Jim Sengl aus dem MedienNetzwerk Bayern gibt Tipps zum Thema „Reden mit der Maschine” und wie man bessere Ergebnisse aus einem Large Language Model herausbekommt. Los geht’s mit dem viel diskutierten Thema Urheberrecht: Eine Maschine kann kein Urheberrecht haben, das können nur Menschen, stellt Sengl fest. Wem gehört ein mit generativer KI erstelltes Bild also? Dem Prompter? Hausjuristen in Medienhäusern sagen, so Sengl, ein generiertes und nicht weiter verarbeitetes Bild ist gemeinfrei, weil es keine Schöpfungshöhe erreicht. Er rät dennoch immer dazu, von der KI generierte Bilder mit Vorsicht zu verwenden und am besten rechtliches Wissen einzuholen.
Nun zu Large Language Models. Sengl erklärt, dass es schwierig nachzuweisen sei, dass sie benutzt wurden. Auch hier gibt es Risiken für Unternehmen, u.a. fehlende Faktizität und Reproduzierbarkeit, doch die Chancen sind riesig.„Warum spuckt die KI eigentlich immer unterschiedliche Ergebnisse aus?”, fragt Sengl ins Publikum. Die Antwort: Modelle fügen ganz bewusst Neues hinzu. Das sorgt für eine größere Varianz, macht die Antworten menschlicher – und nicht reproduzierbar.
Konkrete Beispiele und Tipps liefert der LRFT-Workshop auch. Prompt Crafting lasse sich in vier Abschnitte teilen, so Jim Sengl: Welche Rolle soll das Large Language Model einnehmen (Expert:in)? In welcher Form soll es antworten (Bullet Points)? Was soll es konkret tun (Anmoderation schreiben)? Und dann: Auf die Ergebnisse eingehen und sie verfeinern.