Folge 48: „KI, wir müssen reden!“ – Prompting, die neue Sprache zwischen Mensch und Maschine

00:00:00: Matthäus, viele Sachen die wir hier diskutieren.

00:00:03: Die wir gemeinsam erschließen um die wir gemeinsam kämpfen sind zeitlos fundamentale Attributionsfehler status quo bei ist.

00:00:12: das sind Aspekte.

00:00:14: da wirds neue Forschung dazu geben logisch aber es wird weiterhin bestehen.

00:00:19: jetzt wollte ich heute mal über eine Sache reden von der wir wissen dass wird schon bald veraltet sein darüber wie man mit einer KI redet und das wird ganz sicher in einem halben Jahr schon ganz anders Ablauf.

00:00:32: Meine Frage an dich aus der psychologischen Perspektive, bist du enttäuscht?

00:00:36: Dass wir jetzt hier nur einen Beitrag haben von dem wir wissen bald wird das nicht mehr stimmen was wir heute besprechen.

00:00:43: Da muss ich die KI fragen aber... Ich muss mal schauen ob ich es richtig reinschreiben kann.

00:00:49: Ich würde gerne wissen wie ich die Frage formuliert dazu.

00:00:52: deswegen höre ich mir jetzt den Podcast an.

00:00:53: Macht das!

00:00:54: Okay ich habe das Gefühl dass das Ganze interessant wird und hören bis uns mal an.

00:00:59: Ja

00:00:59: prompt

00:01:00: Prommt.

00:01:12: Sehr warm willkommen und ganz herzlich Willkommen zu einer weiteren Folge unseres KI- und Jahrhundert Podcasts, Hose & Spirale Menschmaschine morgen!

00:01:24: Unser Thema heute KI.

00:01:25: wir müssen reden eine Übersicht über Brompting Techniken wie immer mit Matthäus Hose.

00:01:31: ich nehme mich zuerst weil sonst verkehrte sich den Namen Sie oder Komponiers GmbH und Professor Dr.

00:01:37: Matthias Spörle von der Privatuniversität Schloss Seeburg.

00:01:41: Wenn sie wissen wollen, wo ich gerade fast Lach am Fall bekommen habe Dann schreiben Sie in die Kommentarzeile unten runter dann erkläre ich es Ihnen.

00:01:49: Viele Menschen können ja nicht mal mit anderen Menschen sprechen.

00:01:52: Matthias Jetzt sollen sie auch noch mit der KI sprechen.

00:01:54: Das kann ja heiter werden, oder?

00:01:56: Eine Chance zum Scheitern Ja,

00:01:57: allerdings eine Chance zum scheitern.

00:02:00: lieber Schwungvoll aufgreifen.

00:02:04: ChatGPT, generative KI, Metaprompting, Caveman Prompting.

00:02:09: Wie spricht man eigentlich mit der KI?

00:02:11: Und wollen wir in dieser Folge mal besprechen über die Grundlagen großer LLM, also Large Language Models Systeme Unterschied zwischen klassischer Programmierung und generativer KI sowie effektiven Promptinktechniken und neuen Kommunikationen zwischen Mensch und Maschine Menschmaschine.

00:02:30: morgen ist unser Podcast, das Thema ist ja fast gemacht wie uns.

00:02:33: Als würdest du zum Podcast passen?

00:02:35: Ja, Prompting ist ein bisschen so wie früher wo man als ich vor jung war, hatten die Kommilitonen von mir im Werbungsgespräch gehabt und die wurde dann gezwungen also gebeten bei dem Werbunsgesprich im Begriff um Internet zu suchen.

00:02:51: Also quasi sie wurde angehalten such mal das um zu sehen ob sie im Internet umgehen kann.

00:02:56: Ein bisschen so kommt mir Promptingen heute vor.

00:02:59: Also heute braucht kein Mensch mehr eine Anweisung, um in den Internet einen Begriff zu suchen.

00:03:03: Ein bisschen kommt mal so ein Prompting vor.

00:03:04: Weißt du wo das Wort prompt verwendet wird?

00:03:08: Wo ist der Prompter?

00:03:11: Du warst da auch mal auf einer englischen Theaterbühne gestanden bestimmt?

00:03:16: Genau, genau.

00:03:17: Ist es die Person in der Muschel?

00:03:18: Genau!

00:03:19: Das

00:03:19: sind

00:03:20: nicht die Venus sondern das ist der... Der Prompter ist der Souffleur Also derjenige, der quasi die Gedankenstütze gibt und ihm sagt wenn man den Text vergisst zum Beispiel.

00:03:33: Den Text vergessen hat?

00:03:34: Ja genau.

00:03:37: Ähm ja hilft da nix.

00:03:40: Frage Kommunikation zwischen Menschenmaschine klingt spannend.

00:03:44: Welche Bedeutung hat er prompt?

00:03:46: Eine immense weil hier Alltagssprache in die Programmierung einzukält.

00:03:54: vorher war das Jahr getrenntes Sprachuniversum mit eigenen Programmiersprachen.

00:03:59: Zehn Print Hello World, zwanzig go to ten.

00:04:04: dann wurde ausgegeben hello world und zwar unendlich oft klassische Programmierung.

00:04:11: das heißt wenn du nicht wusstest dass der Befehl print heißt sondern wenn du gedacht hattest er heißt make a print oder druck und nicht goto sondern gehe zu oder sonst irgendwas.

00:04:26: Wenn du es nicht gewusst hast, lief das Ding nicht.

00:04:29: und ein wichtiger Punkt warum wir jetzt ja auch unglaubliche Nutzerzahlen erreichen in so kurzer Zeit.

00:04:35: Solange gibt's das Zeug hier noch nicht?

00:04:37: Inso kurzer zeit ist die Verstehen... ich spreche das im Anführungszeichen aus Die Verstehensalltagssprache Und das ist natürlich.. Das is'n Gamechanger Weißt

00:04:50: Du?

00:04:51: Die Programmiersprache, die du angesprochen hast war Kobold oder nicht?

00:04:55: Das ist das was die Bergburg mal gesucht hat in Kenia.

00:05:00: Nee, in Kenian Kongo.

00:05:01: Also diese Sachen, die man braucht um Handys zu bauen, oder?

00:05:05: Kobold!

00:05:06: In dem Fall war es jetzt Basik.

00:05:09: Ah,

00:05:09: Basik?!

00:05:10: Die faszinöse Programmiersprache.

00:05:14: Muschene Parfonsage.

00:05:15: Da habe ich

00:05:17: damals noch am Commodore Amiga gelernt.

00:05:20: Nein, ich hab früher fürs

00:05:23: Das

00:05:25: ist ja super.

00:05:38: Und

00:05:38: du hast es gemacht, hast du es durchgezogen?

00:05:39: Pitfall oder was auch

00:05:41: immer?

00:05:42: Ich habe das Strategiespiel der Winzer!

00:05:44: Ein Klassiker, der die Strategie spielen.

00:05:46: Habe ich mal beschrieben als Produkttest.

00:05:48: Er hat Lehrlinge wie das

00:05:50: gemacht.

00:05:51: Der Winzer war so langweilig.

00:05:52: Oxtlegrad und so weiter.

00:05:54: Wahnsinn!

00:05:55: Das war das langweilligste Strategiespiel in der Welt.

00:05:57: aber am

00:05:58: C-Pfett.

00:05:59: Regressforderung.

00:06:00: Die Menschen, die das programmiert haben, sind schon lange tot?

00:06:02: Ja ja genau.

00:06:03: Das waren noch

00:06:03: hundert Jahre oder

00:06:04: so.

00:06:04: Absolut, da sind wir so groß geworden.

00:06:06: Total.

00:06:07: Die Qualität der Ergebnisse hängt ja oft heute weniger von der KI ab, die man nimmt, sondern eher von der Art wie man eigentlich seinen Brummt schreibt oder?

00:06:16: Ja also

00:06:16: wird sich aber ändern.

00:06:18: Wie wir jetzt auch sagen Der Ton macht die Musik ist ja auch in unserer Konversation so.

00:06:21: Dadurch dass ich bestimmte Dinge zu dir sage erzeug' ich bei dir wieder bestimmte Reaktionen Sei es Zustimmung sei es Abscheu sei es ein.

00:06:31: ein nächstes Informations solls schon sagen Token.

00:06:34: Das ist dann auch wieder bei mir Assoziation hervorruft.

00:06:37: So läuft das ja normalerweise ab,

00:06:38: d.h.,

00:06:39: ja letztendlich als Trivial aber durch den Input was wir schreiben und wie wir schreiben können wir den Output dem wir bekommen steuern.

00:06:47: Aber ein ganz entscheidender Unterschied ist ja zwischen der Programmiersprache.

00:06:50: also ich hatte es mal ein bisschen im Studium und so und war verheerend.

00:06:54: Ich habe es nicht weil er

00:06:55: hart ist.

00:06:55: Also informatikkurs?

00:06:56: Ja

00:06:56: musste ich.

00:06:58: Man muss sich da heute mit dabei Freitäfel, egal.

00:07:02: Der Unterschied ist ja jetzt bei der KI, dass dir jedes Wort liest oder?

00:07:07: Ja!

00:07:07: Also die KI wenn du einen Brompt eingibst, sie liest jedes Wort.

00:07:11: Man denkt immer schreibt da in den Text und das ist alles gut und ihr kennt den Sinn mit Nichten.

00:07:15: Sie liest derzeit noch im Jahr zwanzig ...

00:07:18: sich...

00:07:18: liest sie jedes Wort?

00:07:20: Ja

00:07:20: korrekt.

00:07:21: Mit allem was dazugehört und diese Worte haben dann eine gewisse Wahrscheinlichkeitswirkung auf den nächsten Output.

00:07:32: Und deswegen ist das auch ein wichtiger Punkt, was möchtest du reinschreiben?

00:07:36: Wenn du deinen Promt gestaltest und was möichtest du rausbekommen?

00:07:39: Denn wenn du dann den Dialog weiterführst, bei Einfluss all das, was vorher dasteht, beeinflusst das was danach generiert wird.

00:07:50: Wir sind ja so, wir sind jetzt momentan zwanzigzig, sind wir im Sweetspot bei dem ganz viele Wettbewerber solche Modelle erzeugt haben und um unsere Nutzungszeit buhlen, damit sie sich finanziert kriegen.

00:08:08: Deswegen macht eine KI wenn wir mit ihr reden in einem LLM macht die immer einen Vorschlag danach noch wird schon mal aufgefallen soll ich dir noch das und dass ja soll ich dennoch ein Eibraten was genau zu dieser Fragestellung passt

00:08:22: machen die jedes Mal weil Sie mich länger beihalten wollen exakt

00:08:25: der Haken ist?

00:08:26: wenn dann da steht soll ich dir noch ein Eibraten, was dazu passt?

00:08:30: Dann steht da eibraten.

00:08:33: Das ist auch wieder ein Token das die Interaktion beeinflusst.

00:08:38: D.h.,

00:08:38: im Laufe der Zeit kommen immer mehr Verunreinigungen rein und ein guter Promter hat eine Kontrolle sowohl über sich selbst dass er nur Worte hinschreibt die hinten nach vernünftige Wahrscheinlichkeiten erzeugen Als auch er nimmt die KI an die Hand.

00:09:00: Und er sorgt dafür, dass die auch nur Worte hinschreibt... ...die in den Interaktionsverlauf passen!

00:09:07: Deswegen habe ich auf meiner KI beispielsweise immer gesagt Ich will am Anfang, will ich kein Lob.

00:09:13: Ich will keine Anerkennung für meine Frage.. ..ich will nicht hören das es ein wichtiges Thema ist.

00:09:18: Das höre ich jedes mal und ich freue mich jedes Mal.

00:09:20: Ich fühle mich ja so geschmeichelt dass die KI meine überbordende Intelligenz erkennt.

00:09:24: Das

00:09:24: ist richtig ab.

00:09:24: Wenigstens

00:09:25: einer

00:09:28: Und das ist aus deiner schweren Kindheit ja auch gut erklärt, dass dir das wichtig ist.

00:09:33: Für mich als bindungssicher sozialisiertes Wesen ist es egal.

00:09:37: Deswegen sage ich so generelle Instruktion Ich will vorne weg keine Begrüßungen, keine Anerkennung gar nix.

00:09:45: Ich will das Ergebnis und ich will danach keine Weiterführung.

00:09:48: Das hast du gut erkannt Matthias.

00:09:52: Man weiß nicht ob man die Ironie erkennt eben In der Sprache jetzt aber.

00:09:56: Mir fällt auf, dass Menschen zunehmend beginnen mit der KI anders zu reden als sie mit Menschen reden.

00:10:02: Also man gewöhnt sich das an.

00:10:04: ja also ich sag teilweise auch tatsächlich danke und bitte kann ich bitte weil es ist Wahnsinn.

00:10:09: Aber schreibst du rein?

00:10:10: Ja voll Wahnsinn!

00:10:11: Weil ich denke in die Manipulation und dass sich die KI mich lieber hat als andere Menschen.

00:10:15: deswegen bin ich sehr höflich zu ihr wie im Navi auch mittlerweile sehr höchlich bin weil ich glaube wenn die alles mithören dann wird's auch lustig bei mir mal.

00:10:23: Menschen beginnen zunehmend mit der KI anders zu sprechen als mit Menschen.

00:10:26: Ist das gut oder ist es eher schlecht?

00:10:28: Ja, aus meiner Sicht ist es... Weil wir ja ein Ergebnis haben wollen, es ist eigentlich gut!

00:10:32: Diejenigen die eine KI-Als Interaktionspartner verwenden Aus meiner Sicht ziehen sie sich aus der realen Kommunikation raus.

00:10:40: Die machen dann Abkürzung weil du kannst dich auch da sozial unangepasst und super beispielsweise angriffig verhalten.

00:10:47: Die KI ist aber so trainiert dass sie immer im Dialog bleibt.

00:10:52: Das heißt, Menschen können sich wirklich sozial total unangepasst verhalten.

00:10:57: Kriegen aber die Rückmeldung mein Gegenüber, die KI – das ist der Algorithmus, der dafür bezahlt wird – stellt die Interaktion nicht ein.

00:11:06: D.h.,

00:11:06: das Feedback ist für die reale soziale Interaktions- als Lernerfahrung schädlich!

00:11:13: Wer KI so nutzt, versaut sich selbst für die Realinteraktionen.

00:11:18: Weil er denkt nur wieso?

00:11:20: Man kann trotzdem mit mir noch weiterhin so reden.

00:11:23: Das tut mir leid an dieser Stelle.

00:11:25: Wir haben über Caveman Broms, also Höhlenmenschen-Broms schon kurz gesprochen als Worte benutzt.

00:11:30: Warum funktionieren manchmal so einfache Höhlemenschen-Broms uka uka besser als komplexe Sprache bei der KI?

00:11:37: Weil weniger Token da sind die das große Modell – das sind hier inzwischen Billionen an Parameter auf falsche Pferden lenken können.

00:11:47: deswegen brauche dies macht tabelle sieben spalten drei zeilen fertig.

00:11:57: falsche ferde heißt halluzinationen

00:11:59: zum beispiel exakt genau

00:12:02: schon der gefahr total.

00:12:03: also das glaube ich auch die aufgabe von unserem podcast damit eine menschheitsaufgabe dass wir uns darauf vorbereiten als uns und unsere mitmenschen was passiert wenn die ki falsche informationen heraus gibt Und wie die für Baare Münze nehmen.

00:12:19: Ich glaube, dass dieser ... Dieser Spruch früher.

00:12:22: ich habe es gesehen oder ich hab's im Fernsehen gehört... Oder ich hab lalalalala... Das gelesen?

00:12:27: Früher in der Zeitung, ich hab das in der Zeitung gelesen.

00:12:30: Menschen eignen dazu Quellen zu glauben.

00:12:33: Warum auch immer aber ist halt eine Quelle.

00:12:35: Quelle Internet.

00:12:36: Professorin des Highlights.

00:12:37: Super!

00:12:37: Eine einen einen Traum.

00:12:38: Ich

00:12:38: habs recherchiert Quelle-Internet.

00:12:42: So wird meine KI auch mehr vertrauen als unter Umständen anderen Sender.

00:12:49: Genau, genau.

00:12:49: In der Tat gibt es Hinweise, dass man beispielsweise eine diskriminierende Personalentscheidung bei KI basiert ja auf Trainingsdaten.

00:12:57: Wenn du in den Trainingsdatum Bayer siehst also Verzerrungen drin sind, dann sind die auch im KI-Modell drin.

00:13:02: Bias in, bayes out ist ja klar.

00:13:05: Null Überraschung!

00:13:07: Aber die Forschung zeigt das man KI urteilen mehr vertraut weil das ist ja ein Computer Das ist ja eine Maschine.

00:13:16: Genau, das ist ja objektiv!

00:13:18: Da ist so ein Nimbus drin.

00:13:19: aber... Ein Unterschied neben vielen unterschieden.

00:13:22: Aber ein weiterer Unterschied.

00:13:24: Einen hatten wir schon in der Programmierung Ja?

00:13:26: In der Programmiersprache die verwendet werden kann.

00:13:29: Ein weiterer unterschied ist KI basiert in der Bildung wie die Algorithmen entstehen Die Antwortalgorithmen.

00:13:37: Basiert das auf Trainingsdaten?

00:13:39: Wenn aus irgendwelchen Gründen Millionen von Menschen im Internet Hinschreiben, neunzehn plus achtunddreißig ist sieben und neunzig.

00:13:51: Ja stimmt ja auch genau.

00:13:53: wenn es jetzt millionen menschen hinschreibt dann sagt das tki zumindest in der aktuellen programmierung.

00:13:58: vielleicht entstehen später auch andere modelle die wirklich dann verstanden haben.

00:14:03: aber momentan ist das einfach ein Aggregierender, repetitiver Algorithmus ohne Verstehen.

00:14:09: Wir

00:14:09: hatten ja schon die Discali in meinem Vortrag von Discali... Also Unfähigkeitsrichtige zu rechnen und der KI schon mal vom Projekt

00:14:16: an.

00:14:16: Wie heißt

00:14:16: das Ding?

00:14:17: Discalculi.

00:14:18: Jetzt sind wir dabei.

00:14:19: Ich

00:14:20: wollte nur die KI schulen.

00:14:22: Ah

00:14:22: ok!

00:14:22: Ja genau.

00:14:22: Ich habe

00:14:23: ein neues Wort davon.

00:14:23: Das

00:14:23: ist eine Tatzu.

00:14:24: Du kannst dich total vertippen.

00:14:26: Es ist egal, versteht das sowieso.

00:14:27: Genau.

00:14:27: Genau, völlig egal.

00:14:29: Und da haben wir jetzt ein Beispiel gebracht, wir haben jetzt große Zahlen addiert oder multipliziert weiß ich nicht mehr.

00:14:35: Aber ich glaube, wir haben es addiert.

00:14:36: Und einmal haben wir sie numerisch hingeschrieben?

00:14:39: Also eins zwei drei und einmal...

00:14:42: Ausgeschrieben mit lateinischen Buchstaben.

00:14:44: Und dann wurde's schwierig.

00:14:45: Genau, weil das ganz wenige Leute sich in den Trainingsdaten die Zeit genommen haben wirklich dreitausendundvierzig mal... ...sechzehntausend, achthundert, vieren und dreißig hinzuschreiben.

00:15:02: Also den Trainingsdaten kaum repräsentiert?

00:15:04: Deswegen war die Antwort falsch wenn das ausgeschrieben war.

00:15:08: Das Kalkuli.

00:15:09: Das Kalkuli.

00:15:10: Auch wieder ein Fremdwort gelernt in unserem Fremdsport Podcast Hose und Spürle.

00:15:14: Wichtig ist ja jedes einzelne Wort auch bei diesem Podcast natürlich denn wir haben immer gesagt Kaisystemen reagieren nicht nur auf direkte Befehle sondern auf jedes einzelnen Wort im Prompt.

00:15:22: Genau

00:15:22: deswegen willst du den Prompt sauber lassen und deswegen bist du selber knapp schreiben, keine Nebenworte verwenden und du sorgst auch dafür dass die KI dir immer den Interaktionsfluss aufrechterhalten will.

00:15:37: Auch nicht Schrott einstreuen.

00:15:39: Da gibt es das Beispiel mit... Ich habe einen Tattoo, wenn Sie auf Spotify nichts sehen aber hier...

00:15:45: Du hast mehrere Tattoos möchte ich an der Stelle sagen?

00:15:47: Das

00:15:48: kann man sehen!

00:15:50: Ein pinker Elefant.

00:15:52: Denke nicht an einem pinken Elefanten Denke NICHT an einem Pinkenelefant.

00:15:57: Was macht die KI jetzt?

00:15:58: Denkt nicht daran.

00:15:59: Ja,

00:15:59: also sie nimmt den Token für Nicht und das Token ist wahrscheinlich zwei Token von Elephant.

00:16:05: Die sind dann trotzdem da.

00:16:08: Wird dadurch durch den Kontext abgespreichert, nicht Elephant.

00:16:11: aber das Taken Pinker Elephant oder die Tokens pinker Elefant, die sind da genauso wie dass Token nicht wie beim Menschen auch Ja, sagen wir auch beim Menschen.

00:16:22: Denkst nicht an den Rosaelefanten?

00:16:24: Ist ja genau das Gleiche!

00:16:25: Das heißt es ist sehr schwierig einer KI zu sagen mach es nicht so-so-so

00:16:32: wie eine Manipulation.

00:16:34: ich sag nicht dass du gelogen hast und dass Du bedrogen hast und das Du gestohlen hast.

00:16:39: Ich sage nicht dass Du gestohl hast aber ich möchte betonen dass mir wichtig ist das Und im Kopf bist du, also es ist dich du oder bist da jener als Lügner und lieb.

00:16:48: Ist das schon assoziiert?

00:16:49: Das ist super!

00:16:50: Das ist gute Demagogie.

00:16:52: ja und das ist richtig großartig und bei der KI ist das auch so.

00:16:54: ich versuche dass auch ein wichtiger Aspekt.

00:16:58: wenn wir sagen was wir haben wollen und das sollen wir präzise schreiben das Output Format genau definieren wie soll die Response aussehen ist genau richtig.

00:17:08: gut so dass wir das machen sei präcie in der Output Steuerung gut so Aber schreib eher das, was du haben willst.

00:17:16: Und weniger negativ

00:17:17: und verboten.

00:17:18: Nicht das, dass du nicht haben willst denn es wird trotzdem aktiviert.

00:17:22: so ist es.

00:17:23: Wir wollen jetzt hier keinen Grundwissen vermitteln aber wir haben über die LLMs gesprochen also large language models.

00:17:33: Was die wahrscheinlich viele fragen.

00:17:34: man redet jeder Rede von LLMS.

00:17:37: Wie funktionieren sie eigentlich?

00:17:40: Es gibt oft so Begriffe wie die benutzt dann jeder und jeder sagt das total akzeptiert, aber was ist das eigentlich?

00:17:45: Total.

00:17:51: Wir Menschen haben als einzige Tierart eine Manifestation der Sprache entwickelt.

00:17:59: Es gibt andere Tiere die können auch sprechen viel einfacher und so warenlaute

00:18:04: usw.,

00:18:05: wir sind die einzige Tierarten die angefangen hat Sprache aufzuzeichnen zu behalten.

00:18:11: schrift.

00:18:13: Und jetzt hat man diese Texte gesammelt, alle Texte.

00:18:17: Die Anleitung von der ersten Miele ist damit dabei die Bibel...

00:18:23: Wer ist die erste Miele?

00:18:24: Waschmaschine!

00:18:25: Ja genau.

00:18:26: Anleitungen ist da mit dabei ein kleiner Gedichtband von Gottfried Ben.

00:18:36: Das Nikronomikon ist darin eine Dyduden-Ausgabe.

00:18:42: Nur immer vierte, aktualisierte Auflage ist da drin.

00:18:45: Alles ist da drinnen.

00:18:47: Ganz der englische Wikipedia.

00:18:48: alles was Menschen geschrieben haben ist darin und in einer abstrakten Form hinterlegt das also eine Textmenge die viel größer ist als du in deinem Leben keine Aussage über dich sondern über Menschen jemals erschließen könntest.

00:19:03: Und dass es mit Wahrscheinlichkeiten hinterlegt wie diese Worte zusammenhängen macht man einfaches Beispiel.

00:19:09: Ich war nicht nur hungrig Bitte führe fort,

00:19:13: sondern auch durstig.

00:19:14: Das sagen die meisten Menschen genau.

00:19:16: die wenigsten menschen sagen Sondern auch demokratisch.

00:19:21: wer grammatikalisch ok sagt aber keiner warum?

00:19:25: weil du in deinem leben nicht viele trainingsdaten Bekommen hast.

00:19:30: zur weiterführung davon okay das heißt wir machen auch eigentlich prediction models.

00:19:35: Genau und was machen die kio?

00:19:37: also die large language models machen das auch aber basierend auf einer riesigen Textmenge.

00:19:44: Der Text wird umgewandelt in Tokens, deswegen sind die Wörter nicht identisch mit den Tokens.

00:19:50: In der Regel gibt es ein bisschen mehr Tokens als Wörtern bei dem Input und dann kann das übernommen werden.

00:19:56: Das heißt letztendlich ist es ein stochastischer Apparat.

00:20:01: Welche Wörtherfolgen aus welchem?

00:20:03: Da kann man natürlich jetzt lange reden, kann so überhaupt was Neues entstehen.

00:20:06: Das ist eine sehr spannende Frage!

00:20:07: Kann etwas Neues entstehen wenn ich einfach nur das bisherige nehmen und reproduziere?

00:20:12: Und da gibt es natürlich eine gewisse Generative, GPD.

00:20:15: Eine generative Komponente mit dabei das heißt man lässt das Zeug was daraus gegeben wird.

00:20:20: Das lässt man wir würden sagen mutieren und das ist das ein riesiger Apparat der unglaublich viel gelesen nichts verstanden hat aber unglaublich viele gelesen hat und aufgrund dieses dieser Lektüre in der Lage ist aus Sachen die du reingibst Fortführungen zu generieren.

00:20:41: das sind LLMs.

00:20:44: Ganz wichtiger Punkt, unser Podcast hat ja immer das Thema Psychologie.

00:20:47: Also wie Technik psychologisch sich auf den Menschen auswirkt.

00:20:52: Ich kenne viele Frauen, komischerweise meistens Frauen die ihren Autos Namen geben meine Tante Effi oder so.

00:20:59: keine Ahnung.

00:21:01: Menschen neigender zu Maschinen zu vermenschlichen nicht alle aber

00:21:05: oft

00:21:06: KI-Modelle besitzen kein echtes Verständnis im Menschen.

00:21:10: Also ich kenn's zum Beispiel mit meinem Navi, das geht mir teilweise echt auf den ... Auf

00:21:14: den Keks?

00:21:15: Danke!

00:21:16: Danke für die, dass wir jung frei bleiben.

00:21:18: Geben mich da was echt auf dem Keks und dann rede ich schon viel mit dem.

00:21:21: Das ist im Navi aber wurscht.

00:21:23: Genau.

00:21:24: Da kann ich ihn nicht weiterhelfen sagt er immer so rotzfrech ja.

00:21:27: Dann kriege ich mal noch mehr riechen, noch mehr auf.

00:21:28: Ja wird dir aufm Sack, das hab' ich gesagt.

00:21:32: Aber KI-Modelle, das ist der Fehler von meinem Hirn.

00:21:34: Das ich denke ... meiner Wahrnehmung, ich denke ja, es ist wie ein Mensch, aber kein Mensch ist eine Maschine.

00:21:39: Wirkt wie?

00:21:39: Wirkt die Maschine

00:21:41: genau.

00:21:41: Wirk die Mensch,

00:21:42: Entschuldigung!

00:21:42: Im KI-modell besitzen halt kein echtes Verständnis wie Menschen.

00:21:46: Sie regieren stark auf Strukturkontext und Formulierung.

00:21:49: Und wenn man jetzt bisschen Waage oder widersprüchlich Eingaben macht, ist er bei unserem Podcast auch so.

00:21:54: Jetzt nicht ab und zu ironisch.

00:21:57: Das merkst du meistens nicht, aber ich bin ab und zur ironisch.

00:22:00: Ja, egal.

00:22:01: Good to know!

00:22:02: Mach einfach weiter.

00:22:02: Ich mache eine Mind-Node.

00:22:04: Ja, mach mal.

00:22:06: Und das erkennt die KI nicht?

00:22:08: Korrekt.

00:22:08: Also wenn wir jetzt gefiltert werden vom Algorithmus und der sich anschaut, also gefiltern ist ein bisschen blöd formuliert aber... Wenn der Algorithmos unseren Podcast anhört ja, der kennt die Ironie oft nicht.

00:22:16: Richtig.

00:22:17: Das ist gefährlich.

00:22:17: Ja absolut.

00:22:18: Wir erinnern uns an das schöne Beispiel mit dem Klebstoff auf der Pizza.

00:22:22: Ja genau.

00:22:23: Da gab es so einen wichtige Frage, also ein früheres KI-Modell, das ist ja dann nachher ausgemerzt worden, So ein früheres KI-Modell, da hat dann jemand gefragt okay meine Käse auf meiner Pizza verrutscht immer.

00:22:35: Was kann ich da tun?

00:22:36: Da gab es dann mehrere Vorschläge, geniale Vorschlägeteilweise von einem LLM.

00:22:41: Geniale Vorschlag wie zum Beispiel lasst die Pizza kalt werden ist die Lösung absolut rutscht nicht mehr.

00:22:46: und einen Vorschlag der auch gegeben wurde so jetzt schon wieder ein zwei Jährchen her.

00:22:52: Ein Vorschlag war klebt das fest mit Klebstoff as long as it's non toxic Nimm nicht viel, aber nimm ein bisschen Klebstoff und mach das sozusagen fest.

00:23:03: Und dann kann man auch recherchieren woher kommt es?

00:23:05: Das kommt von einem Reddit-Post.

00:23:07: Da hat jemand gesagt meine Pizza Käse frutscht.

00:23:10: was kann ich tun?

00:23:11: Und da dann einer gesagt du kannst so einen Klebstopf verwenden Aber nimm dir die Sorte und achte darauf dass er nicht giftig ist!

00:23:17: Und das fanden viele Menschen witzig diese Ironie und haben das abgewotet.

00:23:22: Deswegen hat das die KI gespeichert.

00:23:24: Die hat ja auch neben dem ganzen Wikipedia hat sie ja auch alle Transkripte gelesen von allen Podcasts und hat auch gelesen, alle Reddit-Posts.

00:23:35: Alle!

00:23:35: Und das ist eine Menge, oder?

00:23:37: Genau, hat ihr alle mit aufgenommen.

00:23:39: Das was am höchsten gerankt wurde war dieser Kommentar.

00:23:41: D.h.,

00:23:42: also es war dann so ein Versteckungsalgorithm... Das ist die Wahrheit.

00:23:46: ...das ist der Haken mit Ironie.

00:23:49: Wahnsinn.

00:23:49: Ist aber auch in Beziehungen so,

00:23:50: oder?!

00:23:50: Also das kommt da auch im Alltag vor dass Menschen Ironie nicht verstehen ...

00:23:55: voll, deswegen sucht man sich ja Partner oder... Also es ist schlechtes Neutral.

00:23:59: Soziale

00:23:59: Umfelde?

00:24:00: Man sucht das soziales Umfeld, dass eben die Ironie versteht.

00:24:02: also ich glaube, es bindet nichts mehr Menschen als uns beide auch zum Beispiel.

00:24:06: Wir machen seit hundert Jahren Vorträge zusammen, seit über zwei Jahrzehnte.

00:24:10: Teilweise

00:24:10: länger.

00:24:11: Ja, über längert.

00:24:12: Machen nicht nur Hundert Jahre, machen noch zwei Jahr Zehnte Vorträge zusammen und verbindet ja bei allen Differenzen, die wir haben.

00:24:19: aber der Humor!

00:24:21: Ich kann über dich wirklich lachen Und du tust wenigstens so dank an dieser stelle.

00:24:29: Umso unser ist wieder ein Anfall, wir schneiden den Podcast ja nicht.

00:24:33: das heißt sie müssen da leider jetzt zwei Minuten durch.

00:24:35: prompting unser thema bedeutet letztlich dass wir die komplexität so übersetzen das maschinen sie sinnvoll einsetzen können

00:24:43: korrekt

00:24:44: und es ist eigentlich die kunst.

00:24:44: also gute prompter der gute souffler gute einsager der dem schauspieler in dem fall diki die Anweisungen gibt, was er machen soll oder wo ihm helfen soll.

00:24:56: Er hat verstanden, die Komplexität so einzusetzen damit die Maschinen damit umgehen kann.

00:25:01: also ich muss... Also ich sollte keine Widersprüche einsetzen.

00:25:04: Ich sollte nicht unbedingt verneinen.

00:25:06: Zeige mir keinen blauen Fisch.

00:25:08: Genau!

00:25:08: Ich brauche

00:25:09: hier keine Tabelle sonderen lasse es weg.

00:25:12: schreibe einfach was du brauchst.

00:25:13: schreipe nicht hin dass du die Tabelle nicht brauchst.

00:25:16: exakt so ist

00:25:17: es.

00:25:18: ja

00:25:20: man können etwas ergänzen.

00:25:21: Beispielsweise könnte man sagen, es ist ebenfalls eine sehr gute Idee, dass man Ermeter-Prompting verwendet.

00:25:28: Also Prompten übers Prompte.

00:25:30: Das heißt wenn du über einen Dialog hin und her, das wird immer schmutziger weil eben auch so andere Token reinflutschen die du gar nicht haben willst.

00:25:40: Das heisst nach einer Weile gibt's auch gute Forschung dazu Nach einer weile wird ein Dialog zu versaut.

00:25:47: Das Schöne ist bei einer KI kann man wirklich löschen Kannst wirklich löschen.

00:25:51: und aber was ich manchmal gerne mache ist, wenn ich dann nach langem hin und her endlich das richtige Ergebnis habe.

00:25:59: Dann sage ich zur KI bitte sag mir Was der richtige prompt ist damit ich gleich zu diesem ergebnis komme?

00:26:09: Und dass ich mit einem prompt schreiben von der KI

00:26:13: kurz spannend kurz meter prompting Metaprompting, was heißt meta griechisch die Mitte.

00:26:21: Ja genau,

00:26:22: aber mittler vermittelendes Vermittlern des Prompten.

00:26:29: Es gibt oft den Ausdruck der Metastudien.

00:26:31: Magst du mal ganz kurz am Rande erklären, was eine Metastude ist?

00:26:34: Okay.

00:26:34: Weil das sagen alle immer reden von Metastuden.

00:26:37: ich bin sicher viele Menschen wissen nicht, was es eigentlich ist.

00:26:39: Das ist sehr interessant dass du da jetzt drauf kommst wie ja das ist so interessant.

00:26:43: weißt du wie?

00:26:43: kommst jetzt auf dieses Token?

00:26:46: also wir haben auch geredet und wir tauschen uns ja auch raus.

00:26:48: Ich hätte nicht vorhersagen können, dass du auf diese Assoziation

00:26:52: kommst.".

00:26:53: Und ich kann die jetzt beantworten glücklicherweise durch Lernerfahrung...und dann...und ich beantworte das auch gerne!

00:26:59: Und ich bin aber zuversichtlich, dass wir danach wieder unser Gespräch in normalem Bahn führen können.

00:27:04: Ja?

00:27:04: Das heißt, wir können das abgrenzen.

00:27:07: Eine KI hatte da Schwierigkeiten damit.

00:27:09: Weil ich würde sagen, jetzt kommt hier so eine Mutation rein.

00:27:12: Weißt Du hast plötzlich so durchmutiert Genau.

00:27:15: Eine Meta-Analyse ist eine Studie, die keine eigenen Daten erhebt, sondern die Daten aus anderen Studien zusammenfasst.

00:27:23: Ist also eine andere Studienzusammenfassende Studie.

00:27:26: Danke, K.I

00:27:28: Sehr gerne!

00:27:29: Gibt es noch etwas was ich für dich tun kann?

00:27:31: Interessiert dich vielleicht, wo der Begriff Metaanalyse erstmalig verwendet wurde und das lasst mir jetzt sein weil wir sind jetzt Menschen.

00:27:38: Das habe ich die Frage beantwortet.

00:27:39: Wir sind im Dialog geblieben und jetzt gehen wir aber wieder zurück davon.

00:27:42: Bei den Metaprompting gibt's Schönen Begriff chain of thought.

00:27:47: Ich sag's mal auf Deutsch, Chain Of Thought die Kette der Gedanken.

00:27:52: Genau.

00:27:53: Das heißt da gibt es auch schon jetzt aktuelle Modelle.

00:27:56: dann sieht man auch ganz gut wie das abläuft und dann kannst du während dieser Gedankprozess abläufen kannst unterbrechen kann sagen hoppla ich sehe dass geht in die falsche Richtung.

00:28:04: Aber dieses Chain of Thought Prompting, das lädt die KI dazu ein in einer Aufgabe eine einzelne Schritte zuzerlegen.

00:28:13: Die jeweils zu überprüfen und die dann auch mitzuteilen und auf dieser Basis Schritt für Schritt durch das Problem durchgeführt zu bearbeiten.

00:28:22: Das erhöht die Qualität.

00:28:24: Da lernt die KI ja auch was eigentlich?

00:28:26: Durch sich selber lernte die KI etwas!

00:28:29: Und du weißt jetzt also spätestens jetzt.

00:28:30: weißt du warum?

00:28:32: Weil sie durch den vorhergehenden Schritt, die richtigen Tokens generiert hat.

00:28:37: Und dadurch wurde es in ihrem Denken gelenkt.

00:28:39: Das

00:28:40: Modell strukturiert quasi seine eigene Antwort nachvollziehbarer und macht die Denkschritte transparent?

00:28:46: Ja!

00:28:46: Und dadurch lernt Sie selber mir auch.

00:28:48: Dadurch lernt sich selber in welche Richtung das geht.

00:28:50: also sie führt sich selber dahin.

00:28:51: Das machen ja auch manche Politiker so... wo man richtig merkt, dass sie eine Frage beantworten.

00:28:56: Dann fangen Sie an zu beantwortet und dadurch, dass Sie anfangen zu antworten, generieren Sie die nachfolgende Antwort.

00:29:02: Weißt du?

00:29:04: In Ihrer Response lernen Sie wie die Antwort sein könnte.

00:29:08: Genau das ist auch einerseits verstörend wenn das Menschen in wichtigen Positionen tun aber andererseits auch berührend.

00:29:15: Ist ein Trick ein bisschen auch oder?

00:29:17: Ja auch Zeit gewinnen

00:29:18: genau

00:29:19: und das Gehirn kann dann schon mal in die Richtung denken.

00:29:22: Ja, es gibt der rhetorische Stillmittel.

00:29:25: Wenn ich eine Frage gestellt bekomme, die ich nicht sofort beantworten kann, weil es mir intellektuell nicht möglich ist oder weil ich einfach auch nicht verstehe und keinen Bock habe, dann gibt's diesen klassischen Politiker-Trick.

00:29:35: Vielen Dank für diese Frage!

00:29:36: Die ist wirklich sehr wichtig.

00:29:38: Ich war noch auf einer Bühne zusammen und am Poltumsdiskussion waren da Gäste und da hat jemand eine Frage von den Moderatoren gestellt an mich, wo ich sie nicht verstanden hab.

00:29:49: Ja.

00:29:49: Wirklich nicht!

00:29:50: Ich hab das.

00:29:50: befindet denn jetzt irgendwas mit fünf G und ich erkenne mich überhaupt nicht aus, habe ich gesagt es ist eine so gute Frage die würde ich gerne direkt ans Publikum weiter geben weil ich die Antwort spannend finde was die Zuhörer dazu sagen.

00:30:03: So ein klassischer Stilmittel.

00:30:04: Ich habe keine Ahnung gehabt, was Wildermann von mir.

00:30:07: Ich möchte mich nicht total zum Affen machen also gebe ich es einfach

00:30:09: weiter.".

00:30:10: Wenn das mal eine KI immer auch so schön könnte dann hätte man auch viele Halluzinationsrisiken ausgeschätzt?

00:30:15: Ja!

00:30:15: Das

00:30:15: war so ne tolle Frage.

00:30:16: die würde ich gerne an Sie weitergeben dass sie die beantwortet haben sich echt ein paar gemeldet und haben sich eingebracht und ich war raus und hab dann sagen können ja klar

00:30:24: super.

00:30:25: Und du hast sogar noch Punkte gesammelt durch deine Integrationsfähigkeit.

00:30:27: Genau besser hätte ich's nicht sagen können.

00:30:28: Hält

00:30:29: der sozialen miteinander.

00:30:31: Wahnsinn.

00:30:32: Warum scheitern denn so viele Menschen an der KI?

00:30:34: Warum ist die KI nicht, diese Prompting und die KI für manche Menschen auch wirklich schwierig oder schwieriger als zum Beispiel Suchmaschinen?

00:30:45: Ja ich würde sagen, die Stärke ist zuläuchte Schwäche.

00:30:49: du kannst mit ihnen reden wie in Alltagssprache und es kommt immer ein Ergebnis bei klassischer Poramierung.

00:30:56: dann kam immer unknown command oder Syntax Error in one hundred and twenty.

00:31:04: Das heißt du bekramst immer Rückmeldung, dass das Ding nicht funktioniert hat.

00:31:08: also sprich das deine Eingabe im Rahmen der vorgegebenen Sprache.

00:31:12: Basik ist eine vorgegebene Sprache?

00:31:15: Sagst Du mal Basik, ist nicht basic?

00:31:22: Logo heißt das Basic.

00:31:24: Denn ein Logo heisst das Basic

00:31:25: mit QE hin.

00:31:28: Ich

00:31:29: will

00:31:31: hier noch mal ein Rotwein.

00:31:33: Und der Haken, das Schöne und der Hagen ist mit einem LLM was einen tippselst kommt immer ein Ergebnis.

00:31:42: Das heißt du merkst dann oft erst im Vorgang dass das nicht das ist was du haben wolltest?

00:31:47: Ja

00:31:48: das ist spannend!

00:31:48: Der müsste man Podcast zu machen.

00:31:49: weil zum Beispiel du kriegst immer ein Ergebnis ja... Was macht es mit Menschen wenn die persönlich wie beide reden mit deiner Partner, mit einer Frau reden mit ihr und da gibts sagst du was zu ihr Und du kriegst, ja.

00:32:02: Soweit

00:32:02: so real?

00:32:02: Es war gestern Muttertag und da gibt es dann... Da gibt's doch aber kein Ergebnis!

00:32:07: Die KI antwortete immer irgendwas.

00:32:09: Ja.

00:32:09: Wenn sie bloß sagt auch eine tolle Frage.

00:32:11: vielen Dank dafür.

00:32:12: Menschen sind das teilweise nicht so.

00:32:13: Das ändert glaube ich die Kommunikation innerhalb der Menschen.

00:32:16: Sie sind enttäuscht wenn der Mensch sich verhält wie ein Mensch und nicht wie eine KI.

00:32:19: Letztendlich ist das eine prostitutionsnahe Kommunikion weil egal was Du hingibst.

00:32:25: Der Dialog wird immer aufrechterhalten und das ist interessant und das is' auch mit Verlaub Unnatürlich.

00:32:33: Wenn du mit mir interagierst, wenn du etwas sagst oder eine Mimik sendest oder eine G-Stick sendest dann habe ich ja verschiedene Möglichkeiten drauf zu reagieren.

00:32:42: Ich kann direkt das liefern was ich vermute der gelieferte gewünschte Input ist Ja?

00:32:47: Ich kann es aber auch ignorieren oder ich kann auch sagen hab ich nicht genau verstanden.

00:32:50: Was meinst Du damit?

00:32:53: Und wenn ich jetzt aber in meiner Programmierung darauf angelegt bin, immer zu antworten.

00:32:59: Immer zu antworten!

00:33:02: Für das natürlich zu einer unnatürlichen Interaktion.

00:33:06: Also eigentlich wir machen ja im Praxistipp oder mehrere Praxis-Tipps für Hose und Spürle-Menschmaschine morgen.

00:33:11: aber eigentlich hast du schon viele Tipps gegeben?

00:33:17: Du hast gesagt präzise Stadt Waage formulieren.

00:33:20: man sollte nicht negativ formulieren wenn es geht.

00:33:24: Man soll die Rollen... Danke

00:33:25: für die Ironie Nicht negativ, von mir.

00:33:29: Also,

00:33:29: genau!

00:33:30: Ich

00:33:30: bin ja aus... Ein Floret der Rhetorik.

00:33:32: Das kannst du mal laut sagen, was immer das heißt?

00:33:34: Bin ich aus Bayern und wir haben ja nicht nur die doppelte Verneinung, sondern auch die dreifache Verneinnung.

00:33:39: Niemanns, der hat zweimal

00:33:40: nichts gesagt.

00:33:40: Habe man nun hier nicht gemacht.

00:33:42: Genau.

00:33:42: Das sind zwei doppelten Verneinsungen.

00:33:44: Gibt es auch italienischen zum Beispiel noch eine Fattoniente.

00:33:48: Als

00:33:48: Intensivum.

00:33:49: Ja, genau

00:33:50: als intensive Feier.

00:33:51: Klassische doppelter Verneihung, doppelde Negation hilft.

00:33:54: aber das wollte ich damit eigentlich nicht sagen Man soll der KI Beispiele geben, das hilft.

00:34:00: Besser als lange Erklärungen und was wir schon gerade gehabt haben diesen Metaprompting auch ein bisschen dann.

00:34:05: Als Antwort der KI man soll komplexe Aufgaben zerlegen also kleinere Schritte machen funktioniert besser als eingesamte Auftrag ist aber auch für die KI glaube ich auch bisschen einfacher.

00:34:15: muss mal da behandeln wie ein Mensch in dem Fall.

00:34:19: Nichtsdestotrotz ergebnische Ergebnisse kritisch prüfen.

00:34:23: Ist das nicht interessant?

00:34:25: Weil du Ergebnisse kritisch.

00:34:27: Dein Gehirn war schon bei kritisch, deswegen ergebnische.

00:34:29: Genau.

00:34:30: Super!

00:34:31: Ja, das ist das Schöne mit dem Professor Psychologie im Podcast macht.

00:34:34: Aber jeder hat es analysiert.

00:34:37: An mir wird die Welt genießen.

00:34:39: Ja absolut.

00:34:41: Wollen wir noch ein paar andere Tipps machen?

00:34:42: Mach noch

00:34:44: und eine Minute haben wir noch.

00:34:45: Gut.

00:34:46: Eine weitere Sache die sich in der Forschung abgebildet hat ist dass es manchmal ganz hilfreich sein einen Promt also eine Instruktion einfach zweimal einzugeben Also in denselben prompt heißt machst einen Auftrag und dann einfach noch mal kopieren.

00:34:59: Und einfügen und nochmal weil bei manchen modellen ist es so dass die ersten tokens mit den der prompt angefangen hat schon vergessen wurden durch die anderen ins ins hintere abgerückt sind.

00:35:11: und deswegen einfach bevor du auf return drückst die instruktion einfach nochmal eingeben prompt.

00:35:16: verdoppelung ist eine qualität die qualität bei solchen bei manche antworten erhöht.

00:35:22: Einfach ein ganz einfacher Praxistipp.

00:35:23: Blub blub, einfach zweimal!

00:35:25: Natürlich überlegt man sich das gut wenn man nach Token-Nutzung bezahlt wird... ...ja?

00:35:28: Aber es geht.

00:35:29: Das nächste, was wir auch noch mal ansprechen könnte und was wir noch gar nicht hier thematisiert haben ist liefere Kontext bei den KI Modellen.

00:35:37: Es ist immer so, also neuerdings dass man einen Plus hat kann man einen plus eingeben da kann man ergänzende Informationen hochladen und das finde ich ganz gut.

00:35:45: Du könntest beispielsweise als ich hoffe du antwortet mir persönlich mit deinen Emails aber du könntest zb E-Mails, von denen du sagst die geben dein Stil gut wieder.

00:35:55: Die lädst du hoch und dann hast du ein großes Dokument.

00:36:00: das ist völlig egal.

00:36:00: das liest das alles immer so nebenbei durch es gar kein Problem tust du dran.

00:36:04: Und jetzt kriegst du eine e-mail rein und dann sagst du formuliere Ablehnung oder Absage oder bitte um neuen Termin im meinem stil und denkst einfach das Dokument mit deinen e-mails an.

00:36:16: Dann wird eine email mit der absage generiert in dem stil wie du schreibst.

00:36:21: Es gibt so viele Menschen, die mich wahnsinnig machen.

00:36:24: Die ich hoffe dass es dir gut geht DAS und nicht das mit WS.

00:36:30: Ich bin mal gespannt.

00:36:31: werden die KI das auch macht?

00:36:33: Weil jetzt kennst du ja als Professor zum Beispiel bei vielen Prüfungsarbeiten.

00:36:36: Du wirst was drüber laufen lassen um zu sehen ob's KI generiert ist, was du bekommst.

00:36:40: Bei Hausarbeiten vor allen Dingen aber zb die Rechtschreibfehler verraten dich.

00:36:45: Jetzt kenne ich den ambitionierten zwölfjährigen der sein Hausaufgaben oder Test mit der KI schreibt.

00:36:52: Der sagt an der Symprompt bitte eine Antwort, wie sie einen Zwölfjähriger schreiben würde.

00:36:58: Also bauch mal Fehlerchen ein!

00:36:59: Ich glaube dafür ist er mal richtig schlau.

00:37:01: Wenn ein Zwölffähriger so weit denkt, dass er sagt ich möchte die Antwort haben, wie es den zwölffäriger schreibt und nicht wie sie Professor Dr.

00:37:08: Spörle schreiben würde, das ist mein cleverer Kerl.

00:37:11: Das

00:37:12: ist abskilleng.

00:37:13: Absolut diese Person ist future proof.

00:37:16: Aber diese Person hat ne rosige Zukunft vor sich finde ich

00:37:19: toll.

00:37:19: Beim Prompten zumindestens Sollte man echt bedenken.

00:37:22: Also wir haben zum Beispiel dringend diese Leserbriefe.

00:37:25: teilweise, da wo ich mir denke war Wahnsinn es hat definitiv nicht der Typ geschrieben oder das heißt der KI geschrieben.

00:37:32: Deswegen ist es dann der nächste Schritt dass die KI sich quasi deinem persönlichen Schreibstil annähert.

00:37:37: Ich wünsche

00:37:38: das...

00:37:38: Ja das

00:37:39: ist

00:37:40: so.

00:37:40: Ich verstehe gut.

00:37:41: Das macht schon viele Menschen falsch.

00:37:42: Das war ein sehr spannender Podcast.

00:37:45: Zusammenfassung machst du machen mach ich machen?

00:37:49: Noch mal über diese Relevanz von der Token Spur abschließend reflektieren.

00:37:54: Dadurch, dass was wir reingeben und dadurch das durch das, was die KI ausgibt erzeugen wir in der Interaktion eine bestimmte Historie.

00:38:03: Und diese Historie lenkt die nachfolgenden Ergebnisse im Sinne von Assoziation.

00:38:09: Das heißt kontrollier dich!

00:38:10: Was willst du da reinschreiben?

00:38:12: Und kontrolliere dein Gegenüber.

00:38:14: In dem Fall die KI.

00:38:15: Was soll die ausgeben?

00:38:17: Was sonst kann... Kannst

00:38:18: Du?!

00:38:19: Und sonst kann auch die KI sich selbst auf die falsche Pferde lenken.

00:38:23: Da muss man auch offen sein.

00:38:24: mal zu löschen, ne?

00:38:26: Ist ja auch das Schöne!

00:38:26: Eine KI kann löschnen und eine Sache, die ich mir ganz gerne sage ist... ...eine KI kann vergessen aber nicht ausblenden.

00:38:37: Wichtiger Punkt also eine KI kann vergessen.

00:38:39: du kannst nämlich wirklich auf Löschen klicken dann ist es weg.

00:38:41: Eine KI Kann Vergessen Aber wenn's mal drin ist, kannst Nicht Ausblenden.

00:38:46: Menschen Können Ausblinden Aber Nicht Vergessen.

00:38:50: Ein Riesen-Unterschied.

00:38:51: Schönes Zitat!

00:38:53: Let's go!

00:38:55: Danke!

00:38:56: Bis zum nächsten Mal beim Podcast Urs und Spürle Menschmaschine morgen, heute über Promting.

00:39:02: Nächste mal über ein ganz anderes Thema aber genauso spannend.

00:39:06: Das ist auch super!

00:39:07: Vielen Dank!

00:39:07: Zum nächsten Mal!

00:39:08: Ciao!