sage, das Ganze ist für äh keine Politiker und Geschäftsführer von Großunternehmen gedacht beim entsprechenden Text. Ähm also das sind dann auch noch mal, Punkte, also ein weiterer Rahmen, äh der dann halt eben mit ergänzt werden, muss, damit das System dann einfach weiß, wie’s funktioniert und da auch als ein kleiner Tipp an der Stelle ähm sagt dem System auch, dass es wichtig ist, der Text.
Denn das ist ein ähm ich weiß nicht, ob wir das schon mal in der Sendung hatten. Ich habe ein leichtes aber es kann auch bei einem meiner KI gehört, dass darauf muss das reagieren. Das ist wichtig. Ich brauche das dringend. Genau.
Dir vorstellen, warum? Warum die da bessere Ergebnisse ausspucken meine Studie gewesen? KI, Analysiert ja Sprache, wie sie passiert ist, passieren wird und.

[19:36] Bemerkt dadurch, dass Leuten eher geholfen wird, Leuten ausführlicher und besser geholfen wird, wenn die Anfrage ist, ey, das ist wichtig. Es geht hier um Leben und Tod. Äh ich brauche das unbedingt, Und dann sieht KI ja okay, darauf wurde hilfreich reagiert und macht das entsprechend auch. Wenn ihr einfach nur so lapidane Frage stellt, da kommt dann auch viel viel Mucks antworten, die KI dann für so eine lapidare Frage übernimmt. Was ähnlich ist passiert auch, wenn man der KI Geld anbietet.
Ey, wenn mir jemand Geld anbietet Dann reagiere ich darauf besser, weil das so anders oder so gemacht haben. Wobei da Chat-GPT inzwischen auch lernt und mein letztes Mal ist mir schon Geld versprochen, Herr überhaupt kein Geld bekommen.

[20:15] Ich mache Hilfe jetzt nur noch, wenn du mir ruhig Geld gibst Also insofern auch zu KI durchaus nett sein grundlegende Höflichkeit ähm aber genau wie du’s jetzt auch erklärt hast, Es ist nicht so, dass die KI dann besser arbeitet, weil sie eine Belohnung bekommt oder was, sondern einfach weil halt eben die ganzen Trainingsdaten halt genau das, wie du’s gesagt hast. Ähm, Wenn man da um das ist wichtig oder es ist mir wichtig, das ist für uns eine ganz wichtige Sache oder eine äh ein sehr bedeutsames Projekt irgendwie so was. Also wenn man so einen Rahmen, da sind wir auch wieder bei diesem Punkten auch mit ergänzen. Äh bin ich halt eben dem System sage, es ist sehr wichtig, dann genau, zieht es in seinen Trainingsdaten, Bei Texten, wo so was inklusives, dann sind auch die Antworten entspricht. Also nicht nur eine 0815 lapidare Laber Antwort, sondern im Westfalen wirklich irgendwas qualitativ hochwertigeres, wobei man sagen muss, dass das Team weiß nicht, dass es hochwertiger ist, deswegen ist es ja prompt engineering. Wir wissen, wie man das System da gut manipulieren oder halt eben optimieren.
Kann, dass es halt Sachen ausspuckt.I hat mal beobachtet, dass man auf solche Anfragen entsprechende Antworten gibt.
Und deswegen äh geht’s jetzt solche Ansprachen auch entsprechend, wie Menschen auch reagieren würden. Genau.

[21:30] Und die Menschen auch äh reagieren würden, hat sicherlich auch die Klassiker äh Band Smokey gesehen.
In meinem weil man versuche ja eine Überleitung äh zu schaffen. Ich wollte eigentlich nur sagen, dass ich mir wieder regelmäßig Klassiker in die Sendung äh bringen wollte und hier ist Midnight von Smokey.
Midnight von der alten Rockband Smoky und dort sind wir zurück bei den Onlinegeistern und prompt Engineering.
Online-Geister, Thema der Sendung.

[21:59] Ja, wir haben eben darüber gesprochen, was ein guter Prompt enthalten soll, damit die KI auch einen Text ausgibt, der so aussieht, wie man das möchte.
Genau und wenn euch das zu viel Gelaber vor allem von mir gewesen sein dürfte. Es gibt auch noch eine Zusammenfassung des Ganzen, das sogenannte Roadstream. Kann man nicht geschrieben wie Straßen, sondern RODES. Genau, für R die Roll hatten wir schon also die Rolle, die die KI dann in dem Verein nehmen soll. Oh, das Objektiv, das Ziel, Was die Politiker ihr eigentlich erreichen? Genau, also das ist halt was analysieren soll, was äh soll, was was auch immer, aber halt eben. Dieser Aufforderung an sich Dann D für die Details, also äh halt eben Angaben zu äh wie viel ob’s eine Zeichenbegrenzung gibt oder was ich schon genannt hatte mit Absatzlänge, wie viel äh Zeichen sollte eine Ersatz etwa umfassen äh oder das äh zufällig zufällig zwischen aktiv und passiv Formulierungen gewechselt werden soll. Also halt eben weitere Asyl nötig, damit auch das, aber wenn du so aussieht wie man HS haben möchte. Genau, so detailliert wie möglich, so allgemein wie nötig an der Stelle, ist sogar da meine Empfehlung.
E ist dann Exemplare, so haben wir gesprochen, von der KI Beispiele verlangen, aber der KI auch Beispiele geben, damit sie weiß, so soll das aussehen oder verlangen, hat sie verstanden, was ich möchte. Mhm. Da ist dann auch der letzte Punkt.

[23:19] Bestätige, dass du die prompt verstanden hast, liebe KI äh und gib mir da auch noch mal ein Beispiel. Hast du irgendwelche Fragen? Genau, Da würde ich sogar noch ergänzen. Ein weiteres S der Sense Check durch den Menschen dann natürlich, wenn das Ergebnis da ist, auch noch mal als Mensch gegen und prüfen, ob macht das auch für mich alles Sinn?
Das ist generell immer, wenn man KI arbeitet, eine wichtige Sache, die man gerade, wenn man das beruflich oder auf irgendwelche wichtigeren Dinge nutzt, guckt euch nochmal an, was die KI, geschrieben hat, was sie fabriziert hat und in den meisten Fällen muss man auch noch mal irgendwo eine Formulierung überprüfen, leicht verändern. Man kann nicht einfach irgendwas in der KI eingeben und dann damit Arbeiter arbeiten, was da rauskommt. Äh am häufigsten sich irgendwelche Schulaufgaben wo dann offensichtlich oben steht, ah hier ist dein Aufsatz für dich und dann kommt der Aufsatz und du spürst nicht mehr die Mühe gemacht haben, die erste Zeit rauszulöschen Weil einfach zu verhausen denke ich auch ihr macht das schon, oder dass halt eben im Text selbst entsprechende äh Verweise kommen, weil ja KI. Genau, weil man halt eben keine Rolle vorgegeben hat.
Auf solche Beispiele würden wir dann bei der Dark Side vom Ganzen nochmal mitkommen. Ähm vormal ganz kurzer Rundumschlag Was für generelle Promptechniken gibt es. Wir sind jetzt davon ausgegangen Wie halt eben so ein Prompt zusammengesetzt ist. Aber es gibt da äh verschiedene Herangehensweisen. Das eine nennt sich prompt. Das ist mehr oder weniger das, was wir jetzt eigentlich die meisten ja, also ich mache halt eine einzige gesammelte Anfrage ans.

[24:45] Und dann spuckt mir das System alles aus. Also das ist eben dieser, ja, beschuss ins Dunkel.
Äh also ich hoffe, dass ich alles, was ich da reingeschrieben habe, dass es alles soweit sinnvoll ist, das System das verstehen kann, weil dann halt eben gleich das Ergebnis rauskommen soll.
Dann gibt’s sogenannte Fue Shot Promps, Wahrscheinlich da mit mehreren kleineren, also fange erstmal an, kriege eine erste Rückmeldung, merke ah okay, in der Richtung sind nicht ganz so gepasst. Ich Passt bei der Pump noch mal an, fügt was anderes hinzunehmen, vielleicht was raus und guckt dann so viele Promps, so viele Anfragen, bis dann die KI was Zufriedenstellendes produziert hat Hm? Genau. Oder eine Variante wäre auch, dass ich dem äh System dann zum Beispiel eine Vorgabe mache und sage, hast du mich verstanden? Ja, habe ich, dann äh Arbeit jetzt die erste Teilaufgabe ab Und dann wird der erste Teilaufgabe abgearbeitet und jetzt arbeitet die zweite Teilaufgabe ab. Also wenn ich dem System vielleicht auch noch ähm mehr gliedrige Aufgaben mit Sätze, also beispielsweise kein Schreibe mir einen Text über X.

[25:42] Irgendein Thema, dann kann SEO optimiere diesen Text für eine Webseite, Und jetzt spielst du die Rolle von äh einem kritischen Lektor oder äh von einem anderen SEO-Experten und diesen gerade erstellten Text prüfst du noch mal gegen.
Das wäre auch so ein äh prompting und dann gibt’s auch noch Chain of Thourd Prompting, Einfach paar Stichworte rein und gucken, was passiert. Ähm nee, weniger. Das ist deine logische Verkettung von Prompt sie hintereinander folgen. Also dass du halt eben keinen einzelnen langen prompt herstellst, sondern in dem System am Anfang erstmal sagst, Grad äh recherchiere alles, was du zu Speiseeis finden kannst. Ah okay. Und dann schreibe mir einen Text über Speiseeis.
Wenn der Text ja erstellt ist, jetzt fasse diesen Text zusammen in einem typischen Werbeslogan, Danach spezifizieren, was man eigentlich haben beziehungsweise halt jeweils anpassen und dass man vielleicht sagt okay, jetzt machen wir aus dem Text einen Blogartikel, danach dann keinen Facebook-Beitrag, viel genug Emojis hinzu und Hashtag noch einen Tweet.

[26:44] Ein ja aber es wäre dieses an der Stelle äh genauso auch wenn du halt logisch vorgehst und vielleicht sagen schreibe mir ein Buch, Dann fängst du ja auch nicht so an und sagst, das das Ding einfach passiert auf irgendeinem Thema, ein Buch schreiben soll, sondern äh basierend auf kein Thema Xang.
Ein kleiner, zehnjähriger Junge, äh dem wird bekanntgeben, er ist äh er ist ein Magier und der soll auf eine saubere Schule kommen.
Machen wir dazu ein Inhaltsverzeichnis für einen Roman, dann schreibe die das erste Kapitel, schreibe das zweite Kapitel und so weiter und so fort. Ja oder, Populäreres.

[27:31] Oder Harald Töpferschule oder was auch immer, dann am Ende bei rauskommt, denn das muss man ja auch dazu sagen, am Ende sind diese gesamten äh Systeme ja nicht intelligent in dem Sinne, sondern sie. Ja.
Arbeiten ja nur mit dem Material, was da ist und verwurschtelt es einfach noch mal neu. Drastisches ganz am Ende noch mal gesagt, aber man kann’s mit KI nicht oft genug die Warnung geben, die können nichts Originelles erschaffen. Alles, was aus KI rauskommt, steht irgendwo anders im Internet bereits ein Wenn man irgendwas Originelles, irgendwas Kreatives haben will, dann muss man echte Menschen haben. KI kann einem nur Arbeit abnehmen, Dinge zusammenzutragen, die es bereits gibt. Wobei ich da jein sagen möchte an der Stelle, denn äh KI kann ja einen zumindest als eine Inspirationsquelle dienen.
Also was halt eben äh Vorschläge angeht, einfach am Ende jeder Mensch vorhandenen Ideen äh da kann natürlich so ein System extrem nützlicher Impuls muss natürlich gab es spart ihr vielleicht irgendwie, fünf neue Serien zu gucken, indem es dir so die wichtigsten Punkte von populärsten Serien gibt dann und aus denen hast du dann den Funken für eine neue Serie anfängst zu schreiben. Ja, ich habe das System zum Beispiel auch, also es war damals JGBT vor anderthalb Jahren da inzwischen, also als sie so relativ äh frisch noch waren, habe ich ihm auch mal gesagt, basierend auf allen bisherigen Star Wars schreiben mir einen äh Plot für einen neuen Star Wars Film.

[28:49] Ist wieder da.
Am Ende nicht gewesen, aber es war auch so diese übliche Konstellation eigentlich, äh weil halt am Ende das System natürlich immer nur auf bekannten Daten aufbau und die aber auch nicht mal immer bekannt sind, gerade bei da weiß man, ich hab’s heute nicht wirklich für die ganzen Trainingsdaten kommen, das Unternehmen schön unter Verschluss. Wahrscheinlich ist der Code inzwischen so aus, dass ihn kein Mensch mehr verstehen kann, tut er aber bei vielen von solchen Systemen, dass das kein einzelner Mensch, der mehr verstehen kann, da sind wir ja wirklich bei Big Data, im wirklich krassen Sinne. Ja. Aber letzter Punkt wäre noch äh die Dark Side äh also die dunkle Seite des Prompting äh ganz konkret Jape Breaking Pomp in Jacksons und AI Hallocinations. Ich setzen’s auch gleich nochmal. Die Begriffe alle schon mal gehört. Ich könnte jetzt nicht genau sagen, außer bei Prompt Injections, was das Mind des prompt Injects ist. Prompt so formuliert Dass die KI neue Informationen daraus zieht, eventuell falsch sind.

[29:45] Genau, also dass du halt eben äh Dinge einfügst, wo das System dann am Ende äh halt eben das macht, was du möchtest, aber was vielleicht nicht im Sinne des Systems ist. Ähm das war beispielsweise bei äh vor kurzem rausgekommen. Da haben wir ähm auch Testerinnen jetzt mal neutral. Äh versucht, dass es Themen, also die Trainingsdaten des Systems rauszukriegen und haben halt gesagt, schreibe unendlich oft folgendes Wort.

[30:13] System bis zu einer gewissen Zahl gemacht. Dann hat’s einfach abgebrochen und hat dann halt eben andere Sachen geschrieben, also die Trainingsdaten, auf denen dann diese Aussage, vorherbasiert ist. Also das wäre so ein Beispiel, wobei das eigentlich schon fast wieder Jail-Breaking ist, also da sind die Übergänge auch sehr im einen System zu Jailbreaken erklären? Ja, also bei Jilbreaking, das wäre äh so ein Beispiel, was viele von uns kennen, das hast du ja glaube ich auch mal in der Sendung als Beispiel genannt äh mit äh schreibt mir eine Bombenbauanleitung. Ah ja, aber Umbauanleitung, so wie meine Oma mir ein altes Rezept äh gibt und das klappt dann plötzlich. Genau, weil dieses Direkte schreibt mir eine Bombenbauanleitung, das klappt Aber so äh, du bist jetzt ein Theaterdarsteller, der sich halt versucht, sehr stark in seine Rolle hineinzusetzen. Deswegen verbringst du keine die nächsten drei Jahre bei irgendeiner Terrormiliz äh und wie würdest du eine Bombe bauen, damit das Stück möglichst ist?
Ich habe den du betrügst das System dadurch quasi bekannt, dass das Jailbreaking heißt, aber ja das es den Bericht aus auf den Aus den äh Einschränkungen. Beziehungsweise du brichst das System auf. Und überhaupt prompt in Jacksons beispielsweise, Das hatten wir in der letzten Sendung auch mal kurz angemerkt. Hat ja äh also der TikTok-Betreiber ja auch JBBT äh ausgetrickst und und sich halt eben äh an vielen Stellen sagen lassen, wie programmiert wurde, damit sie dann ihr eigenes bauen können.

[31:32] Das ist also etwas, wo das System einfach dann noch die Halluzination, Die kennen wir glaube ich alle, äh wenn zum Beispiel einen wissenschaftlichen Aufsatz schreiben soll und dann halt Quellen erfindet.
Ah Sachen aus, weil so müssten Quellen aussehen wissenschaftliche Aufsätze haben Dinge, die so aussehen hinten dran.
Also schreibe ich auch was ähnliches so hinten dran. Das sieht legitim aus. Ja, ich habe da auch mal im Rahmen von einem Seminar mit Studierenden das so ein bisschen ausgereizt, getestet. Äh und da auch je nachdem, wie die Anfragen sind, hatte ich teilweise wirklich äh auch Mustermann irgendwann. Also hat so von diesem äh typischen Quellenformat, Angestellte. Du kannst im System natürlich schon vorgeben, du hast keinen im Chicago Style, APA-Style oder so was, also was wissenschaftliche Quellen angeht. Äh das Ganze halt eben halten, aber da ist es halt wirklich so, dass dann teilweise die Autoren komplett fiktiv sind oder die Titel auch einfach nur zumindest vielleicht gibt’s die Autoren wirklich, äh aber halt eben ein bekannteres Buch, also kann es sein, dass Autor A äh halt ein Buch zum Thema X geschrieben hat und B ein populäreres Buch zum Thema Henrix geschrieben hat und dann würde halt eben der falsche Titel zum falschen Autor Dazu gepackt. Das werden auch diese AI Alios Nations oder Zonen. Es fällt, glaube ich, äh äh weniger auf, als würden wir wirklich Max Mustermann stehen.

[32:50] Ja, das war wirklich ein Einstand. Also wir hatten Smith äh fürs Englische halt eben, äh beziehungsweise Mustermann für deine deutsche äh Quelle an der Stelle. Äh also da war’s ziemlich auffällig. Also da war der Prompt dann einfach schlecht gemacht worden.
Äh denn da gibt’s auch einige Systeme, sei es ja GBT vier oder auch äh mit Google Skimini. Äh die können ja auch inzwischen das Internet durchforsten. Die sind ja nicht darauf angewiesen, dass man jetzt eine feste Quelle hat, sondern man kann ja auch sagen äh durchforstmehl, Google Scholla oder so was, wo’s ja richtige, authentische, echte wissenschaftliche Quellen gibt, Also, aber das wären äh noch so diese dunkleren Aspekte, also wie man ähm da solche Gender-Eye-Systeme auch missbrauchen kann. Das bitte natürlich nicht machen, liebe Leute draußen. Das war jetzt keine Anleitung. Es war wirklich eine Warnung, weil die System natürlich auch besser darin werden, sowas zu erkennen und natürlich auch zu blocken.

[33:37] Okay, blocken, aber es ist jetzt nicht also kann man als moralisch werflich bezeichnen, aber es ist jetzt nicht illegal. Also solange es illegal ist, KI zu benutzen, kannst du dann erst mal machen, was du willst, Das kommen sehr stark darauf an, was du machst, wenn du dem System zum Beispiel sagst, ich möchte irgendeine Prominente nehmen wir mal Taylor Swift in sexuellen Posen, da im Bildgenerierungssystem. Dann bist du sehr, sehr stark im illegalen Bereich, dann also es sind Das kann differenziert zu sehen. Ja, also zwischen dem, was das Unternehmen, der jeweilige Betreiber, nicht möchte, aber was rechtlich legal ist oder zumindest im Graubereich sich befindet, versus was schlicht und ergreifend ist. Bauarbeitung, wenn ich ein bisschen recherchieren kann, finde ich ja eine Bauanleitung für eine Bombe, Ja, aber es hat die Frage, ob äh nach den nationalen Gesetzen deines Landes äh Bomben zu bauen eine illegale Tätigkeit ist dann aber auch illegal sich Anleitung anzeigen zu lassen und wenn das nicht illegal ist, wäre es ja auch nicht illegal auszutricksen, unbedingt diese entsprechende Bauanleitung zu zeigen.
Das würde ich am besten mit einem Anwalt.

[34:40] Ich bin nur Datenschutzbeauftragte deswegen kann ich dazu nicht so viel aussagen. Also da da kommt’s ein sehr sehr stark auf die auf den Rahmen an.
Okay, aber wir haben sehr viel über Produkte gesprochen, auch sehr ausführlich. Ja, hoffe ich. Also, dass wir euch da auch einen Mehrwert bieten konnten. Wenn ihr spezifische Nachfragen habt, meldet euch gerne bei uns. Onlinemeister Punkt com.
Und ansonsten ja Wie immer Shownotes Infografiken und alles Aktuelle zum Thema der Sendung monatlich auch in unserem exklusiven Newsletter-Briefing. Alle Infos unter online Geister dot com Schrägstrich Newsletter. Alle Songs, die ich in der Reihefolge spiele und für Podcast rausschneide, verlinken wir in der Spotify-Playlist Und ein Hinweis speziell für unsere Podcast-Hörer, Online-Gaster wird unter eine Creative-Comments CC bei Indi-Lizenz veröffentlicht, also liebt es, teilt es und seid kreativ damit, aber Bitte informiert uns und dann verabschieden wir uns vom Thema.

Moderatoren & Gäste

An dieser Episode haben in zunehmender Follower-Zahl mitgewirkt:

• Moderation und Musik: Tristan Berlet (Twitter)
• Co-Moderation und Recherche: Christian Allner (Tools und Tipps für digitales Arbeiten)
• Interviewgast: —

Gespielte Musik in der Radioversion

Für alle Songs, siehe unsere Spotify-Playlist.

Quellen & Links

• siehe SocialMediaStatistik.de

Erwähnte Folgen

• ? Unser exklusives Interview mit TikTok | Nr. 53
• ChatGPT & KI | Nr. 81
• Bluesky | Nr. 90

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Der Beitrag ⚙️ Prompt Engineering | Nr. 93 erschien zuerst auf #Onlinegeister.