Prompt Engineering wird in der öffentlichen Meinung häufig als vorwiegend technische Disziplin wahrgenommen. Es handelt sich jedoch weitgehend um ein psychologisches Unterfangen, das tief in den Prinzipien der menschlichen Kommunikation und Verhaltenswissenschaft verwurzelt ist, wobei die psychologischen Aspekte des Prompt Engineering dessen technische Elemente bei weitem überschatten.
Zunächst ist es wichtig zu verstehen, was Prompt Engineering eigentlich ist: Es geht darum, Anfragen oder „Prompts“ so zu gestalten, dass künstliche Intelligenz (KI) die gewünschten Antworten liefert. Diese Definition legt nahe, dass technisches Wissen über die Funktionsweise von KI-Modellen erforderlich ist. Tatsächlich ist jedoch ein tiefes Verständnis menschlicher Kommunikation und Psychologie entscheidend für die Effektivität dieser Prompts.
Ein Kernaspekt des Prompt Engineering ist die Empathie. Ein effektiver Prompt Engineer muss sich in die Nutzer hineinversetzen können, um deren Bedürfnisse, Emotionen und Erwartungen zu antizipieren. Diese Fähigkeit, die emotionale und kognitive Welt eines anderen zu verstehen, ist eine grundlegende psychologische Fähigkeit, die weit über technische Kenntnisse hinausgeht. Es geht darum zu verstehen, wie Menschen Fragen stellen und Informationen verarbeiten, und dann diese Einsicht zu nutzen, um KI-Systeme entsprechend zu trainieren oder zu manipulieren.
Des Weiteren spielt die Sprachpsychologie eine entscheidende Rolle. Die Art und Weise, wie Fragen formuliert werden, beeinflusst die Art der Antwort, die ein KI-System generiert. Ein tiefes Verständnis von Nuancen, Konnotationen und dem emotionalen Gewicht von Worten ist essentiell, um Prompts zu erstellen, die präzise und nützliche Antworten hervorbringen. Diese Fähigkeit, die Wirkung von Sprache zu verstehen und zu manipulieren, ist ein zentrales Thema der Psychologie, nicht der Programmierung.
Hinzu kommt die Bedeutung der kognitiven Belastung. Prompt Engineers müssen die Komplexität ihrer Anfragen optimieren, um Überforderung oder Frustration der Nutzer zu vermeiden. Dies erfordert ein Verständnis darüber, wie Menschen Informationen verarbeiten und speichern. Die Gestaltung von benutzerfreundlichen und effektiven Prompts erfordert somit psychologisches, nicht nur technologisches Verständnis.
Zudem müssen sich Prompt Engineers mit der Vielfalt menschlicher Erfahrungen und Perspektiven auseinandersetzen. Die Kultur, der sozioökonomische Hintergrund und persönliche Erfahrungen eines Individuums beeinflussen, wie es Fragen stellt und Informationen interpretiert. Ein umfassendes Verständnis dieser psychologischen und sozialen Faktoren ist entscheidend, um KI-Systeme zu schaffen, die für eine breite Benutzerbasis zugänglich und nützlich sind.
Die Kenntnisse der technischen Aspekte des Prompt Engineering (wie das Verständnis der KI-Modellarchitektur und Programmierkenntnisse) sind zwar ebenso nützlich, aber die psychologischen Aspekte sind für den Erfolg in diesem Bereich wichtiger.
Die Herausforderung besteht nicht nur darin, mit Computern zu kommunizieren, sondern vielmehr darin, Maschinen beizubringen, mit Menschen auf eine Weise zu kommunizieren, die tief in der menschlichen Psychologie verwurzelt ist.
Die wahre Fähigkeit beim Prompt Engineering ist somit die Fähigkeit, Probleme zu formulieren. wobei sich dies in vier Schlüsselkomponenten aufteilen lässt:
Problemdiagnose: Die Problemidentifizierung zielt darauf ab, das Hauptproblem zu erkennen, das durch künstliche Intelligenz gelöst werden soll. Hierbei wird das primäre Ziel definiert, das die generative KI erreichen soll. Während manche Probleme leicht zu identifizieren sind, wie etwa das Sammeln von Informationen zu spezifischen Themen, beispielsweise unterschiedliche HRM-Strategien zur Mitarbeitervergütung, gestalten sich andere Herausforderungen komplexer, wie die Entwicklung von Lösungsansätzen für ein Innovationsproblem.
Die „Five Whys“-Technik kann dabei ein nützliches Instrument im Zuge des Problemformulierungsprozess sein, um die Ursachen von den bloßen Symptomen zu unterscheiden.
Problemdekomposition: Bei der Problemzerlegung werden komplexe Probleme in kleinere, überschaubare Teilprobleme zerlegt. Dies ist besonders wichtig, wenn vielschichtige Probleme angegangen werden, die oft zu kompliziert sind, um sinnvolle Lösungen zu finden.
Problem Reframing: Beim Problemreframing wird die Perspektive geändert, aus der ein Problem betrachtet wird, um alternative Interpretationen zu ermöglichen. Indem ein Problem auf verschiedene Arten umrahmt wird, kann die KI dazu angeleitet werden, die Bandbreite möglicher Lösungen zu erweitern, was wiederum helfen kann, optimale Lösungen zu finden und kreative Hindernisse zu überwinden.
Problem-Constraint-Design: Beim Entwurf von Problemeinschränkungen geht es darum, die Grenzen eines Problems abzustecken, indem Eingabe-, Prozess- und Ausgabebeschränkungen für die Lösungssuche definiert werden. Mann kann und solle Einschränkungen verwenden, um die künstliche Intelligenz bei der Generierung von Lösungen zu leiten, die für die jeweilige Aufgabe nützlich sind.
Weiterführende Informationen:
HBR: AI Prompt Engineering Isn’t the Future