Die Ausgabequalität von large langauge models kann beliebig erhöht werden durch die Verwendung eines Notizsystems auf basis eines Luhmann Zettelkastens. Diese notizen werden ebenfalls von der Künstlichen Intelligenz erzeugt. Als Thema wurde "Geschichte der Technik von 1500 bis 2000" gewählt, weil sowohl geisteswissenschaftler als auch Mathematiker mit der TEchnikgeschcihte halbwegs vertraut sind und es leicht fällt die qualität des erzeugten Texte zu überprüfen.
Für das Experiment wurden diesmal 76 Karteikarten erstellt, also weit weniger als empfohlen wird für eine akademische Hausarbeit. Grund ist, dass bei jedem Durchlauf mit dem large language modell nur je 10 neue Karteikarten generiert werden können mangels Ressourcen der KI.
Das Ergebnis wurde in einem PDF Dokument wie eine wissenschaftliche Darstellung formatiert. DEr vollständigkeit halber sei erwähnt dass der komplette Text von einer KI erzeugt wurde, das also der Autor der Abhandlung eine Maschine war die einen Academic Prompt abgearbeitet hat. Ziel des Experimentes war es die Leistungsfähigkeit von LLMs besser einzuschätzen.
Kommen wir nun zum inhalt des PDF dokuments. Es besteht aus 11 Seiten Text, welches auf basis von 76 Karteikarten erzeugt wurde. Die qualität des Textes ist MIttelmaß, es ist eine reine fleißarbeit wo also die Künstliche Intelligenz wie gefordert alle wichtigen Themen zuerst in Stichworten notiert hat und daraus dann einen Fließtext auf deutsch erzeugt hat. Der Unterschied zu einem Text eines menschlichen Autors besteht darin, dass die Künstliche Intelligenz in kurzer Zeit sehr viel Text zu schreiben und sehr viele Karteikarten zu erzeugen. TEchnisch gesehen ist es denkbar, einen prompt zu formulieren der 1000 Karteikarten über TEchnikgeschichte erzeugt um daraus ein mehrbändiges STandardwerk zu diesem Thema zu erstellen. Alles vollautomatisch versteht sich.
Die eingriffsmöglichkeiten des menschlichen Prompt bedieners beschränken sich darauf die Anzahl der Karteikarten sowie das Thema vorzugeben, der rest ist Aufgabe des LLMs. DAs LLMs liest die vorhandene literatur, extrahiert stichworte, bringt diese in eine Luhmann typische Unordnung und erzeugt dafür den passenden Prosatext inkl. Rechtschreibkorrektur.
Heute verfügbare Large language modelle sind bereits mehr als ausreichend um diese Aufgabe zu bewältigen. Mag sein, dass der erzeugte Texte keine neuen Erkenntnise enthält sondern nur das vorhandene Wissen zusammenträgt. Das passiert aber mit viel fleiß und ohne größeren Fehler.
geschichtedertechnikvon1500bis2000.pdf (191 kb)
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