Erst denken, dann generieren 

ChatGPT richtig anwenden

Ein Problem, das uns allen bekannt sein dürfte, ist die mangelnde Qualität bei den Antworten von ChatGPT. Eine mögliche Lösung dafür ist das Formulieren einer sogenannten »Chain of Thoughts«. Der generativen KI wird dabei erklärt, wie sie Informationen im Vorfeld verarbeiten muss, bevor es zur eigentlichen Bearbeitung der Aufgabe kommt. Das wiederum führt zu der Frage, wie sehr wir ChatGPT beim Denken unter die Arme greifen müssen. Dafür müssen wir uns selbst darüber im Klaren sein, wie komplex eigentlich unsere jeweilige Aufgabenstellung ist. 

Ein Gastbeitrag von KI-Experten Philipp Jauernig-Biener, AI Consultant & Prompt Engineer bei dotSource

Beitragsbild: Google DeepMind

Philipp Jauernig-Biener, Foto: dotSource.

Heute gehört es zu meinem Tagesgeschäft, als AI-Consultant bei dotSource Prompts für Produkttextgenerierung, KI-Assistenten und Custom GPTs zu schreiben. Meine Erfahrung im Formulieren von Instruktionen stammt aber aus der Zeit, als ich als Referendar Latein und Ethik unterrichtet habe. Denn jede einzelne Aufgabe, die ich meinen Schüler:innen gestellt habe, erforderte es darüber nachzudenken, mit welchen Antworten in welcher Form ich für die weitere gemeinsame Arbeit rechnen kann. 

Um hier auf ein gemeinsames Verständnis setzen zu können, war die Verwendung von Operatoren essenziell. »Operatoren«, das sind in einer Aufgabenstellung Vorgaben, wie die Aufgabe zu behandeln ist. Denn »Erläutere den Rationalismus nach Descartes« verlangt etwas anderes als »Erörtere den Rationalismus nach Descartes«. 

Dieser Unterschied besteht in der Komplexität der Bearbeitung und Beantwortung. Im schulischen Kontext werden die Operatoren dafür einem von drei Anforderungsbereichen zugeordnet: Reproduktion, Reorganisation und Reflexion. 

Was das im Detail bei der Arbeit mit ChatGPT bedeutet, werde ich in den nächsten Abschnitten erläutern. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung ist inspiriert aus dem Workshop »Richtig prompten mit ChatGPT«, an dem Mitglieder der THAK in im Frühjahr 2024 teilgenommen haben. 

Der KI-Experte „in Aktion“ bei einem seiner KI-Seminare, Foto: dotSource.

Anforderungsbereich 1: Reproduktion 

Kernelemente benennen, Protokolle zusammenfassen, Fakten beschreiben. Operatoren des ersten Anforderungsbereichs zielen darauf ab, bestehende Fähigkeiten und vorhandenes Wissen in einem vertrauten Kontext anzuwenden. Daraus leiten sich zwei Erkenntnisse ab:  

  1. Vorhandene Fähigkeiten: Es handelt sich um Aufgaben, die ChatGPT ohne weitere Instruktionen bearbeiten kann: Die reine Textgenerierung. 
  2. Vorhandenes Wissen: ChatGPT imitiert sehr gut Allgemeinwissen. Wenn wir uns aber unsicher sind, ob für den konkreten Fall genug Informationen gegeben sind, müssen wir das entsprechende Wissen bereitstellen. »Wissen« kann dabei mit »Material« gleichgesetzt werden. 

Was heißt das in der Praxis? 

All jene Aufgaben, bei denen wir Informationen in strukturierter Form erhalten wollen, können von ChatGPT in kurzer Form eingefordert werden. 

  • Nenne mir zehn Obstsorten. 
  • Definiere, was ein Säugetier ausmacht. 
  • Fasse mir die wichtigsten Punkte aus dieser E-Mail zusammen

Achtung: Man muss sich dabei vor Augen halten, dass ChatGPT nur selten darauf verweist, dass die Bearbeitung eines Anliegens nur zum Teil erfüllt werden kann. Es wirkt schon fast wie eine »Gefallsucht«, die uns entgegengebracht wird. Fragt man beispielsweise nach sechs Fakten zu einem Sachverhalt, zu dem es nur vier gibt, werden die zusätzlichen Ausführungen deutlich ungenauer bis falsch präsentiert.

Beispiel

Input: 

Nenne mir die sechs Phasen der Mitose. 

Output: 

  1. Prophase 
  2. Prometaphase 
  3. Metaphase 
  4. Anaphase 
  5. Telophase 
  6. Cytokinese 

Während die Prometaphase tatsächlich manchmal als eigenständige Phase (und nicht als Teil der Prophase) betrachtet wird, gehört die Cytokinese streng genommen nicht zur Mitose. ChatGPT lieferte trotzdem sechs Phasen, obwohl dies nicht korrekt ist. 

Erkenntnis

Auch bei Aufgaben des Anforderungsbereichs 1 liegt es am Menschen, den Auftrag für die KI sinnvoll zu formulieren. 


Anforderungsbereich 2: Reorganisation 

Operatoren des zweiten Anforderungsbereichs verlangen, dass vorhandenes Wissen in neuen oder veränderten Kontexten angewendet wird. Dies bringt eine höhere kognitive Anforderung mit sich als einfache Reproduktion, da die Umstrukturierung oder neue Zusammenstellung von Informationen nötig wird. Hier sind zwei Hauptaspekte relevant: 

  1. Anwendung in neuen Kontexten: ChatGPT muss auf sein trainiertes Wissen zurückgreifen und es passend zur neuen Fragestellung umstrukturieren. Dies erfordert oft, dass die Aufgabe präzise formuliert wird, um die gewünschte Information effektiv umzugliedern. 
  2. Integration verschiedener Wissensbereiche: Bei komplexeren Fragen kann es nötig sein, dass ChatGPT Informationen aus verschiedenen Quellen oder Wissensgebieten kombiniert, um eine adäquate Antwort zu formulieren. 

Was heißt das in der Praxis? 

Im Unterschied zur Reproduktion sollen nun Zusammenhänge aufgezeigt werden, die nicht explizit im Wissen bzw. Material vorliegen. Dies geschieht unter anderem beim Analysieren von Texten, beim Vergleichen von Sachverhalten oder beim Herausarbeiten ungenannter Informationen. 

ChatGPT wird sich auch hier größte Mühe geben, die Aufgabe zu bearbeiten. Einen zuverlässigeren Output erhalten wir allerdings nur, wenn wir beim »Denken« unterstützen. 

Beispiel

Stellen wir uns vor, wir wollen, dass ChatGPT für uns die politischen Systeme von Deutschland und Kanada miteinander vergleicht.  

In der Schule würde bei diesem Operator verlangt werden, die konkreten Vergleichskriterien zu benennen. Optional könnte Material dafür zur Verfügung gestellt werden, wenn nicht das bisher Gelernte als Grundlage dienen soll. 

Ein verbesserter Prompt würde also folgendermaßen aussehen: 

»Vergleiche die politischen Systeme von Deutschland und Kanada.« 

Vorgehen

  1. Fasse das politische System Deutschlands hinsichtlich der Struktur der Regierung, der Rolle des Bundespräsidenten und des Kanzlers, sowie des parlamentarischen Systems zusammen
  • Fasse das politische System Kanadas, einschließlich der Struktur der Regierung, der Rolle des Generalgouverneurs und des Premierministers, sowie des parlamentarischen Systems zusammen
  • Nenne sechs geeignete Vergleichskriterien. 
  • Vergleiche beide politischen Systeme in einer Tabelle miteinander.

Wie man sieht, enthalten die ersten Schritte des Vorgehens ebenfalls Operatoren aus einem niedrigeren Anforderungsbereich. Teilschritte sollten sich in ihrer Komplexität immer unter dem Anforderungsbereich der Hauptaufgabe befinden. 

Außerdem wurde in Schritt 1 und 2 die Aufgabe bereits konkretisiert, indem bestimmte Fakten in den Vordergrund gestellt wurden. Je konkreter wir bereits unsere Erwartungen vorgeben, desto mehr haben wir vom Output. 


Anforderungsbereich 3: Reflexion 

Operatoren des dritten Anforderungsbereichs zielen auf das kritische Überprüfen, Reflektieren und die Übertragung von Wissen auf neue oder hypothetische Situationen ab. Dies verlangt von ChatGPT nicht nur die Wiedergabe oder Umstrukturierung von Informationen, sondern auch die Fähigkeit, kreativ und innovativ zu denken. Der Operator Bewerten etwa setzt voraus, dass ein selbstständiges Urteil getroffen wird, Entwickeln soll eine eigene Deutung nach einer Analyse zur Folge haben. 

Das Problem ist, dass ChatGPT per se keine eigene Meinung hat, auch wenn die KI sie gut imitieren kann. Sobald wir also verlangen »Erörtere den Rationalismus nach Descartes« würde am Ende eine begründete Stellungnahme erwartet werden. Aber ChatGPT versucht, so neutral wie möglich mehrere Sichtweisen aufzuzeigen.  

Was heißt das in der Praxis? 

Wenn wir wollen, dass ChatGPT für uns Aufgaben aus dem Anforderungsbereich Reflexion bearbeitet, dann muss uns klar sein, dass es zwei Möglichkeiten gibt: 

  1. Wir geben ChatGPT keine eigene Wertung für die Aufgabe mit. Der Output kann uns hierbei mehrere Sichtweisen aufzeigen. Diese Möglichkeit ist zu empfehlen, wenn ich mich mit dem Thema wenig auskenne oder eine differenzierte Betrachtung des Themas gewünscht ist. 
  2. Wir geben ChatGPT unsere eigene Wertung mit, um uns dadurch eine argumentative Basis aufbauen zu lassen. 

Beispiel

Nehmen wir nun die oben genannte Erörterungs-Aufgabe, könnte ein überarbeiteter Prompt so aussehen: 

»Erörtere den Rationalismus nach Descartes.« 

Vorgehen

  1. Fasse die grundlegenden Prinzipien des Rationalismus nach Descartes zusammen
  2. Beschreibe den historischen Kontext von Descartes Rationalismus. 
  3. Beschreibe die langfristigen Einflüsse von Descartes Rationalismus auf die Philosophie. 
  4. Stelle kritisch die Vor- und Nachteile dieser philosophischen Richtung in einer Tabelle gegenüber
  5. Formuliere ein begründetes Urteil, indem du Pro- und Kontra-Argumente zum Rationalismus nach Descartes abwägst und deine eigene Meinung darlegst. 

Auch hier bilden Teilaufgaben mit einfacheren Operatoren die Grundlage für die komplexeren Anforderungen. Beim fünften Schritt wurde auf den Operator »Erörtere« verzichtet und stattdessen die Bedeutung des Operators näher beschrieben. Das hat einen besonderen Grund, den wir uns abschließend vor Augen halten müssen. 


Weiß ChatGPT, was Operatoren sind? 

Theoretisch ja, praktisch nein. 

Fragt man ChatGPT, was genau ein Operator verlangt, bekommt man eine gute Einschätzung mit dem erforderlichen Tiefgang. Aber der Chatbot hält sich nur selten daran, wenn man ihn nicht gezielt darauf hinweist. Das hat allerdings auch den Vorteil, dass ChatGPT sich nicht an einem falsch verwendeten Operator aufhält, sondern eher das große Ganze einer Aufgabe betrachtet. 

Die hier getroffene Einteilung ist daher eher für uns Menschen gedacht: Wir müssen uns bei der Verwendung von generativer KI selbst vor Augen halten, welche Erwartungen wir an den Output haben. Wir müssen außerdem einschätzen, welche Vorarbeit wir gedanklich leisten, wenn wir unser Wissen reorganisierend und reflektierend einsetzen wollen. 

Doch keine Sorge, das Ganze klingt komplizierter als es ist. Wir müssen nur aus der didaktischen Theorie wieder zurück in die lebensnahe Praxis mit generativer KI. Dafür gibt es zum Abschluss einen Impuls, um eine zielführende »Chain of Thoughts« zu schreiben: 

Wenn ChatGPT eine Aufgabe für dich erledigen soll, 
dann beschreibe das Vorgehen einem Kind, 
mit den Worten einer Fachkraft.  

Über dotSorce
Seit 2006 entwickelt und realisiert dotSource skalierbare Digitalprodukte für Marketing, Vertrieb und Services. Dabei setzen spezialisierte Consulting- und Entwicklungsteams hochintegriert auf die Verbindung von Strategieberatung und Technologieauswahl – von Branding, Konzeption und UX-Design über Conversion-Optimierung, Betrieb in der Cloud sowie KI und Prozessautomatisierung. Hierzu gehören auch KI-Seminare für Unternehmen.

Kontakt
Head Office Jena
Goethestraße 1
07743 Jena
Mail: office-jena@dotsource.de
www.dotsource.de
Instagram: @dotsource_de

Dein Gastbeitrag auf unserer Webseite?

Kontaktiere mich!

Nina Palme

Kommunikation

0151 / 1290 4638

Das könnte dir auch gefallen:

Finnwaa WorkSpace

Coworking, Büros und Meetingräume über den Dächern von Jena

DAS SERVICEHEFT IST TOT. LANG LEBE DAS SERVICEHEFT!

myAkustiker – die App für Hörakustiker

Filmproduktion und Konzeption der Kyffhäuser-App

GECKO.1 Filmproduktion und Videomarketing
Cookie Consent Banner von Real Cookie Banner