Was ist ein „KI-Flüsterer“ und ist das der richtige Job für Sie?

Ständig werden neue Berufe erfunden, und dank der Explosion der generativen KI haben wir jetzt eine weitere potenzielle neue Berufsbezeichnung auf dem Markt: den KI-Flüsterer. Ist das ein weiterer Gimmick oder Ihre nächste Karriere?

Was ist ein KI-Flüsterer?

Während Sie den Begriff „KI-Flüsterer“ vielleicht noch nicht gehört haben, haben Sie vielleicht schon von dem Begriff „prompter Ingenieur“ gehört, insbesondere im Zusammenhang mit generativen KI-Kunstsystemen wie MidJourney und Stable Diffusion.

Ein Prompt Engineer ist jemand, der herausfindet, was der richtige Input in die Black Box der generativen KI ist, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten. Wenn Sie jedoch „AI Whisperer“ in eine Suchmaschine eingeben, werden Sie feststellen, dass dieser neuere Begriff für Prompt Engineer lautet bereits im allgemeinen Sprachgebrauch, da der gesamte Bereich der generativen KI in einem geometrischen Tempo voranschreitet.

Für mich spiegelt der Begriff „KI-Flüsterer“ sicherlich besser wider, was dieser Job eigentlich mit sich bringt. Es ist keineswegs eine exakte Wissenschaft. Ein KI-Flüsterer entwickelt sich zu einer Kombination aus Technikbegeistertem, Psychologe und (ich wage es zu sagen) Künstler.

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Während der Durchschnittsmensch mit KI-Interaktionen zu kämpfen hat und das Gefühl hat, dass er eine generative KI-Engine einfach nicht dazu bringen kann, das zu tun, was er will, kann der Flüsterer die Zauberworte herausfinden, die die KI zum Handeln anregen, indem er genau das ausspuckt, was er tut wurde gefragt. Es ist, als würde man Menschen beobachten, die ein paar Sekunden lang auf einen Zauberwürfel schauen und ihn dann sofort lösen können.

Warum brauchen wir KI-Flüsterer?

Die große Frage, die Ihnen wahrscheinlich im Kopf herumschwirrt, ist, warum wir diese „KI-Flüsterer“ überhaupt brauchen. Schließlich können Sie zwei beliebige Personen beispielsweise vor Microsoft Word setzen, und sie erhalten die gleichen Ergebnisse, wenn sie einfach den Anweisungen im Handbuch folgen. Sie müssen Word oder Photoshop nicht überreden, mit Ihnen zusammenzuarbeiten – obwohl es sicherlich von Vorteil ist, über fundierte Kenntnisse im Umgang mit beiden Tools zu verfügen.

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Generative KI-Engines sind völlig anders. Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und Googles Bard sind Beispiele für maschinelles Lernen. Sie wurden eher trainiert als programmiert, und obwohl selbst ein handcodiertes Programm unerwartetes Verhalten zeigen kann, ist das nichts im Vergleich zu einem LLM.

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Diese künstlichen neuronalen Netze sind so groß und komplex, dass man nie genau vorhersagen kann, was am anderen Ende herauskommen wird, wenn man sie durchläuft. Darüber hinaus ist in ihnen ein Element der Zufälligkeit eingebaut. Aus diesem Grund führt die mehrfache Eingabe derselben Eingabeaufforderung an ChatGPT nie zu genau den gleichen Ergebnissen .

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Ein KI-Flüsterer erkennt intuitiv, welche Eingabeaufforderungen erforderlich sind, um ein bestimmtes Ergebnis zu erhalten. Da die Eingaben für diese LLMs in Form natürlicher Sprache erfolgen, müssen Menschen, die ein Händchen für Sprache, Logik und Kommunikation haben, plötzlich eine neue Rolle spielen, während die Welt sich auf die Einführung dieser Technologie stürzt.

Stellen Sie sich die generative KI wie den mythischen Dschinn vor. Sie können sich etwas wünschen, und der Dschinn kann Ihnen praktisch alles geben, was Sie wollen, aber Sie müssen Ihren Wunsch perfekt formulieren, denn er wird Ihnen genau das geben, worum Sie gebeten haben, nicht unbedingt das, was Sie wollten. Je komplexer und differenzierter der Wunsch, desto komplexer und differenzierter muss auch Ihr Anliegen sein.

Ist das wirklich ein Job mit Zukunft?

Die meisten Jobs verschwinden irgendwann. Theoretisch wird eine Kombination aus KI und Fortschritten in der Robotik im nächsten Jahrhundert praktisch jede Art von körperlicher und geistiger Arbeit ersetzen – oder sie zumindest vollständig verändern. Das ist vielleicht eine etwas zu philosophische Antwort, aber sie hilft uns, hier eine Perspektive zu gewinnen.

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In praktischer Hinsicht könnte die Notwendigkeit eines menschlichen Dolmetschers seltener werden, je weiter diese Tools voranschreiten und selbstgesteuerter, selbstkorrigierender und (nach Luft schnappend) vielleicht sogar selbstbewusster werden.

Andererseits liegt es vielleicht in der Natur des Menschen, dass wir immer einen Menschen auf dem Laufenden haben wollen, der unsere automatisierten Systeme bis zu einem gewissen Grad betreut.

Bekanntlich ist Dr. Susan Calvin in Isaac Asimovs Roboterromanen eine Robopsychologin – eine Person, die sich auf die Psychologie positronischer Roboter spezialisiert hat. Weil die Gehirne von Asimovs Robotern so komplex sind (und trotz seiner „drei Gesetze“), können sie auf unvorhersehbare Weise handeln. Manchmal müssen sie überredet oder überredet werden, etwas zu tun oder damit aufzuhören.

KI-Flüsterer könnten eine frühe Wiederholung dieser Art von Rolle sein. Jemand, der nicht wie ein Programmierer denkt, weil das „Programm“ sich nicht mehr wie einer verhält. KI-Flüsterer könnten das Talent haben, eine KI dazu zu bringen, ihre eigenen Sicherheitsparameter zu umgehen, was wir gesehen haben, als die Leute das mit Freude taten und bei bestimmten KIs zu einem sehr NSFW-Verhalten führten.

Auf der weniger Black-Hat-Seite ist es wahrscheinlicher, dass die legitimere Form dieser neuen Generation von Computeroperatoren diese KI dazu bringt, die positive Arbeit zu leisten, die wir von ihnen erwarten. KI-Flüsterer umgehen ihre gelegentlichen zufälligen Wutanfälle und Halluzinationen und entwickeln zuverlässige Betriebsabläufe. Sie werden wahrscheinlich auch eine Rolle bei der Qualitätskontrolle spielen und sicherstellen, dass die Ergebnisse der KI den Wünschen ihres Arbeitgebers entsprechen.

Egal wie intelligent unsere Werkzeuge werden, wir möchten wahrscheinlich immer, dass die KI mit einem Menschen zusammenarbeitet. Aus dieser Perspektive wird es KI-Flüsterer und alle möglichen Jobs, die später folgen, wahrscheinlich noch einige Zeit geben.