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Prompt-Tipp: Bessere Ergebnisse durch passende Beispiele

28. September 2023

Stell’ dir vor jemand verlangt von dir, ein Gespräch in einer Fremdsprache zu führen. Zunächst bist du sicher überrumpelt und kannst keine Antwort geben, doch sobald du dich etwas einliest, Vokabeln lernst und die Grammatik verstehst, sollte ein einfaches Gespräch kein Problem sein.


Übertragen auf KI handelt es sich hierbei um “Zero-Shot-Prompting”. Du gibst der KI eine Aufgabe, die sie ohne weitere Erklärungen sofort umsetzen kann, z.B. die Übersetzung eines Texts. Das funktioniert, da das KI-Tool mit genügend Daten zu diesem Thema trainiert wurde.


Zurück zum Menschen: Was aber wenn es schnell gehen muss, und du innerhalb von wenigen Minuten eine Antwort in einer Fremdsprache geben sollst? Dann ist es sicher hilfreich erste einfache Beispiele von Sätzen in dieser Sprache zu sehen. Davon kannst du grob den Satzbau ableiten.


Bei der KI funktioniert das auch - mit dem sogenannten “Few-Shot-Prompting”. Das bedeutet: Ich gebe der KI Beispiele davon, wie das gewünschte Ergebnis meiner Anfrage aussehen soll. Gebe ich ein Beispiel nennt man das “One-Shot-Prompting”, gebe ich zwei Beispiele heißt es “Two-Shot-Prompting”, und so weiter.


Diese verschiedenen Prompting-Arten haben wir uns in einer vergangenen Ausgabe des Newsletters bereits angesehen.


Beispiele helfen der KI enorm unsere Aufgaben zufriedenstellend auszuführen. Und das beste: Zwei Beispiele reichen meist schon aus. Dies zeigt eine Auswertung zur Performance des deutschen KI-Tools Luminous.

In welchen Situationen im Journalismus können Beispiele für die KI also nützlich sein?


Ideenfindung

Jede:r Journalist:in kennt es: Es ist Zeit Themen an die Redaktion zu pitchen, doch so richtig gute Ideen wollen einfach nicht in den Kopf kommen. Manchmal ist es auch nötig, dass die Ideen eine ganz spezielle Niche treffen, z.B. für einen TikTok-Kanal. In diesem Fall kannst du versuchen der KI ein paar Beispiele aus der Vergangenheit zu geben.


Aus meinem Alltag als Leiter eines pan-europäischen TikTok-Kanals habe ich folgendes Beispiel:

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Ich bin Social Media-Journalist und arbeite an einem pan-europäischen TikTok-Kanal auf Englisch. Unser erfolgreichstes Format ist das Quiz-Format, bei dem Personen aus verschiedenen EU-Ländern zusammen kommen. Eine Person stellt eine Frage zu ihrem Land und die anderen müssen antworten. Das Format ist dann besonders erfolgreich, wenn die Fragen sich auf etwas beziehen, dass sowohl im Inland als auch im Ausland stark diskutiert wird.


Ein Beispiel:

Die Frage eines Videos war: “Wie heißt die Währung in Rumänien?” Dieses Video war sehr erfolgreich, da es sowohl in Rumänien als auch im EU-Ausland eine Diskussion darüber auslöste, wie die Währung nun offiziell heißt.


Ein weiteres Beispiel:

“Was sind die Farben der deutschen Flagge?” Auch dies löste eine große Diskussion aus, da es nicht sicher war, ob die dritte Farbe offiziell gold oder gelb ist.


Bitte schlage weitere Quizfragen vor, die für das Format geeignet sind.

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Die Antworten der KI sind mal mehr mal weniger geeignet, dienen aber als gute erste Inspiration und können durch weiteres Nachfragen nachgeschärft werden:


Chatverlauf nachlesen

Form und Darstellung

Viele Redaktionen experimentieren bereits damit, Informationen von KI direkt in ihre vorhandenen Skripte einfügen zu lassen. Auch das ist durch ein Beispiel an das KI-Tool möglich. Hierbei reicht sogar oft nur ein Beispiel:

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Ich würde gerne ein Erklär-Video zur parlamentarischen Wahl in Polen für TikTok erstellen. Ich nutze folgendes Template. Darin wird für jede Szene jeweils angegeben, was im Bild zu sehen ist bzw. was der Host des Videos macht, welche Texte eingeblendet sind und welcher Sound zu hören ist bzw. was der Host sagt.


Bitte erstelle ein Skript mit diesem Template:


CUT 1

[Audio]

"__________."


[Action line]

What is the host doing?


[On-screen text]

"_______."


CUT 2

[Audio]

"__________."


[Action line]

What is the host doing?


[On-screen text]

"_______."


Weitere Cuts können beliebig hinzugefügt werden.

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Das Ergebnis sprengt den Bild-Rahmen. Du kannst es hier nachlesen:

New Button

Dieses Skript kann natürlich nur als erste Inspiration dienen. Fakten müssen gecheckt werden und die Umsetzung muss von Journalist:innen angepasst werden.


Stil des Textes

KI-Tools können sich auch an den Stil anpassen, mit dem eine Person redet oder schreibt. Ein für Journalist:innen eher ungeeignetes Beispiel ist der Versuch, die KI so zu trainieren, dass sie wie eine bestimmte bekannte Person spricht. Dies habe ich hier einmal versucht, indem ich der KI eine Rede von Olaf Scholz gegeben habe:

New Button

Zurück zum ernsten Use Case für Journalist:innen. Wir könnten zum Beispiel einen fertigen Artikel nehmen und die KI bitten, diesen so anzupassen, dass er dem Schreibstil von zwei anderen Artikeln entspricht:

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Ich habe den folgenden Artikel geschrieben:

*Text des eigenen Artikels*


Bitte analysiere nun die folgenden zwei Artikel und passe meinen Artikel dem Schreibstil der zwei Beispiele in Sachlichkeit und Professionalität an.


*Beispiel 1*


*Beispiel 2*

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Hier könnte man natürlich auch mit Parametern experimentieren. Der Parameter “Temperature” beeinflusst wie kreativ oder sachlich ein Text wird. Das kann du nochmal in dieser alten Newsletter-Ausgabe nachlesen.

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: 
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.
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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