Generative KI (GenAI) revolutioniert Geschäftsabläufe und persönliche Interaktionen. Sie ermöglicht eine Mensch-Maschine-Kommunikation, die menschliche Gespräche nachahmt. Mit dieser Technologie können Nutzer komplexe Ergebnisse mit wenig technischem Wissen erzielen. Das verändert grundlegend unsere Herangehensweise an Probleme und kreative Aufgaben.
GenAI kann mehr als nur Befehle ausführen. Sie erzeugt selbstständig Texte, Bilder, Musik und andere kreative Inhalte auf der Grundlage von natürlichsprachigen Anweisungen (Prompts). Diese Innovation wird durch fortschrittliche Modelle wie große Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLMs) angetrieben. Diese Modelle verstehen menschliche Sprache und produzieren Antworten auf sorgfältig formulierte Anfragen.
Prompt Engineering ist der Prozess, Anweisungen und Anforderungen zu entwerfen. Dies ist zu einer wichtigen Fähigkeit geworden, um die Qualität, Zuverlässigkeit und Rentabilität von GenAI zu maximieren. Anders als die traditionelle Programmierung basiert Prompt Engineering auf natürlicher Sprache. Das macht es einem breiteren Publikum zugänglich. Ziel ist es, Prompts zu entwickeln, die mithilfe von Sprachmodellen sinnvolle und zusammenhängende Ergebnisse liefern. So wird die Lücke zwischen menschlicher Absicht und maschineller Ausgabe effektiv überbrückt.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass GenAI-Ausgaben nicht immer perfekt oder korrekt sind. GenAI erzeugt Antworten auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten und hängt stark von der Qualität der Trainingsdaten ab. KIs können „lügen“, entweder durch zufällige Fehler (Halluzination) oder weil ihr Wissen fehlerhaft oder voreingenommen (Ethical AI) ist.
Die Reaktionen auf GenAI in Wirtschaft und Gesellschaft sind vielfältig und komplex. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, wie GenAI-Technologien in Kombination mit Neurodiversität einen Mehrwert schaffen können. [1]
Die Rolle der Sprache in KI und Prompt Engineering
Sprache ist die Grundlage für die Fähigkeit von GenAI, menschliche Kommunikation zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Beim Prompt Engineering hängt die Wirksamkeit der Interaktionen von den sprachlichen Fähigkeiten des Ingenieurs ab. Diese Fähigkeiten sind entscheidend, um die KI zu hochwertigen Ausgaben zu führen. Präziser und kreativer Sprachgebrauch ist äußerst wichtig. Wortwahl, Satzstruktur, Zeichensetzung und allgemeine Klarheit beeinflussen die KI-Antworten erheblich.
Prompt Engineering ist ein dynamischer, sich wiederholender Prozess. Er erfordert ständiges Experimentieren mit verschiedenen Strategien, um KI-generierte Ausgaben zu verbessern. Experten haben strukturierte Strategien wie Spickzettel und Prompt-Vorlagen entwickelt, um die Herausforderungen der komplexen menschlichen Sprache zu bewältigen. Diese Werkzeuge decken verschiedene Szenarien ab.
Sie reichen von einfachen Rollen-Kontext-Aufgaben-Prompts bis hin zu komplexeren Situationen. Dabei werden Faktoren wie Ton, Zielgruppe und Ausgabeformat berücksichtigt.
Die wirksame Anwendung dieser Strategien und der Sprache erfordert besondere Fähigkeiten. Es ist wichtig, Sprache gemäß den Grammatik- und Syntaxregeln zu beherrschen. Gleichzeitig muss der Prompt-Ingenieur wissen, wann er von diesen Regeln abweichen sollte. Man kann dies mit dem Autofahren vergleichen: Ein „normaler“ Autofahrer kann ein Auto gut und sicher im Alltag fahren. Um jedoch ein Formel-1-Rennen zu gewinnen, braucht es spezielles Training und zusätzliche Strategien.
Vorlagen wie in Wissensbox 1 helfen nur bei der übergeordneten Struktur eines Prompt. Die Herausforderung bleibt, beispielsweise einen komplexen Geschäftsfall als Kontextinformation für den Prompt zu beschreiben. Ein umfassendes Verständnis des Geschäfts und ausgezeichnete Sprachkenntnisse sind dafür unerlässlich. [2][4]
Wissensbox 1: Prompt-Engineering-Vorlagen (Beispiele)
Navigieren durch die Komplexität der KI-Interaktionen
Die Erstellung effektiver Lösungen mit Generativer KI erfordert oft mehrere Durchgänge. Dies gilt besonders bei komplexen Herausforderungen. Der Prozess verlangt eine fortlaufende, dynamische Unterhaltung mit der KI. Benutzer müssen ihre Prompts ständig verfeinern und das Feedback der KI genau interpretieren. Für den Erfolg sind zwei Dinge entscheidend: Klarheit bei der Beschreibung von Absichten und Präzision bei der Erstellung und Interpretation von KI-generierten Antworten.
Die Interaktion zwischen KI-Ausgaben und Benutzer-Pompts ist äußerst empfindlich gegenüber Benutzereingaben. Sie kann zu unerwarteten Ergebnissen führen. Die KI reagiert nicht nur auf die aktuellen Benutzer-Prompts, sondern auch subtil auf frühere Antworten. Wenn der Nutzer dies nicht sorgfältig beachtet, kann diese Wechselwirkung ihn unbeabsichtigt von seinen ursprünglichen Zielen abbringen.
Effektives Prompt Engineering erfordert das Erkennen dieser gegenseitigen Beeinflussungsmuster über längere Sequenzen von Prompts und Antworten. Diese Fähigkeit hängt stark von der Persönlichkeit des Benutzers ab. Es geht darum, persönliche Voreingenommenheit zu erkennen, die durch bestimmte Wörter oder Phrasen ausgelöst wird. Menschliche Sprache ist vielschichtig und kontextabhängig. Diese Komplexität erschwert den Prozess zusätzlich. Sie kann zu mehrdeutigen, übermäßig komplexen oder unbeabsichtigt voreingenommenen Prompts und Antworten führen.
Sprachbeherrschung und Mustererkennung sind wesentliche Fähigkeiten für einen kompetenten Prompt-Ingenieur. In der Politik- und Sozialwissenschaft findet sich ein ähnliches Muster in der „Strategie der erzwungenen Wahl“. Dies ist eine Taktik zur Manipulation der Entscheidungsfindung. Dabei werden nach und nach akzeptablere Alternativen ausgeschlossen, bis die unbeliebte Wahl zur einzig möglichen Option wird. Wenn solche Muster während einer Prompt-Sitzung nicht erkannt werden, kann dies zu falschen oder nutzlosen Lösungen führen.
Die Beherrschung von Prompt Engineering erfordert also mehr als das Befolgen etablierter Richtlinien. Es braucht die Fähigkeit, zu erkennen, wann der Nutzer von diesen Regeln abweichen sollte. Wichtig sind ein flexibler Ansatz und die Fähigkeit, subtile Muster zu erkennen, die Lösungen möglicherweise vom beabsichtigten Weg abbringen. Dieser Prozess ist eine Kunst. Er verbindet strukturierte Methodik mit anpassungsfähigem Denken, basierend auf einem tiefen Verständnis sprachlicher Nuancen und des KI-Verhaltens. [2], [3]
Sprachkenntnisse: der versteckte Vorteil
Die Bedeutung eines präzisen und kreativen Sprachgebrauchs beim Prompt Engineering kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Die Wirksamkeit eines Prompts hängt davon ab, wie gut er komplexe Ideen klar und kreativ vermitteln kann. Die Sprache muss sowohl an die Interpretationsfähigkeiten der KI als auch an die spezifischen Ziele des Benutzers angepasst werden. Es geht hier nicht nur um die Wortwahl, es geht auch darum, zu verstehen, wie stark kleine Änderungen in Formulierung, Satzbau und Ton die KI-Ausgabe beeinflussen können.
Die Beherrschung sprachlicher Feinheiten ist im Prompt Engineering entscheidend. Selbst kleine Anpassungen in diesen Bereichen können zu deutlich unterschiedlichen KI-Antworten führen. Ein grammatikalisch korrekter, aber zu formeller Prompt könnte beispielsweise eine steife oder unnatürliche Antwort liefern, während ein eher lockerer, umgangssprachlicher Ton ein Ergebnis produzieren könnte, das ansprechender und besser verständlich ist.
Mehrsprachigkeit kann Vorteile in der KI-Entwicklung bieten, die über die Beherrschung einer einzelnen Sprache hinausgehen. Sie bringt zusätzliche Ebenen von Nuancen und Perspektiven ein, die die Qualität von Prompts verbessern können. Ein Prompt-Ingenieur, der mehrere Sprachen fließend beherrscht, könnte erkennen, dass bestimmte Konzepte in einer Sprache besser vermittelt werden als in einer anderen. Dies hängt von kulturellen oder sprachlichen Feinheiten ab. Diese Fähigkeit ermöglicht genauere und kontextuell passendere Prompts, besonders in globalen Anwendungen, wo kulturelles Feingefühl wichtig ist.
Die Kombination von Prompt-Engineering-Vorlagen und präziser Sprache ist entscheidend für die Optimierung der KI-Ausgabe. Wissensbox 2 zeigt einige bewährte Praktiken für den Aufbau effektiver Prompts.
Wissensbox 2: Bewährte Praktiken für die Erstellung wirksamer Prompts
Im Marketing gibt es zahlreiche Beispiele für Kampagnen, die aufgrund mangelnder Berücksichtigung kultureller und sprachlicher Unterschiede gescheitert sind. Der Ausspruch „kick-start your day“ (Starten Sie Ihren Tag mit Schwung) könnte auf Englisch sehr effektiv sein. Auf Spanischen wäre jedoch „comienza tu día con energía“ (Starte deinen Tag mit Energie) kulturell wirkungsvoller. Während die deutsche Beschreibung einer Brücke als „schön und elegant“ gut zum weiblichen grammatikalischen Geschlecht passt („die Brücke“), könnten spanische Muttersprachler solche Beschreibungen weniger passend finden, da „Brücke“ („el Puente“) im Spanischen grammatikalisch männlich ist. Hier wären Eigenschaften wie Stärke und Haltbarkeit kulturell stimmiger. Eine ausgezeichnete Zusammenfassung für dieses Kapitel ist ein Zitat von Ludwig Wittgenstein: „Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt“. Viele mehrsprachige Menschen kennen die Erfahrung, dass ein fehlendes Wort den Gedankengang unterbrechen kann. [4], [5]
Jenseits der Sprache: die kognitive Fähigkeitslücke
Sprachkenntnisse sind zwar grundlegend für Prompt Engineering und KI-Entwicklung, aber die Komplexität von KI-Systemen und die feine Natur von Mensch-KI-Interaktionen erfordern ein umfassenderes kognitives Toolkit. Diese zusätzlichen geistigen Fähigkeiten verbessern die Erstellung effektiver Prompt-Sequenzen. Sie erleichtern die genaue Interpretation von KI-Ausgaben und ermöglichen eine effiziente Verfeinerung der Prompt-Antwort-Schleife.
Ein Eckpfeiler des erfolgreichen Prompt Engineering ist die Fähigkeit, von der KI generierte Inhalte sorgfältig auf Präzision, Relevanz und feine Unterschiede zu prüfen. Diese Fähigkeit geht über reines sprachliches Verständnis hinaus, sie erfordert ein scharfes Auge für Details und tiefe Fachkenntnisse.
Nehmen wir zum Beispiel die wichtige Rolle der Mustererkennung. Diese Fähigkeit ist wesentlich für drei Dinge: das Erkennen wiederkehrender Themen in KI-Antworten, das Verstehen, wie Änderungen in Prompts die Ausgaben beeinflussen, und das Entschlüsseln der zugrunde liegenden Logik von KI-generierten Inhalten. Die Beherrschung dieser Fähigkeit ermöglicht eine genauere Prompt-Anpassung und eine bessere Vorhersage von KI-Antworten. Wissensbox 3 zeigt weitere wichtige kognitive Fähigkeiten in diesem Bereich.
Wissensbox 3: Entscheidende kognitive Fähigkeiten in der KI
Während viele Menschen in einem oder mehreren dieser Bereiche herausragen, gibt es eine Gruppe besonders talentierter Individuen mit außergewöhnlichen Fähigkeiten. Wissensbox 4 zeigt eine Liste von Eigenschaften, die im Prompt Engineering bedeutende Vorteile bieten können, und die damit verbundenen neurodivergenten Zustände.
Wissensbox 4: Neurodivergente Zustände und die damit verbundenen
Diese neurodivergenten Zustände fallen unter den Oberbegriff Neurodiversität. Sie repräsentieren ein Spektrum kognitiver Variationen, die besondere Stärken in den Bereichen der KI und des Prompt Engineering einbringen können. [6], [7]
Fazit
In diesem ersten Teil haben wir die Grundlagen der Generativen KI und des Prompt Engineering erforscht. Wir haben die zentrale Bedeutung von Sprachkenntnissen und kognitiven Fähigkeiten in diesem Bereich hervorgehoben. Wir haben gesehen, wie die einzigartigen Denkweisen neurodivergenter Menschen das Potenzial haben, die KI-Entwicklung zu revolutionieren. Ihre außergewöhnliche Mustererkennung, Detailorientierung und unkonventionellen Problemlösungsfähigkeiten sind dabei besonders wertvoll.
Im zweiten Teil unserer Serie werden wir den Zusammenhang mit Neurodiversität betrachten und wie Organisationen Neurodiversität effektiv in KI-Teams integrieren können.
Wir werden die Herausforderungen dabei beleuchten und Strategien zur Förderung inklusiver Arbeitsumgebungen vorstellen. Zudem werfen wir einen Blick in die Zukunft. Wir werden diskutieren, wie die Verbindung von Neurodiversität und KI die Technologielandschaft und unsere Gesellschaft als Ganzes verändern könnte.
Literaturverszeichnis
[1] What is Generative AI?, Caltech Science Exchange, https://scienceexchange.caltech.edu/topics/artificial-intelligence-research/generative-ai
[2] Understanding Prompt Engineering, scribble Data, www.scribbledata.io/blog/prompt-engineering-introduction-techniques-limits-and-future-perspective
[3] 26 principles for Prompt Engineering to increase LLM accuracy 57 %, Codingspace, https://codingscape.com/blog/26-principles-for-prompt-engineering-to-increase-llm-accuracy
[4] The Ultimate Guide to AI Prompt Engineering [2024], V7, www.v7labs.com/blog/prompt-engineering-guide
[5] How language gaps constrain Generative AI development, Brookings, www.brookings.edu/articles/how-language-gaps-constrain-generative-ai-development
[6] How cognitive diversity in AI can help close the disability inclusion gap, World Economic Forum, www.weforum.org/agenda/2023/04/how-cognitive-diversity-and-disability-centred-ai-can-improve-social-inclusion
[7] Neurodiversity in the Workplace: A Strengths-Based Approach, PositivePsychology, positivepsychology.com/Neurodiversity-in-the-workplace
