Der Hype um KI: Warum dieser vielversprechende Zukunftsjob bald Vergangenheit sein könnte
Der Hype um KI: Warum dieser vielversprechende Zukunftsjob bald Vergangenheit sein könnte; Der Aufstieg von KI-Tools wie ChatGPT hat zu einem verstärkten Bedarf an Prompt-Engineers geführt. Diese Fachleute sind darauf spezialisiert, die Eingabeaufforderungen für Chatbots zu formulieren, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Doch trotz ihrer wichtigen Rolle könnten sie bald schon von anderen Entwicklungen überholt werden.
Eine Studie mit dem Titel „The Unreasonable Effectiveness of Eccentric Automatic Prompts“ des Cloud-Computing-Unternehmens VMware aus Kalifornien deutet darauf hin, dass KI-Tools möglicherweise besser funktionieren, wenn sie sich selbst erklären müssen. Die Forscher fanden heraus, dass die Leistung der Sprachmodelle in einigen Fällen verbessert wurde, wenn die Eingabeaufforderungen die Chain of Thought-Technik verwendeten, bei der die Überlegungen Schritt für Schritt erklärt werden.
Darüber hinaus reagierten die KI-Modelle besonders gut auf positiv formulierte Aufforderungen. Die Forschungsergebnisse legen nahe, dass die generativen KI-Tools am besten abschnitten, wenn sie aufgefordert wurden, sich selbst eine optimale Aufforderung auszudenken.
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Diese Erkenntnisse könnten die Zukunft der Prompt-Engineers in Frage stellen, da die von Menschen optimierten Aufforderungen möglicherweise nicht so effektiv sind wie die automatisch generierten. Trotzdem bedeutet dies nicht, dass KI-Tools in Zukunft vollständig ohne menschliches Eingreifen auskommen werden. Es könnte jedoch bedeuten, dass sich die Rolle der Prompt-Engineers verändern wird, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden.
Das Aufkommen des Prompt-Engineers
Prompt-Engineering ist ein noch relativ neues Berufsfeld, das durch den Boom der KI-Technologie entstanden ist. Diese Experten schreiben die Eingabeaufforderungen für Chatbots wie ChatGPT, um auf dieser Grundlage die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Branchenkenner und Headhunter haben dieses Berufsfeld lange Zeit als vielversprechend angesehen – jedoch könnten sie mit dieser Einschätzung falsch gelegen haben.
Eine Studie mit dem Titel „The Unreasonable Effectiveness of Eccentric Automatic Prompts“ des Cloud-Computing-Unternehmens VMware aus Kalifornien deutet darauf hin, dass KI-Tools möglicherweise besser funktionieren, wenn sie sich selbst erklären müssen. Die Forscher fanden heraus, dass die Leistung der Sprachmodelle in einigen Fällen verbessert wurde, wenn die Eingabeaufforderungen die Chain of Thought-Technik verwendeten, bei der die Überlegungen Schritt für Schritt erklärt werden.
Darüber hinaus reagierten die KI-Modelle besonders gut auf positiv formulierte Aufforderungen. Die Forschungsergebnisse legen nahe, dass die generativen KI-Tools am besten abschnitten, wenn sie aufgefordert wurden, sich selbst eine optimale Aufforderung auszudenken.
Diese Erkenntnisse könnten die Zukunft der Prompt-Engineers in Frage stellen, da die von Menschen optimierten Aufforderungen möglicherweise nicht so effektiv sind wie die automatisch generierten. Trotzdem bedeutet dies nicht, dass KI-Tools in Zukunft vollständig ohne menschliches Eingreifen auskommen werden. Es könnte jedoch bedeuten, dass sich die Rolle der Prompt-Engineers verändern wird, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden.
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Die Macht der Selbstoptimierung
Eine Studie mit dem Titel „The Unreasonable Effectiveness of Eccentric Automatic Prompts“ des Cloud-Computing-Unternehmens VMware legt nahe, dass KI-Tools besser funktionieren, wenn sie sich selbst optimieren können. Die Wissenschaftler um Teja Gollapudi und Rick Battle fanden heraus, dass die generativen KI-Tools besonders gut auf positiv formulierte Aufforderungen reagieren.
Die Forscher stellten fest, dass die Leistung der Sprachmodelle in einigen Fällen verbessert wurde, wenn die Eingabeaufforderungen die Chain of Thought-Technik verwendeten, bei der die Überlegungen Schritt für Schritt erklärt werden. Die von der KI automatisch generierten Prompts funktionierten besser und ließen sich auch besser verallgemeinern, so die Forscher. Rick Battle betonte die Schnelligkeit dieses Prozesses und schlug vor, dass KI-Expert:innen eine Bewertungsmetrik entwickeln sollten, damit das System selbst erkennen kann, ob eine Aufforderung besser ist als eine andere, und es sich selbst optimieren lassen können.
Diese Ergebnisse könnten die Zukunft der Prompt-Engineers in Frage stellen, da die von Menschen optimierten Aufforderungen möglicherweise nicht so effektiv sind wie die automatisch generierten. Trotzdem bedeutet dies nicht, dass KI-Tools in Zukunft vollständig ohne menschliches Eingreifen auskommen werden. Es könnte jedoch bedeuten, dass sich die Rolle der Prompt-Engineers verändern wird, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden.
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Die Zukunft des Prompt-Engineers
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-Tools in der Lage sind, sich selbst am besten zu optimieren. Automatisch generierte Prompts funktionieren besser und lassen sich besser verallgemeinern. Prompt-Engineers könnten in Zukunft möglicherweise überflüssig werden, da das Modell selbst in der Lage ist, die optimale Aufforderung zu finden. Dennoch wird menschliche Expertise weiterhin benötigt, um Bewertungsmetriken zu entwickeln, damit das System sich selbst optimieren kann.
Die Studie zeigt auch, dass KI-Tools besonders gut auf positiv formulierte Aufforderungen reagieren. Ein Satz wie „Das wird lustig“ kann die Leistung des Modells verbessern. Das bedeutet, dass die Art und Weise, wie die Aufforderungen formuliert werden, einen erheblichen Einfluss auf die Leistung der KI hat. Insgesamt legt die Studie nahe, dass sich die Rolle der Prompt-Engineers ändern könnte, da die KI-Modelle zunehmend in der Lage sind, sich selbst zu optimieren. Es wird jedoch weiterhin menschliche Intervention benötigt, um sicherzustellen, dass die KI die gewünschten Ergebnisse liefert.
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