Was ist ein Prompt?

Eine KI-Eingabeaufforderung ist die Eingabe, die über eine generative künstliche Intelligenz (GenAI)-Plattform wie OpenAIs ChatGPT oder Microsoft Copilot an ein großes Sprachmodell (LLM) gesendet wird. Der Prompt kann als Frage, Befehl, Aussage, Code-Beispiel oder andere Textform definiert werden.

Einige LLMs unterstützen auch nicht-textuelle Prompts, darunter Bild- und Audiodateien. Nachdem die Eingabe übermittelt wurde, wendet die KI-Plattform sie auf das LLM an, das die Eingabe als Grundlage für die Generierung einer geeigneten Antwort verwendet.

Ein KI-Modell kann je nach Formulierung des Prompts mehrere Ausgaben liefern. Die Eingabeaufforderung kann aus wenigen Wörtern bestehen oder mehrere Absätze umfassen. Sie kann auch Zitate oder Bilder zur Überprüfung enthalten. Das Ziel der Eingabeaufforderung ist es, dem KI-Modell genau die Informationen zu liefern, die es benötigt, um eine genaue und relevante Ausgabe zu erzeugen.

Eine KI-Eingabeaufforderung kann auch eine Folge einer vorherigen LLM-Antwort sein, z. B. um weitere Details zu erfragen oder zusätzliche Informationen zur Verbesserung der Antwort zu liefern.

Warum ist eine KI-Eingabeaufforderung wichtig?

KI-Eingabeaufforderungen können verwendet werden, um eine Vielzahl von Anfragen zu übermitteln. Ein KI-Modell kann Fragen beantworten, Artikel schreiben, Sätze übersetzen, Bilder generieren, Gedichte verfassen, Programmiercode überprüfen und vieles mehr.

Unabhängig vom Anwendungsfall sind gut formulierte KI-Eingabeaufforderungen unerlässlich, damit KI-Modelle genaue und relevante Ergebnisse liefern können. Wenn eine KI-Eingabeaufforderung schlecht definiert ist, kann die LLM-Ausgabe vage, irreführend, themenfremd, ungenau oder voreingenommen sein.

Vorteile effektiver KI-Prompts

Ein sorgfältig definierter Prompt führt in der Regel zu folgenden Ergebnissen:

• Genaue Antworten. Ein effektiver KI-Prompt vermittelt dem KI-Modell die Absicht des Benutzers und gibt ihm die nötigen Infos, um passende Antworten zu generieren.
• Verbesserte Leistung. Wenn die KI-Plattform zielgerichtete Antworten liefert, können Benutzer Aufgaben schneller erledigen und so Zeit und Ressourcen sparen.
• Bessere Benutzererfahrung. Hochwertige Antworten, die durch gut ausgearbeitete Prompts wahrscheinlicher werden, steigern den wahrgenommenen Wert von KI-Systemen für die Benutzer.
• Verbesserte Entscheidungsfindung und Produktivität. Benutzer können schneller fundierte Entscheidungen treffen, wenn sie zeitnahe, genaue Informationen auf der Grundlage von KI-Prompts erhalten. Wenn diese richtig sind, werden iterative Interaktionen reduziert. Dies steigert sowohl die individuelle Produktivität als auch die organisatorische Entscheidungsfindung.
• Verbesserte Kreativität. Gut formulierte KI-Eingabeaufforderungen können Antworten generieren, die innovative Ideen und Perspektiven enthalten, an die die Nutzer zuvor vielleicht nicht gedacht haben.
• Anpassung. Nutzer können ihre KI-Eingabeaufforderungen an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen. Marketingfachleute können beispielsweise Eingabeaufforderungen anpassen, indem sie den Ton, den Stil und das Thema festlegen, was zu einzigartigen Inhalten führt, die für Kampagnen geeignet sind. Grafische Elemente können in KI-Antworten angefordert oder zurückgegeben werden. Nutzer können ihre Inhalte auch zur Rückmeldung einreichen.
• Gezieltes Lernen. Lehrer können Lernerfahrungen mithilfe von Prompts personalisieren, um Unterrichtsinhalte an Anwendungsfälle oder Anforderungen anzupassen. Prompts können auch Echtzeitbewertungen und schnelles Feedback für Schüler liefern.
• Zeitersparnis. KI-Prompts erleichtern und optimieren die Kommunikation zwischen menschlicher Sprache und KI-Modellen, indem sie wiederholte Erklärungen reduzieren und Informationen schnell aus großen Datensätzen abrufen. Dies kann Stunden manueller Datenauswertung einsparen.

Herausforderungen und ethische Probleme der generativen KI

GenAI und LLMs können, wenn sie nicht richtig gestaltet oder ausgeführt werden, einige Herausforderungen und ethische Bedenken mit sich bringen:

• Schädliche Inhalte. KI-Eingabeaufforderungen beeinflussen die Entwicklung von LLMs. Diese Eingabeaufforderungen könnten absichtlich oder unabsichtlich zur Verbreitung von falschen oder schädlichen Informationen führen.
• KI-Halluzinationen. Eine KI-Halluzination tritt auf, wenn ein KI-Modell ungenaue Informationen produziert, diese aber so vermittelt, als wären sie wahr. Dieses Phänomen entsteht, weil KI-Tools wie ChatGPT darauf ausgelegt sind, Wortfolgen vorherzusagen, die den Suchanfragen der Nutzer sehr nahe kommen, aber keine Logik anwenden oder faktische Unstimmigkeiten in diesen Eingaben erkennen können.
• Mehrdeutigkeit. Wenn der Kontext und die Eingabedaten in einer KI-Eingabe unklar sind, kann die KI-Plattform mit falschen oder irrelevanten Informationen reagieren. Die Art und Qualität der Eingabedaten, egal ob Text oder Bilder, kann die Fähigkeit des KI-Modells, spezifische, klare Ergebnisse zu liefern, stark beeinflussen.
• Voreingenommene Ergebnisse. Wenn ein LLM auf voreingenommene Daten basiert, können soziale Ungleichheiten und Vorurteile die Antworten eines LLM auf KI-Eingaben beeinflussen und die Voreingenommenheit weiter verstärken.
• Komplexität. Die Erstellung effektiver KI-Eingaben kann schwierig sein, vor allem für Nutzer mit begrenzten technischen Kenntnissen.

Angesichts dieser Bedenken sollten die Antworten auf KI-Eingaben regelmäßig überprüft werden, um Fehler, Verzerrungen und Fehlinformationen zu erkennen und zu minimieren.

Durch die Einhaltung ethischer Richtlinien und die Durchführung regelmäßiger Audits können Unternehmen Verzerrungen in einer GenAI-Plattform leichter aufspüren und beheben.

Wie funktionieren KI-Prompts?

Ein KI-Prompt sollte dem LLM klare Anweisungen geben, damit es nützlichere, genauere und vollständigere Antworten generieren kann. Der Prompt selbst ist aber nur ein Teil des Systems. Ein KI-Modell nutzt auch Algorithmen für natürliche Sprachverarbeitung und Deep Learning, um die Eingaben des Benutzers zu untersuchen und zu verstehen.

Immer wenn ein KI-Modell einen Prompt bekommt, greift es auf die Muster zurück, die es aus den Trainingsdaten gelernt hat. Die Trainingsdaten bestehen oft aus großen Datensätzen, um genauere Ergebnisse zu bekommen. Das KI-Modell berechnet die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Wortfolgen und Zusammenhänge basierend auf dem Prompt und den Trainingsdaten.

Aus diesen Ergebnissen generiert das Modell eine Antwort, die zum Kontext der Eingabe passt. Dieser ganze Prozess wird als Inferenz bezeichnet.

Damit eine Eingabeaufforderung die gewünschte Ausgabe erfolgreich generiert, muss sie sehr spezifisch sein. Eine KI-Eingabeaufforderung wie „Schreibe einen Aufsatz” führt nur zu allgemeinen Ergebnissen.

Wenn man aber genaue Details wie Aufsatztyp, Thema, Tonfall, Zielgruppe und Wortanzahl angibt, bekommt man präzisere, relevantere Ergebnisse. Spezifische KI-Eingabeaufforderungen verringern auch die Wahrscheinlichkeit ungenauer Antworten.

Wie schreibt man eine Eingabeaufforderung in der KI?

Unabhängig von der KI-Plattform – ob ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Stable Diffusion oder Dall-E von OpenAI – sind effektive KI-Eingabeaufforderungen unerlässlich, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Hier sind einige Tipps:

• Identifiziere das Ziel. Bevor du eine Eingabe schreibst, solltest du den Zweck und das erwartete Ergebnis identifizieren. Bitte das System zum Beispiel, einen Blogbeitrag mit weniger als 1.000 Wörtern zu erstellen oder ein Bild einer Katze mit grünen Augen und dichtem Fell zurückzugeben.
• Sei konkret und gib Kontext. Füge präzise Anweisungen hinzu, die sich auf bestimmte Merkmale wie Eigenschaften, Formen, Farben, Texturen, Muster oder ästhetische Stile konzentrieren. Füge Hintergrund- und Kontextinformationen hinzu. Zum Beispiel liefert „Landschaft erstellen” nicht so nützliche Ergebnisse wie „Erstelle eine ruhige Landschaft mit einem schneebedeckten Berg im Hintergrund, einem ruhigen See im Vordergrund und einer untergehenden Sonne, die warme Farbtöne über den Himmel wirft”.
• Füge Schlüsselwörter oder Phrasen hinzu. Füge nach Möglichkeit wichtige Schlüsselwörter und Phrasen hinzu, die die Suchmaschinenoptimierung erleichtern und dazu beitragen, dem KI-Modell die bevorzugten Begriffe zu vermitteln.
• Halte die Eingabeaufforderungen präzise und klar. Die Eingabeaufforderung sollte so genau wie möglich sein und unnötige oder überflüssige Infos weglassen. Sie sollte so lang sein, wie nötig, um vollständig zu vermitteln, was der Nutzer erreichen möchte.
• Vermeide widersprüchliche Begriffe. Eine Eingabeaufforderung sollte widersprüchliche Begriffe vermeiden, damit das KI-Modell nicht verwirrt wird. Wenn du zum Beispiel sowohl „abstrakt“ als auch „realistisch“ in einer Eingabeaufforderung verwendest, könnte das das Modell verwirren.
• Stell offene Fragen. Eingabeaufforderungen, die als Ja-Nein-Fragen formuliert sind, führen im Vergleich zu offenen Fragen tendenziell zu eingeschränkten Ergebnissen. Anstatt zu fragen: „Ist Kaffee schlecht für die Gesundheit?“, könnte die KI-Eingabeaufforderung lauten: „Was sind einige Vor- und Nachteile des Kaffeekonsums für die Gesundheit?“
• Verwende die richtigen Tools. Es gibt mehrere Plattformen und KI-Tools, mit denen man Prompts erstellen und hochwertige KI-generierte Inhalte produzieren kann. Dienste wie ChatGPT, Dall-E und Midjourney ermöglichen es Nutzern, Prompts anzupassen und zu generieren.