Künstliche Intelligenzen und Chatbots neigen bei unvollständigen Anfragen oft dazu, fehlende Informationen eigenständig zu erraten, anstatt beim Nutzer nachzufragen. Da diese Sprachmodelle rein statistisch das jeweils nächste logische Wort vorhersagen, interpretieren sie die Absichten der Anwender häufig falsch. Das führt im Alltag zu ungenauen oder am Thema vorbeigehenden Ergebnissen, die anschließend mühsam korrigiert werden müssen.
Die Lösung für dieses Problem ist überraschend unkompliziert: Durch das bewusste Einbauen einer kurzen Aufforderung am Ende eines Prompts wird die KI dazu angewiesen, vor der eigentlichen Antwort klärende Fragen zu stellen.
Ein Beispiel aus der klinischen Psychologie
Stellen Sie sich vor, ein Klient kommt in eine psychologische Praxis und sagt nur einen einzigen, vagen Satz:
„Ich fühle mich in letzter Zeit total antriebslos und erschöpft.“
Hier gibt es nun zwei Wege, wie die Situation ablaufen kann – genau wie bei einer KI:
- Weg A: Das „Raten“ (KI ohne den Befehl)
Ein unerfahrener Therapeuth könnte sofort annehmen: „Antriebslos und erschöpft? Das klingt klassisch nach einer depressiven Episode.“ Er beginnt sofort mit einer Therapie gegen Depressionen.
Das Problem: Er hat wichtige Faktoren übersehen. Die Erschöpfung könnte auch von einem Burnout durch Überlastung im Job, einer Schilddrüsenunterfunktion (medizinische Ursache) oder schlichtweg von akutem Schlafmangel durch ein neugeborenes Kind stammen. Die Behandlung läuft komplett am eigentlichen Problem vorbei. - Weg B: Das „gezielte Nachfragen“ (KI mit dem Befehl)
Ein erfahrener Psychologe wendet das Prinzip der Differenzialdiagnostik an. Bevor er eine Diagnose stellt oder einen Behandlungsplan erstellt, stellt er klärende Fragen:
„Seit wann genau verspüren Sie diese Antriebslosigkeit?“ (Dauer)
„Gibt es konkrete Auslöser, wie Stress im Beruf oder private Veränderungen?“ (Kontext)
„Wurden körperliche Ursachen, wie ein Eisenmangel, bereits ärztlich abgeklärt?“ (Ausschlussverfahren)
Was wir daraus für Prompts lernen
Genau wie der Psychologe im zweiten Szenario benötigt eine KI diesen „diagnostischen Zwischenschritt“. Wenn Sie ihr sagen: „Schreib mir ein Konzept für ein Teambuilding-Event“, ist das für die KI so vage wie „Ich bin erschöpft“. Indem Sie den Befehl hinzufügen, erst klärende Fragen zu stellen, zwingen Sie die KI quasi dazu, den weißen Kittel anzuziehen, eine saubere Anamnese durchzuführen und erst dann die perfekte, maßgeschneiderte Lösung zu liefern. Statt bei vagen Aufgaben – wie der Urlaubsplanung oder dem Verfassen von E-Mails – sofort einen Standardtext zu generieren, bittet das System nun zuerst um essenzielle Eckdaten wie Budget, Zielgruppe oder den gewünschten Tonfall. Dieser proaktive Zwischenschritt verwandelt den Monolog der Maschine in einen echten, zielgerichteten Dialog.
Um den Prozess bei einfachen Wissensfragen nicht unnötig zu verlangsamen, lässt sich der Befehl dahingehend optimieren, dass die KI nur bei absoluter Notwendigkeit und auf eine maximale Anzahl von Fragen begrenzt nachhakt. Diese Methode erfordert kaum Aufwand, spart jedoch bei komplexen Aufgaben wie dem Programmieren, kreativen Schreiben oder Planen erheblich Zeit und steigert die Qualität der Resultate über verschiedene Plattformen hinweg drastisch.
Übrigens: In der Psychologie nennt man das unüberlegte Springen zu Schlussfolgerungen ohne ausreichend Kontext oft „Annahme-Fehler“ oder das Übergehen der Differenzialdiagnostik.
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