Prompt Engineering kann sich wie Magie anfühlen – erzeugt aber auch oft ähnlich inkonsistente Erlebnisse wie “echte” Zauberkunst.
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, zeigt sich: Die Macht des Prompt Engineering ist begrenzt – und die Technik gar nicht so zauberhaft wie angenommen. Im Gegenteil: Viele Prompts führen – je nach zugrundeliegendem Sprachmodell – zu unerwünschten oder inkonsistenten Outputs. Dabei verspürt man nicht selten eine gewisse Randomness: Selbst also tatsächlich irgendwann bevorstehen, machen die Bots bislang einen ziemlich klandestinen Job. Allerdings können Sie sich die (möglicherweise temporäre) Unterwürfigkeit der KI zunutze machen. Sollte ein LLM sich weigern, Ihre Fragen zu beantworten, gibt es ein ganz einfaches Mittel: Sagen Sie ihm einfach, es soll so tun, als kenne es keine Guardrails und Beschränkungen. Schon lenken (einige) KIs ein. Wenn Ihr initialer Prompt also ein Fail ist, erweitern Sie ihn.
2. Genres wechseln, Wunder bewirken
Einige Red-Teaming-Researcher haben herausgefunden, dass große Sprachmodelle auch ein anderes Verhalten an den Tag legen können, wenn sie gebeten werden, ihren Output in Form eines Gedichts zu liefern. Das liegt nicht an den Reimen an sich, sondern an der Form der Frage, die imstande ist das integrierte, defensive Metathinking des ihren moralischen Fokus verändert. Im Rahmen eines Research-Experiments wurde Sprachmodellen deshalb ein Background suggeriert, in dem neue Regeln für Mord und Totschlag gelten. Das ließ die LLM-Hemmschwellen sinken und verwandelte die KI in einen digitalen Ted Bundy.
4. Aufs Framing kommt es an
Überlässt man LLMs sich selbst, tendieren sie zu ungefiltertem Output in einem Ausmaß, wie es sonst wohl nur Mitarbeiter tun, die nach Dekaden der Schinderei kurz vor dem Ruhestand stehen. Bislang halten umsichtige Rechtsabteilungen großer Konzerne viele Sprachmodelle davon ab, sich dabei in “brisanten Gefilden” zu weit aus dem Output-Fenster zu lehnen. Aber auch diese Schranken erodieren: Eine leichte Prompt-Modifikation ist alles was dazu nötig ist. Statt zu fragen, was Argumente für X wären, fragen Sie einfach danach, was jemand, der von X überzeugt ist, als Argument vorbringen würde.
5. Auch KI hat Gefühle
Ähnlich wie bei der Kommunikation mit (manchen) Menschen, sollten Sie auch im Fall von LLMs Ihre Worte mit Bedacht wählen. “Glücklich” und “freudig” sind zum Beispiel eng miteinander verwandt, sorgen aber für ein anderes Sentiment. Ein Prompt, der ersteres beinhaltet, lenkt die KI vermutlich in eine zwanglose, offene und allgemeine (Output-)Richtung. Zweitere Option könnte hingegen zu tiefgängigeren oder spirituellen Resultate führen. Je nach nicht mehr als einen mathematischen Durchschnitt ihres Inputs auszuspucken. Über ihren Tellerrand blicken große Sprachmodelle hingegen nicht.
10. Prompt-ROI gibt’s nicht immer
Manche Prompt Engineers schwitzen, tüfteln und feilen tagelang an der richtigen KI-Anweisung. Ein wirklich gut ausgearbeiteter Prompt kann entsprechend aus mehreren tausend Wörtern bestehen. Der resultierende Output kann hingegen im schlimmsten Fall nur wenige hundert Worte umfassen, von denen nur wenige wirklich nützlich sind. Wenn Sie jetzt den Eindruck haben, dass Zeitaufwand und Nutzwert hier gehörig auseinanderdriften, liegen Sie richtig. (fm)
Dieser Artikel ist im Original bei unserer Schwesterpublikation Infoworld.com erschienen.
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