Prompt-Datenbanken

Unternehmenseigene Prompt- Datenbanken im KI-Einsatz

11.10.2023 - Unternehmen sollten Prompts, mit denen sie Inhalte in KI generieren, speichern, sagen manche. Ergibt das Sinn? Wie sollte eine Datenbank aussehen"? Es zeigt sich: In Prompt-Datenbanken offenbart sich eine Crux von KI selbst.

von Sebastian Halm

Und nach wie vor sucht die digitale Welt nach Wegen, wie genau man mit dieser Künstlichen Intelligenz umgehen soll. Manche rufen rhetorisch zur Flucht in den Bunker auf. Denn schließlich steht das KI-verschuldete Weltende, ein 'Tsunami' oder wenigstens ein "Erdbeben", an. Andere ergehen sich weniger in düsterer Apokalyptik und suchen nach produktiveren Ansätzen. In diesem Umfeld liest man immer wieder von Prompt-Datenbanken, um KI in hilfreiche Felder zu führen.

Prompten ist mit der KI gleichermaßen ins Blickfeld gerückt. Denn so ganz intuitiv und kinderleicht ist es eben nicht, den ChatGPTs, Midjourneys, Stable Diffusions und all den Anderen sinnvollen Output zu entlocken. Die Ergebnisse variieren deutlich, je nachdem mit welchen klarsprachlichen Eingaben man die smarten Bots füttert. Wer zum Beispiel ein Bild bei einem Bildgenerator im Kinoformat erstellen will, dem kann es passieren, dass er noch so oft "Kinoformat" oder "16:9" eingibt und nicht weiterkommt. Der funktionierende Prompt lautet bei Midjourney beispielsweise "--ar 16:9".

Ebenso weichen die Ergebnisse stark voneinander ab, je nachdem wer da mit welcher Tonalität, Ausführlichkeit und Wortwahl dem Bot ein Ergebnis entlocken will. Will ein Unternehmen also eine halbwegs stimmige Ansprechhaltung und Optik haben, ist es hilfreich, wenn die MitarbeiterInnen an den KI-Lösungen ähnliche Prompts eingeben, so dass die Ergebnisse halbwegs stimmig sind. Man hat im Prompt-Experten schon einen Zukunftsjob gesehen, der mit Titeln wie "Prompt Engineer" durch Social Media geisterte.

Die Alternative zu diesem Posten (den es höchstwahrscheinlich nie geben wird, aber mehr dazu später) ist die Prompt-Datenbank. Also ein Verzeichnis von Befehlen an KI-Lösungen, mit denen Unternehmen halbwegs einheitliche Ergebnisse in halbwegs einheitlicher Qualität zeitigen wollen. Halbwegs, weil KI aufgrund der Komplexität der lernenden Algorithmen nahezu chaostheoretisch funktioniert: Man gibt zwei Mal exakt dasselbe ein und erhält dennoch verschiedene Ergebnisse. Aber bei Verwendung ähnlicher Prompts kann sich ein Unternehmen zumindest in einem gewissen Korridor bewegen, was seine KI-Outputs angeht.

In Action: Ein Beispiel, wie man eine Prompt-Datenbank einsetzen kann


"Promptdatenbanken sind sowas wie gesammelte Templates, also vorgefertigte Befehle, was wie zu tun ist", erklärt Professorin Claudia Bünte   , Marketingexpertin der SRH Berlin University of Applied Sciences. NutzerInnen müssen in den "Prompts" dann nur noch einzelne Variablen austauschen, etwa den Namen eines Produktes. "Dadurch ist der Output zwar unterschiedlich, weil ja die Variable sich ändert, aber eben auf demselben Qualiätsniveau. Prompt-Datenbanken variieren also im Output auf Basis der Variablen, ohne, dass AnwenderInnen jedes mal wieder neue Befehle eingeben müssen. Und es ist schneller, als wenn jeder selbst prompten muss."

Wenn etwa ein Konzern mehrere unterschiedliche MitarbeiterInnen anstellt, um die zahlreichen Social-Media-Postings zu erstellen, wäre etwa eine Prompt-Datenbank denkbar. So kann die Firma versuchen, dass die Qualität der Texte annähernd gleich ausfällt, egal, wer am Rechner sitzt. "Die Prompt-Datenbank dieser Firma liefert für alle MitarbeiterInnen für alle Text-Arbeiten die Templates, der Anwender ändert nur die Variablen", so Buente. Der Ablauf des Promptings wird dann dokumentiert und standardisiert.

  • Ein Konzern hat eine eigene Prompt-Datenbank für Marketing-Aufgaben.
  • Hier gibt es verschiedene Anwendungsfälle, einer davon lautet "Werbeslogan". Der hinterlegte Prompt lautet "Schreibe einen Werbeslogan für die Marke xxx und lege den Werbeslogan so an, dass die Markenwerte yyy und zzz rüberkommen" - als grob vereinfachtes Beispiel.
  • Eine Marketingmitarbeiterin soll für ein Produkt einen neuen Slogan entwickeln. Sie zieht sich das Prompt "Werbeslogan" aus der Datenbank und passt nur noch die Eingabefelder "Marke" "Markenwerte" an.
  • Die Marketingmitarbeiterin erhält nun verschiedene Angebote der generativen KI für einen Slogan, die alle zu dem passen, was der Konzern passend hält, kann aber immer wieder neue Slogans generieren lassen.

Für Prompt Datenbanken spricht, dass "längere spezifischere Prompts die Varianz und das Risiko einschränken", sagt Jan Donaj, Marketingexperte für komplexe Dienstleistungen, Magneteffekt   . "Beispiel Bildgenerierung: Der Prompt 'Haus in spanischer Architektur' generiert sehr viele Interpretationen, 'spanisches Haus mit Blick aufs Meer im Stil von XY' schränkt das Ergebnis weiter ein." Mit der Komplexität der Prompts steigt also die Notwendigkeit einer unternehmensinternen Dokumentation und Standardisierung.

Laut Donaj sollte eine Datenbank eine Reihe von Kriterien erfüllen - denn wenn man sich unternehmensintern nicht darauf einigt, welche Lösung man dafür nutzt und welche dort hineingehört, rennt man gleich in das nächste Problem.

1. Indizierbarkeit: Die gelisteten Prompts müssen mit Schlagworten/Tags/Kategorien und deskriptiven Headlines versehen werden können.
2. Historie: Der Prompt, den man aktuell verwendet, sowie die Vorgängerversionen, die man verwendet hatte, sollten nachvollziehbar in einer Chronologie hinterlegt sein.
3. Nutzt man Prompts oder Versatzstücke, die man beispielsweise im Internet gefunden hat, ergibt eine Quellenangabe Sinn.

Soweit so theoretisch. Doch welches Kapital legt man da mit wie hohen Zinsen auf der Datenbank an? Mit anderen Worten: Braucht man Prompt-Datenbanken wirklich, wenn man kein Unilever oder Procter & Gamble ist? Sind sie nützlich? Oder können sie sogar kontraproduktiv sein, weil sie dazu beitragen, Irrwege zu institutionalisieren? Und wie lange wird man sie verwenden - sind sie eine strategische Einrichtung oder eher ein Übergangsphänomen? Die Antwort ist ein klares ja, irgendwie alles ein bisschen.

Pro und Kontra von Prompt-Datenbanken


Seine Prompts zu archivieren ist in allererster Linie ein Effizienztool. Man arbeitet schneller, weil man nicht bei Null anfängt. Das Unternehmen profitiert ebenfalls, weil die Datenbanken Wissensspeicher werden, so Donaj: "Verlässt der mit dem Prompting beauftragte Mitarbeiter das Unternehmen und hat seine Prompts nur im Kopf, dann geht der Firma auch das Wissen verloren."

Obendrein kann man mit Prompt-Datenbanken eine gewisse Diversität emulieren, die die meisten Algorithmen an sich nicht besitzen. Denn leider sind die KIs - oft unwillkürlich - mit strukturellem Datenrassismus durchsetzt, sogenanntem Bias: Weil viele Bilder von erfolgreichen Menschen gesunde, männliche Weiße zeigen, ist das gewinnende KI-Gesicht mehrheitlich weiß, gesund und männlich, Bildgeneratoren spucken selten einen schwarzen CEO im Rollstuhl aus. Da kann man mit einem entsprechenden Prompt schon mal nachkorrigieren und die Diversität quasi ins System einimpfen.

Eine Datenbank kann Kreativen schließlich helfen, eine eigene Stimme zu entwickeln: Angenommen, man hat einen Weg gefunden, einer generativen KI genau die Inhalte zu entlocken, die man gerne herstellen möchte. Dann kann der individuelle Weg zu prompten, gut aufbewahrt in einer Datenbank, ein Weg zu jener großen Kunst sein, die man Wiederholbarkeit nennt: Der individuelle Stil eines Künstlers wird in seinen individuellen Prompts gespiegelt. Insofern sind Prompt-Datenbanken ein Tool der Individualität. Theoretisch zumindest. Denn hier stößt man tief in die Widersprüchlichkeit der Krücke vor, die Prompt-Datenbanken sind.

Denn ihrem Wesen nach sind KIs keine individuellen Werkzeuge, sondern Massentools. Die Willkürlichkeit und die Masse ihres Ausstoßes sind sogar Kern ihres Wesens. Denn so sehr die KI-Enthusiasten das auch behaupten - KIs können keine Kreativität und werden sie wohl erst in vielen Jahren oder auch niemals können. Was wir als Originalität an einer KI wahrnehmen, ist das auf unendlichen Datenmengen beruhende Ausspucken von Zufallsergebnissen. Die Willkür der Darstellung ist so groß, dass wir diese nicht mehr nachvollziehbare Beliebigkeit als Kreativität wahrnehmen. Man denke an den alptraumhaften Surrealismus all der KI-Werbespots - die wirren Bilder sind lediglich Datenchaos, das der Rechner ausspuckt und je nach menschlichem Feedback ändert oder wiederholt.

So gesehen sind Prompt-Datenbanken der "Versuch einer Individualisierung innerhalb eines Massentools", so Benedikt Schnurr   , Professor am Lehrstuhl für Marketing an der Technischen Universität München. Wenn Marken etwa versuchen, ihren KI-Generatoren diversere Texte, Videos und Bilder zu entlocken, so "stellt sich die Frage, wieso man nicht von vornherein auf Diversität setzt, anstatt ein uniformes Tool zu justieren. Trickst man einen Algorithmus so aus, dass er Bilder von Minderheiten generiert, so ist das ein Stück weit ein Schlag ins Gesicht der echten Minderheiten." Ansatzweise hat sich das bereits in den negativen Reaktionen auf Levi's Ankündigung bewahrheitet, mittels KI mehr diverse Models abzubilden. Das Unternehmen musste kleinlaut einräumen, dass KI-generierte diverse Models natürlich keinesfalls Ersatz sein könnten für echte diverse Models oder die Arbeit, die man im sogenannten "echten Leben" für Inklusion leisten müsse (The Verge berichtete).

Professor Doktor Darius Burschka   , Technische Universität München, Department of Computer Engineering, Leiter der Gruppe "Machine Vision and Perception", steht dem Prinzip der Prompt-Datenbanken noch aus einem weiteren Grund skeptisch gegenüber: "Für mich ist es komisch, dass man bei einem angeblich so intuitiven Interface die Bedienung des Tools lernen muss und sich das Tool nicht an einen selbst anpasst." Burschka vermutet hier einen Beleg dafür, dass KI viel häufiger als wahrgenommen "vorgegebene Beispiele abspult und nichts dabei lernt. Kommen die Prompts hier vielleicht Trainingsbeispielen für bestimmte tiefere Funktionen nahe, die aber nur aufgerufen werden, wenn man so ähnlich wie der dem Trainer fragt?" Soll heißen: Prompts sind ebenso wenig intuitiv, wie KIs intelligent sind. Alles funktioniert nur, wenn man sich an eine Betriebsanleitung hält (das Prompting), die wir aber ja angeblich nicht mehr brauchen, weil KIs intuitiv sind und von uns lernen.

Prompt-Datenbanken werden vor diesem Hintergrund ein Übergangsphänomen sein. Man wird sie eine Zeitlang benötigen, bis die Algorithmen gelernt haben, menschliche Eingaben besser zu verstehen. Sie sind auf jeden Fall substanziellere Erfindungen, als es Phantasiejobs wie der Prompt-Engineer sind, "das sagt Open AI sogar selbst", erklärt Jan Donaj: "Man benötigt lediglich Menschen, die sich grob mit den Prinzipien von KI und Prompting auskennen."

Die nötige Nachhilfe und Standardisierung übernimmt dann die Prompt-Datenbank. Hier wird es bald mehr und mehr schlüsselfertige Lösungen für Unternehmen geben, wie etwa Prompt Perfect oder Aiprm.

Im Grunde nicht mehr als eine morsche Krücke


Doch wie man es auch dreht und wendet: Prompt-Datenbanken werden immer ein Versuch sein, das Beliebige der KI in Routinen zu verwandeln und das massenhaft Pseudo-Kreative in Individualismus zu verwandeln. Will man wirklich Bilder oder Texte im eigenen Unternehmensstil aus einer KI herauskitzeln, so "muss man die KI im Grunde selbst trainieren", so Jan Donaj, "man muss die generative KI selbst trainieren, mit den Inhalten, die man replizieren möchte."

Dazu gibt es zwei Möglichkeiten:

1. Entweder man postet eine Textprobe in den Bot, etwa ChatGPT, und sagt ihm, er möge etwas in dem Stil posten. Geht einfach, wird aber sehr beschränkte Ergebnisse zeitigen, weil der Daten-Input winzig ist.
2. Besser geht es, trainiert man die generative KI mittels einer API, über die man so viel Texte wie nur nötig einspeist, um sie zu trainieren. Dann kann der Bot aus den Daten einen Stil ableiten und reproduzieren.

Doch egal, ob man die KI trainiert oder nur Prompts nutzt. So oder so stellt sich dann die Frage, wo genau eigentlich diese Prompts und Trainingsdaten gespeichert werden. Mit welchem Status des Verwertungsrechtes? Wer kann darauf zugreifen?

Unlängst brauchte eine Bande schimmerloser Angestellter nicht mehr für den Spott zu sorgen, als sie Firmengeheimnisse fröhlich auf die Server von Open AI hinauspustete: Golem berichtet, dass die Samsung-Programmierer drei Mal binnen kurzer Zeit firmeneigenen Quellcode bei ChatGPT verfütterten, damit der Bot ihnen die anstrengende Fehlersuche abnehme. Bei Prompt-Datenbanken wird es ganz ähnlich sein: Firmen müssen sich die Frage stellen, inwiefern sie wirklich Prompts verfügbar machen wollen.

Prompt-Datenbanken und ihre Sicherheit sind dabei nur ein Teil des Problems. Die viel grundsätzlichere Frage lautet: Will man wirklich eine KI nutzen, solange dabei sensible Daten hinausgehen auf die Server der Betreiber? Eine Prompt-Datenbank, zumal eine cloudbasierte eines externen Herstellers, macht das große Datenschutzproblem nur noch schlimmer, das in all jenen KI-Lösungen angelegt ist, die aktuell so populär sind.

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