Der textwerker24-Blog rund um das geschriebene Wort

Learning AI: A Journey from Novice to Practitioner #KIMOOC24

„Hej, Meisterin der Kommas und Metaphern! Wie wĂ€re es, wenn du heute deine Tasten zum GlĂŒhen bringst und deine epische KI-Lernreise in funkelnde Worte verwandelst?“

Gesagt, getan. Wer einen imaginĂ€ren KI-Roboter als Textassistenten hat, braucht Prokrastination nicht zu fĂŒrchten. 😉 Hier kommen meine wichtigsten Learnings und Ahas! als Texterin und Lektorin wĂ€hrend meiner fĂŒnfwöchigen Lernreise beim KIMOOC24 von lernOS.

Generative KI: Was ist das?

Hilfreich ist erst einmal vorweg ein grundlegendes VerstĂ€ndnis von generativer KI, um zu erfahren, wie z. B. LLMs (Sprachmodelle) ĂŒberhaupt funktionieren und wie sie trainiert werden, kurz: was sie können und was eher nicht. Im Lernleitfaden zum KIMOOC24 gab es neben den wöchentlichen Katas eine umfassende EinfĂŒhrung zum Thema. Der unterhaltsame Film „Generative AI in a Nutshell“  von Henrik Kniberg hat unseren Learning Circle #5GForKI zusĂ€tzlich auf den Stand gebracht.

Aller Anfang heißt Prompten

Und dann geht es auch schon mittenrein ins Prompten und nirgends passt das Motto „learning by doing“ besser als im Umgang mit KI. Prompten, prompten, prompten, one-shot, few-shot, nachschĂ€rfen 
 Stelle ich meine Anfrage eher generisch, um der KI eine möglichst breite Antwort zu ermöglichen, oder stelle ich sie schon beim ersten Prompt so spezifisch wie möglich? Die MI (Menschliche Intelligenz) sollte sich jedenfalls ĂŒber die Intention ihrer Anfrage klar sein. Sonst bekomme ich am Ende Antworten, die völlig daneben liegen oder ich muss nach- bzw. neu prompten, was Zeit und Nerven kostet. Learning: Die KI antwortet nur so gut, wie mein Prompt ist.

Im Einsatz hatte ich ChatGPT, Neuroflash, MS Copilot, Perplexity, Leonardo, Dall-E 3, Pi und ChatHub als All-in-one-Chatbot, der Prompt-Ergebnisse ganz praktisch in einer Übersicht vergleichbar macht, denn jede KI tickt doch ein bisschen anders (z. B. Anglizismen in deutschsprachigen Texten ersetzen kann mE nach bisher nur ChatGPT zuverlĂ€ssig). Auch die Wolf-Schneider-KI von der Reporterfabrik habe ich getestet, ĂŒberzeugt hat sie im Vergleich allerdings leider nicht.

Es heißt, dass man nach ca. 10 Stunden Prompten den Dreh raushabe. Das kommt meiner Erfahrung nach in etwa hin. Wobei die Lernkurve sehr steil und nach oben offen ist 


Vom Frage-Antwort-Spiel zur Zusammenarbeit

Interessant wird es, wenn es vom Frage-Antwort-Modus in den Dialog und damit in die „echte“ Zusammenarbeit geht. Dann hilft die KI beispielsweise bei Struktur und Inhalt fĂŒr einen anstehenden Workshop inkl. RĂŒckversicherung, ob dabei alles fĂŒr Teilnehmende und Referentin bedacht wurde oder der Bitte um einen weiteren Vorschlag. Ob das Prompting ĂŒber die Audiofunktion von ChatGPT 4o wie ein TelefongesprĂ€ch erfolgt, das man beim Spaziergang durch den Wald erledigt, oder ĂŒber die Browsereingabe am Rechner, liegt an den persönlichen PrĂ€ferenzen und Notwendigkeiten. Sehr komfortabel ist es, dass KI schriftlich mitdokumentiert und sich die Prompts jederzeit wieder aufrufen und fortfĂŒhren lassen.

May the knowledge be with you!
 
 
Klingt alles nach schöner neuer Arbeitswelt? Leider kommt da schon das große Aber. Denn traue niemals der KI: Sie lĂŒgt (und das gar nicht so selten), halluziniert und erfindet. Ja, ist leider so. Dem Kollegen aus der Grafik zeigt sie mitnichten auf seine Aufforderung, ihm „die nĂ€chtliche Silhouette von Landshut“ auszugeben, den Umriss der korrekten Stadt. Bei mir imaginiert sie den Inhalt eines Buches, das es nicht gibt und ich stelle fest, dass Bild-KI Buchstaben und Wörter (noch) nicht korrekt darstellen kann. Existierende Urteile kennt sie nicht, den „Froschkönig“ ordnete sie ursprĂŒnglich der Autorenschaft Goethes zu (inzwischen behoben). Es gilt also weiterhin dem eigenen Fachwissen zu vertrauen, nachzuprĂŒfen, nachzuhaken und im Zweifelsfall der KI auch mal eine klare Absage zu erteilen. „Das ist Quatsch“ oder „Zeige mir einen anderen Lösungsweg auf“: Auch das unterstĂŒtzt die Sprachmodelle beim Lernen und hindert sie daran, kĂŒnftig weiterhin gleich-falsche Antworten oder unerwĂŒnschte Ergebnisse zu produzieren.

Don‘t feed the bias!

Wichtig ist fĂŒr mich außerdem die Erkenntnis, dass es mit in unserer Verantwortung als KI-Nutzende liegt, wie sich die LLMs und Diffusion Models der Zukunft entwickeln: Dazu gehört etwa, keine Stereotype zu bedienen oder zu verstĂ€rken und bestehende Bias nicht weiter zu befeuern. Der kostenfreie Leitfaden „Faires KI-Prompting“ des Mittelstand-Digital Zentrums Zukunftskultur, herausgegeben von EvaGengler und Kristina Bodrozic-Brnic, gibt dazu gute Tipps.

KI und Urheberrecht

Als leidenschaftlicher Wikipedia-Autorin ist es mir ein Dorn im Auge, in welchem Umfang KI Trainingsdaten aus der freien EnzyklopĂ€die abgreift. Wer weiß, wie viel Recherchearbeit in einen Artikel unter Einhaltung von Relevanzkriterien, Belegen, stichhaltiger QuellenĂŒberprĂŒfung etc. einfließt, kann das bestimmt gut nachempfinden. Gleiches geschieht mit BĂŒchern, auf deren Inhalte Hersteller ihre KI meist ohne Wissen, Zustimmung und VergĂŒtung der Autor*innen zugreifen lassen. Im Tacheles-Podcast mit Bestsellerautorin Nina George geht es um das wichtige Thema Urheberrecht.

Wobei kann mich KI als Texterin und Lektorin unterstĂŒtzen?

KI kann mich aktuell gut bei RoutinetĂ€tigkeiten unterstĂŒtzen, z. B. Ideen fĂŒr Blogartikel liefern, Texte strukturieren, gliedern und zusammenfassen, Perspektivwechsel durch Rollenspiele ermöglichen, ĂŒbersetzen, TextbeitrĂ€ge mit Bildern anreichern, standardisierte Tasks, z. B. Pressemeldungen verfassen, bei der Vorbereitung von Interviews unterstĂŒtzen, diese transkribieren, PPTs erstellen oder bei der Suche nach Metaphern behilflich sein.

ChatGPT antwortet auf meinen diesbezĂŒglichen Prompt: „[KI kann] Schlagworte und Phrasen entwickeln, die meine Texte ansprechender und prĂ€gnanter machten. KI kann bereits existierende Muster und Stile replizieren, jedoch fehlen ihr oft die KreativitĂ€t und OriginalitĂ€t, die menschliche Texter einbringen. KI hat Schwierigkeiten, kulturelle und sprachliche Nuancen vollstĂ€ndig zu erfassen. Die Feinheiten der Sprache, wie Ironie, Humor und Kontext, können von KI-Tools oft nicht richtig interpretiert werden, was zu MissverstĂ€ndnissen fĂŒhren kann. Trotz der beeindruckenden FĂ€higkeiten der KI bleibt aber die menschliche KreativitĂ€t ein unverzichtbarer Bestandteil des Schreibprozesses. Der Vergleich zwischen menschlichem Lektorat und maschineller TextĂŒberprĂŒfung verdeutlicht, dass KI zwar sehr hilfreich sein kann, aber die Feinheiten und den Kontext eines Textes oft nicht vollstĂ€ndig erfasst. Die ideale Lösung besteht in einer Kombination beider AnsĂ€tze. KI bietet ein enormes Potenzial zur Effizienzsteigerung und QualitĂ€tsverbesserung. Ein strukturierter Ansatz und kontinuierliches Lernen sind jedoch unerlĂ€sslich, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen.“

Was kommt nach dem KIMOOC24?

Es war eine spannende Lernreise und der KIMOOC24 eine ganz neue Erfahrung kollaborativer Zusammenarbeit. Danke an die Organisator*innen von lernOS mit Simon DĂŒckert und Team fĂŒr die Vorbereitung und die DurchfĂŒhrung und ein riesiges Dankeschön an meinen Learning Circle „5GForKI“, dass wir diese digitale Reise zur KI zusammen gemacht haben.

Auf meinem persönlichen KI-Lernkalender stehen noch diese Punkte:

  • Entwicklung eines CustomBots, der mich bei Routineaufgaben unterstĂŒtzt; vielleicht auch einen StoryBot, wie ihn Hilge Kohler in ihrem Beitrag zum KIMOOC24 auf LinkedIn beschreibt.
  • Was ist die C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity)?
  • BeschĂ€ftigung mit lokaler KI, z. B. nueGPT, Festival-Chatbot des diesjĂ€hrigen #NĂŒrnbergDigitalFestival

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