Microsofts „Prompts“-Lösung behebt das Problem, dass KI-Aufforderungen nicht funktionierten.

Microsoft geht die anhaltende Ineffizienz des „Versuch-und-Irrtum“-Verfahrens in der generativen KI an. Um unvorhersehbare KI-Interaktionen in zuverlässige Produktivitätssteigerungen zu verwandeln, hat der Technologiekonzern Folgendes vorgestellt: Aufforderungen (Eingabeaufforderung + Optionen). Dieses neue Open-Source-UI-Framework ersetzt vage Anfragen in natürlicher Sprache durch präzise, ​​dynamische SchnittstellensteuerungZiel ist es, die Interaktion von Arbeitskräften mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu standardisieren.

Überwindung des Verständnisengpasses

Während sich die öffentliche Aufmerksamkeit größtenteils auf die KI-gestützte Inhaltsgenerierung konzentriert, dreht sich die Nutzung in Unternehmen oft um Verständnis—KI wird eingesetzt, um zu erklären, zu lehren oder Fehler zu beheben. Eine einzelne Tabellenkalkulationsformel kann beispielsweise für einen Benutzer eine einfache Syntaxerklärung und für einen anderen eine komplexe Fehlersuchanleitung erfordern.

Aktuelle Chat-Oberflächen haben Schwierigkeiten, diese Absicht ohne ermüdende, seitenlange Eingabeaufforderungen zu vermitteln. Promptions fungiert als Middleware-Schicht. Um dieses Problem zu lösen, analysiert es den Gesprächsverlauf in Echtzeit, um anklickbare Optionen zu generieren – wie etwa Erklärungslänge, Tonfall oder spezifische Schwerpunkte – wodurch die Notwendigkeit entfällt, dass Benutzer lange Spezifikationen manuell eingeben müssen.

Effizienz und Komplexität im Gleichgewicht halten

In Tests, in denen statische Steuerungssysteme mit diesem dynamischen System verglichen wurden, stellten die Forscher von Microsoft deutliche Kompromisse fest:

• Geringerer Aufwand: Die Teilnehmer empfanden es als deutlich einfacher, konkrete Aufgabenanforderungen auszudrücken, ohne die Vorgaben umformulieren zu müssen. Dynamische Optionen wie „Lernziel“ förderten ein überlegteres Denken.
• Lernkurve: Das System ist zwar anpassungsfähig, wurde von einigen Nutzern aber als undurchsichtig empfunden. Es fiel ihnen schwer vorherzusagen, wie sich das Erscheinen einer bestimmten Checkbox auf das endgültige KI-Ergebnis auswirken würde.

Technische Architektur und Sicherheit

Promptions ist als leichtgewichtige Middleware zwischen Benutzer und Modell konzipiert und besteht aus zwei Kernkomponenten:

1. Optionsmodul: Analysiert Benutzereingaben, um relevante UI-Elemente zu generieren.
2. Chat-Modul: Beinhaltet Auswahlmöglichkeiten, um die KI-Reaktion zu steuern.

Entscheidend für die Unternehmenssicherheit ist, dass das System Folgendes nutzt: staatenloses DesignEs ist nicht erforderlich, Daten zwischen den Sitzungen zu speichern, was die Implementierung vereinfacht und Bedenken hinsichtlich der Datenverwaltung mindert.

Dieser Wandel von „Prompt-Engineering“ zu „Prompt-Selection“ ebnet den Weg zu konsistenten KI-Ergebnissen. Obwohl hinsichtlich der Kalibrierung weiterhin Herausforderungen in der Benutzerfreundlichkeit bestehen, empfiehlt Microsoft Führungskräften, dies als Designmuster zu betrachten, das innerhalb interner Plattformen getestet werden sollte, um die Effizienz der Mitarbeiter zu steigern.

Quellenangabe: Microsoft Promptions Research