Überall kann man hören und lesen, wie wenig intelligent künstliche Intelligenz ist. Das Problem liegt aber wie so oft nicht im System, sondern in der Erwartung.
Ich arbeite mit ChatGPT. Das ist ein Sprachmodell, das Texteingaben versteht und verarbeitet und auch Inhalte aus Bildern, PDFs und anderen Dokumenten analysieren, inhaltlich auswerten und zusammenfassen kann. Ausgegeben wird das Ergebnis als Text, der im ersten Aufguss wie ein weichgespülter Blogartikel daherkommt, oder, wenn gewünscht, als mehr oder weniger akkurate Grafik. Es ist die Aufgabe des Users eine sinnvolle Verwendung für das Programm zu finden.
Aller Anfang ist leer
Wenn ich mit einem Projekt beginne, sitze ich zunächst vor einem leeren Blatt Papier. Ich habe eine Idee, die zu Papier gebracht werden möchte, aber ich weiß zunächst nicht wie. Hier kommt die KI ins Spiel. Im Folgenden ist ein Protokoll, wie ich Informationsmaterial zur Evolution von Gebiss, Giftdrüsen und Schlangengift erstellt habe.
Frag ChatGPT
„Ich möchte eine Infografik erstellen. Darin sollen typische Schädel- und Zahnformen und die Lage von Giftdrüsen, nach Möglichkeit auch die Giftzusammensetzung zu sehen sein. Wie könnte eine solche Grafik aufgebaut sein? Mach mit mir drei Scribble mit einer möglichen Struktur.“
„Gemäß des Stammbaums benötige ich eine Darstellung mit ursprünglichen Schlangen (Boas und Pythons), dann Giftnattern, Vipern, in der Gruppe der Nattern die würgenden, die Hintergiftzähnigen, die nicht giftigen mit den vergrößerten, hinteren Zähnen und die ungiftigen gleichzähnigen. Das sind sieben Gruppen. Die bekomme ich in Spalten nicht richtig dargestellt. Mach mir ein passendes Scribble, auf dem alle sieben Gruppen Platz haben. Eventuell mit dem Stammbaum als Rückgrat, an dem sich rechts und links die Gruppen platzieren lassen.“
„Ich benötige eine Schriftgröße von mindestens 10 pt. Ist dieser Entwurf auf DINA4 dann umsetzbar?“
Die Antwort lautete: „Nein.“
Nach einigem Kürzen und Umbauen habe ich mich dann für ein Hochformat entschieden und am Ende ein ganz anderes Arbeitsblatt bekommen. Jede Ausgabe von ChatGPT hat mir neue Impulse gegeben und mich ein bischen weiter nach vorne gebracht.
Der Workflow
- Erstes grobes Scribble zur Struktur des Informationsblatts
- Sammlung der Hauptthemen: Gebiss, orale Drüsen, Giftwirkung, Evolution
- Diskussion der biologischen Systematik und sinnvollen Gruppierung der Schlangenfamilien
- Reduktion von ursprünglich sieben auf sechs Gruppen zur besseren Übersicht
- Mehrfache Überarbeitung der Anordnung von Texten, Pfeilen und Bildern
- Vereinfachung komplexer Inhalte für ein kompaktes Infoblatt
- Diskussion passender Überschriften und Fachbegriffe
- Verwerfen ungeeigneter Begriffe wie „Gebissystem“
- Entscheidung für den Titel „Evolution von Gebiss und oralen Drüsen bei Schlangen“ bzw. Varianten davon
- Prüfung der Begriffe „Duvernoy-Drüse“, „orale Drüse“ und „Giftdrüse“
- Diskussion evolutionsbiologischer Zusammenhänge zwischen Drüsenformen
- Ergänzung von Beispielen verschiedener Schlangengruppen
- Einbau funktioneller Aspekte von Drüsen und Giftapparaten
- Recherche zu Giftmengen, Bissdauer und Sekretabgabe verschiedener Arten
- Vereinheitlichung biologischer und physiologischer Angaben
- Präzisierung wissenschaftlicher Formulierungen
- Anpassung der Texte an fachlich korrekte Terminologie
- Mehrfache Kontrolle auf innere Konsistenz der Evolutionsthematik
- Optimierung der visuellen Leserführung
- Vereinfachung überladener Elemente im Layout
- Endkorrektur von Text, Begriffen und biologischen Aussagen
- Abschlussprüfung auf Verständlichkeit, wissenschaftliche Genauigkeit und grafische Balance
Zeit gespart?
Das Erstellen des Arbeitsblattes hat sechs volle Arbeitstage in Anspruch genommen. Ohne die KI hätte ich wahrscheinlich dreimal so lange gebraucht. Gerade das Erstellen der ersten Entwürfe auf Knopfdruck hat viel Zeit gespart. Weil ich keine grafischen Entwürfe für die Giftzusammensetzung etc. erstellt hatte, fiel es mir leicht, diese Elemente schnell zu verwerfen. Ich musste zum Austesten der Wirkung in verschiedenen Größen auch nicht alle Texte und Skizzen wiederholt mit der Hand neu arrangieren. Innerhalb von 45 Minuten hatte ich ein brauchbares Scribble und musste meine Schädel- und Zahnbilder darin nur noch einfügen.
Was viel Zeit gekostet hat, war das Erstellen der Grafiken mit den Giftdrüsen. Die Schädelbilder hatte ich bereits aus einem vorherigen Projekt, aber es gestaltete sich schwierig, Literatur zur Größe und Lage der verschiedenen Drüsen bei meinen ausgewählten Schlangenarten zu finden. Pro Tag habe ich nicht mehr als zwei Grafiken fertigstellen können.
Einen ganzen Tag hat es außerdem gedauert, ein Farbschema zu finden, das auch in einem Schwarz-Weiß-Druck erkennbar bleibt.
Zuletzt dauerten auch das Erstellen des Textes und die Korrektur des Layouts einen ganzen Tag.
Zwei weitere Tage waren nötig, um die Aufgabenblätter zu erstellen, digitale Tafelbilder vorzubereiten und das Material in einem PDF zusammenzufassen.
Was nützt jetzt die KI?
Es ist viel leichter, Fehler in einem bestehenden Text oder einer Grafik zu finden und umzustrukturieren, statt komplett neu anzufangen. Die KI schafft eine Grundlage, die ich nutzen oder verwerfen kann, ohne dass ich in die ersten Entwürfe Herzblut und Zeit investieren muss.
ChatGPT kann mir schnell sagen, ob in einem Fachartikel die Information steckt, die ich brauche, oder ob meine gesuchte Art in dem Text nur in den Quellenangaben auftaucht.
Nicht zuletzt hilft mir die KI bei der Prüfung der Konsistenz im Material. Habe ich in der Grafik und im Text die gleichen Zahlen und Buchstaben verwendet? Bezeichne ich bestimmte Drüsen oder Muskeln immer gleich? Sind beim Umformulieren von Sätzen doppelte Wörter oder andere Relikte verblieben? Die KI findet Tipp- und Grammatikfehler, die ich übersehe, weil ich lese, was ich meine, geschrieben zu haben.
Ich nutze die KI also für Brainstorming, zum Scribbeln, für schnelle Recherche und als Lektor. Dabei muss ich nicht jeden Vorschlag gut finden und umsetzen. Ich muss nicht die KI zufriedenstellen, sondern mich selbst.
