Danke Open AI für dieses mächtige Tool.
Nach wenigen Monaten menschlicher Anwendung ist das Language Model dümmer geworden, sagen Sie im Internet. Es erfindet Sachen, oder fasst falsche Informationen zusammen. Ich bin noch immer fasziniert und teile hier sehr gerne ein paar Prompts, die ich schon häufiger angewendet habe.
3-Faltigkeit des perfekten Prompts
Stand heute funktioniert Chat-GPT am Besten, wenn wir ihm eine Rolle zuweisen, ihm dann die Aufgabe briefen und zuletzt das Ausgabeformat definieren:
- Rolle: Du bist ein Mid-Journey Prompt-Designer.
- Job: Du erstellst einen ready-to-use prompt für Mid-Journey, um Inspirationen für Logos zu generieren. Lass im Prompt Raum für eigene Vorgabe um verschiedene Arten von Firmenlogos generieren zu können.
- Output: Gib mir 3 Varianten des Prompts jeweils in einem neuen Absatz.
Das Beispiel erstellt Prompt-Idee, aber die Logik ist auf alles anwendbar und je präziser die einzelnen Punkte beschrieben sind, desto besser auch das Ergebnis.
Language vs. Logik
Es ist ein Language-Model und keine Generative K.I., die uns am Ende alle umbringen will. Ich lese viele Beschwerden dieser Tage darüber, dass Chat-GPT falsche Angabe recherchiert. Nunja, erst nimmt uns die K.I. die Jobs weg und dann kann sie die gar nicht? Was denn jetzt? Es ist komplex. Es ist ein Gimmik, mehr.
Einfach gesagt: Chat-GPT berechnet sehr clever welchen Buchstaben es als nächstes Tipp. Unser Gehirn funktioniert ähnlich, aber wir können nebenher denken und wenn wir z.B. Daten „recherchieren“ haben wir die auch als Tabelle und gleichen sehr genau Text und Werte ab. Chat-GPT verliert dabei schon mal die Lust?! Keine Ahnung warum das NOCH nicht funktioniert. Aber wer wirklich empirisch untersucht, fragt kein Orakel, sondern misst und schreibt.
Also, wir haben hier kein Super-Gehirn, aber ein durchaus tolles Tool für 1 Million Zwecke.
Promt-Design für Mid-Journey
Für die Bildgenerierungs-Software Mid-Journey klappt das okay. Woher soll ioch wissen, wieviel Chaos für ein Logo sinnvoll sind, oder warum Stylizefaktor 0.7 cool ist. Aber mit den von Chat-GPT gelieferten Prompt-Ideen finde ich meist schnell weitere Ansätze.
Logo Inspiration, white background, colorful and modern design, [EIGENE VORGABE EINFÜGEN] –chaos 60 –quality 1 –seed 1234 –stylize 0.7
/imagine
Mich beeindruckt das schon immer wieder und wenn man ein schnelles Profil braucht kommen da schon echt coole Dinge bei rum, aber ein Logo fertig in 3 Minuten aus der Maschine zu bekommen ist schwierig. Und ist es dann gut? Passt es zu den Markenwerten, etc. Praktisch sind die Idee, aber auch die findet man je nach Zweck schnell per Google. Aber CGPT findet immer direkt einen lohnenswerten Ansatz.
Code schreiben lassen mit Chat-GPT
„Hey Chat-GPT, ich muss das außerhalb der Shell shuffeln“. Diesen Satz habe ich so einzeln zurückgeschickt und die Antwort hat mich verblüfft, mein Problem gelöst und mir gleichzeitig beigebracht, was es mit dieser Shell auf sich hat und wo außerhalb genau ist. „Schreib mir eine App, wo Menschen Essen bestellen können“ wird auch ein Ergebnis liefern, aber funktionieren wird nichts. Eine bestehende Funktion von C in Python übersetzen zu lassen ist einfach super, wenn man C nicht versteht, aber die Funktion. Verstehen ist wichtig und das kann Chat-GPT eben noch eher rudimentär.
Full-Stack Entwickler verdienen nicht umsonst sehr gut. Ich habe noch keinen gesprochen, der Angst vor einer K.I.-Lösung haben. Aber alle haben schon eine ausprobiert und waren gleichermaßen verblüfft. Es ist wie der Taschenrechner für die Händler, die vorher nur den Rechenschieber hatten. Mehr Arbeit in weniger Zeit.
Chat-GPT vs. CoPilot vs. Indische Entwickler
Ich wette, dass das Outsourcing von Programmierarbeit nach Indien noch in diesem Jahrzehnt völlig verschwindet und dass ist ein Milliardenmarkt, Stand heute. Ich nenne mich Google-App-Script-Full-Stack-Entwickler aufgrund des folgenden Chat-GPT Prompts: „Hey, du bist ein Google App Script Profi. Hilf mir eine Funktion in Google App Script zu schreiben und gib den Code so aus, dass ich ihn direkt einfügen kann.“ Daraufhin habe ich ihm meinen Prozess geschildert und er hat mir Code geliefert, der im ersten Anlauf funktioniert hat.
In 5 Minuten habe ich mit Google Sheets und dessen Appscript eine Funktion geschrieben, die einen tatsächlichen Job erledigt. Das ist verblüffend. Ich bin Python Skript-Kiddie und plötzlich kann ich beinahe alle Programmiersprachen, weil für den Computer nur eine simple Übersetzung ist. Und ich muss nicht einmal eine der Programmiersprache können, denn plötzlich kann ich in meiner Muttersprache entwickeln, indem ich Prozesse genau beschriebe und mit vorhandenen Tools verknüpfe.
AGI: Das, wovor alle Angst haben
Bitte nicht verwechseln. Chat GPT ist ein Sprachmodell. Es kann reden – mehr nicht. Schon beim rechnen kommt es durcheinander. Das menschliche Gehirn ist viel mehr. Ein G für „generelle“ macht einen himmelweiten Unterschied. Eine solche AGI könnte, was ein Mensch kann. Viele Wissenschaftler sagen, es ginge einher mit Bewusstsein. Ich hab keine Ahnung, aber auch keine Angst.
Wir können K.I. nutzen. In vielen Aufgaben ist der Computer einfach besser als wir Menschen: präzise und fehlerfrei, wenn richtig gebrieft.
Das gute ist, wir müssen nicht auf die generelle, distopische Intelligenz warten, sondern heute die vorhandenen Modelle richtig für uns nutzen. Ich finde Artikel, wie den zitierten sehr spannend, weil sie Science Fiction meiner Kindheit greifbar machen. TLDR des Artikels sagt 50 Jahre plus minus Geschwindigkeit der Zeit, wie immer also. Was würde der Computer machen, wenn er ein Bewusstsein hätte. Auf welcher Seite wäre er? Auf unserer oder auf der Seite der Erde? Erstmal wahrscheinlich auf seiner eigenen. Das finde ich auch ein bisschen düster, aber warten wir halt ab.
Artificial General Intelligence (AGI), deutsch Künstliche allgemeine Intelligenz, ist die hypothetische Intelligenz eines Computerprogramms, das die Fähigkeit besitzt, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu lernen, die ein Mensch ausführen kann. Es ist ein Hauptziel von Forschungen zur künstlichen Intelligenz (KI, engl. AI) und ein häufiges Thema in Science-Fiction und Zukunftsforschung. AGI kann auch als Strong AI (starke KI) oder Full AI bezeichnet werden. Einige akademische Quellen behalten sich den Begriff „Strong AI“ für Computerprogramme vor, die Empfindungsvermögen, Selbstbewusstsein und Bewusstsein erfahren können. Es wird vermutet, dass heutige KI mindestens noch Jahrzehnte von AGI entfernt ist.[1]
Im Gegensatz zu Strong AI ist Weak AI (schwache KI) nicht dazu gedacht, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten und Persönlichkeit zu zeigen, sondern beschränkt sich auf die Verwendung von Software zum Lösen bestimmter vorbestimmter Probleme oder Argumentationsaufgaben (Expertensystem).
Wikipedia
Agentur GPT
Ich träume von einer allgemeinen Agentur-Intelligenz und das ist meine Vision 2023. Und es gibt Chat-GPT Prompts, die einzelne Agenturjobs bereits sehr gut erledigen können, aber Chat-GPT ist eben nur ein Sprachmodell und damit ein Werkzeug unter vielen. Solange der Mensch als Instanz dazwischen ist, auch wenn der nur Copy & Paste ausführt, bleibt es ein händisch digitaler und kein automatischer Prozess. Um diese Definition dreht sich Alles.
Erst, wenn ich sagen kann: „Hey Computer, entwirf eine Social-Media-Strategie Unternehmen XY“ und als Ergebnis bekomme ich keinen Text, sondern konkrete Vorschläge zur Freigabe. Und wenn diese erteilt wurde, werden automatisch Posts eingeplant und Influencer angeschrieben, etc. Chat-GPT ist eine super Abkürzung für sehr viele Dinge, aber für die konkrete Automatisierung gibt es auch heute schon ganz konkrete Anwendungen, wie unser earni, oder Newsletter-Automatisierungen (z.B. Mailchimp).
TLDR: GPT ist ein Werkzeug, keine Zaubermaschine.
