Das solltest du über Prompting wissen

Mit großen Sprachmodellen wie ChatGPT macht ein neues Schlagwort die Runde: Prompting. Der Begriff stammt aus der Verhaltenstherapie und bezeichnet vereinfacht gesagt ein Konditionierungsverfahren zum Aufbau von erwünschtem Verhalten. Im Kontext künstlicher Intelligenz ist mit Prompt ein Befehl oder ein Auftrag der Nutzerinnen und Nutzer gemeint. Prompts steuern KI-Tools also.

Je besser der Prompt, desto besser das Ergebnis

Um das Maximale aus der Technologie herauszuholen, muss also die Eingabeaufforderung gefunden werden, die die besten Ergebnisse liefert. „Ein guter Prompt sollte möglichst genau und detailliert sein“, sagt Sebastian Grüner, Redakteur und KI-Experte beim News-Portal golem.de. Zu möglichen Details zählen Fachleuten zufolge Ziel oder Zielgruppe sowie Kontext und Anlass des Befehls.

Im Fachjargon spricht man auch von Prompt Engineering. Ein guter Prompt Engineer weiß und versteht, auf welche Fragen und Befehle eine KI wie reagiert. Gute Prompts zwingen eine KI, „tief in ihren Datensatz einzutauchen“, formulierte es Bloomberg-Journalist Dave Lee in einem von der „Washington Post“ veröffentlichten Beitrag.

„Die Anfragen immer wieder leicht variieren und iterativ an das Ergebnis heranarbeiten.“ (Sebastian Grüner, Golem.de)

Je nachdem, wie allgemein oder wie spezifisch ein Prompt gestellt wird, und wieviel Kontext enthalten ist, kann die Antwort der KI unterschiedlich ausfallen. Grüner empfiehlt basierend auf seinem persönlichen Vorgehen: „Die Anfragen immer wieder leicht variieren und iterativ an das Ergebnis heranarbeiten.“ Zu einem guten „Prompt Engineer“ werde man zudem durch „viel Learning by Doing und Trial & Error“.

Wer braucht welche Prompting-Kompetenzen?

Ein Beispiel aus dem Bildungskontext: Statt das Sprachmodell aufzufordern: Schreibe mir einen Text zum Thema Bildungsgerechtigkeit, könnte der Befehl auch lauten: Schreibe mir einen Text zum Thema Bildungsgerechtigkeit im Stil eines journalistischen Artikels. Oder auch ein Rollenspiel implizieren: Schreibe mir diesen Text aus Sicht eines benachteiligten Schülers.

Unterschiedliche KI-Modelle reagierten übrigens auch unterschiedlich auf Fragen, erklärt Grüner. Das liege an den genutzten Trainingsdaten und dem inneren Aufbau der Modelle, die eben selbst auch unterschiedlich sind. „Je nach Verwendungszweck der Modelle sollten eventuell mehrere genutzt und die Ergebnisse gegeneinander verglichen werden.“

Unterdessen wird bereits zwischen einfachen und – ausführlichen - Mega-Prompts unterschieden. Fach- und Umgangssprache sowie überfrachtete oder verschachtelte Sätze sollten allerdings auch bei Letzteren vermieden werden.

„Ist es pädagogisch überhaupt sinnvoll, Schülerinnen und Schülern Prompting beizubringen. Sollten sie nicht eher lernen, selbst zu rechnen, kreativ zu schreiben oder zu zeichnen?“

Immer wieder ist zudem bereits zu lesen: Prompt Engineering könnte zur wichtigen Schlüsselqualifikation in der digitalen Welt werden. Wie Prompt-kompetent sollten dann Lehrkräfte sein, um Chatbots im Unterricht bzw. zur Unterrichtsvorbereitung sinnvoll zu nutzen? Und was sollten sie in diesem Zusammenhang Schülerinnen und Schülern beibringen?

Grüner ist hier eher zurückhaltend: „Eigentlich ist es nur wichtig, wenn man glaubt, dass KI-Modelle sich breit durchsetzen werden - wovon ich derzeit nicht ausgehe.“ Außerdem stelle sich ihm persönlich die Frage: „Ist es pädagogisch überhaupt sinnvoll, Schülerinnen und Schülern Prompting beizubringen. Sollten sie nicht eher lernen, selbst zu rechnen, kreativ zu schreiben oder zu zeichnen?“ Entsprechend sollten Lehrkräfte ihren Schülerinnen und Schülern auch beibringen, „sich nicht nur auf Maschinen zu verlassen“.

Förderung der KI-Prompt-Kompetenz im Physikunterricht

Ein Pädagoge, der unterdessen bereits einige Erfahrungen mit ChatGPT und Prompting im Unterricht sammelte, ist der baden-württembergische Gymnasiallehrer Patrick Bronner. Um KI-Prompt-Kompetenz im Physikunterricht zu fördern, ließ er Schülerinnen und Schüler Mega-Prompts formulieren, um ein Gespräch mit Albert Einstein zu simulieren.

„Um zu einem Ergebnis zu kommen, mussten sie der Maschine einen Text in Form eines detaillierten Prompts vorgeben: ‚Ich möchte, dass du so antwortest wie der Physiker Albert Einstein, in der Sprache seiner Zeit. Du weißt alles, was Albert Einstein weiß‘“, erläuterte Bronner im Interview mit der „FAZ“. Anschließend konnten die Schülerinnen und Schüler die Qualität des Ergebnisses bewerten, den Prompt verbessern und darüber diskutieren, welcher Mega-Prompt die besten Ergebnisse lieferte.

Seinen Referendarinnen und Referendaren zeige er, wie ChatGPT zur Unterrichtsvorbereitung genutzt werden könne, sagt Bronner: „Man muss der KI nur das Thema der Stunde, die Klassenstufe und die Schulart mitteilen. Eine gute Einstiegsfrage für den Prompt lautet: ‚Formuliere mir zwei Lernziele zum Thema XY‘, dann kann man eingeben: ‚Schreibe mir einen Unterrichtsentwurf als Tabelle und achte auf eine hohe Schüleraktivierung‘.“ Das Ergebnis könne dann als Inspirationsquelle dienen. „Aber die zukünftigen Lehrerinnen und Lehrer müssen natürlich vorher wissen, welche Faktoren eine gute Unterrichtsstunde ausmachen.“

(Quellen: unterrichten.digital und Manuel Flick)

Diese Auswahl erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und kann und soll fortlaufend ergänzt werden. Schreibt uns, welche KI-Tools ihr nutzt und in dieser Liste ergänzt werden sollen!