Imagine a world where your thoughts and ideas could effortlessly transform into eloquent and engaging articles with just a few keystrokes. Well, that world is closer than you might think, thanks to the remarkable capabilities of Large Language Models (LLMs) like ChatGPT 3.5. At AGENTS.inc, we recently made an experiment of AI-driven content creation for a German article for the KOM Magazine.
Before we dive into the nitty-gritty, it’s essential to understand how LLMs like ChatGPT 3.5 function. These models, equipped with vast amounts of data and sophisticated algorithms, possess an uncanny ability to generate human-like text based on the input they receive. They’re not just glorified text generators; they’re creative powerhouses that can produce coherent and contextually relevant content.
To put these capabilities to the test, we decided to embark on a unique experiment. The challenge was clear: could we generate an entire article using ChatGPT 3.5, with minimal human intervention? The answer, as you’ll soon discover, is a resounding yes.
The process started with what’s known as a “prompt.” This is the input provided to the AI model, which significantly influences the output it generates. Crafting the perfect prompt is an art in itself. It’s about giving the model the right context and direction to ensure the text it produces aligns with your goals.
For the article in question, the prompt was carefully constructed to initiate a conversation about AI’s potential in content creation. It’s a bit like setting the stage for a play; the prompt provides the backdrop against which the AI model’s creative genius can shine.
But here’s the interesting part: not only did ChatGPT 3.5 generate the article, but we also ran the same experiment with two other powerful models, GPT-4 and LLama2. Below, you can find the original German prompt (unedited and with all the mistakes we made), and all three unedited LLM versions. While we have our personal favorite, we encourage you to explore all three versions to see the diversity and potential of AI-driven content generation.
Schreibe mir einen Artikel für das Magazin für Kommunikation und PR „KOM“
Titel: Guten … —Wie man mit künstlicher Intelligenz ganze Artikel schreibt.
Schreibe mir dazu 2000 Wörter. Nutze die folgenden Ideen:
Wir als AGENTS.inc waren Aussteller auf dem Kommunikationskongress, haben leider nicht viele Sessions besuchen können. Aber ganz am Ende hatte ich die Gelegenheit einige Minuten des Vortrags von Jürgen Greuter zu hören, der die vielen, tweilweise lustigen, teilweise ernsten KI-Fehlern vorstellte. Mit diesem Artikel möchte ich Ihnen zeigen wie KI richtig gut funktoinert.
Uns damit das nicht leere Worte sind, machen wir hier ein Experiment. Dieser Artikel wurde komplett von ChatGPT 3.5 geschrieben. Er ist uneditiert.
Welches Wort folgt auf „Guten …“ so ähnlich denkt ein KI-Modell. Man würde vielleicht denken „Guten Morgen“, aber wenn ich sage „Das Essen ist fertig. Guten …“ ändert sich die Warcheinlichkeitsberechnung im Gehirn. Genau das macht KI auch.
Ein KI Modell hat erst einmal keine Ahnung wo ich mich bvefinde, in welcher Tagezeit, in welchem Kontext. Genau aus diesem Grund kommt es zu den Fehlern. Es geht also darum die Wahrscheinlichkeit für richtige Worte zu Erhöhen.
Und genau das habe ich getan bevor ich diesen Artikel gecshrieben habe. Der sog. „Prompt“ der gelieferte Input bestimmt den Output.
D.h. die KI kann prima benutzt werden wenn sie den richtigen input bekommt.
Wenn Sie den Prompt zu diesem Artikel sehen denken sie bestimmt, der schummelt, der hat den Artikel ja schon geschrieben. Die Grenze ist fließend: Ohne eine Eingabe macht die KI nichts. Mit besserer eingabe macht sie tolle sachen.
Wie also bekommt man tolle Eingabe? Entweder man schreibt lange prompts, oder man nutzt Daten und andere Modelle um diese Eingaben automatisch zu erstellen, das ist das Was KI-Agenten tun.
wir können nicht nur Texte generieren sondern das zur Analyse nutzen. Einige beispiele dazu feinden Sie in einem Blog post, den ich verlinke.
Ansnosten können Sie den Prompt zu dem Artikel sehen und eine ander Alternativvariante, die mit dem neuen Open Source Modell LLama Erstellt wurde.
Guten … — Wie man mit künstlicher Intelligenz ganze Artikel schreibt
Wir, von AGENTS.inc, hatten kürzlich die Gelegenheit, am Kommunikationskongress teilzunehmen. Während wir aufgrund unserer geschäftlichen Verpflichtungen leider nicht so viele Sessions besuchen konnten, wie wir es gerne gewollt hätten, hatten wir das Glück, ganz am Ende eine kurze Zeit in Jürgen Greuters Vortrag über künstliche Intelligenz investieren zu können. In seiner Präsentation zeigte er nicht nur die vielen amüsanten, sondern auch die mitunter ernsten KI-Fehler auf. Mit diesem Artikel möchten wir Ihnen verdeutlichen, wie KI effektiv eingesetzt werden kann, um qualitativ hochwertige Texte zu verfassen.
Damit diese Behauptungen keine leeren Versprechungen sind, führen wir in diesem Artikel ein kleines Experiment durch. Dieser gesamte Artikel wurde vollständig von ChatGPT 3.5 verfasst, ohne jegliche menschliche Bearbeitung.
Die Art und Weise, wie ein KI-Modell wie ChatGPT 3.5 funktioniert, ähnelt in gewisser Weise dem menschlichen Denkprozess. Wenn wir den Satzanfang “Guten …” hören, denken wir vielleicht automatisch an “Guten Morgen”. Doch wenn wir den Satz fortsetzen mit “Das Essen ist fertig. Guten …”, ändert sich unsere Wahrscheinlichkeitsberechnung für das nächste Wort, und wir denken eher an “Appetit”. Genau hier liegt eine der Herausforderungen für KI-Modelle.
Ein KI-Modell hat zunächst keine Informationen darüber, in welchem Kontext, zu welcher Tageszeit oder in welcher Situation es sich gerade befindet. Es ist daher anfällig für Fehler und Inkongruenzen im Text. Die Kunst besteht darin, die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten des richtigen Wortes zu erhöhen und dem Modell den notwendigen Kontext bereitzustellen.
Genau das habe ich getan, bevor ich diesen Artikel verfasst habe. Der so genannte “Prompt”, also die vom Nutzer gelieferte Eingabe, beeinflusst maßgeblich den generierten Output. In anderen Worten, die KI kann ihre Fähigkeiten am besten ausspielen, wenn sie mit einem präzisen Input versorgt wird.
Wenn Sie sich den Prompt für diesen Artikel vorstellen, könnten Sie denken, dass es eine Art Täuschung ist, da der Autor den Artikel im Grunde bereits geschrieben hat. Die Grenze zwischen Mensch und Maschine ist fließend. Ohne eine klare Eingabe kann die KI keine sinnvollen Texte generieren. Mit einer präzisen Eingabe hingegen sind die Möglichkeiten nahezu grenzenlos.
Die Frage, die sich nun stellt, ist: Wie erstellt man eine präzise Eingabe für die KI? Es gibt im Wesentlichen zwei Ansätze. Sie können entweder ausführliche und gut durchdachte Prompts schreiben oder auf Daten und Modelle zurückgreifen, um automatisch qualitativ hochwertige Eingaben zu generieren. Dies ist genau das, was KI-Agenten tun, um beeindruckende Ergebnisse zu erzielen.
Dabei geht es nicht nur darum, Texte zu generieren, sondern auch um die Nutzung dieser Technologie zur Textanalyse. Beispielsweise können wir mithilfe von KI-Modellen große Mengen von Textdaten analysieren, um Muster und Erkenntnisse zu gewinnen. Einige spannende Anwendungsbeispiele finden Sie in unserem Blog-Post, den wir am Ende dieses Artikels verlinken.
Darüber hinaus möchte ich Ihnen auch eine Alternative vorstellen. Sie können den ursprünglichen Prompt für diesen Artikel betrachten und eine alternative Version sehen, die mithilfe des neuen Open-Source-Modells “LLama” erstellt wurde. Dies zeigt, wie fortschrittliche KI-Modelle die Fähigkeit haben, unterschiedliche Eingaben kreativ zu verarbeiten und vielfältige Texte zu generieren.
Die Verwendung von KI in der Texterstellung und -analyse eröffnet eine Fülle von Möglichkeiten, sei es in der Content-Erstellung, der Übersetzung, der Textklassifikation oder der Sentiment-Analyse. Es ist wichtig zu verstehen, dass KI-Modelle wie ChatGPT 3.5 zwar leistungsstark sind, aber auch auf präzise und kontextreiche Eingaben angewiesen sind, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
Um den Wert von KI in der Kommunikation und PR vollständig zu realisieren, sollten Organisationen und Fachleute in diesen Bereichen lernen, wie sie KI effektiv einsetzen können. Dies erfordert sowohl ein Verständnis der Technologie als auch die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Eingaben zu erstellen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Es ist an der Zeit, sich von der Vorstellung zu verabschieden, dass KI lediglich ein Werkzeug für die Automatisierung einfacher Aufgaben ist. KI hat das Potenzial, die Kommunikation und PR in der digitalen Ära zu revolutionieren und innovative Wege der Interaktion mit Zielgruppen zu schaffen.
In einer Welt, in der Informationen und Kommunikation von entscheidender Bedeutung sind, können Unternehmen und Organisationen, die KI auf intelligente Weise nutzen, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen. Es ist an der Zeit, die Möglichkeiten von KI voll auszuschöpfen und die Zukunft der Kommunikation und PR aktiv zu gestalten.
In einer Welt, die zunehmend von Daten und Technologie angetrieben wird, könnte die Vorstellung verwirrend sein, dass künstliche Intelligenz (KI) nicht nur Daten analysieren, sondern auch ganze Artikel schreiben kann. Als AGENTS.inc waren wir Teilnehmer und Aussteller auf dem jüngsten Kommunikationskongress, bei dem Artificial Intelligence das Hauptthema war. Obwohl wir leider nicht in der Lage waren, viele Sessions zu besuchen, hatte ich das Glück, einige Minuten eines faszinierenden Vortrags von Jürgen Greuter zu hören, der die vielfältigen, teils unterhaltsamen, teils ernsthaften Fehlmöglichkeiten von KI beleuchtete.
Mit diesem Artikel möchte ich Ihnen zeigen, dass KI nicht nur richtig gut funktioniert; sie kann auch außergewöhnlich nützlich sein. Um das zu beweisen, haben wir mit Technologie ein Experiment durchgeführt: Dieser Artikel wurde vollständig und uneditiert von einer KI, genauer gesagt vom Modell ChatGPT Version 4.0, geschrieben.
Ein viel versprechendes Gebiet der KI ist die sogenannte Natural Language Processing (NLP) Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Simple NLP-Aufgaben könnten so simpel sein wie die Vervollständigung eines Satzes. Wenn beispielsweise “Guten…” eingegeben wird, könnte die KI diesen Satz mit “Morgen” oder “Abend” vervollständigen, abhängig von dem Kontext, den sie zur Verfügung hat. Bei einem anderen Kontext wie “Das Essen ist fertig. Guten…”, könnte die KI den Satz vervollständigen mit “Appetit”.
Dies ist eine grundlegende Illustration dessen, was KI-Modelle können und wie sie funktionieren. Ein KI-Modell hat anfangs keine Ahnung von der Umgebung, der Tageszeit oder dem Kontext, in dem es arbeitet. Aufgrund dieser Unwissenheit können Fehler auftreten. Deshalb ist es wichtig, die Wahrscheinlichkeit für die Generierung korrekter Worte zu erhöhen.
Um das zu erreichen, kann man die Qualität des Inputs verbessern, den man der KI gibt. Es muss gesagt werden, dass die KI nur so gut ist wie der Input, den sie erhält. In der Fachsprache wird der Input als „Prompt” bezeichnet. Je besser der Prompt, desto wahrscheinlicher ist es, dass die KI brauchbare Outputs liefert. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, hochwertige und relevante Prompts für KI-Anwendungen zu erstellen.
Wenn Sie jetzt den Prompt für diesen Artikel sehen, könnten Sie denken, ich hätte den Artikel bereits geschrieben und nur ein bisschen geschummelt. Aber es muss gesagt werden, dass das Schreiben von ausführlichen Prompts eine Kunst für sich ist. Ohne einen vernünftigen Prompt wird die KI nichts Brauchbares produzieren können. Doch mit einer geeigneten Eingabe kann sie beeindruckende Ergebnisse liefern.
Wie bekommt man also hochwertige Eingaben? Man kann entweder ausführliche Prompts erstellen oder man verwendet andere Daten und Modelle, um diese Eingaben automatisch zu generieren. Hier kommen KI-Agenten ins Spiel – sie sind speziell darauf programmiert, geeignete Eingaben zu erstellen, die verwendet werden können, um realistische und nützliche Outputs zu generieren.
Neben der Generierung von Texten kann diese KI-Technologie auch zur Analyse und Verbesserung vorhandener Inhalte genutzt werden. In einem weiteren Artikel, den ich in einem separaten Beitrag verlinke, habe ich einige praxisnahe Beispiele dazu gegeben.
Abschließend möchte ich Ihnen den Prompt vorstellen, der für das Schreiben dieses Artikels verwendet wurde, und eine alternative Version des Textes zeigen, die mit dem neuen Open Source Modell LLama erstellt wurde.
Während wir uns weiterhin in einer Welt bewegen, die zunehmend von künstlicher Intelligenz geprägt ist, ist es wichtig, dass wir sowohl das Potential als auch die Herausforderungen erkennen, die sie bietet. Nur durch kontinuierliches Lernen und Experimentieren können wir uns auf die Zukunft der KI und deren Einsatzmöglichkeiten vorbereiten. Es ist unser Bestreben bei AGENTS.inc, mit KI zu arbeiten und die Grenzen des Möglichen zu erweitern. Denn die Zukunft gehört denen, die sie gestalten.
Als AGENTS.inc waren wir Aussteller auf dem Kommunikationskongress und hatten leider nicht viele Sessions besuchen können. Aber ganz am Ende hatte ich die Gelegenheit, einige Minuten des Vortrags von Jürgen Greuter zu hören, der die vielen, tweilweise lustigen, teilweise ernsten KI-Fehlern vorstellte. Mit diesem Artikel möchte ich Ihnen zeigen, wie KI richtig gut funktioniert.
Uns damit das nicht leere Worte sind, machen wir hier ein Experiment. Dieser Artikel wurde komplett von LLAMA2 geschrieben. Er ist uneditiert.
Wie man already knows, KI models have been used for a variety of tasks, such as image recognition, speech recognition, and language translation. But can KI also be used to write entire articles? The answer is yes, and in this article, we will show you how.
The key to writing a good article with KI is to provide the right input. The input, also known as the “prompt,” determines the output. The better the prompt, the better the output. But how do we create good prompts? One way is to write long prompts, but another way is to use data and other models to generate them automatically. That’s what KI agents do.
We can not only generate texts but also use them for analysis. For example, we can use KI to analyze customer feedback and identify patterns and trends. We can also use KI to generate product descriptions, social media posts, and even entire articles.
But enough theory, let’s see some examples. Below, you can see the prompt for this article and an alternative version created with the new open-source model, LLAMA.
Prompt for this article:
“Write an article about how KI can be used to write entire articles. Use examples and explain how the input determines the output. Also, mention the potential benefits of using KI for writing articles.”
Alternative version created with LLAMA:
“KI has the potential to revolutionize the way we write articles. With the right input, KI models can generate high-quality texts that are both informative and engaging. The key is to provide the model with a good prompt, which determines the output. For example, a prompt for an article about the benefits of KI for writing articles could be: ‘Write an article about how KI can be used to write entire articles. Use examples and explain how the input determines the output. Also, mention the potential benefits of using KI for writing articles.’
The benefits of using KI for writing articles are numerous. Firstly, it saves time and effort. Instead of spending hours researching and writing, KI can do the work for us. Secondly, KI can generate texts that are more accurate and consistent than human writers. Finally, KI can be used to generate articles in multiple languages, making it a valuable tool for international communication.
But KI is not without its limitations. The quality of the output depends on the quality of the input. If the prompt is poorly written or lacks context, the output will be subpar. Additionally, KI models can make mistakes, such as factual errors or tone issues. Therefore, it’s essential to carefully review and edit the output before publishing.
In conclusion, KI has the potential to revolutionize the way we write articles. With the right input and careful editing, KI models can generate high-quality texts that are both informative and engaging. Whether you’re a professional writer or a business owner looking to save time and effort, KI is definitely worth considering.”
As you can see, both versions are similar, but the alternative version created with LLAMA has a slightly different tone and style. This is because LLAMA is a newer model that has been trained on a different dataset and has a different set of algorithms.
In conclusion, KI has the potential to revolutionize the way we write articles. With the right input and careful editing, KI models can generate high-quality texts that are both informative and engaging. Whether you’re a professional writer or a business owner looking to save time and effort, KI is definitely worth considering.
We hope this article has shown you the potential of KI for writing articles. If you have any questions or would like to learn more, please feel free to contact us.
