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Auch Digital Natives haben Probleme mit KI

Eine aktuelle Studie der Uni­ver­si­ty of Cal­i­for­nia deckt auf, dass selb­st tech­nisch ver­sierte Stu­den­ten erhe­bliche Schwierigkeit­en bei der Nutzung von KI-Tools haben. Die Ergeb­nisse der Unter­suchung wer­fen ein Licht auf die größten Fehler, die beim Ein­satz von Kün­stlich­er Intel­li­genz (KI) gemacht werden.

Unstrukturierte KI-Anweisungen

Ein­er der Haupt­gründe für die man­gel­nde Effek­tiv­ität bei der Nutzung von KI-Tools ist laut Studie die unstruk­turi­erte Vorge­hensweise der Anwen­der. Viele Nutzer geben unsys­tem­a­tis­che und vage Anweisun­gen (Prompts), was zu unge­nauen und min­der­w­er­ti­gen Ergeb­nis­sen führt. Ein Beispiel hier­für wäre der unstruk­turi­erte Prompt „Schreibe einen Blog­a­r­tikel über Fit­nes­suhren“. Das Resul­tat ist häu­fig unspez­i­fisch und zufällig.

Fehlannahmen in der Kommunikation

Ein weit­eres zen­trales Prob­lem beste­ht darin, dass viele Anwen­der mit der KI wie mit einem Men­schen kom­mu­nizieren. Diese Fehlannahme führt dazu, dass die Nutzer die spez­i­fis­chen Stärken und Schwächen der KI-Tools nicht opti­mal nutzen. Die Proban­den der Studie neigten dazu, men­schliche Denkweisen und Kom­mu­nika­tion­s­muster auf die KI zu über­tra­gen, was die Qual­ität der Ergeb­nisse neg­a­tiv beeinflusste.

Ignoranz bewährter Methoden

Obwohl die Proban­den der Studie Hin­weise und bewährte Meth­o­d­en zur Verbesserung der KI-Nutzung erhiel­ten, set­zten sie diese oft nicht um. Das zeigt, dass viele Nutzer auch nach der Ver­mit­tlung von effek­tiv­en Strate­gien nicht in der Lage oder wil­lens sind, diese kon­se­quent anzuwen­den. Dadurch bleibt das Poten­zial der KI-Tools häu­fig ungenutzt.

Strukturierte Prompts verbessern Ergebnisse

Die Studie hebt her­vor, dass struk­turi­erte und klar definierte Prompts die Qual­ität der KI-gener­ierten Texte erhe­blich verbessern kön­nen. Ein gut struk­turi­ert­er Prompt wie „Schreibe einen Blog­a­r­tikel über die Vor- und Nachteile von Fit­nes­suhren für Senioren, der min­destens 800 Wörter umfasst und wis­senschaftliche Stu­di­en zitiert“ führt zu präzis­eren und nüt­zlicheren Ergebnissen.

Ein Beispiel für einen unstruk­turi­erten Prompt und für einen struk­turi­erten Prompt find­en Sie hier.

KI-Werkzeuge als Lösung

Um diese Prob­leme zu ver­mei­den, ist der Ein­satz von Tex­t­analyse- und KI-Tools empfehlen­wert. Diese Werkzeuge helfen, Texte zu verbessern, ohne dass kom­plizierte Prompts nötig sind. Ein KI-Lek­tor analysiert und opti­miert Texte nach dem Ham­burg­er Ver­ständlichkeit­skonzept, was die Arbeit erle­ichtert und die Qual­ität der Ergeb­nisse steigert. Auch KI-Texte lassen sich damit schneller verbessern.

„Unsere Les­barkeit­s­analyse geht weit über Metriken wie den Flesch-Wert hin­aus. Sie berück­sichtigt nicht nur Satz- und Wortlänge, son­dern auch schwere For­mulierun­gen wie Pas­siv und Nom­i­nal­stil sowie über­mäßi­gen Ein­satz von Füll­wörtern“, erk­lärt Gidon Wag­n­er von der WORTLIGA. „Damit bieten wir eine zuver­läs­sige Aus­sage darüber, wie ver­ständlich ein Text ist.“

Pressekon­takt:

Gidon Wag­n­er
WORTLIGA Tools GmbH
Mail: gwagner@wortliga.de
Tele­fon: 0160 938 78 311

Die WORTLIGA ist bekan­nt für ihr Online-Tool zur Tex­t­analyse für ver­ständliche Sprache. Organ­i­sa­tio­nen wie die Gesellschaft für deutsche Sprache e.V., ange­siedelt im Deutschen Bun­destag, sowie der AOK-Bun­desver­band und der TÜV Rhein­land empfehlen in Fachar­tikeln die WORTLI­GA-Tech­nolo­gie. Den Analy­sen der WORTLIGA ver­trauen unter anderem große Unternehmen wie die Gen­er­ali Deutsch­land AG oder Insti­tu­tio­nen wie die Tagesschau.

Quelle: Why John­ny Can’t Prompt: How Non-AI Experts Try (and Fail) to Design LLM Prompts