Am Anfang steht das Wort – der getextete „Prompt“, durch den die Maschine das tut, was Sie wünschen, um das Ergebnis als Text ­wieder auszugeben. Am Beispiel von ChatGPT als „Text-to-Text“ KI soll in dieser Übersicht systematisch dargelegt werden, was „Prompt Engineering“, also die konzeptionelle und technische Gestaltung von Prompts zur Auslösung bestimmter KI­-Aktionen und zur Erreichung definierter Ergebnisse, bedeutet. Der Prompt stellt dabei eine gänzlich neue Form des Mensch-Maschine-­Interfaces dar: Im Falle von ChatGPT oder anderen strukturell ähnlichen Werkzeugen der generativen KI gehorcht die Software der natürlichen menschlichen Sprache! Im Rahmen des hinterlegten Large Language Models „versteht“ sie diese und führt kreativ eine vom Prompt angestoßene Texterstellung oder Textbearbeitung durch. Prompt-Design im Text-to-Text-Bereich beruht deshalb im doppelten ­Sinne auf einer vorausgehenden Textkonzeption:  a) auf der Konzeption des Zieltextes und b) auf der Konzeption der ­Ausgangs- und ­Eingabetexte, mit und anhand derer die KI den Zieltext generiert.

Einen Prompt zu schreiben ist ein Aufgabe, die genauso anspruchsvoll oder einfach ist, wie das Schreiben selbst. Jeder kann – im Rahmen seiner Literalität und der individuellen Ausprägung der entsprechenden Fähigkeiten – einen Text schreiben bzw. ­verstehen. Um aber einen Zieltext – in unserem Kontext: einen Bildungstext – in einer exakt definierten Form zu erreichen, ist eine klare ­Vorstellung vom Gegenstand, der Zielgruppe, den Kompetenzzielen und des Kontextes wichtig, um den Prozess selbst zu ­kontrollieren, statt ihn konzeptionell an die KI abzutreten. Nun schreibt, wie wir alle jederzeit beobachten können, die KI auch auf einfachste Fragen und Vorgaben gut klingende Texte. Auch eine Aufforderung wie „Beschreibe das (z. B. ‚Bildungssystem‘, o. ä.) der Zukunft“ findet bemerkenswert inhaltsreiche Antworten. Weshalb also „Prompt Engineering“ und „Prompt-Design“? Weil wir ­dadurch eigene Konzepte umsetzen, statt auf die Presets und „Back Stories“ von Open AI zu bauen! Gerade im Bildungskontext ist dies unverzichtbar, wenn wir definierten Bildungsaufträgen zielgruppenspezifisch gerecht werden wollen.