Wie kann ich meine Kommunikation mit AI verbessern?

Um ehrlich zu sein, ist das Chatten mit KI eine Hassliebe. Natürlich denke ich, dass ich mich sehr klar ausgedrückt habe, aber es gibt eine "falsche Antwort". Kürzlich habe ich festgestellt, dass die Kommunikation mit KI wie das Unterrichten von Kindern ist, man muss auf die Methode achten. Wenn Sie zum Beispiel einen Code schreiben und einfach sagen: "Mit diesem Code stimmt etwas nicht", wird die KI Ihnen eine zweideutige Antwort geben. Wenn man aber einen neuen Kollegen so behandelt, dass der Hintergrund des Problems, die Fehlermeldung und die erwarteten Ergebnisse klar sind, wird die Wirkung ganz anders sein.

Betrachten Sie AI als Ihren neuen Kollegen

Ich habe einen Freund, der als CTO in einem Start-up arbeitet. Sein Team hat kürzlich einen besonders leistungsfähigen KI-Assistenten entwickelt. Zunächst nutzten alle ihn als Suchmaschine, mit vorhersehbaren Ergebnissen. Später fanden sie heraus, dass, wenn die KI als neues Mitglied des Teams, wie ein Neuling, geduldig den Hintergrund des Projekts zu erklären, die Technologie-Stack, und auch die Business-Logik sind klar, die KI, um das Programm Qualität gerade nach oben zu geben. Das erinnert mich an die letzte Woche gemachte Erfahrung, Praktikanten bei der Fehlersuche zu helfen - man muss ihn den ganzen Prozess verstehen lassen, bevor er das Problem finden kann.

Es ist so spezifisch, dass es ekelhaft ist.

Einmal wollte ich, dass mir die KI bei der Optimierung eines Sortieralgorithmus hilft. Zuerst sagte ich "optimiere diese Funktion", und die Lösung, die sie mir gab, war einfach unlesbar. Später lernte ich meine Lektion, die Größe der Eingabedaten, Leistungsengpässe und sogar Geschäftsszenarien, spezielle Anforderungen aufgeführt sind, wie "diese Funktion 100.000 Benutzerdaten zu verarbeiten, die aktuelle Zeit verbraucht 2 Sekunden, die Anforderungen zu optimieren, um 500 Millisekunden, und Speicherverbrauch kann 50 MB nicht überschreiten. Und siehe da, die KI hat tatsächlich eine wunderbare Lösung auf der Grundlage der Partitionierung gefunden, besser als ich erwartet hatte.

Das erinnert mich an die Fragen, die auf Stack Overflow viele Likes bekommen - sie haben alle eines gemeinsam: Die Problembeschreibung ist lächerlich spezifisch. Anstatt zum Beispiel zu fragen: "Warum gibt mein Python-Code einen Fehler aus?", könnte man sagen: "In Python 3.8 bin ich bei der Verarbeitung einer CSV-Datei mit Pandas 1.3.0 auf einen ValueError:... gestoßen. Der folgende Codeschnipsel kann reproduziert werden...". Es scheint, dass auch die Kommunikation mit KI dieser goldenen Regel folgen muss.

Die Kunst der Iteration

Was mich am meisten überraschte, war, dass das Gespräch mit der KI tatsächlich ein iterativer Prozess war. Sind Sie mit Ihrer ersten Antwort nicht zufrieden? Geben Sie nicht vorschnell auf. Genau wie bei der Überprüfung von Produktanforderungen muss die erste Version einer Lösung oft immer wieder überarbeitet werden. Ein Freund von mir, der sich mit Datenanalyse beschäftigt, zeichnet jedes Mal, wenn er mit der künstlichen Intelligenz diskutiert, den gesamten Dialog auf, wobei er wie bei einem Ping-Pong-Spiel hin und her wechselt. Er sagt, das sei viel effizienter, als eine perfekte Frage auf einmal zu stellen - schließlich müssen selbst Menschen ihre Kommunikation untereinander oft noch einmal überprüfen, ganz zu schweigen von der KI.

Kürzlich kam GitHub Copilot mit einer neuen Funktion heraus, die es Ihnen ermöglicht, Fragen zu stellen und Anpassungen an KI-generiertem Code vorzunehmen, was die Idee der "iterativen Kommunikation" auf die Spitze treibt. Ich habe es ausprobiert. Es ist, als ob man einen Programmierpartner neben sich sitzen hat, dem man sagt: "Dieser Variablenname ist nicht intuitiv genug", und der einem sofort fünf oder sechs Verbesserungsvorschläge macht. Diese Art des progressiven Dialogs macht den Problemlösungsprozess sehr natürlich.

Geben Sie der KI eine Rolle.

Eine weitere besonders interessante Technik besteht darin, der KI eine Rolle zuzuweisen. Wenn ich zum Beispiel ein technisches Dokument schreiben möchte, sage ich: "Du bist jetzt ein technischer Python-Autor mit 10 Jahren Erfahrung, bitte erkläre diesen Algorithmus in einfacher Sprache". Die KI passt den Ton und die Tiefe automatisch an, und der Inhalt ist klar strukturiert, sogar die Beispiele sind sehr relevant. Dies ist auch bei der Überprüfung von Code nützlich, da die KI die Rolle eines "strengen technischen Aufsehers" übernehmen kann, und sie ist ernster als ein echter Aufseher, wenn es um Nitpicking geht.

Aber seien Sie gewarnt, die Charakterisierung darf nicht zu wild sein. Ich habe einmal eine KI gebeten, "Steve Jobs zu spielen, um mein Produktdesign zu kritisieren", und bekam einen Haufen leerer Worte, gefüllt mit "realitätsverzerrenden Kraftfeldern". Später stellte ich fest, dass spezifische berufliche Rollen wie "Senior React Developer" oder "Strenger Sicherheitsingenieur" am besten funktionieren.

Letztendlich liegt der Schlüssel zur effizienten Kommunikation mit KI darin, die guten Kommunikationsgewohnheiten aus unserer normalen Arbeit zu übernehmen. Ein klarer Kontext, spezifische Anfragen, geduldige Iteration und ein bisschen Kreativität im Rollenspiel. Natürlich ist die KI kein echter Mensch und kann keine Gedanken lesen - aber wenn Sie bereit sind, 30 Sekunden mehr zu investieren, um das Problem zu verdeutlichen, können Sie sich drei Stunden Zeit für die Fehlersuche sparen. Das ist in jeder Hinsicht ein gutes Geschäft.