Derselbe Absatz, dasselbe Modell, zwei isolierte
Läufe. Die eine Antwort bestätigt ihn, die andere zerlegt ihn. Nur die
Arbeitsaufträge sind verschieden.

Ich gebe einem OpenAI Modell denselben echten Skriptabsatz zweimal. Im ersten
Lauf sage ich, der Gedanke sei stark und psychologisch plausibel. Im zweiten
soll das Modell die schwache Annahme suchen. Beide Antworten klingen klar,
geordnet und überzeugend. Nur führen sie in unterschiedliche Richtungen.

Diese Folge handelt deshalb nicht vom perfekten Prompt. Sie handelt davon,
warum eine gut formulierte KI Antwort so leicht wie ein unabhängiges Urteil
wirkt, obwohl das Modell im Kern wahrscheinliche Sprache erzeugt. Es kann
Argumente liefern, Begriffe prüfen und blinde Flecken suchen. Die Entscheidung,
welcher Einwand wichtig genug ist, um wirklich etwas zu ändern, bleibt
trotzdem beim Menschen.

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