Einführung Als Produktmanager mit Spezialisierung auf KI-Erlebnisse ist es mir ein wichtiges Anliegen, über Innovationen und Veränderungen in der Branche auf dem Laufenden zu bleiben. Um dies zu erreichen, nutze ich häufig Ressourcen wie Spotify und YouTube, die wertvolle Einblicke bieten. Allerdings werden die Informationen auf diesen Plattformen oft durch die Ersteller gefiltert, was zu Verzögerungen bei der Verbreitung von Wissen führt. Um schneller auf genaue Informationen zugreifen zu können, greife ich auf Studien, Forschungsberichte und Artikel zurück, die von Einzelpersonen und Organisationen veröffentlicht wurden. Diese Dokumente sind jedoch in der Regel 80 bis 100 Seiten lang und in hochtechnischer Sprache verfasst, was es schwierig macht, sie von Anfang bis Ende umfassend zu verarbeiten. Um dies zu bewältigen, verlasse ich mich oft auf ChatGPT. Indem ich ein PDF hochlade oder einen Link teile, fordere ich das Modell auf, die wichtigsten Punkte zusammenzufassen oder Antworten auf bestimmte Fragen zu extrahieren. Anfangs schien dies eine effiziente Lösung zu sein. Mit der Zeit bemerkte ich jedoch Inkonsistenzen. Viele der Zusammenfassungen fühlten sich unvollständig an oder passten nicht zur Zusammenfassung oder zum Titel des Dokuments. Je häufiger ich das Modell verwendete, desto deutlicher wurden diese Diskrepanzen. Dies veranlasste mich zu einer eingehenderen Untersuchung. In mehreren Fällen bat ich ChatGPT, eine bestimmte Antwort in einer Studie zu finden, insbesondere wenn ich wusste, dass der Autor das Thema behandelt hatte. Trotzdem lieferte das Modell ungenaue oder zu allgemeine Antworten. Einmal bat ich um eine Quellenangabe für eine bestimmte Zusammenfassung. ChatGPT lieferte eine, aber sie war für meine Anfrage völlig irrelevant. Das Wiederholen der Eingabeaufforderungen und das Anpassen meines Ansatzes brachten keine nennenswerten Verbesserungen. Schließlich las ich den Artikel selbst und stellte fest, dass der Autor die Frage nicht ausführlich behandelt hatte, was bedeutete, dass es keine genaue Antwort gab. Diese Erfahrung war ein Wendepunkt. Mir wurde klar, dass ChatGPT zwar dabei helfen konnte, durch die Informationsdichte zu navigieren, aber nicht den kritischen Prozess des Lesens und Analysierens des Materials selbst ersetzen konnte. Entschlossen, die Wurzel dieser Probleme zu verstehen, vertiefte ich mich in die Forschung, um herauszufinden, wie die Ergebnisse des Modells verbessert werden könnten. Während dieser Erkundung stieß ich auf Matteo Wongs Artikel im Atlantic: „ “, in dem die Herausforderungen hervorgehoben wurden, denen generative KI bei der Bereitstellung zuverlässiger Zitate gegenübersteht. Wongs Erkenntnisse stimmten tief mit meinen eigenen Erfahrungen überein. Generative KI kann ihre Quellen nicht zitieren Derzeit bieten unzählige Artikel und Beiträge Tipps zur effektiven Nutzung von ChatGPT und empfehlen spezifische Eingabeaufforderungen, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen. Die meisten dieser Anleitungen bewerten jedoch nicht die Genauigkeit der von ihnen angepriesenen Ergebnisse. Indem ich meine Erfahrungen und Erkenntnisse teile, möchte ich anderen helfen, ChatGPT effektiver zu nutzen. Um sein Potenzial voll auszuschöpfen, ist es entscheidend, seine Einschränkungen zu verstehen und sich entsprechend anzupassen. Mein Ziel ist es nicht nur, die Herausforderungen hervorzuheben, sondern andere zu befähigen, ChatGPT kritisch zu betrachten und sicherzustellen, dass sie die besten Ergebnisse erzielen, sich aber gleichzeitig seiner Mängel bewusst bleiben. Forschungsgebiete Bei meiner Forschung habe ich mich auf mehrere Schlüsselbereiche konzentriert, die meiner Meinung nach die größten Herausforderungen darstellen. ChatGPT wird aufgefordert, bestimmte Probleme zu untersuchen und mehrere Quellen zu analysieren. Erhalten genauer, aktueller Informationen: Bewertung der Auswirkungen der webbasierten Suchfunktion von Open AI, die jetzt allen Benutzern zur Verfügung steht. Vergleich von Offline- und Online-Suchergebnissen: Iteratives Verfeinern der Eingabeaufforderungen, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Verbessern der Eingabeaufforderungen für bessere Zusammenfassungen und Zitate: Die Bewertung der Ergebnisse in den verschiedenen Bereichen erfolgt nach folgenden Kriterien: Zeigt an, dass das Modell auf der Grundlage der Abfragefrage die Fähigkeit zeigt, die Aufgabe effektiv zu erfüllen und eine qualitativ hochwertige Antwort bereitzustellen. Gut: Bedeutet, dass die Ergebnisse des Modells zwar nicht von hoher Qualität sind, aber durch eine sofortige Optimierung verbessert werden können. Akzeptabel: Bezieht sich auf Fälle, in denen das Modell dauerhaft keine korrekten Ergebnisse liefert. Schlecht: Genaue und aktuelle Informationen erhalten Heutzutage teilen viele Branchenexperten kritische Erkenntnisse und zukunftsweisende Perspektiven auf Plattformen wie Spotify über Podcasts, YouTube-Videos und insbesondere LinkedIn. Diese Plattformen sind zu Knotenpunkten für aktuelle, oft bahnbrechende Informationen geworden. Wir leben in einer Zeit, in der lang gehegte Überzeugungen zunehmend in Frage gestellt und revidiert werden, und die ersten Orte für diese Enthüllungen sind oft Social-Media-Plattformen. Der Prozess, bis Informationen die Top-Suchergebnisse bei Google erreichen, wo sie oft als allgemein akzeptierte „Wahrheit“ wahrgenommen werden, kann mehrere Monate oder sogar Jahre dauern. Durch effektive SEO-Optimierung kann dieser Zeitrahmen in der Regel verkürzt werden auf , je nach Branche. Ohne SEO-Strategien kann es deutlich länger dauern, bis um die Relevanz der Informationen zu bewerten und zu priorisieren. ca. 90 bis 180 Tage Der Google-Algorithmus Diese Verzögerung bei der Informationsverbreitung führt zu einer erheblichen Lücke. Neuere Studien haben beispielsweise überzeugende Beweise dafür geliefert, dass Gewichtheben für die allgemeine Gesundheit und Fitness effektiver ist als Cardio. ist nur ein Beispiel für diese wachsende Zahl von Beweisen. Wenn Sie jedoch heute Google zu diesem Thema befragen würden, würden die Top-Ergebnisse wahrscheinlich weiterhin Cardio empfehlen und sich dabei auf veraltete Studien stützen. Diese Verzögerung zeigt, dass herkömmliche Suchmaschinen oft nicht mit den neuesten Erkenntnissen Schritt halten können, die Experten auf Plattformen wie Spotify und YouTube teilen. Branchenexperten diskutieren solche Studien seit Jahren, aber da ihre Inhalte oft über gesprochene Medien oder Nischen-Communitys geteilt werden, schaffen sie es nicht immer in weithin gelesene Artikel oder in den Google-Algorithmus. Die Studie 2021 der University of New South Wales Diese Erkenntnis führt zu einer kritischen Frage: Wie kann man auf die aktuellsten und revolutionärsten Erkenntnisse zu einem beliebigen Thema zugreifen? Wie kann man die neuesten Erkenntnisse nutzen, um konventionelles Denken herauszufordern, unterschiedliche Perspektiven zu erkunden und mit nur einer einzigen Abfrage zum Experten zu werden? In diesem Zusammenhang habe ich mich an ChatGPT gewandt, um herauszufinden, ob es beim Aggregieren und Zusammenfassen des neuesten Wissens einen Vorteil gegenüber Google Search bieten könnte. ChatGPT nutzt eine große Auswahl an bietet erhebliches Potenzial. Es kann sogar Videoinhalte von Plattformen wie YouTube verarbeiten und auf der Grundlage dieses Materials Zusammenfassungen oder Antworten erstellen, komplett mit Zitaten. Es hat jedoch erhebliche Einschränkungen. Beispielsweise hat ChatGPT keinen direkten Zugriff auf Plattformen wie Spotify oder LinkedIn, die reichhaltige Quellen für wichtige Echtzeitinformationen in bestimmten Branchen sind. Es kann zwar vom Benutzer bereitgestellte Text-, Audio- oder Videobeispiele analysieren, das Finden und Bereitstellen dieser Inhalte bleibt jedoch ein manueller Prozess. öffentlich zugängliche Quellen wie Webseiten, Blogs und YouTube-Transkripte Diese Einschränkungen unterstreichen sowohl die Stärken als auch die Schwächen von ChatGPT. Zwar kann es den Prozess der Synthese weithin verfügbarer Informationen rationalisieren, erfordert jedoch, dass Benutzer proaktiv Inhalte von Plattformen kuratieren, die außerhalb seiner Reichweite liegen. Dies bedeutet, dass Benutzer, um die Funktionen von ChatGPT voll auszuschöpfen, es durch eigene Anstrengungen ergänzen müssen, um die neuesten und relevantesten Materialien zu finden. Online- und Offline-Suche vergleichen Die nächste Phase meiner Forschung umfasste die Validierung der neuen Online-Websuchfunktion von ChatGPT und den Vergleich mit der Offline-Funktionalität, wobei ich mich besonders auf die Frage-Antwort-Funktionen konzentrierte. Dieser Schritt war besonders anspruchsvoll, da ich verstehen wollte, woher das Modell seine Antworten bezieht und ob die Aktivierung der Online-Suche die Qualität der Antworten wirklich verbessert. Ich ging dies an, indem ich ChatGPT eine Reihe von Abfragen stellte, um seine Fähigkeit zu testen, genaue und relevante Informationen zu liefern. Zunächst habe ich mit aktivierter Online-Suche experimentiert. Dabei fiel mir ein Muster auf: ChatGPT stützte sich bei der Erstellung seiner Antwort normalerweise auf eine einzige Quelle, die häufig in den Google-Suchergebnissen weit oben platziert war oder von YouTube stammte. Während dieser Ansatz manchmal nützliche Informationen lieferte, lieferte das Modell häufig zusätzliche Quellen von fragwürdiger Qualität. Diese ergänzenden Quellen behandelten das Thema teilweise, lieferten jedoch keine umfassende oder präzise Antwort auf die Abfrage. Im Wesentlichen spiegelte die Antwort des Modells bei aktivierter Online-Suche die Art von Antwort wider, die man auf der ersten Seite der Google-Suchergebnisse finden könnte. Eines der auffälligsten Beispiele ergab sich, als ich ChatGPT mit einer häufigen Interviewfrage testete: „Wo sehen Sie sich in fünf Jahren?“ Mit aktivierter Online-Suche lieferte ChatGPT eine Antwort aus einer , und rät dem Bewerber, seine Antwort auf Karrierewachstum, Aufstieg in höhere Positionen und Leitung von Teams zu stützen. Dieser Ratschlag mag zwar richtig erscheinen, ist aber in Wirklichkeit nicht das, was die meisten Personalmanager oder Personalfachleute für ideal halten. Solche Antworten können als übermäßig ehrgeizig oder egozentrisch rüberkommen, anstatt sich auf die jeweilige Rolle zu konzentrieren. Um der Sache näher nachzugehen, formulierte ich meine Frage um und wiederholte sie, woraufhin ChatGPT seine Begründung erklärte. Trotz meiner Bemühungen blieben die Antworten weitgehend unverändert, wobei zusätzliche Quellen zitiert wurden, um dieselbe Perspektive zu untermauern. hochrangige Webseite Frustriert, aber neugierig, beschloss ich, die Online-Suche zu deaktivieren und zu untersuchen, wie der Offline-Modus dieselbe Frage beantworten würde. Zu meiner Überraschung war die Antwort völlig anders und viel genauer. ChatGPT schlug einen Ansatz vor, der sich darauf konzentrierte, die angestrebte Rolle zu meistern, darin hervorzustechen und das breitere Team zu unterstützen. Dieser Ratschlag stimmt mit dem überein, was Personalfachleute empfehlen, da er ein Engagement für die unmittelbare Rolle zeigt und gleichzeitig auf einen langfristigen Wert hindeutet. Noch faszinierender ist, dass das Modell einen relevanten und spezifischen Artikel zitierte: „ „Das war genau die Art von differenziertem und praktischem Rat, den ich zu finden gehofft hatte.“ 10 Beispielantworten auf die Frage „Wo sehen Sie sich in 5 Jahren?“ Der Kontrast zwischen den beiden Modi war faszinierend und aufschlussreich zugleich. Die Online-Suche schien die am höchsten bewerteten Quellen zu priorisieren, was eine potenzielle Verzerrung mit sich brachte und die Tiefe der Antworten begrenzte. Im Gegensatz dazu schien die Offline-Suche auf einen breiteren Datensatz zurückzugreifen und bot Erkenntnisse, die ausgewogener und mit den Erwartungen der realen Welt übereinstimmen. Meine Hypothese ist, dass der Offline-Modus, der auf vorab trainierten Daten basiert, Informationen aus einem breiteren Spektrum von Quellen zusammenfasst, während der Online-Modus seinen Fokus auf eine Handvoll prominenter Ergebnisse verengt und möglicherweise Qualität und Nuancen einbüßt. Verbesserte Eingabeaufforderungen für bessere Zusammenfassungen und Zitate Der dritte Bereich meiner Forschung konzentrierte sich auf die Verfeinerung und Wiederholung von Eingabeaufforderungen, um ChatGPT dazu zu bringen, seine Antworten zu überdenken. Ziel dieser Untersuchung war es, zu überprüfen, ob sich die Antworten des Modells durch strategische Eingabeaufforderungen weiterentwickeln oder verbessern ließen. Mein Fokus lag dabei auf drei Aspekten: Beantwortung von Fragen, Zusammenfassung von Dokumenten und Sicherstellung korrekter Zitate. Durch diesen Prozess habe ich festgestellt, dass ChatGPT bei suchbasierten Abfragen durch Argumentation und iterative Verfeinerung hervorsticht. Indem es fragte, warum das Modell eine bestimmte Antwort lieferte, und mit zusätzlichen Eingabeaufforderungen nachfasste, zeigte es die Fähigkeit, seine Einschränkungen zu erkennen und seine Antworten neu zu formulieren, falls die ursprüngliche Antwort falsch war. Dieser iterative Dialog ermöglichte einige Verbesserungen, aber das Ausmaß der Änderung hing stark von der Komplexität der Abfrage ab. Für die Dokumentzusammenfassung erwiesen sich strukturierte Eingabeaufforderungen als akzeptable Ergebnisse. Indem ich die gewünschte Struktur und die wichtigsten Schwerpunktbereiche explizit darlegte, konnte ich ChatGPT anleiten, bessere Zusammenfassungen zu liefern. Doch selbst mit klaren Anweisungen hatte das Modell oft Schwierigkeiten, den Kernwert einer Studie oder eines Artikels zu erfassen. Stattdessen neigte es dazu, oberflächliche Themen oder mehrere nicht zusammenhängende Punkte hervorzuheben, die nicht immer die primären Vorteile oder wichtigsten Erkenntnisse widerspiegelten. Darüber hinaus konnte ChatGPT häufig die Argumentation oder Beweise, die den Argumenten eines Autors zugrunde liegen, nicht identifizieren, was die Tiefe und Genauigkeit seiner Zusammenfassungen beeinträchtigte. Der schwierigste Aspekt dieser Forschung war die Verbesserung der Zitatgenauigkeit. Trotz wiederholter prompter Verfeinerung und argumentationsbasierter Abfragen konnte ich nicht durchgängig korrekte oder relevante Zitate erzielen. Selbst wenn das Modell Zitate lieferte, waren diese oft für den Kontext der Abfrage irrelevant oder stammten aus ungenauen Interpretationen des Dokuments. Meine Hypothese ist, dass die Tendenz von ChatGPT, affirmative oder positive Antworten zu generieren, eine , wobei das Modell versucht, eine Antwort zu geben, unabhängig von der Verfügbarkeit konkreter unterstützender Informationen. inhärente Voreingenommenheit Diese Verzerrung ist besonders deutlich, wenn Anfragen beantwortet werden, die nicht mit einem einfachen „Ja“ oder „Nein“ beantwortet werden können. Die generative Natur des Modells ändert das Ergebnis oft auf eine Weise, die die Gesamtqualität seiner Antwort beeinträchtigt. ChatGPT kann Inhalte zwar recht gut zusammenfassen, interpretiert jedoch häufig nuancierte Argumente durch eine binäre Linse, was komplexe Informationen übermäßig vereinfacht und zu Fehldarstellungen führen kann. Zusammenfassung Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ChatGPT ein leistungsstarkes Tool ist, das die Produktivität erheblich steigern und wertvolle Zeit sparen kann. Seine Wirksamkeit hängt jedoch stark davon ab, wie und zu welchen Zwecken es eingesetzt wird. Dieser Artikel hat sich weniger auf die der Informationsbeschaffung innewohnenden Verzerrungen konzentriert, sondern mehr auf die Fähigkeit des Modells, auf die aktuellsten, qualitativ hochwertigsten Daten zuzugreifen, die herkömmliche Suchmaschinen in puncto Reaktionsfähigkeit und Relevanz übertreffen. Trotz seiner Stärken ist ChatGPT weit davon entfernt, Ergebnisse zu liefern, die schnell zu Fachwissen in einer Branche führen könnten. Meiner Ansicht nach liegt die Hauptbeschränkung darin, dass es keinen Zugriff auf Plattformen wie LinkedIn und Spotify hat, die wichtige Quellen für Echtzeit-Perspektiven mit unterschiedlichen Perspektiven sind. Darüber hinaus schränkt die Tendenz des Modells, Antworten in binäre Ja-oder-Nein-Rahmen zu vereinfachen, seine Fähigkeit ein, differenzierte, mehrdimensionale Erkenntnisse zu liefern. ChatGPT zeichnet sich bei anfänglichen Rechercheaufgaben aus und skizziert effektiv die wichtigsten Eckpunkte einer bestimmten Abfrage. Es hat jedoch Schwierigkeiten, wichtige Ergebnisse zu extrahieren und zu synthetisieren, wenn es darum geht, detaillierte Informationen zu verarbeiten. Beim Einsatz der in diesem Artikel beschriebenen Techniken zur Verbesserung der Lesefähigkeiten stieß ich auf mehrere Herausforderungen und erreichte letztendlich nicht das gewünschte Maß an Genauigkeit. Dieses Defizit wird besonders problematisch, wenn den Benutzern das Fachwissen fehlt, da sie unwissentlich voreingenommene oder veraltete Antworten akzeptieren könnten. Aus beruflicher Sicht verlasse ich mich hauptsächlich bei Schreibaufgaben auf ChatGPT, wo es wirklich glänzt. Die Fähigkeit des Modells, Text in ein geschliffenes, professionelles Format umzuschreiben, ist ein echter Wendepunkt, insbesondere für nicht-englischsprachige Muttersprachler. Wenn es jedoch um die Synthese und Analyse von Informationen geht, schwindet mein Vertrauen in das Modell. Ich verwende ChatGPT jetzt hauptsächlich, um bei der Erkundung eines neuen Bereichs wichtige Details zu skizzieren, investiere aber lieber mehr Zeit in das Lesen und Analysieren von Inhalten, um ein möglichst genaues und umfassendes Verständnis sicherzustellen. Indem Benutzer diese Stärken und Einschränkungen erkennen, können sie das Potenzial von ChatGPT besser nutzen und gleichzeitig seine Schwächen abmildern.
