Podcast: Wie gutes Prompten geht – eingelesen von meiner KI-Stimme

Die hier hör­ba­re Fas­sung wur­de voll­stän­dig ein­ge­le­sen von mei­ner syn­the­ti­sier­ten Stim­me, ergänzt durch zwei KI-Stim­men von Ramo­na und Wolf Spen­cer. Zum Ein­satz kam die KI von Ele­ven­labs (Affi­lia­te Link).

Das gibt’s auch mit Unter­ti­teln, hier:

Das Ori­gi­nal mit ech­tem gespro­che­nen Text von mir läuft neben­an bei Sascha. Sein The­ma dies­mal: Was man über ChatGPT & Co wis­sen muss – Hin­ter­grün­de und Mecha­nis­men des wirk­mäch­tigs­ten Tech­no­lo­gie-Kom­ple­xes unse­rer Zeit.

Richtig prompten

Heu­te erklä­ren wir im KI-Tool der Woche, wie gutes Promp­ten geht. Der Prompt ist die Anwei­sung an die Künst­li­che Intel­li­genz, bestimm­te Ant­wor­ten zu geben. Je bes­ser man promp­tet, des­to bes­ser das Ergeb­nis. Aller­dings ist es nicht jedem gege­ben, die Maschi­ne rich­tig anzu­spre­chen – und in der Schu­le haben das wahr­schein­lich die wenigs­ten von uns gelernt.

Wich­tig sind so gut wie immer Klar­heit und Genau­ig­keit. Was soll ChatGPT genau tun? Erklä­ren, zusam­men­fas­sen, auf­lis­ten? Neh­men wir den fol­gen­den Prompt: „Ver­setz Dich in die Rol­le von Albert Ein­stein. Erklä­re mir die Rela­ti­vi­täts­theo­rie, als wäre ich ein Zehn­jäh­ri­ger.“ Dar­in ste­cken drei wich­ti­ge Fest­le­gun­gen: eine Rol­len­zu­wei­sung, das The­ma und die Ziel­grup­pe. Wenn man das drauf hat, ist schon die Hälf­te eines guten Prompts geritzt.

Zwei Details könn­te man ergän­zen: das For­mat und den Stil. Damit fügt man dem Prompt wich­ti­gen Kon­text hin­zu. Bei­spiel: „Mach das in einem Absatz von maxi­mal sechs Sät­zen, und ver­wen­de eine ein­fa­che Spra­che.“ Auch die Struk­tur und die Tona­li­tät las­sen sich so vor­ge­ben. „Sprich mich wie einen Zehn­jäh­ri­gen infor­mell an und wäh­le plas­ti­sche Bei­spie­le.“ Wer bereits sol­che Tex­te gene­riert oder selbst for­mu­liert hat, kann sie als Bei­spie­le der KI mit­ge­ben: „Ori­en­tie­re Dich bei der For­mu­lie­rung Dei­ner Ant­wort an fol­gen­den drei Texten.“

Damit wer­den ganz abge­fah­re­ne Din­ge mög­lich. Da gibt es zum Bei­spiel den Kolum­nis­ten Franz Josef Wag­ner in der „Bild“-Zeitung. Regel­mä­ßig knöpft er sich ein aktu­el­les Ereig­nis vor. Sein Stil umfasst eine beson­de­re Schlicht­heit, man könn­te auch sagen: eine gerin­ge Fall­hö­he. Mal schreibt er eine Ode an die Alpen, aus denen nun ein rie­si­ger Berg­sturz ein Dorf ver­schüt­te­te. „Was als Nächs­tes? Hilft beten?“, fragt der Herr Wag­ner und been­det so sei­ne Kolum­ne. Oder er schreibt an die Eltern von „Nazi-Kids“: „Wer oder was hat die­se Schei­ße in die Gehir­ne der 14/15-Jäh­ri­gen gebracht?“, fragt er und kommt zu dem Schluss: „Es ist ent­setz­lich.“ Die­se erschüt­tern­de Bana­li­tät des Schlich­ten kann eine KI ler­nen. Ein­fach zehn Tex­te vom Kolum­nis­ten als Trai­nings­do­ku­men­te hin­ter­le­gen und die KI anwei­sen, exakt den Stil und die Län­ge dar­aus für ein neu­es aktu­el­les The­ma zu über­neh­men. Fer­tig ist die Wagner-KI.

Beim ernst­haf­ten Arbei­ten mit einer KI sind Prompts, die über meh­re­re Absät­ze gehen, kei­ne Sel­ten­heit. Sie hel­fen der Maschi­ne, prä­zi­se­re Ant­wor­ten zu lie­fern. Aller­dings kann es auch nütz­lich sein, in einem Dia­log Schritt für Schritt ein Ergeb­nis her­aus­zu­for­dern. „Die Sät­ze sind zu lang und kom­pli­ziert. Mach sie kür­zer und ver­ein­fa­che das The­ma.“ So chat­tet man sich zu dem gewünsch­ten Ergeb­nis. Die­ses ite­ra­ti­ve Arbei­ten nimmt einem die KI nicht krumm, KI ist geduldig.

KIs wer­den oft unter­schätzt, weil mensch­li­che Nut­zer einen wesent­li­chen Sach­ver­halt außer acht las­sen: den Unter­schied zwi­schen dem Welt­wis­sen, das die KI mit­bringt, und dem Spe­zi­al­wis­sen, das man ihr als Nut­ze­rin oder Nut­zer bereit­stellt. Ver­lässt man sich nur auf das Welt­wis­sen der KI, fan­gen vie­le Maschi­nen an, zu hal­lu­zi­nie­ren. Sie erfin­den Din­ge. Erst wenn man ihnen Spe­zi­al­wis­sen bereit­stellt, ent­fal­ten die meis­ten KIs einen kon­kre­ten Nut­zen. Bei­spiel „Du arbei­test wie ein peni­bler Jour­na­list. Fas­se mir das fol­gen­de PDF in sechs Sät­zen zusam­men. Bezie­he Dich nur auf das PDF und erfin­de nichts hin­zu. Ver­wen­de ein­fa­che kur­ze Sät­ze.“ Das Spe­zi­al­wis­sen ist dann das PDF.

Es mutet gele­gent­lich absurd an, der KI alles im Klein­klein zu erläu­tern. Doch hilft die Vor­stel­lung, die KI als 16-jäh­ri­ge Prak­ti­kan­tin zu begrei­fen, der man alles ganz genau erklä­ren muss. Wie soll die Maschi­ne gen­dern? Soll sie den Leser direkt anspre­chen? Soll Begeis­te­rung fürs The­ma oder Neu­tra­li­tät zum Aus­druck kom­men? Das alles kann und soll­te der Prompt vorgeben.

Das gelingt auch mit krea­ti­ven Auf­trä­gen. Für ein Brain­stor­ming oder eine erfun­de­ne Kurz­ge­schich­te kann eine KI so ange­lei­tet wer­den, dass sie sich Din­ge aus­denkt. „Ver­setz Dich in die Rol­le eines Kin­der­buch­au­to­ren. Ent­wick­le eine Gute-Nacht-Geschich­te für einen Fünf­jäh­ri­gen. Dar­in soll eine allein­er­zie­hen­de Mut­ter mit ihrem Sohn vor­kom­men, der beim Ein­kauf aus­büxt.“ Die Geschich­te dürf­te kei­nen Pulit­zer­preis oder Bolog­na­Ra­gaz­zi Award gewin­nen, aber als Grund­la­ge für eine freund­li­che Erzäh­lung tau­gen. Bei ChatGPT gibt es zudem einen soge­nann­ten Can­vas-Modus, bei dem die Ant­wort der KI als neu­es Doku­ment nach­be­ar­beit­bar wird. Damit kann man dann ein­zel­ne Sät­ze oder Absät­ze von der KI über­ar­bei­ten las­sen. „Denk Dir einen ande­ren Schluss aus. Das ist mir zu kurz und nicht emo­tio­nal genug.“

Was vie­le auch unter­schät­zen: KIs kön­nen nicht nur per Text chat­ten, son­dern auch Bil­der lesen. Da hat man in einem lan­gen PDF eine kom­pli­zier­te Tabel­le über die Ver­kaufs­zah­len ein­zel­ner Schrau­ben und Nie­ten in den ver­gan­ge­nen acht Quar­ta­len. Ein bei der KI hoch­ge­la­de­ner Screen­shot genügt, um neue Erkennt­nis­se dar­aus zu gene­rie­ren: „Wel­che fünf Pro­duk­te ver­kau­fen sich am bes­ten?“ Das geht natür­lich auch mit Excel, aber der KI darf man auch offe­ne Fra­gen stel­len: „Wel­che über­ra­schen­den Erkennt­nis­se ziehst Du aus die­ser Tabel­le?“ Neh­men wir für die­ses Bei­spiel die Schrau­ben- und Nie­ten­in­dus­trie in Deutsch­land, eine der inno­va­tivs­ten Bran­chen welt­weit. Wuss­ten Sie, dass Holz­schrau­ben mit Senk­kopf und Torx-Antrieb zu den Best­sel­lern gehö­ren, weil sie eine hohe Grif­fig­keit und Dreh­mo­men­tüber­tra­gung bie­ten? Und dass bei den Nie­ten die Voll­nie­ten und Blind­nie­ten domi­nie­ren, die Voll­nie­ten vor allem in der Luft- und Raum­fahrt zum Ein­satz kom­men? Intel­li­gen­te Schrau­ben wer­den mit Sen­so­ren aus­ge­stat­tet, die die Vor­spann­kraft mes­sen und ihre Daten draht­los an Über­wa­chungs­sys­te­me mel­den. Sol­che smar­te Schrau­ben bewah­ren man­che Wind­kraft­an­la­gen vor dem zer­stö­re­ri­schem Abflug eines Rotors. Die Fra­ge nach den „über­ra­schends­ten Erkennt­nis­sen“ an die KI kann oft der Auf­hän­ger und der Ein­stieg in eine unter­halt­sa­me Power­point-Prä­sen­ta­ti­on sein, das ist ja die Mut­ter aller Wissensvermittlung.

Es gibt übri­gens einen ein­fa­chen Trick, um eige­ne Prompts zu ver­bes­sern: Fra­gen Sie die KI danach! „Wie müss­te die­ser Prompt bes­ser for­mu­liert sein, damit Du bes­ser ver­stehst, was ich von Dir möch­te? Stell mir drei Fra­gen zu dem Prompt und über­ar­bei­te ihn dann ent­spre­chend.“ Ob man die Maschi­ne dabei duzt oder siezt, höf­lich befragt oder beschimpft, macht durch­aus einen Unter­schied fürs Ergeb­nis. Per Du oder Sie passt sich ChatGPT an die Anspra­che an. Und Unhöf­lich­keit oder Beschimp­fun­gen füh­ren nicht zu bes­se­ren Ergeb­nis­sen – im Gegen­teil: Die Kom­mu­ni­ka­ti­on wird unkla­rer, und die Ant­wort kann unbrauch­bar wer­den. Höf­lich­keit und kon­struk­ti­ve For­mu­lie­run­gen hel­fen, prä­zi­se­re und dem gewünsch­ten Stil ent­spre­chen­de Ant­wor­ten zu erhal­ten. Wie man in den Wald hin­ein­ruft, so schallt es aus ihm zurück – das gilt auch für die Künst­li­che Intelligenz.

Noch ein Wort zu der Fra­ge, wel­che KI denn wohl die bes­te ist. Es kommt dar­auf an. Open AI hat mit sei­nem Dienst ChatGPT-4^o oder etwas frei über­setzt Vier Null der­zeit wohl die Kro­ne auf bei vie­len Nut­ze­rin­nen und Nut­zern. Bes­ser in der Ant­wort­qua­li­tät ist die Ver­si­on o3: Dann nimmt sich die Maschi­ne mehr Zeit, und man kann ihr beim Den­ken zuse­hen. Dann gibt es noch o4-mini und o4-mini-high und GPT‑4.1 und GPT‑4.1‑mini – die bei Open AI den­ken sich fast jede Woche neue Modell­be­zeich­nun­gen aus. Das ist oft ver­wir­rend. Für die meis­ten Anwen­dun­gen taugt die Fas­sung 4^o wohl am besten.

Unter KI-Aus­ken­nern setzt sich dage­gen inzwi­schen ein kon­kur­rie­ren­des Modell durch: Goog­le Gemi­ni hat sich in einer Tabel­le der Ver­gleichs­platt­form LM Are­na seit ein paar Wochen an die Spit­ze der belieb­tes­ten Sprach­mo­del­le gesetzt. Erst danach fol­gen o3 und dann ChatGPT-4^o. Für bestimm­te Zwe­cke sind ganz ande­re KI-Pro­gram­me hilf­reich. Der Dienst Per­ple­xi­ty zum Bei­spiel ist ein KI-Tool, das ganz wun­der­bar Fra­gen beant­wor­tet. Als Ant­wort­ma­schi­ne lehrt Per­ple­xi­ty zur­zeit der alten Such­ma­schi­ne Goog­le das Fürch­ten. Erst seit Kur­zem hat auch Goog­le KI-Ant­wor­ten auf sei­ner Web­sei­te ein­ge­baut, die seit fast 27 Jah­ren übli­chen Link­lis­ten rut­schen wei­ter nach unten.