KI-Entwürfe überarbeiten

Sprachmodelle
Kommunikation
Prompting
Typische Schreibmuster maschineller Entwürfe erkennen und gezielt beseitigen.

Kernideen

  • Maschinelle Entwürfe haben wiedererkennbare Muster
  • Die Muster sind nicht falsch, sie sind nur unbearbeitet
  • Wer sie kennt, überarbeitet gezielt statt neu zu schreiben
  • Ein Entwurf wird durch Streichen besser, nicht durch Umformulieren
  • Verantwortung für den Text trägt, wer ihn abgibt

Erklärung

Diese Seite betrifft die letzte Etappe: Ein Entwurf liegt vor und soll ein eigener Text werden. Die Prompts zum Prüfen stehen unter prüfende Patterns.

Sieben Muster

Sprachmodelle greifen zu Konstruktionen, die Lesbarkeit und Rhythmus erzeugen. In Fachtexten wirken sie als Signal, dass die redaktionelle Arbeit noch aussteht.

Muster Beispiel Warum es stört Was hilft
Verneinender Auftakt “Das klingt nach Überanpassung. Es ist keine Überanpassung.” Ein Kontrast wird über eine Verneinung eingeführt, die niemand behauptet hatte Den Unterschied direkt benennen
Doppelter Satzrahmen “Entscheidend ist nicht die Methode. Entscheidend ist die Frage.” Der Satzanfang wird wörtlich wiederholt Einen Satz streichen
Gedankenstrich-Häufung Einschübe in jedem zweiten Satz Der Text zerfällt in Nebenbemerkungen Kommas, Doppelpunkte oder zwei Sätze
Kurzsatzkette “Klar. Präzise. Belastbar.” Simuliert Tiefe, statt sie zu liefern Einen vollständigen Satz mit Inhalt
Parallelismus “Wer misst, weiss. Wer schätzt, hofft.” Nach dem zweiten Mal vorhersehbar Auf eine Fassung reduzieren
Ankündigungssatz “Das hat drei Gründe:” Kündigt an, was direkt folgen könnte Direkt schreiben
Allgemeines Fazit “Am Ende zählt nicht das Werkzeug, sondern die Haltung.” Klingt nach Einsicht, sagt nichts Prüfbares Streichen oder durch eine konkrete Folgerung ersetzen

Woran man einen unfertigen Entwurf sonst erkennt

  • Aufzählungen ohne Gewicht: fünf Punkte, von denen zwei tragen und drei Füllmaterial sind.
  • Adjektive statt Zahlen: “deutlich verbessert” statt “von 0.62 auf 0.71”.
  • Symmetrie, die es in der Sache nicht gibt: zu jeder Stärke genau eine Schwäche, sauber ausbalanciert.
  • Fehlende Einschränkungen: Ergebnisse ohne die Bedingungen, unter denen sie gelten.
  • Beispiele, die zu gut passen: erfundene Zahlen, die den Punkt zu genau illustrieren.

Ein Vorgehen, das funktioniert

  1. Erst streichen, dann formulieren. Alles weg, was ohne Kenntnis der eigenen Daten geschrieben werden könnte. Das entfernt meist ein Drittel.
  2. Jede allgemeine Aussage ersetzen. Durch eine konkrete Zahl, einen konkreten Fall oder gar nicht.
  3. Einschränkungen zurückholen. Was gilt nicht, wofür reichen die Daten nicht, welche Annahme steckt drin.
  4. Am Schluss laut lesen. Die Muster oben fallen beim Hören schneller auf als beim Lesen.

Der Prompt dazu, wenn man den ersten Durchgang maschinell vorbereiten will:

Überarbeite den folgenden Text in drei Runden, zeige nach jeder Runde das
Ergebnis:

Runde 1: Streiche alles, was ohne Kenntnis meiner Daten geschrieben werden
         könnte, und jeden Satz, der nur ankündigt.
Runde 2: Ersetze jede allgemeine Aussage durch eine konkrete aus dem Material;
         wo das Material nichts hergibt, streiche.
Runde 3: Beseitige verneinende Auftakte, wiederholte Satzanfänge, Häufungen von
         Gedankenstrichen und Kurzsatzketten.

Text: [Text]

Verantwortung

Ein abgegebener Text ist der eigene, unabhängig davon, wie der Entwurf entstand. Das betrifft drei Dinge konkret: Zahlen müssen aus der eigenen Auswertung stammen, Quellen müssen geöffnet worden sein, und Aussagen müssen so weit reichen wie die Daten und keinen Satz weiter.

Verständnisfragen

Diese Seite rechnet nichts: Im Build gibt es keinen Modellzugriff, und Modellantworten wären auch damit nicht reproduzierbar, weil dasselbe Prompt je nach Modellstand und Zufall verschieden beantwortet wird. Die Beispiele sind deshalb Prompts und Antwortauszüge zum Lesen, nicht ausgeführte Chunks. Was sich dagegen reproduzieren lässt, ist die Prüfung einer Antwort an den Daten, siehe Prompts für die Datenarbeit.

Ein Entwurf enthält den Satz: “Die eigentliche Frage ist nicht, welches Modell man wählt, sondern wie man es validiert.” Was ist daran zu tun?

Nichts, der Satz ist prägnant
Prägnant klingt er, prüfbar ist er nicht.
Ersetzen durch die konkrete Folgerung aus den eigenen Daten
Richtig. Der Satz ist ein allgemeines Fazit ohne Bezug zum Material. Brauchbar wird er erst, wenn er benennt, welche Validierung hier warum gewählt wurde.
An den Schluss stellen
Die Position ändert nichts am fehlenden Inhalt.

Warum ist Streichen wirksamer als Umformulieren?

Weil die typischen Muster durch Zusatz entstehen, nicht durch falsche Wortwahl
Richtig. Ankündigungen, Kurzsatzketten und allgemeine Fazits sind Ergänzungen um den Inhalt herum. Fällt der Zusatz weg, bleibt der Inhalt stehen.
Weil kürzere Texte immer besser sind
Kürze ist kein Wert an sich; es geht um den Anteil tragender Sätze.
Weil Umformulieren neue Fehler erzeugt
Das kann passieren, ist aber nicht der Hauptgrund.

Verlinkte Ressourcen