Niemand braucht mehr Ingenieure, die der KI Befehle erteilen.

Prompt-Engineering für KI war 2023 einer der gefragtesten Berufe. Das rasante Tempo der KI-Entwicklung hat diesen Beruf jedoch überflüssig gemacht.

Während sich im Jahr 2023 Millionen Menschen Sorgen darüber machten, dass künstliche Intelligenzmodelle wie ChatGPT ihre Arbeitsplätze übernehmen könnten, waren einige Unternehmen bereit, Hunderttausende von Dollar zu zahlen, um Mitarbeiter einzustellen, die in der Lage waren, diese KI-Chatbots der nächsten Generation zu nutzen.

Laut Bloomberg führte das Aufkommen von ChatGPT zu dieser Zeit zur Entstehung eines neuen Berufsstandes namens Prompt Engineer, dessen Gehälter bis zu 335.000 US-Dollar pro Jahr betragen konnten.

„Mit KI sprechen“

Anders als herkömmliche Programmierer formuliert der Ingenieur die Programmieraufgaben in Prosaform und sendet diese Klartextbefehle an das KI-System. Das System wandelt den beschreibenden Text dann in konkrete Aufgaben um.

Diese Personen verstehen oft die Schwächen der KI, was es ihnen ermöglicht, ihre Fähigkeiten zu erweitern und ausgefeilte Strategien zu entwickeln, um einfache Eingaben in wirklich einzigartige Ergebnisse zu verwandeln.

Lance Junck verdiente einst fast 35.000 US-Dollar mit einem Online-Kurs, in dem er anderen die Nutzung von ChatGPT beibrachte. Foto: Gearrice.

„Um KI effektiv einzusetzen, muss man die Fähigkeit beherrschen, Befehle zu entwerfen. Ohne diese Fähigkeit wird Ihre Karriere früher oder später ruiniert sein“, sagte Lydia Logan, Vizepräsidentin für globale Bildung und Personalentwicklung bei IBM.

Durch die rasante Entwicklung verstehen KI-Modelle die Absicht des Nutzers jedoch mittlerweile viel besser und können sogar Nachfragen stellen, wenn die Absicht unklar ist.

Laut WSJ schulen Unternehmen zudem eine Reihe von Mitarbeitern aus verschiedenen Abteilungen darin, wie sie Befehle und KI-Modelle am besten einsetzen können, sodass es weniger notwendig ist, dass eine einzelne Person über dieses Fachwissen verfügt.

Konkret wurden in einer kürzlich von Microsoft in Auftrag gegebenen Umfrage 31.000 Angestellte in 31 Ländern zu neuen Stellen befragt, die ihre Unternehmen in den nächsten 12 bis 18 Monaten einführen wollen. Laut Jared Spataro, Marketingdirektor für KI am Arbeitsplatz bei Microsoft, rangierte der Beruf des Command Engineers auf dem vorletzten Platz der Liste.

Berufe wie Trainer, Datenspezialist und KI-Sicherheitsexperte stehen derweil ganz oben auf der Liste.

Spataro argumentiert, dass sich die wichtigsten Sprachmodelle mittlerweile so weit entwickelt haben, dass sie eine bessere Interaktion, einen besseren Dialog und ein besseres Kontextbewusstsein ermöglichen.

Das KI-basierte Recherchetool von Microsoft stellt beispielsweise Nachfragen, informiert den Nutzer, wenn es etwas nicht versteht, und bittet um Feedback zu den bereitgestellten Informationen. Mit anderen Worten, so Spataro, „man braucht keine perfekten Aussagen“.

Die Aussage, dass Prompt „blind“ sei, ist nicht falsch.

Laut Hannah Calhoon, Vizepräsidentin für KI bei der Jobbörse Indeed, ist die Anzahl der Stellenanzeigen für Command-Line-Ingenieure derzeit sehr gering.

Im Januar 2023, nur wenige Monate nach dem Start von ChatGPT, schnellten die Suchanfragen nach dieser Stelle auf Indeed auf 144 pro Million Suchanfragen in die Höhe. Seitdem hat sich diese Zahl jedoch bei etwa 20–30 pro Million Suchanfragen eingependelt.

Prompt Engineers sind Ingenieure, deren Aufgabe es ist, Fragen oder Befehle für KI-Tools wie ChatGPT zu erstellen. Foto: Riku AI.

Neben der sinkenden Nachfrage, bedingt durch knappe Budgets und zunehmende wirtschaftliche Unsicherheit, sind Unternehmen in den letzten Jahren generell auch viel vorsichtiger bei der Einstellung von Mitarbeitern geworden.

Unternehmen wie Nationwide Insurance, der Arbeitskleidungshersteller Carhartt und New York Life Insurance gaben daher an, nie Auftragsingenieure eingestellt zu haben. Stattdessen stellten sie fest, dass die Verbesserung der Fähigkeiten im Bereich der Auftragsabwicklung eine sinnvollere Spezialisierung darstellt, in der alle bestehenden Mitarbeiter geschult werden können.

„Ob Sie im Finanzwesen, im Personalwesen oder im Rechtsbereich arbeiten, wir betrachten dies als eine Fähigkeit innerhalb einer Stellenbezeichnung, nicht als eine separate Stellenbezeichnung“, sagte Jim Fowler, Chief Technology Officer von Nationwide.

Professor Andrew Ng, Gründer von Google Brain und Dozent an der Stanford University, meint, dass Benutzer bei der Eingabe von Anweisungen an die KI manchmal nicht übermäßig detailliert sein müssen.

In einem Beitrag auf X bezeichnete Ng diese Methode als „ faule Eingabe “ – also die Fütterung von KI mit Informationen ohne viel Kontext oder konkrete Anweisungen. „Wir sollten Eingabeaufforderungen nur dann mit Details versehen, wenn dies unbedingt notwendig ist“, so der Mitbegründer von Coursera und DeepLearning.

Ng nennt als Paradebeispiel Programmierer beim Debuggen. Sie kopieren oft ganze Fehlermeldungen – manchmal mehrere Seiten lang – in das KI-Modell, ohne die Anforderungen anzugeben.

„Die meisten großen Sprachmodelle (LLMs) sind intelligent genug, um zu verstehen, dass man sie braucht, um Fehler zu analysieren und Wege zu deren Behebung vorzuschlagen, selbst wenn man dies nicht explizit angibt“, schrieb er.

LLMs gehen zunehmend über die reine Befehlsausführung hinaus und beginnen, die Absicht und die Beweggründe der Nutzer zu verstehen, um passende Lösungen anzubieten. Foto: Bloomberg.

Laut Ng ist dies ein Schritt nach vorn, der zeigt, dass LLMs allmählich über die bloße Befolgung von Befehlen hinausgehen und beginnen, die Absicht und die Gründe des Benutzers zu verstehen, um geeignete Lösungen anzubieten – ein Trend, den Unternehmen, die KI-Modelle entwickeln, verfolgen.

Allerdings ist „faules Prompting“ nicht immer effektiv. Diese Technik sollte nur dann angewendet werden, wenn Nutzer das Modell schnell testen können, beispielsweise über eine Weboberfläche oder eine KI-Anwendung, und wenn das Modell in der Lage ist, aus begrenzten Informationen Absichten abzuleiten.

Herr Ng betonte: „Wenn die KI viel Kontext benötigt, um detailliert zu antworten, oder potenzielle Fehler nicht erkennen kann, dann hilft eine einfache Eingabeaufforderung nicht.“

Quelle: https://znews.vn/khong-con-ai-can-ky-su-ra-lenh-cho-ai-nua-post1549306.html