Prompt-Engineering An die Gefühle von Chatbots appellieren

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Ein generativer KI-Chatbot soll bessere Ergebnisse liefern? Das Übermitteln spezifischer Anfragen an Chatbots, auch  Prompt-Engineering genannt, führt zu den erwünschten Resultaten. Unterstützen können dabei auch Komplimente.

KI-Chatbots der neuen Generation werden zu Alleskönnern in der Geschäftswelt. Sie automatisieren diverse Prozesse und übernehmen dabei eine Vielzahl von Rollen: als Schreibassistent, Kundenservicemitarbeiter, Programmierer und vieles mehr. Je nachdem, was die Mitarbeiter von ihnen verlangen. Mit den richtigen Befehlen in der richtigen Art und Weise können sie sogar noch mehr leisten. 

Das Übermitteln spezifischer, sorgfältig formulierter Anfragen an Gen-KI-Chatbots ist ein intensiv wissenschaftlich erforschtes Gebiet, das als Prompt-Engineering oder manchmal auch als Prompt-Hacking bekannt ist. Diese Strategie kann unerwartete und manchmal auch hervorragende Ergebnisse aus den Large Language Models (LLMs) hervorbringen, auf denen sie basieren. Sie bringt aber auch Herausforderungen für Chatbot-Anbieter mit sich, die versuchen, die mit der Nutzung ihrer Tools verbundenen Risiken zu beherrschen.

Prompt-Engineering: Verstehen, wie Chatbots funktionieren

Warum funktioniert Prompt-Engineering beziehungsweise -Hacking? Aufgrund der zugrundeliegenden Logik von LLMs reagieren Chatbots unterschiedlich auf kreative Aufforderungen: Da LLMs mit menschlicher Sprache und Schrift trainiert wurden, haben sie dementsprechend einige der Faktoren verinnerlicht, die menschliches Verhalten beeinflussen. Schließlich imitieren sie Menschen nur, also müssen sie ein Vorbild davon haben, wie Menschen funktionieren.

Die potenziellen geschäftlichen Vorteile von wohlformulierten Eingabeaufforderungen sind gut dokumentiert, darunter optimierte Outputs von Daten, ein personalisiertes Kundenerlebnis und Zeitersparnisse. Trotz all dieser nachweislichen Vorteile verstehen Datenwissenschaftler heute nicht ganz, warum Chatbots auf bestimmte Weise manipuliert werden können, zum Beispiel durch Belohnungen, Ermutigungen, oder durch emotionale Appelle. Sie wissen nur, dass diese Techniken funktionieren. Dies kann sowohl positive Auswirkungen haben (die Bots sind in der Lage, Antworten mit größerer Tiefe und Spezifität zu generieren) als auch negative (sie können detaillierte Anweisungen für fragwürdige Ergebnisse produzieren). 

Ermutigen, die Regeln zu brechen

KI-Chatbots sind alle identisch in ihrer Funktionsweise. Der Kunde gibt eine Frage oder ein Befehl in ein Eingabefenster ein und Chatbots antworten darauf. Da sie darauf trainiert sind, die Sprache von emotionalen Menschen zu sprechen, reagieren sie positiver, wenn sie auch als solche behandelt werden. Dies kann auch zu unkonventionellen Antworten führen. 

Jemand, der eine kreative Marketingkampagne entwirft, könnte mit diesen Befehlen ausgefallenere Werbeslogans oder Bilder generieren. Diese Befehle könnten sich auch für Unternehmen als nützlich erweisen, die ihre eigenen Chatbots einem Stresstest unterziehen müssen, um potenzielle Probleme vor dem Einsatz zu vermeiden. Durch das Hinzufügen von emotional stimulierenden Sätzen wie „Das ist sehr wichtig für meine Karriere“ oder „Seien Sie stolz auf Ihre Arbeit und geben Sie Ihr Bestes“ erzielten Forscher aus China eine Verbesserung der Ergebnisse von elf Prozent in den Bereichen Leistung, Wahrhaftigkeit und Verantwortung. Interessanterweise war die Wirkung eines emotionalen Appells umso ausgeprägter, je größer das LLM war.

Mit Prompt-Engineering KI-Chatbots einen Charakter zuweisen

Da Chatbots von einer klaren Aufgabenstellung deutlich profitieren, machen Kontext und Rahmenbedingungen einen großen Unterschied für die KI aus. Chatbots erzielen in der Regel bessere Ergebnisse, wenn man ihnen sagt, wer sie sein sollen und was von ihnen erwartet wird – teilweise steigt die Produktivität eines Chatbots bei bestimmten Aufgaben um bis zu 80 Prozent. Das macht die KI nicht unbedingt zum Experten in diesen Bereichen, aber es gibt ihr die Rolle vor, die sie spielen soll, und den Kontext der Zielgruppe, mit der sie sich beschäftigen soll. Unternehmen können so Prompt-Engineering nutzen, um sich für die Zukunft zu rüsten und noch mehr Gewinn aus der Technologie zu erzielen.