I november 2022 blev ChatGPT gjort tilgængelig for offentligheden, og lige siden har generativ AI været i en voldsom udvikling. Det er nærmest kun fantasien, der sætter grænser for anvendelsesmulighederne, og både virksomheder og helt almindelige private brugere er i fuld gang. Men at få ordentlig kvalitet ud af de smarte værktøjer kan være sværere, end man skulle tro.
Hvad er prompting?
AI kommer i mange afskygninger og former, men det langt de fleste af os kender til er værktøjer som ChatGPT. ’Problemet’ med ChatGPT er, at svaret, du får, er meget afhængigt af inputtet, du giver. Med andre ord: Hvor der kommer lort ind, kommer der lort ud.
At kunne ’snakke til robotten’ på den rigtige måde for at få det ønskede output kaldes ’prompting’. Prompting er en betegnelse for måden, man ’snakker’ med generativ AI. Et prompt er en opgavebeskrivelse, spørgsmål eller en anden form for input, som man giver til AI-værktøjet, som så styrer det output, man får tilbage. Den mest almindelige form for prompt er en tekstbesked, men prompts kan også inkludere f.eks. et billede. Et AI-værktøj som ChatGPT startede med kun at kunne give tekstoutput, men i dag kan det også give output i billede format.
Prompting kan på den måde lyde ganske simpelt. Du formulerer, hvad du vil have, og så får du det. Nemt, ikke?
Udfordringer ved prompting
Forkert! Det er ikke så nemt, som man skulle tro.
Problemet her er, at der kan være utroligt stor forskel på kompleksiteten i de outputs, man søger. Til nogle former for output kan man sagtens slippe afsted med et meget simpelt prompt. Til andre former for output vil det være nødvendigt at gå meget mere i dybden med den instruks, man giver AI-værktøjet.
Det kan ofte være styret af det formål, man har med outputtet.
Hvis man bare skal bruge et sjovt eksempel til mormors 80-års fødselsdag, så er kravene til outputtet betydeligt mindre, end hvis man skal bruge et output til professionelle formål – alt afhængig af mormors tolerance naturligvis.
Det er dog ikke kun formålet for outputtet, der har noget at sige. Selve opgaven – og især opgavetypen har også meget at sige.
Skal du bruge AI til idegenerering eller struktur, vil et simpelt prompt ofte fungere ganske fint, hvor en konkret opgave kan være mere udfordrende.
Tag bare dette blogindlæg som eksempel. Her kunne jeg lave dette simple prompt: ”Lav en struktur for et blogindlæg med titlen: Kan man være god til ChatGPT? En guide til prompting”. Så ville jeg få et brugbart resultat med forslag til en opbygning for blogindlægget.
Hvis jeg til gengæld skulle have ChatGPT til at skrive hele mit blogindlæg, ville det være nødvendigt at tilføje en masse ekstra information til promptet som målgruppe, kanal, formål, tone of voice osv.
Og selvom det prompt ville være markant mere komplekst, ville jeg med sikkerhed stadig ende ud med et blogindlæg, som ikke bare var klar til en copy-paste.
Men det kan man ikke. Eller, det kan man godt, men det bør man ikke. For vi mennesker har det med at afkode, om noget er autentisk og troværdigt, og det er direkte kopiering fra ChatGPT ikke – og de fleste lugter lunten på lang afstand.
Betydningen af effektiv prompting
Det er ikke kun prompting i sig selv, der er en brugbar ’skill’ at mestre i 2024 (og i fremtiden). Det er også evnen til at identificere, hvilke opgaver man kan bruge værktøjet til, og hvilke man selv skal tage hånd om – eller hvilke dele af arbejdsprocessen værktøjet fungerer til, og hvilke det ikke gør.
Når du har vurderet om opgaven, du skal have løst, rent faktisk er en opgave, hvor det giver mening at gøre brug af AI, så skal du til at formulere dit prompt – dit input.
Husk altid: Dit input styrer dit output. Selvfølgelig har outputtet også lidt at gøre med det værktøj, du bruger, men dit input har langt mere at sige. Hvis du får et ekstremt dårligt output, er det formentlig fordi du ikke forklarer opgaven godt nok. Der kan være en verden til forskel på de resultater en garvet GPT-bruger får – i forhold til det en nybegynder får. Det er i høj grad dine evner til at beskrive og forklare, hvad du skal bruge, der kommer i spil. Én ting er at vide hvad du vil have, en anden ting er at kunne beskrive det, så andre forstår det – i dette tilfælde ChatGPT.
Jeg har før oplevet, at en tilføjelse af en enkelt lille sætning til mit prompt har ændret resultatet fra at være ubrugeligt til at være ganske godt – især når det kommer til billedegenerering, som virkelig er en disciplin der sætter dine beskrivende evner på prøve.
Men hvordan bliver man så god til ChatGPT?
Hvordan bliver du så rent faktisk god til ChatGPT? Til at prompte AI-værktøjer? Det kedelige, irriterende svar er, at ligesom med alt andet, gør øvelse mester. Brug det, lav fejl, bliv frustreret over hvor dårligt et værktøj, det er, se indad, brug det noget mere, og lær af dine fejl. Du kan dog gøre nogle ting for at få et lidt bedre udgangspunkt end bare at springe på hovedet i ChatGPT-poolen fra 5-meter vippen. Vi har nemlig lavet 5 konkrete tips og tricks, du kan læne dig op ad, næste gang du skal bruge ChatGPT. Find de 5 tips lige her.