Montag, 20. Mai 2024
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Prompt-Engineering — doch nicht so der heiße „Renner?“

Prompt Engineer

Von Michael Springer

Der systematische Irrtum von der „Künstlichen Intelligen“ (KI) geistert in der Welt herum. Ein regelrechter Hype hat sich schon entfaltet.
Mit ChatGPT und anderen Systemen „generativer, selbstlernender KI-Sprachmodelle“ und „KI-Bildgeneratoren“ hat sich das Bild vom nächsten „Traumberuf“ entfaltet:

„Prompt-Ingenieure“ als regelrechte „KI-Flüsterer,“ die Traumgehälter erzielen können, weil es einen riesigen Nachfrage-Sog gibt.

Fast alle Medien berichteten schon darüber: „Wer KI-Programmen wie ChatGPT besonders gut ihre Aufgaben beschreiben kann, werde von Unternehmen händeringend gesucht.“

Der australische Forscher Cameron Shackell hat sich das genauer angeschaut – und kommt zu einem differenzierten Urteil: „Gutes Prompten erfordert oft Fachwissen, das man sich nicht mit ein paar YouTube-Videos aneignen kann.“

Die 1E9.community in München hat dazu einen lesenswerten Beitrag veröffentlicht: „Warum Prompt Engineering wohl doch keinen schnell verdienten Reichtum bringt.“

Der Autor Cameron Shackell schlägt darin einen Bogen zur Semiotik vor, die natürliche Sprache mit der realen Welt verbinden kann.

Damit entstehen „hochpolitische Fragen“, die Innovationen, Disruptionen und Sprunginnovationen betreffen. Diese erfahren in der Regel erst dann Akzeptanz, wenn sie im Sinne von „Lotmanns Semiosphären“ in allgemein verständliche Sprachsysteme und gegenseitige Bezugnahme einzuordnen sind.

Systeme mit „generativen, selbstlernenden KI-Sprachmodellen“ können daher (derzeit) nicht disruptiv und sprunghaft arbeiten, weil es noch kein ausreichend „maschinenlesbares Wissen“ gibt, das etwa neue sprachsystemübergreifende und transdisziplinäre „Synergien“ selbsttätig entwickeln kann!

An entscheidenden Wegmarken, etwa zum Übergang in Kreislauf-Wirtschaften und neuen nachhaltigen physisch-technischen Kreisläufen, muß daher weiter iterativ und experimentell vorgegangen werden.

Der Mensch ist noch nicht ersetzbar, wenn es um „noch nicht erklärliche Dinge“ und „kreative Synthesen“ und Zukunftsthemen aus mehreren Sprach- und Wissensgebieten geht.

a/m