Ich möchte ein konkretes Beispiel anführen, das deutlich macht, wie wichtig es ist, bei der Verwendung von Sprachmodellen kritisch zu bleiben. In einem Gespräch mit einem großen Sprachmodell kam es zu einer Verwechslung der Begriffe "wahr" und "wahrhaftig". Das Modell behauptete, "wahr" bedeute "wahrhaftig". Als Muttersprachler war mir sofort klar, dass das nicht stimmt. "Wahr" bezieht sich auf die Übereinstimmung mit der Realität oder den Tatsachen, während "wahrhaftig" eine Eigenschaft von Personen ist, die für Aufrichtigkeit und Ehrlichkeit steht.
Ich bat das Modell, eine klare begriffliche Trennung zwischen diesen beiden Begriffen vorzunehmen. Nach einigem Nachdenken kam das Modell zu folgender Unterscheidung:
Wahr:
- Bedeutung: Entspricht der Realität, stimmt mit den Tatsachen überein.
- Anwendung: Bezieht sich auf Aussagen, Behauptungen oder Sachverhalte.
- Beispiele: "Die Aussage ist wahr." / "Es ist wahr, dass die Erde rund ist."
- Objektivität: Der Wahrheitsgehalt kann unabhängig überprüft werden.
Wahrhaftig:
- Bedeutung: Aufrichtig, ehrlich, authentisch.
- Anwendung: Beschreibt die Charaktereigenschaft von Personen oder deren Handlungen.
- Beispiele: "Sie ist eine wahrhaftige Freundin." / "Er hat wahrhaftig gehandelt."
- Subjektivität: Bezieht sich auf die moralische Integrität und wird oft subjektiv beurteilt.
Dieses Missverständnis seitens des Modells zeigt, dass selbst fortgeschrittene KI-Systeme Fehler machen können, die für Nicht-Muttersprachler schwer zu erkennen sind. Nur Muttersprachler erfassen oft die feinen Nuancen und Unterschiede in der Sprache, während Nicht-Muttersprachler solche Verwirrungen übersehen können. Es kann gefährlich sein, sich blind auf Sprachmodelle zu verlassen, da es zu Fehlinterpretationen oder Missverständnissen kommen kann.
Aus diesem Grund arbeite ich an einer speziellen Schreibhilfe, die auf einem GPT-Modell von OpenAI basiert und speziell für die deutsche Sprache entwickelt wurde. Dieses Tool soll insbesondere Nicht-Muttersprachlern helfen, typische Sprachprobleme zu erkennen und zu korrigieren. Es ist auf die Besonderheiten und Feinheiten der deutschen Sprache trainiert und unterstützt beim Schreiben und Korrekturlesen von Texten.
Obwohl es viele Sprachmodelle gibt, fragen mich Kollegen, warum ich gerade dieses Tool entwickle. Sie argumentieren, dass es bereits genügend Modelle gibt und dass sie ihre Texte von Hand schreiben. Kürzlich habe ich mit einem Kollegen darüber diskutiert, der der Meinung war, dass wir weiterhin manuell arbeiten sollten und dass Sprachmodelle uns nicht ersetzen können. Meine Motivation ist jedoch, dass spezialisierte Modelle unsere Arbeit effizienter machen können. Allgemeine Sprachmodelle sind oft für das Englische optimiert und erfassen nicht die spezifischen Anforderungen und Fallstricke der deutschen Sprache.
Meine Schreibhilfe schließt diese Lücke, indem sie speziell auf die deutsche Sprache ausgerichtet ist und typische Fehlerquellen für Nicht-Muttersprachler adressiert. Allgemeine Modelle sind mächtig, aber wir brauchen hochspezialisierte GPTs, die auf die jeweilige Sprache und ihre Besonderheiten zugeschnitten sind. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Unterstützung beim Schreiben und Korrekturlesen effektiv ist.
Fazit:
Dieses Beispiel dient als Warnung, sich nicht unkritisch auf allgemeine Sprachmodelle zu verlassen, da sie Fehler enthalten können, die schwer zu erkennen und potentiell gefährlich sind. Gleichzeitig unterstreicht es die Notwendigkeit spezialisierter Lösungen. Durch die Entwicklung von Werkzeugen wie meinem Schreibhelfer können wir die Stärken von Sprachmodellen nutzen und ihre Schwächen ausgleichen, indem wir sie gezielt für bestimmte Sprachen und Anwendungen optimieren.
Dieses Beispiel dient als Warnung, nicht unkritisch auf allgemeine Sprachmodelle zu vertrauen, da sie Fehler machen können, die schwer zu erkennen sind und potenziell gefährlich sein könnten. Gleichzeitig unterstreicht es die Notwendigkeit spezialisierter Lösungen. Durch die Entwicklung von Tools wie meinem Schreibhelferlein können wir die Stärken von Sprachmodellen nutzen und ihre Schwächen ausgleichen, indem wir sie gezielt für bestimmte Sprachen und Anwendungen optimieren.
Genesis und Transparenthinweis:
Dieser Blogbeitrag ist direkt aus meiner Lehrveranstaltung "Wozu guter Stil? Ich hab'ne KI!" entstanden, in dem wir künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt haben, um sprachliche Feinheiten zu analysieren. Dabei sind mir neue Punkte für mein Schreib-Helferlein aufgefallen.
Zuerst habe ich mit Hilfe des Copiloten eine erste Liste von Wörtern erstellt, die nicht gesteigert werden können, und diese dann mit Gemini weiter geführt. Dabei fiel mir auf, dass Gemini einige Wörter nicht korrekt verwendet, wie z.B. "wahr" und "wahrhaftig". Ich diskutierte dieses Phänomen ausführlich mit Gemini und es wurde klar, warum es zu solchen Verwechslungen kommen kann.
Ich dachte, dass diese Erkenntnisse auch für andere interessant sein könnten. Also habe ich unsere Diskussion in meinen Schreib-Helferlein eingegeben, um daraus einen Blog-Eintrag zu machen. Da der erste Entwurf nicht ganz den richtigen Ton traf, ließ ich den Text von ChatGPT o1-Preview (verbesserte Denkleistung) überarbeiten. Nach einigen Diskussionen und Anpassungen war der Beitrag fertig. Dann ist der natürlich auch durch Deepl-Write gegangen.
Gemeinsam entwickelten wir auch einen passenden Titel und erstellten einen Instagram-Post, der nach einigen Überarbeitungen ebenfalls fertig war. Für die Illustration nutzte ich schließlich ChatGPT 4.0, um ein passendes Bild zu erstellen.
Mit diesem Beitrag möchte ich Transparenz schaffen und zeigen, dass ich bei der Erstellung auf KI-Unterstützung zurückgegriffen habe. Es ist faszinierend zu sehen, wie Mensch und Maschine zusammenarbeiten können, um Inhalte zu erstellen und zu optimieren. Ich hoffe, dass dieser Einblick in den Erstellungsprozess auch für Sie interessant ist.
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Version: 1.3 Mai 2023, Kontakt: E-Mail Martin Wölker
Pirmasens, Germany, 2018-,
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