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--- sonstige_dienste:ki-dienste:nutzungshinweise [10:58 16. April 2024 ] – [Einschränkungen:] Hans-Ulrich Kiel
+++ sonstige_dienste:ki-dienste:nutzungshinweise [16:38 16. April 2024 ] (aktuell) – [Einschränkungen und Herausforderungen:] Hans-Ulrich Kiel
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 ====== Hinweise zur Nutzung von KI-Sprachmodellen ======
-<note tip>Der folgende Text wurde von ChatGPT erstellt.</note>
+<note tip>Der folgende Text wurde von ChatGPT erstellt und nicht bearbeitet. Eine ausführliche Handreichung für die Nutzung von KI-Systemen an der TU Clausthal ist in Planung.</note>
 ===== 1. Anwendungsbereiche und Stärken von KI-Sprachmodellen =====
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 Moderne KI-Sprachmodelle wie GPT-4 bieten eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, die in vielen verschiedenen Bereichen einer Hochschule genutzt werden können. Hier sind einige der wichtigsten Einsatzgebiete zusammengefasst:
-==== a. Inhaltsgenerierung und -assistenz: ====
+==== Inhaltsgenerierung und -assistenz: ====
 KI-Sprachmodelle können bei der Erstellung von akademischen und administrativen Texten unterstützen. Dazu zählen das Schreiben oder Zusammenfassen wissenschaftlicher Artikel, das Erstellen von Vortragsnotizen oder die Generierung von Antworten auf häufig gestellte Fragen.
-==== b. Lern- und Lehrunterstützung: ====
+==== Lern- und Lehrunterstützung: ====
 Modelle wie GPT-4 können personalisierte Lerninhalte erstellen, Lehrmaterialien an den Kenntnisstand der Lernenden anpassen oder als interaktive Tutoren fungieren. Beispielsweise können sie in Echtzeit auf Fragen antworten, die während einer Studiums- oder Forschungsarbeit aufkommen.
-==== c. Forschungsanalyse und -verarbeitung: ====
+==== Forschungsanalyse und -verarbeitung: ====
 Durch ihre Fähigkeit, große Mengen von Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, können KI-Modelle Forschern helfen, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder bestehende Hypothesen zu überprüfen. Sie können auch genutzt werden, um Trends in wissenschaftlichen Publikationen oder Daten zu identifizieren.
-==== d. Sprachverarbeitung und Übersetzung: ====
+==== Sprachverarbeitung und Übersetzung: ====
 KI-Modelle sind effektiv im Umgang mit natürlicher Sprache, was sie ideal für die Übersetzung von Dokumenten oder die Erleichterung von Kommunikation in mehrsprachigen Umgebungen macht.
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 KI-Sprachmodelle wie GPT-4 verwenden neuronale Netzwerke, die auf einer enormen Menge von Textdaten trainiert werden. Das Modell lernt Muster und Beziehungen in diesen Daten, indem es Zusammenhänge zwischen Wörtern, Phrasen und Sätzen erfasst. Es generiert Text, indem es auf Basis des gelernten Wissens Wahrscheinlichkeiten für das nächste Wort oder den nächsten Satz berechnet, basierend auf den vorangegangenen Eingaben.
-==== Einschränkungen: ====
+==== Einschränkungen und Herausforderungen: ====
-  * **Zuverlässigkeit der Informationen:** Informationen können ungenau sein oder nicht den neuesten Forschungsständen entsprechen, was eine Überprüfung notwendig macht.
+**Faktenwissen:** Ein wesentliches Problem von KI-Sprachmodellen ist, dass sie zwar Inhalte generieren können, die wie verlässliche Fakten erscheinen, die jedoch nicht immer korrekt sind. Das Modell generiert Antworten basierend auf Trainingsdaten, die nicht zwangsläufig von geprüften oder wahrheitsgetreuen Quellen abstammen müssen. In der akademischen und wissenschaftlichen Arbeit kann dies problematisch sein, wo Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Informationen unerlässlich sind.
-  * **Kreativität und Originalität:** KI-Modelle können keine völlig neuen Ideen generieren, sie basieren auf ihren Trainingsdaten.
-  * **Verzerrungen:** Modelle können Vorurteile und Verzerrungen wiedergeben, die in den Trainingsdaten vorhanden sind.
-===== 3. Formulierung guter Anfragen =====
+**Quellenangaben:** KI-Sprachmodelle sind nicht in der Lage, korrekte Quellenangaben zu ihren Antworten zu machen, da sie lediglich Informationen basierend auf der Trainingseinheit "lernen" und reproduzieren, ohne eine direkte Verbindung zu originären Datenquellen zu haben. Nutzer sollten sich dessen bewusst sein und stets eigenständig Quellen für durch KI generierte Informationen überprüfen und validieren.
-==== a. Spezifität und Klarheit: ====
+**Halluzinationen:** KI-Sprachmodelle können "halluzinieren", das heißt, Informationen generieren, die frei erfunden, aber dennoch überzeugend sind. Diese Halluzinationen sind oft schwer von echten Daten zu unterscheiden und können Nutzer irreführen.
-Beispiel schlechte Anfrage: "Erzähl mir was über Physik."
+**Reproduzierbare Ergebnisse:** KI-Sprachmodelle können bei wiederholten Anfragen unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage geben. Dies liegt an ihrer Konstruktion, die darauf ausgelegt ist, Texte generativ und variantenreich zu erschaffen. Für wissenschaftliche Anwendungen, wo Konsistenz und Reproduzierbarkeit von Ergebnissen kritisch sind, kann dies eine weitere Herausforderung darstellen.
-Beispiel gute Anfrage: "Kannst du die Schlüsselkonzepte der Quantenmechanik erklären, insbesondere den Welle-Teilchen-Dualismus?"
-==== b. Bereitstellung von Kontext: ====
+==== Umgang mit den Herausforderungen: ====
+**Überprüfung und Verifikation:** Es ist entscheidend, dass Nutzer die durch KI-Modelle generierten Informationen stets überprüfen. Dies beinhaltet den Abgleich mit vertrauenswürdigen Quellen und, wenn möglich, die Bestätigung durch Experten auf dem jeweiligen Gebiet.
+**Bewusste Nutzung:** Verstehen, dass KI-Modelle hilfreiche Werkzeuge sind, aber nicht als alleinige Entscheidungsträger fungieren sollten. Sie bieten Unterstützung, doch die abschließende Beurteilung und Entscheidungsfindung sollte vom menschlichen Nutzer übernommen werden.
+Durch das Bewusstmachen dieser Einschränkungen und der Implementierung rigider Überprüfungsroutinen können Anwender der Hochschule die Vorteile von KI-Sprachmodellen nutzen, ohne Gefahr zu laufen, fehlerhafte oder irreführende Informationen zu verbreiten.
+===== 3. Formulierung guter Anfragen =====
+Die Art und Weise, wie Nutzer mit KI-Sprachmodellen interagieren, indem sie Anfragen formulieren, beeinflusst maßgeblich die Qualität und Relevanz der generierten Antworten. Ein effektiver Ansatz für das Erstellen von Anfragen wurde von Rob Lennon entwickelt und beschreibt verschiedene Methoden, wie man einen "Prompt" (Anfrage) optimal aufbaut. Dieser Ansatz kann besonders nützlich sein, um die spezifischen Fähigkeiten von fortschrittlichen KI-Sprachmodellen wie GPT-4 optimal zu nutzen.
-Beispiel: Anfrage ohne Kontext: "Wie funktioniert das?"
+==== Grundlegende Prinzipien nach Rob Lennon für den Prompt-Aufbau: ====
-Beispiel mit Kontext: "Ich bereite eine Vorlesung über nachhaltige Energietechnologien vor. Könntest du erklären, wie Photovoltaikzellen Sonnenlicht in Strom umwandeln?"
-==== c. Fortlaufender Dialog: ====
+  - **Klare Definition des Ziels:** Bevor Sie Ihre Anfrage formulieren, sollten Sie genau wissen, was Sie von dem Modell erwarten. Bestimmen Sie den Zweck der Anfrage klar und deutlich.
+  - **Kontext und Vorbedingung einbeziehen:** Geben Sie der KI ausreichend Hintergrundinformationen zu Ihrer Fragestellung. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, relevante und genaue Antworten zu erhalten.
+  - **Genaue und spezifische Fragen stellen:** Vermeiden Sie allgemeine oder vage Formulierungen. Spezifizieren Sie genau, was Sie erfahren möchten, eventuell durch das Hinzufügen spezieller Aspekte oder Szenarien.
+  - **Fortlaufender Dialog:** Bauen Sie auf früheren Antworten auf, um den Kontext zu verstärken und die Tiefe der Interaktion zu erhöhen. Dies ist besonders effektiv bei komplexen Themen, welche eine schrittweise Exploration erfordern.
-Beispiel Dialog:
+==== Beispiel für einen gut strukturierten Prompt nach diesen Prinzipien: ====
-  * Frage: "Was sind die Hauptursachen der globalen Erwärmung?"
+Initialer Prompt: „Ich bereite eine Vorlesung über Klimawandel vor. Bitte erkläre die wissenschaftlichen Grundlagen und Hauptauswirkungen des Klimawandels, insbesondere im Hinblick auf globale Temperaturen und Meeresspiegel.“
-  * Antwort des Modells: "Die Hauptursachen der globalen Erwärmung sind der Ausstoß von Treibhausgasen wie CO2 und Methan, häufig aus Verbrennungsprozessen fossiler Brennstoffe."
-  * Folgefrage: "Kannst du die Rolle des Verkehrs bei der CO2-Emission detaillierter erklären?"Antwort: "Der Verkehrssektor ist ein bedeutender Emittent von CO2, insbesondere durch Autos, Lkw und Flugzeuge, die fossile Brennstoffe verbrennen. Maßnahmen zur Emissionsreduktion in diesem Bereich umfassen den Übergang zu Elektrofahrzeugen und verbesserte Effizienz des öffentlichen Nahverkehrs."
-Durch gezieltes Fragen, die Bereitstellung relevanter Kontextinformationen und den Aufbau eines sinnvollen Dialogs können Nutzer die Leistungsfähigkeit von KI-Sprachmodellen optimal nutzen und die Qualität der erhaltenen Informationen maximieren.
+Nachfolgefrage basierend auf der Antwort: „Danke für die Erklärung. Könntest du nun aufzeigen, welche Rolle CO2-Emissionen speziell bei den globalen Temperaturänderungen spielen? Bitte beziehe dich dabei auf die jüngsten Studien.“
+Indem man diese Prinzipien verwendet, können Nutzer von KI-Sprachmodellen bessere und detailliertere Antworten erhalten, die präziser auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten sind.