Lasst uns über ein Thema sprechen, das viele von uns fasziniert und gleichzeitig herausfordert: Die Kommunikation zwischen Mensch und Künstlicher Intelligenz (KI). Im speziellen Fokus steht hier das AI Prompting, wie es beispielsweise bei der Erstellung von Bildern in Dall-E, Midjourney oder Stable Diffusion zum Einsatz kommt oder wenn man in ChatGPT qualitative Antworten erhalten möchte:
Wie gelingt es uns, die Sprachbarriere zwischen uns und der KI zu überwinden, und welche Hürden gibt es dabei zu meistern?
Die Herausforderungen des AI Promptings
AI Prompting ist die Kommunikation von Menschen mit Computern mit Hilfe von vermeintlich natürlichen Sätzen. Beispielsweise im Bildgenerator Midjourney:
Die Technologie dahinter ermöglicht es uns somit, mit künstlicher Intelligenz auf einer ganz neuen Ebene zu interagieren. Doch trotz der beeindruckenden Fortschritte, die in diesem Bereich gemacht wurden, stoßen wir immer noch auf einige Hürden und Schwierigkeiten:
Verständigung zwischen Mensch und KI
Ein grundlegendes Problem ist die Verständigung zwischen Mensch und KI. Da KIs auf maschinellem Lernen basieren, ist ihre Art der Kommunikation oft anders als die menschliche. Deshalb kann es vorkommen, dass ein Nutzer etwas in natürlicher Sprache eingibt, die KI aber Schwierigkeiten hat, die Absicht des Nutzers korrekt zu interpretieren.
Kontextsensibilität
KI-Systeme haben oft Schwierigkeiten, den Kontext hinter menschlicher Kommunikation zu erfassen. Dies kann dazu führen, dass die KI unpassende oder unerwartete Ergebnisse liefert, weil sie den Kontext oder die Bedeutung hinter der Eingabe nicht versteht.
Unpräzise oder mehrdeutige Eingaben
Menschen neigen dazu, unpräzise oder mehrdeutige Informationen zu verwenden, wenn sie kommunizieren. Für KIs ist es jedoch schwierig, solche Informationen richtig zu verarbeiten und sinnvolle Ergebnisse zu liefern.
Kulturelle Unterschiede und sprachliche Barrieren
Da KIs oft auf Daten aus einer bestimmten Sprache oder Kultur trainiert werden, können sie Schwierigkeiten haben, mit Menschen aus anderen Kulturen oder Sprachgruppen zu kommunizieren. Dies kann dazu führen, dass die KI die Bedeutung von bestimmten Begriffen oder Redewendungen nicht versteht.
Wie können wir die Sprachbarriere überwinden?
Um die Kommunikation zwischen Mensch und KI zu verbessern und die Sprachbarriere zu überwinden, gibt es verschiedene Ansätze, die Entwickler-Firmen verfolgen:
Verbesserung der Trainingsdaten
Eine Möglichkeit besteht darin, die Trainingsdaten für KI-Systeme zu erweitern und zu diversifizieren, um ein besseres Verständnis für menschliche Kommunikation und kulturelle Unterschiede zu entwickeln.
Besseres Verständnis für Kontext
Ein weiterer Ansatz zur Verbesserung von KI-Systemen besteht darin, ihnen ein besseres Verständnis für den Kontext zu vermitteln. Kontext ist entscheidend, um zwischen verschiedenen Bedeutungen von Wörtern oder Phrasen zu unterscheiden und menschliche Kommunikation effektiver zu interpretieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI-Systeme in diesem Bereich verbessert werden können:
a) Berücksichtigung von Vorwissen: KI-Systeme sollten in der Lage sein, auf Vorwissen zurückzugreifen, um den Kontext einer Unterhaltung besser zu erfassen. Dies umfasst sowohl allgemeines Wissen über die Welt als auch spezifische Informationen über die beteiligten Personen oder Themen.
Zum gegenwärtigen Zeitpunkt ist ChatGPTs Wissen beschränkt bis ins Jahr 2021 und hat keinen Zugang zum Internet. ChatGPT räumt dies auch jeweils proaktiv ein. Bei der Benutzung von GPT-3.5 auf dem Playground von OpenAI hat die KI mir gegenüber wiederholt behauptet, Zugriff auf das Internet zu haben und mir meine Fragen jeweils mit fiktiven Daten beantwortet. Dies mit einer Selbstverständlichkeit, als befänden wir uns an einem Pokertisch.
Auch die Suchmaschine Bing stellt unterdessen GPT-4 zur Verfügung und dies sogar mit Zugang zum Internet – muss ja, als Suchmaschine. Leider beschränkt sich dieser Zugang auf die Suchergebnisse: Die Internet-Seiten selbst scannt Bing leider (noch?) nicht.
Was den jeweiligen Kontext innerhalb eines Chats angeht: Einige Nachrichten reicht das “Erinnerungsvermögen” zurück, allerdings bin ich seit dem Update auf GPT-4 diesbezüglich auf Bugs gestoßen, welche auf fehlerhafte oder fehlende Erinnerung hinwiesen, ohne dass die KI sich dessen bewusst war.
b) Analyse von Kommunikationsmustern: Künstliche Intelligenz sollte in der Lage sein, sprachliche Muster und Stile in einer Kommunikation zu erkennen und diese Informationen nutzen, um den Kontext einer Nachricht besser zu verstehen.
c) Integration von nonverbaler Kommunikation: KI-Systeme sollten auch nonverbale Kommunikation, wie z.B. Gesten, Mimik oder Körpersprache, berücksichtigen können, um den Kontext und die Intention einer Nachricht besser zu verstehen.
Da GPT-4 nun in der Lage ist, Bilder zu interpretieren, ist der Weg zur Interpretation des Gesichtsausdrucks über die Webcam nun mit ziemlicher Sicherheit ebenfalls näher gerückt.
d) Verwendung von Meta-Informationen: Meta-Informationen, wie z.B. der Ort, die Zeit oder das Medium der Kommunikation, können ebenfalls wichtige Hinweise auf den Kontext liefern. KI-Systeme sollten in der Lage sein, solche Informationen zu sammeln und zu analysieren, um ihre Interpretationen zu verfeinern.
Dies wird möglich sein, sobald die KI-Chatbots Zugriff auf das Internet bekommen.
Entwicklung von kulturellem Verständnis
Um KI-Systeme effektiver in der Bewältigung von Sprachbarrieren und der Kommunikation zwischen verschiedenen Kulturen zu machen, ist es notwendig, kulturelles Verständnis in die Gestaltung und Implementierung von KI-Lösungen zu integrieren. Dies beinhaltet die Berücksichtigung kultureller Unterschiede, Normen und Werte bei der Entwicklung von KI-Systemen. Einige Ansätze zur Umsetzung dieser Ziele sind:
a) Kultursensible KI-Modelle: Entwicklung von KI-Modellen, die kulturelle Unterschiede in Sprache, Kommunikation und sozialem Verhalten erkennen und darauf reagieren können, um die Effektivität der KI in verschiedenen kulturellen Kontexten zu erhöhen.
b) Interkulturelle Trainingsdaten: Sammlung und Analyse von Trainingsdaten aus verschiedenen Kulturkreisen, um KI-Systeme besser auf die Anforderungen und Besonderheiten unterschiedlicher Sprachen und Kulturen vorzubereiten.
c) Kulturelle Metriken: Entwicklung von Metriken, die das kulturelle Verständnis und die Anpassungsfähigkeit von KI-Systemen messen können, um ihre Leistung in verschiedenen kulturellen Umgebungen zu überwachen und zu verbessern.
d) Zusammenarbeit mit Kulturexperten: Integration von Kulturexperten in die KI-Entwicklung, um sicherzustellen, dass kulturelle Aspekte angemessen berücksichtigt und respektiert werden und die KI-Systeme auf die Bedürfnisse verschiedener Nutzergruppen zugeschnitten sind.
Mensch-KI-Interaktion und Zusammenarbeit
Eine weitere Möglichkeit, KI-Systeme zu verbessern, besteht darin, die Interaktion und Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI zu fördern. Ein besseres Verständnis der menschlichen Bedürfnisse und Erwartungen kann dazu beitragen, KI-Systeme effektiver und nützlicher zu gestalten. Hier sind einige Ansätze zur Verbesserung der Mensch-KI-Interaktion:
a) Benutzerfreundliche Schnittstellen: Entwicklung von benutzerfreundlichen Schnittstellen, die es Menschen ermöglichen, leichter mit KI-Systemen zu kommunizieren und Informationen auszutauschen.
b) Empathische KI: Integration von Empathie und emotionaler Intelligenz in KI-Systeme, um menschliche Emotionen und Bedürfnisse besser zu erkennen und darauf einzugehen.
Ein weiteres konkretes Beispiel abgesehen vom einem virtuellen Assistent mit Zugriff auf die Webcam, die in der Lage ist, die Stimmung des Benutzers anhand von Text- oder Spracheingaben zu erkennen, könnte ein Audio-Interpret sein, der erkennt, wenn sich der User in einer traurigen Stimmung befindet und dies durch seinen Ton oder seine Wortwahl zum Ausdruck bringt. In diesem Fall kann die empathische KI darauf eingehen, indem sie eine einfühlsame und unterstützende Antwort gibt.
c) Kollaboratives Lernen: Schaffung von Möglichkeiten für Menschen und KI, gemeinsam zu lernen und voneinander zu profitieren, indem sie ihre jeweiligen Stärken und Fähigkeiten kombinieren.
d) Vertrauensbildung: Förderung von Vertrauen in KI-Systeme, indem ihre Zuverlässigkeit und Sicherheit gewährleistet und transparente Kommunikation über ihre Funktionsweise und Grenzen ermöglicht wird.
Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit
Damit KI-Systeme effektiver und nützlicher werden, müssen sie in der Lage sein, sich an neue Situationen anzupassen und aus ihren Erfahrungen zu lernen. Hier sind einige Ansätze zur Förderung von Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit in KI-Systemen:
a) Selbstlernende Algorithmen: Entwicklung von Algorithmen, die in der Lage sind, autonom zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, indem sie Feedback und Erfahrungen aus der Interaktion mit Menschen und ihrer Umgebung nutzen.
b) Transferlernen: Einsatz von Transferlernen, um KI-Systemen zu ermöglichen, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten aus einem Kontext oder einer Aufgabe auf andere zu übertragen und so ihre Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu erhöhen.
c) Kontinuierliches Lernen: Integration von kontinuierlichem Lernen in KI-Systeme, sodass sie in der Lage sind, ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im Laufe der Zeit zu erweitern und sich an Veränderungen in ihrer Umgebung oder ihren Aufgaben anzupassen.
d) Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Zusammenarbeit zwischen Experten aus verschiedenen Disziplinen, um neue Ansätze und Techniken für die Entwicklung von anpassungsfähigen und lernfähigen KI-Systemen zu entwickeln und zu erforschen.
Fazit
Die Überwindung von Sprachbarrieren und kulturellen Unterschieden bleibt eine Herausforderung, trotz der Fortschritte in der KI-Entwicklung. In der Zwischenzeit müssen Menschen die bestehenden Lücken kompensieren und sich gegenseitig unterstützen, um effektiv mit KI-Systemen zu interagieren. Während Entwickler weiterhin an Lösungen arbeiten, ist es wichtig, dass Benutzer auch voneinander lernen und teilen, um Endlosschleifen und Frustrationen bei der Suche nach Antworten und Informationen zu vermeiden, so dass wir alle unsere Prompt-Skills verbessern können.
