Dass sich ein:e Kolleg:in möglicherweise etwas mehr Mühe dabei gibt, uns zu helfen, wenn wir erklären, dass es sehr wichtig für uns ist, ist nachvollziehbar. Immerhin sind wir empathische Lebewesen. Jetzt zeigte eine aktuelle Untersuchung jedoch, dass sich dieses Phänomen auch bei großen Sprachmodellen wie GPT-4 oder Llama 2 beobachten lässt.

In einem als Vorabdruck veröffentlichten Paper zeigen Wissenschaftler:innen, dass emotionale Prompts die Richtigkeit der Antwort um 8 Prozent verbessern können. Bei dem von Google entwickelten KI-Benchmark BIG-bench verbesserten sich die Antworten sogar um 115 Prozent.

Um zu verstehen, warum große Sprachmodelle auf emotionale Prompts reagieren, müssen wir uns zunächst anschauen, wie wir Menschen kommunizieren. Denn mit Sprache teilen wir längst nicht nur Ideen. Sondern auch Intentionen, Gefühle oder auch Dringlichkeit. Subtext ist in der menschlichen Kommunikation oft genauso wichtig oder sogar noch wichtiger als die explizit getroffene Aussage.

Große Sprachmodelle wiederum wurden an gigantischen Mengen von Menschen generierter Texte trainiert. Die wiederum wurden dann von der KI auf Muster untersucht, um Verbindungen zwischen Wörtern und Sätzen zu finden, um daraus dem jeweiligen Kontext angemessene sinnhafte Antworten zu liefern.

Die KI-Modelle müssen daher gar nicht über Empathie verfügen, um auf emotionale Reize zu regieren. Für das Modell reicht es, wenn sich entsprechende Muster in den Trainingsdaten finden lassen.

Das deckt sich mit dem Ergebnis einer anderen Untersuchung. Bei der hatten Wissenschaftler:innen festgestellt, dass große Sprachmodelle besser darin sind, Matheaufgaben zu lösen, wenn sie im Prompt dazu aufgefordert werden, tief durchzuatmen. Auch das können ChatGPT und Co in Ermangelung einer Lunge natürlich nicht wirklich tun, trotzdem hatte die entsprechende Phrase positive Auswirkungen auf das Ergebnis.

Aus praktischer Sicht kann uns die Studie dabei helfen, bessere Prompts für KI-Chatbots zu bauen. Das kann vor allem dann hilfreich sein, wenn möglichst akkurate Ergebnisse benötigt werden.