Neuer Country Song über Slotcar Racing

[Bon_Slott]

Die Tools sind das eine, die Anwendung das andere. Jede KI muss zunächst unsere menschliche Sprache interpretieren und in ihre übersetzen, wenn wir Befehle erteilen. Und ihre dahinter liegende Logik, Wortwahl und Semantik unterscheidet sich maßgeblich von unserer. Anschließend wird der generierte Inhalt wieder in unsere Sprache zurück übersetzt, sei es in Schrift, gesprochenes Wort oder Bildsprache. Da entsteht der nächste große Fehlerquotient. Den Umgang mit einer KI muss man also genauso lernen wie Slotcar steuern, mit einem Schnitzmesser Holz bearbeiten oder Hunde dressieren.

Im Anforderungsmanagement vor der Entwicklung neuer Produkte oder Software spricht man von Basis-, Leistungs- und Begeisterungsfaktoren eines Produkts. Also den Eigenschaften, die man als allgemein gültig betrachtet (ein Auto hat vier Räder, ein LKW hat die Ladefläche hinten, etc.), den speziell für ein bestimmtes Produkt verabredeten Eigenschaften und den nicht verabredeten Eigenschaften, die den Kunden überraschen und begeistern, den Nutzwert erhöhen oder Verbraucher über das übliche Maß hinaus zufriedenstellen.

Warum schreibe ich das? Gerade bei den Basisfaktoren besteht das höchste Risiko, fundamentale Faktoren zu übersehen, weil man diese aus seiner jeweiligen Perspektive als gegeben erachtet. Und diese Perspektive nährt sich aus der eigenen Weltsicht, den eigenen Erfahrungen und dem eigenen Wissen auf der einen Seite, auf der anderen Seite welche Erfahrung und welches Wissen man bei seinem Gegenüber vermutet.

Gerade darin besteht die Kunst eines guten Prompt-Engineerings, diese Übersetzung schon weitestgehend und unmissverständlich für eine KI vorwegzunehmen. Eine KI kann Kausalzusammenhänge gut erfassen, bei assoziativen Zusammenhängen wird es schon schwieriger. Wir werten die Filmaufnahme eines grinsenden Mannes völlig unterschiedlich, je nachdem, ob im vorherigen Bild seine Kinder beim Spielen gezeigt wurden oder eine Bikinischönheit, die sich in der Sonne räkelt (Kuleshov-Effekt). Ganz schwierig wird es etwa bei kulturellen Assoziationen (Farbe der Trauer in Japan weiß, in der westlichen Welt schwarz, etc.)

Wir meinen außerdem, überwiegend rationale Wesen zu sein. (Wie wenig das stimmt habe ich erneut beim Lesen des Buches „Erzählende Affen - Mythen, Lügen, Utopien“ gemerkt). Die Schnittstelle Mensch-Maschine bleibt daher ein riesengroßes Rätsel, auch wenn es durch die aktuellen KI-Entwicklungen nach und nach ein wenig gelüftet wird.