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Background: Was macht eigentlich ein:e Prompt Engineer?

24. August 2023

In den vergangenen Wochen haben immer wieder Job-Anzeigen für Aufsehen gesorgt. Unternehmen in den USA suchten “Prompt Engineers” mit einem Jahresgehalt von bis zu 300.000 US-Dollar.

Prompt Engineers bzw. Prompt Editors sind aktuell sehr gefragt und können auch wichtig werden für Medien und journalistische Teams. Aber was machen sie eigentlich?


Was ist ein:e Prompt Engineer?

Ein:e "Prompt Engineer" ist ein:e Expert:in, die/der sich darauf spezialisiert hat, Eingabeaufforderungen (Prompts) für KI-Systeme, insbesondere generative Modelle, zu entwerfen, zu optimieren und zu verfeinern. Diese Ingenieur:innen spielen eine entscheidende Rolle, um sicherzustellen, dass KI-Systeme genaue, relevante und gewünschte Ergebnisse liefern. Sie besitzen ein tiefes Verständnis für KI-Modelle und die erforderlichen Strategien, um deren Leistung zu optimieren. Durch sorgfältiges Erstellen und Verfeinern von Prompts schaffen sie eine Brücke zwischen KI-Systemen und menschlichen Benutzer:innen. Zusätzlich können sie Schulungen für Mitarbeitende gestalten und diese für die Möglichkeiten und Grenzen der KI sensibilisieren. Prompt Engineers brauchen kein großes technisches Wissen, auch Journalist:innen mit KI-Kenntnis können den Job übernehmen.


Warum sind Prompt Engineers wichtig?

  • Verbesserte KI-Systemleistung: Sie helfen Unternehmen, optimale Ergebnisse von KI-Systemen zu erzielen, indem sie effektive Prompts entwerfen und Eingabestrukturen verfeinern. Sie können auch Schulungen für Mitarbeitende anbieten, um ein besseres Verständnis für die Funktionsweise der KI zu fördern.
  • Verbesserte Benutzer:innen-Erfahrung: Sie arbeiten mit UX/UI-Designer:innen zusammen, um KI-Komponenten nahtlos in Anwendungen und Dienste zu integrieren. In diesem Kontext können sie auch Schulungen zur Verbesserung der Benutzererfahrung durch KI anbieten.
  • Erhöhte Effizienz: Durch die Erstellung und Pflege von Prompt-Bibliotheken ermöglichen sie den Unternehmen, Zeit und Aufwand bei der Erstellung neuer Prompts von Grund auf zu sparen. Schulungen in diesem Bereich könnten die Effizienz weiter steigern.


Einsatz von Prompt Engineers im Journalismus

Im Journalismus könnten Prompt Engineers eine entscheidende Rolle spielen, insbesondere in der Ära der automatisierten Berichterstattung und des Datenjournalismus. Sie könnten dabei helfen, KI-Modelle so zu trainieren und zu kalibrieren, dass sie relevante und sachliche Informationen aus einer Vielzahl von Quellen extrahieren.

Durch die Entwicklung präziser Prompts könnten sie sicherstellen, dass generative Modelle Artikel oder Berichte erstellen, die nicht nur informativ, sondern auch objektiv und im Einklang mit journalistischen Standards sind. Darüber hinaus könnten sie in Zusammenarbeit mit Redakteur:innen und Reporter:innen Schulungen anbieten, um das Bewusstsein für die Möglichkeiten und Grenzen der KI im Journalismus zu schärfen. Dies würde den Journalist:innen mehr Zeit für investigativen Journalismus und tiefgründige Berichterstattung geben.

Meine Vorstellung
Prompt Engineers / Prompt Editors werden in Zukunft eine feste Rolle in Medienunternehmen haben.

Bevor sie aber ihre Kernaufgaben beginnen, stellen sie erst einmal sicher, dass alle Mitarbeitenden Grundkenntnisse in Künstlicher Intelligenz und Prompt Engineering erhalten. Dazu erstellen sie Schulungen gemeinsam mit der Fortbildungsabteilung der Unternehmen. Denn bevor Prompt Engineering in ein Unternehmen einzieht, sollten Mitarbeitende über Gefahren und Chancen von KI aufgeklärt sein - Schranken im Kopf müssen abgebaut werden.


Anschließend arbeiten Prompt Engineers konkret an Arbeitsabläufen und entwickeln Prompts, die für Journalist:innen hilfreich sind. Dabei dient die KI ihnen immer als Assistent und ersetzt nicht den Erstellungsprozess durch die Journalist:innen.

Dier/der Prompt Engineer baut und pflegt eine unternehmensinterne Prompt-Sammlung und steht jederzeit als Ansprechpartner zur Verfügung für KI-Pilotprojekt aber auch für jede:n einzelne:n Mitarbeiter:in, die/der Fragen zum Umgang mit KI-Tools hat.


Die/der Prompt Engineer steht im Austausch mit den technischen KI-Teams des Unternehmens und führt einen Austausch mit externen Expert:innen mit Fokus auf die journalistischen Aspekte des Prompt Engineering.

Prompt-Tipp: Foto-Exkurs: Seed bei der Bilderstellung

von Patrick Große • 5. Juli 2024
Heute möchte ich nochmal einen Exkurs in den Bereich der Bilderstellung wagen. Ein Bereich, der natürlich mit Vorsicht zu genießen ist, vor allem im Journalismus. Die Nutzung von KI-Bildern ist irreführend und sollte nur mit entsprechendem Transparenzhinweis in Medien genutzt werden. Auf der anderen Seite steht die Diskussion, ob KI-Kunst wirklich Kunst ist. Dennoch gibt es viele, die sich zuhause privat mit der Erstellung von KI-Bildern befassen. Das ist mittlerweile mit zahlreichen Tools möglich: Midjourney, ChatGPT-Plus oder der erweiterten Version von Copilot, die viele Medienunternehmen inzwischen nutzen. Wie ein perfekter Prompt zur Bilderstellung aussieht, haben vor uns vor einiger Zeit bereits angeschaut. Doch wer mit KI-Bildern bereits experimentiert hat, wird merken, ein und derselbe Prompt produzieren über die Zeit andere Ergebnisse. Der Stil eines Bildes lässt sich über einfaches Prompten kaum halten. Hier kommt der sogenannte Seed (dt. Samen) in Spiel. Jedes von KI erstellte Bild kommt nämlich einen Seed, also eine einzigartige Nummer, mit dem das System das Bild erkennt. Durch die Nennung des Seeds können auch weitere Bilder in der Zukunft wieder im gleichen Stil erstellt werden. Mein Beispiel-Prompt: “Du bist Zeichner für Kinderbücher. Bitte erstelle ein Bild von einem Hasen, der gemeinsam mit einem Bär, einer Eule und einer Schnecke im Wald wohnt. Das Bild sollte eine ansprechende Zeichnung sein, die in einem Buch für Kinder von 2-5 Jahren erscheint.” Das Ergebnis: 

Background: Medien melden Plagiatsverdacht bei Perplexity

von Patrick Große • 5. Juli 2024
In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es derzeit heiße Diskussionen über die Grenze zwischen fairer Nutzung und Plagiat. Im Mittelpunkt steht Perplexity AI, ein Startup, das eine Suchmaschine mit einem Sprachmodell kombiniert, um detaillierte Antworten zu liefern. Anders als andere KI-Modelle trainiert Perplexity keine eigenen, sondern nutzt bestehende Modelle und sammelt Informationen aus dem Internet. Vorwürfe gegen Perplexity AI Im Juni 2023 wurde Perplexity vorgeworfen, unethisch zu handeln. Das Medium Forbes beschuldigte das Startup, einen seiner Artikel plagiiert zu haben, und Wired warf Perplexity vor, seine Website und andere unerlaubt zu scrapen. Diese Vorwürfe werfen ein Schlaglicht auf die komplexen rechtlichen und ethischen Fragen, die mit der Nutzung von KI im Journalismus verbunden sind. Das Problem mit dem Web-Scraping Wired berichtete, dass Perplexity das Robots Exclusion Protocol ignorierte, das Websites davor schützen soll, von Web-Crawlern durchforstet zu werden. Eine Untersuchung ergab, dass eine mit Perplexity verbundene IP-Adresse Inhalte von Websites sammelte, die für Bots gesperrt sind. Web-Scraping bedeutet, dass automatisierte Software das Internet durchforstet, um Informationen zu sammeln. Suchmaschinen wie Google tun dies, um Webseiten in Suchergebnissen anzuzeigen. Aber viele Verlage wollen nicht, dass ihre Inhalte für den Aufbau von KI-Datensätzen genutzt werden. Plagiat oder faire Nutzung? Wired und Forbes beschuldigten Perplexity auch des Plagiats. Wired stellte fest, dass der Perplexity-Chatbot einen ihrer Artikel fast wortwörtlich zusammenfasste. Forbes berichtete Ähnliches und kritisierte, dass Perplexity Inhalte von verschiedenen Nachrichtenquellen nutzte, ohne diese ausreichend zu kennzeichnen. Perplexity vergleicht seine Zusammenfassungen mit journalistischer Praxis, bei der Fakten aus verschiedenen Quellen genutzt werden. Zukunftsaussichten und Lösungen KI-Unternehmen wie OpenAI haben Vereinbarungen mit Nachrichtenverlagen getroffen, um deren Inhalte nutzen zu dürfen. Diese Abkommen ermöglichen den Verlagen, von der KI-generierten Nutzung ihrer Inhalte zu profitieren. Perplexity plant nun ähnliche Abkommen und möchte Verlagen durch Werbeeinnahmen einen Anteil zukommen lassen. Perplexity-CEO Aravind Srinivas erklärte, dass das Unternehmen die Quellen in Zukunft prominenter zitieren werde. Allerdings gebe es technische Herausforderungen, da KI-Modelle wie ChatGPT und Perplexity manchmal fehlerhafte oder erfundene Links generieren, was die Zuverlässigkeit der Zitate beeinträchtigen kann.

Prompt-Tipp: KI am Limit: Analyse vieler Dokumente

von Patrick Große • 20. Juni 2024
Der heutige "Prompt-Tipp" ist ein Erfahrungsbericht über meine Arbeit mit Künstlicher Intelligenz, der zur Abwechslung einmal keinen spezifischen Prompt für die journalistische Arbeit bietet. In der vergangenen Woche hatte ich die Gelegenheit, als "Mechaniker" an der KI-Werkstatt von MDR next in Leipzig teilzunehmen. An dieser Stelle noch einmal vielen Dank für die Einladung. Dort konnten Redakteur:innen vorbeikommen, um ihre konkreten KI-Herausforderungen zu besprechen und auszuprobieren. Zwei Kolleg:innen kamen mit dem Ziel, KI zu nutzen, um die verschiedenen Wahlprogramme zur kommenden Landtagswahl in Sachsen zu analysieren. Der MDR testet derzeit ein internes GPT-Tool, ähnlich wie der SWR, in einer ersten Testphase. Dieses Tool basiert auf den Fähigkeiten von ChatGPT-4. Es lag daher nahe, diese Herausforderung mit ChatGPT anzugehen. Unser Ansatz war folgender: Download der Parteiprogramme in einen lokalen Ordner und Benennung nach dem gleichen Schema, z.B. “Partei_Wahlprogramm_Sachsen”. Hochladen aller Wahlprogramme in das Interface von ChatGPT. Formulierung eines Basis-Prompts, um die Aufgabe an die KI zu definieren. Unser erster Basis-Prompt sah so aus: “Du bist Journalist und führst politische Faktenchecks und Analysen zu Wahlprogrammen für die kommende Landtagswahl im Bundesland Sachsen durch. Deine Aufgabe ist es, die Wahlprogramme der relevanten Parteien nach bestimmten Kriterien zu analysieren. Deine Aufgaben umfassen: Durchsuchen der Wahlprogramme nach den wichtigsten Punkten. Vergleich dieser Punkte mit den Wahlprogrammen anderer Parteien. Analyse nach vorgegebenen Themenkomplexen (z.B. Wirtschaft, Bildung, Umwelt). Auswertung nach bestimmten Kriterien (z.B. Umsetzbarkeit, Konkretheit). Wichtige Hinweise: Gib zu jeder analysierten Aussage die exakte Quelle mit Wahlprogramm und Seitenzahl an. Agiere neutral und faktengetreu, ohne eigene Interpretationen vorzunehmen. Ergebnisse: Erstelle eine tabellarische Übersicht mit allen relevanten Textstellen, einschließlich Seitenzahl und Wahlprogramm. Anbei findest du die verschiedenen Wahlprogramme. Bitte nutze ausschließlich diese Dokumente für deine Analyse.” Die KI startete anschließend sofort die Analyse und wählte dabei zufällige Themenfelder: Bildung Energie Familie und Demografie Wirtschaft Innere Sicherheit Das Tool erklärte nicht, warum es bestimmte Themenfelder wählte. Es wäre wertvoller gewesen, zunächst einen allgemeinen Überblick über alle Wahlprogramme zu erhalten. Während bei der ersten Partei die Seitenzahlen der Textstellen im Wahlprogramm zuverlässig angegeben wurden, erschien bei späteren Parteien lediglich ein "X" als Platzhalter für die Seitenzahl. 
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