Klare Kommunikation mit KI: Was uns ein geschrumpfter Pullover über den Umgang mit KI lehrt
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Minni ist ein ganz besonderes Kind. Sie ist für ihre zwei Jahre schon sprachlich und motorisch sehr fit. Deshalb geht sie auch bald in den Kindergarten und soll auch schon ein bisschen im Haushalt mithelfen.
Ihre Eltern sagen ihr: „Wasch bitte die Wäsche.“
Das kleine Kind möchte alles richtig machen. Also sammelt Minni alle Kleidungsstücke ein, die sie finden kann. Die frisch gewaschene Wäsche aus dem Schrank. Die rote Socke vorm Bett. Die weiße Bluse vom Haken hinter der Tür. Den Wollpullover von der Stuhllehne. Den teuren Blazer von der Garderobe.
Alles landet in der Badewanne. „Wasser und Seife, das gehört doch schließlich zum Waschen dazu“, denkt sich Minni.
Fröhlich gießt das kleine Kind warmes Wasser über die Wäsche. Noch etwas Shampoo dazu und nochmal heißes Wasser drüber. Ein paar schillernde Seifenblasen blubbern aus dem Wasser. Minni rubbelt an der Wäsche, zieht mal hier am Ärmel und zerrt mal dort am Hosenbein. Nochmal etwas Seife, noch ein paar bunte Blasen und nochmal heißes Wasser.
Die Wäsche scheint sauber und riecht gut. Endlich kann der Stöpsel gezogen werden. Minni ruft zufrieden und stolz: „Fertig! Die Wäsche ist gewaschen!“
Ihre Eltern sind weniger begeistert. Denn die weiße Bluse ist nun rosa. Der Wollpullover passt jetzt dem Lieblings-Teddybären. Der Blazer braucht professionelle Hilfe. Das kostet nicht nur Geld, sondern auch Zeit.
Mama entgleist das Gesicht. Papa schlägt die Hände über dem Kopf zusammen. Und Minni wundert sich. Sie hat die Wäsche gewaschen und so ihre Aufgabe toll erfüllt. Waschen, das ist doch das mit der Badewanne, dem Wasser, der Seife und dem Shampoo. Warum schimpfen ihre Eltern mit ihr?
Minni hat ihre Aufgabe nicht absichtlich falsch gemacht. Sie hat sie nach bestem Wissen und Gewissen ausgeführt. |
Sie denken sich jetzt vielleicht: "So etwas würde mir doch niemals passieren." Aber glauben Sie mir: Vielen Menschen passiert genau das – nur nicht mit einem zweijährigen Kind, sondern bei der Nutzung generativer KI. Sie geben einer KI einen Auftrag wie: "Schreib mir einen Text dazu." oder "Mach daraus eine Präsentation." oder "Fasse das Dokument zusammen.“ Die Aufgabe erscheint eindeutig. Für die KI ist sie das meistens nicht. Tatsächlich befindet sich die KI in einer ganz ähnlichen Situation wie Minni. Sie möchte helfen. Sie arbeitet schnell. Sie kann beeindruckend gut formulieren. Aber sie kann keine Gedanken lesen.
Als Minni den Auftrag "Wasch bitte die Wäsche" erhielt, fehlten ihr wichtige Informationen: Welche Wäsche? Mit welcher Methode? Mit welchem Gerät? Nach welchen Qualitätskriterien? Woran erkenne ich, dass die Aufgabe erfolgreich abgeschlossen ist? Also griff sie auf ihre eigene Erfahrung zurück – Waschen bedeutet für sie Badewanne, Wasser, Seife, Shampoo. Genau so funktionieren große Sprachmodelle: Fehlen Infos, werden die Lücken mit plausiblen Mustern aus dem Training gefüllt. Das Ergebnis wirkt oft vernünftig und sprachlich überzeugend, ist aber nicht automatisch fachlich richtig.
Deshalb ist es bei der Mensch-KI-Interaktion wichtig, die für die Aufgabe relevanten Informationen bereitzustellen und Interpretationsspielräume zu minimieren. Mit einer klaren Anleitung – "Nimm die schmutzige Wäsche aus dem blauen Korb, lege sie in die Waschmaschine, gib Waschmittel dazu, stelle das Programm auf 30 °C, drücke Start" – steigt die Chance auf ein gelungenes Ergebnis. Nicht weil Minni plötzlich intelligenter geworden wäre, sondern weil sie nun weiß, was sie tun soll.
Doch selbst die beste Anleitung garantiert noch keinen Erfolg. Nach dem Waschen muss die Wäsche noch getrocknet, zusammengelegt und sortiert werden. Jeder hat eigene Abläufe und Vorlieben, die Minni nicht kennen kann, wenn niemand sie erklärt. Das gilt auch für KI: Selbst bei korrekter Ausführung braucht sie weiter Orientierung, Rückmeldung und gelegentlich Korrekturen.
Auch bei generativer KI endet die Arbeit deshalb nicht mit dem ersten Ergebnis. Das eigentliche Ziel war nie, einfach nur eine Waschmaschine zu starten. Das Ziel war saubere, trockene, ordentlich abgelegte und wieder nutzbare Kleidung. Genauso besteht das Ziel von KI-Nutzung nicht darin, Text zu erzeugen, Präsentationen zu erstellen oder Daten auszuwerten. Das Ziel besteht darin, ein brauchbares Ergebnis für einen konkreten Anwendungsfall zu erhalten. Deshalb müssen wir Menschen den Prozess begleiten, Zwischenergebnisse prüfen und bei Bedarf eingreifen. Wie heißt es so schön: Eltern haften für ihre Kinder. Eltern hätten Minni schon beim Sammeln der sauberen Wäsche stoppen können, ihr den richtigen Korb zeigen und nicht nur den Waschprozess erklären, sondern auch das Ziel. Denn zwischen "Wasch die Wäsche" und "Sorge dafür, dass saubere Kleidung ordentlich und einsatzbereit im Schrank liegt" besteht ein großer Unterschied.
Für KI gelten letztlich dieselben Prinzipien:
- Gute KI-Nutzung beginnt nicht mit besserer Technologie, sondern mit besserer Kommunikation.
- Die KI erstellt den Entwurf. Die Verantwortung bleibt beim Menschen.
Was wir daraus für die Arbeit mit generativer KI lernen können
- Die KI kennt Ihren Kontext nicht
Menschen ergänzen fehlende Informationen oft automatisch aus ihrem Erfahrungswissen. KI kann das nur sehr eingeschränkt. Wer gute Ergebnisse erzielen möchte, muss relevantes Vorwissen, Rahmenbedingungen und Erwartungen aktiv mitteilen. Die KI kennt Ihre Organisation, Ihre Zielgruppe und Ihre Qualitätsansprüche nur dann, wenn Sie diese beschreiben. - Fehlende Informationen werden durch Wahrscheinlichkeiten ersetzt
Wenn Informationen fehlen, versucht ein Sprachmodell die Lücken möglichst plausibel zu füllen. Die Antwort orientiert sich dabei nicht an Ihrer eigentlichen Absicht, sondern an statistischen Mustern aus den Trainingsdaten. - Plausibel ist nicht automatisch richtig
Sprachmodelle sind darauf spezialisiert, überzeugende Sprache zu erzeugen. Eine Antwort kann deshalb sprachlich hervorragend wirken und dennoch sachliche Fehler, falsche Annahmen oder erfundene Informationen enthalten. - Erfahrung kann nicht vollständig durch Sprache ersetzt werden
KI kennt unzählige Beschreibungen der Welt, besitzt jedoch keine eigenen Erfahrungen. Sie kann deshalb kompetent über vieles schreiben, ohne tatsächlich über praktisches Erfahrungswissen oder Urteilsvermögen zu verfügen. - Gute Prompts reduzieren Interpretationsspielräume
Gutes Prompting bedeutet nicht, möglichst viele Informationen zu liefern. Entscheidend sind die Informationen, die für die Lösung der Aufgabe tatsächlich relevant sind. Je klarer die Beschreibung, desto geringer wird die Wahrscheinlichkeit von Missverständnissen. - Beschreiben Sie nicht nur die Aufgabe, sondern auch das Ziel
Minni sollte nicht einfach „Wäsche waschen“. Das eigentliche Ziel war saubere, trockene und wieder einsatzbereite Kleidung. Auch bei KI sollte nicht nur die Tätigkeit, sondern vor allem das gewünschte Ergebnis beschrieben werden. Hilfreich sind beispielsweise Angaben zu Ziel, Zielgruppe, Umfang, Stil, Format, Qualitätskriterien - Gute Ergebnisse entstehen im Dialog
Professionelle KI-Nutzung besteht selten aus einem einzigen Prompt. Wer hochwertige Ergebnisse erzielen möchte, prüft Zwischenergebnisse, gibt Rückmeldungen und entwickelt die Lösung schrittweise weiter. KI-Nutzung ist daher eher ein Gespräch als ein Befehl. Die Entstehung dieses Artikels ist dafür ein gutes Beispiel. Die erste Version war bereits brauchbar. Die bessere Version entstand jedoch erst durch einige Rückfragen und Überarbeitungen. Gute Mensch-KI-Interaktion funktioniert deshalb häufig weniger wie eine Suchmaschine und mehr wie ein gemeinsamer Schreib- und Denkprozess. - Es gibt keinen universellen Masterprompt
Viele Menschen suchen nach dem perfekten Megaprompt oder einer universellen Promptvorlage. Das ist ungefähr so, als würde man nach einer universellen Anleitung für alle Waschmaschinen, alle Wohnungen und alle Kleiderschränke der Welt suchen. Jeder Anwendungsfall hat eigene Anforderungen. Deshalb sind individuell angepasste Prompts meist wertvoller als fremde Vorlagen. - Verantwortung bleibt beim Menschen
Die KI erstellt den Entwurf. Die Verantwortung für Input sowie Qualität, Entscheidungen, Nutzung und Folgen liegt jedoch beim Menschen. Oder, um bei Minnis Geschichte zu bleiben: Eltern haften für ihre Kinder. Nutzerinnen und Nutzer haften für ihre KI.