Erste Begegnung

Ein Entwurf, der Arbeit spart

Montagmorgen, 8:40 Uhr. In zwanzig Minuten beginnt dein Gespräch mit einem wichtigen Kunden. Vor dir liegen drei E-Mails, vierzehn Stichpunkte und das Protokoll vom letzten Termin. Du brauchst eine klare Gesprächsagenda. Das leere Dokument auf deinem Bildschirm hilft dir gerade wenig.

Du öffnest ein Chatfenster, fügst die Notizen ein und schreibst:

„Bereite aus diesen Unterlagen eine Agenda für unser Kundengespräch vor. Trenne bereits getroffene Entscheidungen, offene Fragen und nächste Schritte. Erfinde keine Angaben. Nenne bei jedem offenen Punkt die passende Stelle aus meinen Notizen.“

Die Antwort könnte so beginnen:

1. Entscheidung: Der Testlauf startet am 12. September.
2. Offene Frage: Wer stellt bis zum 6. September den Zugang zum Testsystem bereit?
3. Nächster Schritt: Beide Seiten benennen vor dem Termin einen Ansprechpartner.

Damit ist das Gespräch noch nicht vorbereitet. Du vergleichst die drei Punkte mit deinen Unterlagen, ergänzt den heiklen Teil zur Lieferverzögerung und änderst die Reihenfolge. Trotzdem musstest du nicht mit einem leeren Blatt beginnen. Die Antwort hat ungeordnetes Material sortiert und dir einen brauchbaren Entwurf gegeben.

Diese Situation ist konstruiert. Sie ist kein protokollierter Test eines bestimmten Produkts. Die Daten, die Antwort und der Kunde sind erfunden. Das Beispiel zeigt eine Arbeit, bei der ein guter Entwurf bereits nützlich sein kann.

Ähnlich kannst du einen schwierigen Brief vorbereiten, ein langes Protokoll kürzen oder einen Text übersetzen lassen. Du kannst auch einen Geschäftsplan gliedern und danach einzelne Teile bearbeiten. Vielleicht brauchst du Texte für eine Webseite, erste Ideen für ein Logo, einen Marketingplan oder die Gliederung eines digitalen Produkts. Ein solcher Entwurf sagt noch nicht, ob Nachfrage vorhanden ist, deine Fähigkeiten passen oder die Umsetzung gelingt. Die Ausgabe ersetzt die weitere Arbeit nicht. Sie gibt dir einen Startpunkt, den du prüfen und verändern kannst.

Rückfragen gehören dazu. Bitte um eine kürzere Agenda. Lass Annahmen kennzeichnen. Frage nach, wenn dir ein Punkt unklar ist. Gute Nutzung besteht oft aus mehreren kleinen Schritten und nicht aus einer einzigen Eingabe.

Eine überzeugende Antwort mit einem Fehler

Am Nachmittag prüfst du das Angebot eines Lieferanten. Auf Seite 7 stehen zwei Sätze nah beieinander:

„Rechnungen sind innerhalb von 30 Tagen zahlbar. Preisänderungen müssen drei Monate vor ihrem Inkrafttreten angekündigt werden.“

Du lässt das Dokument zusammenfassen. In der Antwort steht:

„Der Lieferant kann Preise mit einer Frist von 30 Tagen ändern.“

Der Satz klingt ordentlich. Er passt zum Ton des Dokuments und enthält sogar eine konkrete Frist. Leider ist er falsch. Die 30 Tage gehören zur Zahlung. Für die Preisänderung gelten drei Monate.

Auch diese Situation ist konstruiert. Sie bildet keinen nachgestellten Versuch mit einem bestimmten Produkt ab. Die Untersuchung TruthfulQA prüfte 817 Fragen aus 38 Bereichen. Dazu gehörten Gesundheit, Recht und Finanzen. Die untersuchten Programme erzeugten dabei auch falsche Antworten, die verbreitete Irrtümer nachahmten. Das belegt das Problem in dieser Untersuchung. Es liefert keine allgemeine Fehlerquote für andere Programme oder Aufgaben.

Die Form verrät den Fehler nicht. Ein unsicher formulierter Satz kann stimmen. Ein klar formulierter Satz kann falsch sein. Selbst eine Seitenangabe wäre nur eine Hilfe beim Prüfen. Sie wäre noch kein Beweis, dass die Zusammenfassung den Inhalt richtig wiedergibt.

Im Arbeitsalltag kann aus einem kleinen Unterschied eine große Folge entstehen. Dreißig Tage und drei Monate liegen sprachlich nah beieinander. Für eine Preisverhandlung sind sie etwas völlig anderes. Deshalb hängt die nötige Prüfung von der möglichen Folge ab. Ein erster Entwurf für eine interne Einladung braucht weniger gründliche Prüfung als eine Kündigungsfrist, eine Kreditzusage oder eine medizinische Empfehlung.

Das gilt auch für einen Ernährungsplan bei Rückenschmerzen. Die Software kennt ohne passende Angaben weder die Untersuchung noch die medizinische Vorgeschichte. Eine solche Ausgabe kann Fragen für ein Gespräch sammeln. Sie ist keine Diagnose. Bei Gesundheitsthemen müssen medizinische Entscheidungen bei passend ausgebildeten Menschen bleiben.

Eine Frage ohne Lösungsschlüssel

Am Dienstag stehen zwei Angebote für eine neue Anlage zur Wahl. Anbieter A verlangt 84.000 Euro und liefert in vierzehn Wochen. Anbieter B verlangt 92.000 Euro, liefert in fünf Wochen und arbeitet bereits seit Jahren mit deiner Firma. Du beschreibst beide Angebote und fragst: „Welchen Anbieter sollen wir wählen?“

Die Antwort ordnet Preis, Lieferzeit und Erfahrung. Danach empfiehlt sie Anbieter B, weil die kürzere Lieferzeit das Projekt absichert. Das kann vernünftig sein. Es kann aber ebenso vernünftig sein, Anbieter A zu wählen.

Diese dritte Situation ist ebenfalls konstruiert. Die Firmen, Angebote und Zahlen sind erfunden. Die Empfehlung stammt nicht aus einem dokumentierten Versuch mit einem bestimmten Produkt.

Vielleicht ist Geld gerade der engste Punkt. Eine Woche Verzögerung könnte 6.000 Euro kosten. Möglicherweise braucht ihr die bestehende Beziehung zu Anbieter B für ein anderes Projekt. Oder die Firma will bewusst einen zweiten Lieferanten aufbauen. Ohne diese Informationen bleibt jede Empfehlung an Bedingungen geknüpft.

Selbst mit allen Zahlen fehlt manchmal ein eindeutiger Lösungsschlüssel. Wie viel ist euch eine Woche Zeit wert? Wie wichtig ist eine langjährige Beziehung? Welches Risiko wollt ihr tragen? Zahlen können diese Fragen genauer machen. Sie beantworten sie nicht automatisch.

Private Entscheidungen können dieselbe Form haben. Mehr Gehalt mit einem längeren Arbeitsweg kann richtig sein. Eine gute Zusammenarbeit im bisherigen Team kann ebenfalls mehr wert sein. Auch die Frage, ob Geld investiert oder eine Schuld zuerst bezahlt werden soll, hängt von Zinssatz, Risiko und persönlicher Sicherheit ab. Eine übersichtliche Gegenüberstellung hilft. Die Wertung bleibt bei dir.

Die dritte Antwort ist also nicht einfach richtig oder falsch. Sie kann wichtige Möglichkeiten übersehen, deine Prioritäten falsch gewichten oder auf einer Annahme beruhen, die nie ausgesprochen wurde. Sie kann trotzdem nützlich sein. Nutze sie als geordnete zweite Sicht auf die Entscheidung, nicht als ausgelagerte Verantwortung.

Drei Antworten, dasselbe Fenster

Ein brauchbarer Entwurf, eine überzeugende Falschaussage und eine abgewogene Empfehlung können im selben Chatfenster erscheinen. Schriftart, Farbe und Ton bleiben gleich. Genau deshalb reicht der erste Eindruck nicht.

Mit künstlicher Intelligenz, kurz KI, meine ich hier zunächst Software, die Aufgaben anhand von Eingaben bearbeitet. Ein KI-Assistent ist eine Anwendung, der du solche Aufgaben in Alltagssprache geben kannst. Deine Eingabe heißt Prompt. Ein Prompt kann eine Frage, eine Anweisung und zusätzliches Material enthalten.

Ein Modell ist der Teil der Anwendung, der Muster auf deine Eingabe anwendet und eine Ausgabe erzeugt. Ein Sprachmodell verarbeitet dabei Sprache und erstellt weiteren Text. Mehr müssen wir an dieser Stelle über seine innere Arbeitsweise noch nicht wissen.

Zwei Versuche zeigen, wie unterschiedlich der Nutzen ausfallen kann. Noy und Zhang ließen 453 Personen mit Hochschulabschluss berufsspezifische Schreibaufgaben bearbeiten. Die Gruppe mit Assistenz arbeitete bei diesen Aufgaben schneller und ihre Texte wurden besser bewertet. Dell’Acqua und Kollegen untersuchten 758 Unternehmensberater. Bei 18 untersuchten Aufgaben half die Assistenz. Bei einer weiteren, anders angelegten Aufgabe lagen Teilnehmende mit Assistenz häufiger falsch. Diese Ergebnisse gelten für die untersuchten Personen, Aufgaben und Programme. Sie sind keine allgemeine Erfolgsquote für deine Firma.

Für mich sind solche Programme beim Reisen, beim Planen und bei vielen Fragen zwischendurch praktisch geworden. Du kannst damit eine Sprache üben, dir einen Arztbrief in einfachen Worten erklären lassen oder beim Programmieren lernen. Im Unternehmen gilt derselbe Vorbehalt wie in den drei Situationen: Der Wert hängt von der Aufgabe, den Informationen, der verwendeten Anwendung und deiner weiteren Prüfung ab.

Welche Teile haben die Antwort hervorgebracht?

Im Fenster steht eine Antwort. Dahinter kann mehr stecken als das Sprachmodell. Ein KI-System ist die vollständige Anwendung, die aus einer Eingabe eine Ausgabe oder Handlung macht. Das Modell ist ein Teil davon. Deshalb führt die wichtigste Frage dieses Buchs einen Schritt weiter:

Welches KI-System hat diese Ausgabe unter welchen Bedingungen hervorgebracht?

Die Oberfläche ist der sichtbare Teil, den du bedienst. Dazu gehören das Chatfenster, der Knopf zum Hochladen und die Anzeige der Antwort.

Für eine erste Vorschau reichen fünf weitere Begriffe. Die vollständige Karte folgt erst in Kapitel 4:

1. Das Modell erzeugt den Antworttext.
2. Der Kontext ist das Arbeitspaket aus Anweisungen und Informationen für eine Anfrage. Dazu können dein Prompt, Gesprächsteile und Dokumente gehören.
3. Werkzeuge sind andere Programme, die suchen, rechnen oder eine erlaubte Handlung vorbereiten können.
4. Kontrollen begrenzen Datenzugriffe und Handlungen. Dazu gehören beispielsweise Berechtigungen und Freigaben.
5. Menschliche Verantwortung legt fest, wer die Aufgabe auswählt, das Ergebnis prüft und über den nächsten Schritt entscheidet.

Im ersten Beispiel könnten gute Notizen im Kontext gelegen haben. Im zweiten Beispiel könnte das Modell zwei Fristen verwechselt haben. Ein Werkzeug hätte die Vertragsstelle vielleicht gezielt finden können. Eine Kontrolle könnte verhindern, dass der Entwurf ungeprüft an den Lieferanten geht. Im dritten Beispiel muss ein Mensch festlegen, welche Ziele und Risiken zählen.

Diese Begriffe sind zunächst nur eine Vorschau und noch keine vollständige Erklärung. Ihre genaue Verbindung bleibt offen. Kapitel 4 trennt das vollständige System und ergänzt die fehlenden Teile. Für den Anfang genügt der Unterschied zwischen sichtbarer Antwort, Modell, Kontext, möglichen Werkzeugen, Kontrollen und menschlicher Verantwortung.

Was Menschen entscheiden müssen

Menschliche Verantwortung bedeutet nicht, dass eine einzelne Person jeden Fehler irgendwie auffangen soll. Ein Unternehmen muss festlegen, welche Aufgaben das System übernehmen darf und welche Prüfung dazu gehört. Sonst steht am Ende zwar „Ein Mensch hat geprüft“ im Prozess, aber niemand weiß, was diese Prüfung enthalten soll.

Bei der Agenda aus dem ersten Beispiel kannst du Entscheidungen und Termine mit den Notizen vergleichen. Beim Liefervertrag sollte die zuständige Fachperson die Originalstelle lesen. Bei einer medizinischen Frage braucht es medizinische Fachkenntnis. Bei der Lieferantenauswahl muss die verantwortliche Person Ziele und mögliche Folgen gegeneinander abwägen.

Auch der mögliche Schaden zählt. Ein falsches Komma in einem internen Entwurf ist ärgerlich. Eine falsche Frist kann Geld kosten. Eine nicht erlaubte Bestellung kann noch mehr auslösen. Deshalb brauchen verschiedene Aufgaben verschiedene Kontrollen.

Die Antwort kann dich unterstützen. Sie kann Material ordnen, Möglichkeiten nennen und einen Entwurf liefern. Die Organisation bleibt dafür zuständig, wer Daten freigibt, Ergebnisse prüft und Handlungen erlaubt. Das Modell kann einen Satz schreiben. Es kann keine Verantwortung für den Vertrag oder die Entscheidung übernehmen.

Drei Fragen für die nächste Antwort

Nimm beim nächsten KI-Ergebnis drei Fragen mit:

1. Ist das ein Entwurf, eine überprüfbare Tatsachenbehauptung oder eine Wertung ohne eindeutigen Lösungsschlüssel?
2. Welche Informationen lagen im Kontext oder kamen aus Werkzeugen, und welche wichtigen Angaben fehlten?
3. Welche Kontrolle und welche Person entscheiden, ob aus der Ausgabe eine Handlung wird?

Die genaue Funktionsweise eines Sprachmodells bleibt hier noch offen. Für diese erste Einordnung reicht das. Die drei Fragen helfen dabei, eine Antwort zu prüfen und den nächsten Schritt festzulegen.

Der nächste Schritt führt ins Jahr 1950. Alan Turing veröffentlichte damals seinen Aufsatz über Rechenmaschinen und Intelligenz. Im Jahr 1955 stand der Begriff „künstliche Intelligenz“ im Antrag für das spätere Dartmouth-Forschungsprojekt. Die Geschichte beginnt also lange vor heutigen Chatfenstern. Sie zeigt, welche Ideen schon früh da waren und warum mehrere große Versprechen anders endeten als erwartet.

Kapitel 2 verfolgt den Wechsel von festen Regeln zu lernenden Verfahren. Kapitel 3 ordnet danach weitere KI-Aufgaben und die dafür geeigneten Systeme ein. Erst in Kapitel 4 betrachten wir das Sprachmodell und das vollständige System darum herum.