Mastodawn

André Claaßen Aug 2, 2025

@BlumeEvolution Wir stehen immer noch am Anfang der #KIRevolution. Auch wenn es uns nicht behagt, KI kann Semantik, was wirklich neue Türen öffnet.

Florian Idelberger Aug 2, 2025

@andreclaassen @BlumeEvolution Kann Semantik würde ich so nicht mitgehen. Nähert sich an an Semantik vielleicht. Und was für Türen öffnet das deiner Meinung nach?

André Claaßen Aug 2, 2025

@fl0_id @BlumeEvolution Semantik bedeutet, dass die KI aus einem Kontext heraus die Bedeutung der Wörter „versteht“. Unabhängig davon, wie das geschieht (Statistik), erschließt das Möglichkeiten, die vorher der IT verschlossen blieben.

Und die Türen, die geöffnet werden, sind Texte. Textinterpretation,Textanalyse Textgenerierung war früher nicht möglich. (1/2)

Corinna (versiffte Göre)Aug 2, 2025

@andreclaassen @fl0_id @BlumeEvolution und was ist der usecase? Ki generiert in Zukunft aus stichpunkten einen Bericht, der eh nie gelesen wird, sondern von ner anderen ki irgendwem in Stichpunkte zusammengefasst wird? Das können wir auch einfacher und mit weniger Ressourcenverbrauch realisieren.

z.B. sind LLMs schon erstaunlich gut darin, wissenschaftliche Texte auf ein leichter verständliches Level runterzuschrauben.
Ich kann mir also mit LLMs schnell ein neues Fachgebiet erschließen, oder als Wissenschaftler:in meine Arbeit einem breiteren Publikum zugänglich machen - wie Michaels Beispiel ja auch zeigt.

Natürlich machen die LLMs da noch Fehler - menschliche Journalisten aber doch auch.

@Nephele @andreclaassen @fl0_id @BlumeEvolution

Problematisch finde ich, dass sich das Kürzel KI / AI für die Sprachmodelle eingebürgert hat. Denn "intelligent" sind die ja eben nicht, und da fangen auch die problematischen Use-Cases an, gerade in der Wissenschaft. LLMs können mit Sprache umgehen, aber sie können nicht wissenschaftlich arbeiten, also z.B. Daten richtig analysieren, logische Schlüsse ziehen - da wird es ganz gruslig.

Corinna (versiffte Göre)Aug 2, 2025

@HansZauner @andreclaassen @fl0_id @BlumeEvolution das lustige ist, wenn man Leuten llms vorlegt, sehen sie usecases immer außerhalb ihrer Domäne, für die die dinger halt zu viele Fehler reinhauen. Bin mir sicher, Leute, die professionell wisskomm Texte für laienpublikum machen, sehen das ebenfalls kritisch.

Hans Zauner

Ich bin ja tatsächlich als Editor für eine Fachzeitschrift tätig, und ich beobachte, dass schon viele Wissenschaftler ihre Pressemeldungen über neue Fachartikel mit Beihilfe von ChatGPT vorbereiten, und zunehmend auch die Fachartikel selbst. Das klappt eigentlich ganz gut. V.a. für nicht-englischsprachige Forscher:innen z.B aus China ist das eine große Hilfe, weil sie sich mit dem Formulieren schwertun, das Fachliche können sie korrigieren.

Aber wie oben gesagt, einen wissenschaftlichen Artikel mit ChatGPT schreiben - das hat auch problematische Aspekte. Verschwinden werden die LLMs aber nicht mehr. Die meisten Fachzeitschriften haben daher Richtlinien verfasst: Jeder LLM-Use muss deklariert werden, verantwortlich für den Inhalt sind immer die menschlichen Autoren, und idealerweise werden alle Prompts und LLM-Antworten dokumentiert.

Corinna (versiffte Göre)Aug 2, 2025

@HansZauner @andreclaassen @fl0_id @BlumeEvolution ist effektiv egal, ob du die prompts mit angibst. Gibt mit "henceforth" ja schon prominente Beispiele, wie es den Sprachgebrauch verändert. Die Sprachvielfalt wird darunter leiden.

Andererseits helfen LLMs halt tatsächlich Forscher:innen, ihre Ergebnisse verständlich zu präsentieren. Fachzeitschriften bekamen früher oft Einsendungen die der Editor nach dem ersten Blick abgelehnt hatte, einfach weil das Englisch ein einziges Kauderwelsch war (aber die Forschung war vielleicht ok).
Solche Manuskripte gibt es seit einiger Zeit quasi nicht mehr, und das hat sicher mit den LLMs zu tun.