ChatGPT ist ein leistungsfähiges Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das von OpenAI entwickelt wurde und sich in der Recruiting-Branche zunehmender Beliebtheit erfreut.
Der Einsatz von ChatGPT im Recruiting ist eine kosteneffektive und effiziente Möglichkeit, um qualifizierte Kandidaten zu finden. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, welche Vorteile Chat GPT im Recruiting bietet und auch welche Nachteile es haben kann. Wir werden uns auch ansehen, wie man ChatGPT am besten nutzen kann, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Durch den Einsatz fortschrittlicher maschineller Lerntechniken ist ChatGPT in der Lage, menschliche Eingaben zu verstehen und auf diese in einer dialogischen Art und Weise zu reagieren, so dass es Vorstellungsgespräche und andere Rekrutierungsaufgaben mit einem hohen Maß an Genauigkeit durchführen kann. Diese Technologie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen Top-Talente identifizieren und einstellen, zu revolutionieren, den Einstellungsprozess zu rationalisieren und die Effizienz zu verbessern.
Und? Bin ich aufgeflogen? Ich dachte mir, ich mach es mir mal einfach und lasse ChatGPT meine Einleitung schreiben. Jetzt aber nochmal in meinen eigenen Worten:
Was ist ChatGPT? Was kann es? Was kann es nicht?
ChatGPT ist ein auf künstlicher Intelligenz basierender Textgenerator, der aktuell tatsächlich sehr hohe Wellen schlägt. Die Technologie, mit der ChatGPT arbeitet, nennt sich „Generative KI“ und kann auf Basis von den an ihn verfütterten Daten neue und originelle Inhalte wiedergeben. Das mag für einige Leser:innen im ersten Moment nicht besonders klingen, dabei ist es tatsächlich eine der größten technischen Neuerungen der letzten Jahrzehnte, weil die KI so unglaublich gut und präzise ist. Was die Nutzer:innen hierbei am meisten beeindruckt ist vermutlich, dass die Sprache im Gegensatz zu vorherigen Chatbots sehr natürlich ist und es zahlreiche Anwendungsbereiche in der eigenen Arbeit aber auch im privaten Bereich gibt.
Und dann gibt es auch noch GPT-3 – eine neue Version des Generativen Prädiktiven Textmodells (GPT) von OpenAI. Der Unterschied zwischen ChatGPT und GPT-3 liegt in der Größe des Modells. ChatGPT ist ein wesentlich kleineres Modell als GPT-3, das auf einem Datensatz von mehr als 45 Milliarden Wörtern basiert. GPT-3 verfügt über 175 Milliarden Parameter und ist damit eins der leistungsfähigsten Modelle für natürliche Sprachverarbeitung.
Im Gegensatz zu GPT-3 ist ChatGPT spezialisiert auf die Erstellung von Dialogsystemen für Chatbots. Es verwendet ein KI–Modell, um eine natürliche Konversation aufzubauen und zu unterhalten. Es kann Texteingaben verstehen und auf kontextbasierte Fragen antworten. GPT-3 hingegen ist ein Sprachmodell, das auf einem per Deep Learning trainierten Künstlichen Neuronalen Netz (KNN) basiert und verwendet wird, um vorhersagbare und präzise Vorhersagen zu treffen. Es ist in der Lage, eine breite Palette von Aufgaben auszuführen, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung, maschinellem Lernen und vielem mehr.
Also um es kurz zu machen: ChatGPT ist eine Variante des GPT-3-Modells, die speziell für Chatbot-Anwendungen entwickelt wurde.
Bei aller Überschwänglichkeit und Begeisterung für diese Tools gibt es aber auch Grenzen und an der einen oder anderen Stelle sogar Probleme, die bisher noch nicht gelöst werden konnten.
Falsche Informationen
Im Gegensatz zu anderen KI-Assistenten wie Siri oder Alexa nutzt Chat GPT nicht das Internet, um Antworten zu finden. Stattdessen baut es einen Satz Wort für Wort auf und wählt auf der Grundlage seines Trainings das wahrscheinlichste “Token” aus, das als nächstes kommen sollte. Mit anderen Worten: ChatGPT kommt zu einer Antwort, indem es eine Reihe von Vermutungen anstellt. Das ist einer der Gründe, warum ChatGPT falsche Antworten so argumentieren kann, als wären sie völlig richtig. Zu diesem Thema hat brand-eins-Kolumnist Gregor Schmalzried einen sehr amüsanten, aber auch passenden Artikel geschrieben. In einem von ihm genannten Beispiel behauptet ChatGPT beispielsweise, dass Merkel Grünen-Politikerin sei und zieht es so knallhart durch, dass man es fast selber glaubt.
Obwohl ChatGPT komplexe Konzepte sehr gut erklären kann und damit ein leistungsfähiges Lernwerkzeug ist, sollte man nicht alles glauben, was es sagt. ChatGPT ist nicht immer korrekt – zumindest noch nicht.
Keinen Echtzeitzugriff: Informationen bis 2021
Wie bereits erwähnt, kann ChatGPT sämtliche ihm bekannte Fakten verwenden, um diese wiederzugeben und darauf basierend neue Inhalte zu produzieren.
Es hat jedoch keinen Echtzeitzugriff auf Daten und Zahlen und auch keinen Zugriff auf das Internet oder Links. Zum jetzigen Zeitpunkt basieren alle Informationen aus dem Jahr 2021 und sind daher nicht auf dem neusten Stand. Dadurch entfallen beispielsweise Fragen nach dem aktuellen Arbeitsmarkt, der Arbeitslosigkeit in Deutschland nach 2021, bestimmten Durchschnittsgehältern oder anderen derzeitigen Sachverhalten.
Meinung und Position
Da ChatGPT sehr menschlich in seiner direkten Kommunikation antwortet, kann dem Tool schnell zu viel zugetraut werden. Dabei sollte man unbedingt beachten, dass das textbasierte Dialogsystem keine eigene Meinung besitzt und keine Empfindungen nachahmen oder eigenen Positionen beziehen kann.
Eingebaute Bias
Und so führt das eine zum anderen. Denn wie jeder andere künstliche Intelligenz auch, funktioniert ChatGPT auf Basis eines großen Haufens an Daten und lernt immer weiter. Der Chatbot wurde mit dem kollektiven Schreiben von Menschen auf der ganzen Welt in der Vergangenheit und der Gegenwart trainiert. Das bedeutet, dass die gleichen Verzerrungen, die in den Daten existieren, auch im Modell auftauchen können. Mehr zu diesem Thema findet Ihr in unserem Blogbeitrag “Robot Recruiting”.
Kreativität
Ob der Chatbot wirklich kreativ ist, ist schon fast eine philosophische Frage. Auf die Frage, was Kreativität bedeutet, antwortet mir ChatGPT: “Kreativität ist die Fähigkeit, neue und originelle Ideen zu entwickeln und umzusetzen.” Also eigentlich genau die Beschreibung, mit der ich ein paar Zeilen zuvor ChatGPT erklärt habe. Und doch weigert sich etwas in mir, diesem Tool Kreativität zuzuschreiben. Die Generative KI ist zumindest in der Lage, Gedichte, Songtexte und Essays auf Basis von Daten zu erstellen, die ihm zuvor geliefert wurden. Vielleicht lässt es sich so festhalten: ChatGPT kann unsere Vorstellung von Kreativität gut vortäuschen.
Aktuelle Überlastung
Vielen dürfte aufgefallen sein, dass mit zunehmender Beliebtheit der Server von OpenAI an seine Grenzen gerät und ChatGPT gar nicht oder nur fragmentarisch benutzt werden kann. Es bleibt abzuwarten, wie lange es dauert, bis OpenAI auch dieses Problem löst.
Nimmt ChatGPT Recruiter:innen die Jobs weg?
Wie bei fast jeder technischen Neuerung gibt es verschiedene Parteien von Nutzer:innen: Die Neugierigen, die Skeptischen, die Pessimistischen und die Abwartenden. Einige der ersten Artikel zum Thema ChatGPT bauten nicht selten auf Angst und Pessimismus auf: Ist der Recruiter bald arbeitslos? Übernimmt ChatGPT meinen Job? Die Antwort lautet ganz klar: Jein.
Modelle wie ChatGPT sind in der Lage, sehr gute Texte zu generieren, sehr schnell Inhalte zu liefern und Frage- sowie Problemstellungen zu lösen. Das wird über kurz oder lang bestimmte Bereiche dazu zwingen, ihre Tätigkeiten neu auszurichten, da die ein oder andere Aufgabe teilautomatisiert werden kann. Das mag im ersten Moment beängstigend klingen, kann uns aber als Redakteur:innen, Recruiter:innen und eigentlich so gut wie allen am Rechner tätigen Menschen in die Karten spielen.
Wir können uns das Wissen und vor allem die Schnelligkeit dieses Tools zu Nutzen machen, unliebsame Aufgaben abgeben und uns dadurch mehr Freiräume verschaffen für beispielsweise zwischenmenschliche oder kreativere Aufgaben oder auch einfach Weiterbildung. Und ganz wichtig: Wir können die Ideen von ChatGPT nutzen und sie einfach noch besser machen. Dieser Textgenerator wird ebenso wie andere KI-unterstützte Modelle uns und unsere Inhalte im besten Fall verbessern und effektiver machen. Indem sie uns eine Inspiration bieten und damit eine Hilfestellung, eine Zeitersparnis. Man könnte sagen, künstliche Intelligenzen ersetzen keine Menschen: Menschen, die gut mit KIs umgehen können, werden Menschen ersetzen, die es nicht können.
Um Euch zu zeigen, welche Möglichkeiten ChatGPT im Recruiting bietet, haben wir dem Tool Fragen gestellt, die Euch 15 denkbare Einsatzbereiche und Anwendungsmöglichkeiten zeigen soll.
Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT im Recruiting
Aufgrund der fehlenden Datenaktualität von ChatGPT ist es leider nicht möglich, aktuelle Marktanalysen und Arbeitsmarktübersichten anzeigen oder einordnen zu lassen. Es ist bisher auch nicht klar, ob und wie dieses Problem in Zukunft gelöst werden soll. Was ChatGPT allerdings sehr gut kann, ist grundlegende Aufgabe zu erledigen, Vorlagen zu erstellen oder Fehler zu analysieren. Gefallen Euch die ersten Ergebnisse nicht, so könnt ihr ChatGPT auch nochmal dazu auffordern, eine neue Antwort zu generieren. Alternativ können Antworten auch verbessert werden. Zum Beispiel durch Ergänzungen wie “Das ist mir zu kompliziert, erkläre es einfacher” oder “Die Antwort gefällt mir noch nicht, mach das nochmal und lege dabei den Fokus auf XY.”
Wir haben Euch ein paar Recruiting-Beispiele mitgebracht, die ChatGPT sehr zufriedenstellend beantwortet hat. So bekommt Ihr vielleicht ein Gefühl dafür, bei welchen Recruiting-Fragen Euch dieses Tool helfen kann und wie Ihr es für Euch nutzen könnt.
Beispiele für die Unterstützung im Content
Viele Kollegen und Kolleginnen setzen mittlerweile auf die Reichweite bei LinkedIn. Interessante Postings sind durchaus in der Lage, eine hohe Anzahl an User:innen zu erreichen und dadurch Aufmerksamkeit für das eigene Unternehmen oder offene Positionen zu generieren. Eine Idee zu finden oder das Posting zu verfassen, kann sehr viel Zeit in Anspruch nehmen. ChatGPT ist in der Lage, Euch Ideen zu liefern und sogar Postings in der LinkedIn-Tonalität zu verfassen.
Bei LinkedIn ist es mittlerweile auch möglich, ganze Artikel zu einem Thema zu verfassen. Auch bei Social-Content, der über ein kurzes Posting hinaus geht, kann Euch ChatGPT also behilflich sein. Natürlich ist es ratsam, in beiden Fällen die Inhalte nochmal zu überarbeiten, auszubessern und Eure eigene Tonalität einzubringen.
Content-Strategie
Bei Content-Inhalten muss man ebenfalls beachten, dass die Vorschläge, die ChatGPT macht, nicht tages-, nicht monats- und nicht einmal jahresaktuell sind. Solltet Ihr jedoch gerade erst anfangen, Euren Karriereblog zu befüllen und einfach ein breites Spektrum an Themen abdecken wollen, hilft Euch ChatGPT mit Themenideen aus. Hier ein kleines Beispiel für die ersten zwei Wochen:
Weitere Vorschläge waren u.a. Diversität und Inklusion im Recruiting, die wichtigsten Kennzahlen für erfolgreiches Employer Branding, Einblicke in den Onboarding-Prozess des Unternehmens sowie die Bedeutung von Transparenz im Recruiting. Die Beispiele von ChatGPT können sich also durchaus sehen lassen.
Beispiele für die Unterstützung im Personalmarketing
Karriereseite
Karriereseiten sind das Herzstück einer jeden Recruiting-Kampagne. Wenn man nicht tagtäglich mit Texten zu tun hat, kann es einem durchaus schwer fallen, das erste Wort aufs Papier, bzw. ins Content Management System, zu bekommen. Auch in diesem Fall kann ChatGPT Euch unter die Arme greifen und ein paar Ideen liefern. In unserem Fall ist die Antwort etwas zu steif geworden, aber mit konkreteren Anweisungen und anschließenden Verbesserungen, ist auch dieses Ergebnis von ChatGPT durchaus hilfreich.
Ich stellte ChatGPT außerdem die Frage, wie eine Karriereseite aufgebaut sein sollte, um mehr Kandidat:innen zu erreichen und welche Inhalte nicht fehlen dürfen. Auch hier ist die Antwort sehr solide für eine erste Idee, die Euch auf den Weg einer neuen Karriereseite bringt. Vor allem der letzte Punkt “Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten auf Karriereseiten” ist etwas, das häufig vergessen wird.
Stellenanzeige
Auch beim Thema Stellenanzeigen liefert der Chatbot Antworten, die sich für einen guten Start einer Stellenanzeige eignen. Er spricht viele Punkte an, die wir auch seit Jahren predigen: Klare und präzise Jobbezeichnungen und Titel, sichtbare Kontaktinformationen und authentische Bilder und Videos aus dem Unternehmen. Viele Punkte werden aber auch nicht thematisiert: Zum Beispiel die Notwendigkeit eines sichtbaren Call-To-Action Buttons, Aufbau und Struktur der Anzeige oder die Darstellung der Zielgruppenrelevanten Benefits. Wer sich wirklich tiefer mit dem Thema Karriereseiten, Stellenanzeigen und Stellentitel beschäftigen will, sollte wohl weiterhin die Wollmilchsau-Inhalte checken oder den Jobspreader benutzen. 😉
Zwar nicht direkt interessant für Recruiter:innen, aber für Bewerbende: ChatGPT ist auch in der Lage, recht gute Anschreiben zu verfassen, wenn man die entsprechende Stellenanzeige postet. Auch die eigenen Erfahrungen und Beweggründe sollten natürlich mit genannt werden, da ChatGPT sich sonst Informationen über Euch ausdenkt, die im weiteren Prozess vermutlich recht schnell auffliegen.
Jobtitel
Eine gute Stellenanzeige steht und fällt mit dem Jobtitel. Zum einen, weil die Verständlichkeit des Titels und sein Bezug zum Inhalt die Entscheidung der potenziellen Bewerber:innen erheblich beeinflusst. Zum anderen, weil ein guter Jobtitel darüber entscheidet, ob die Ausschreibung überhaupt erst gefunden wird. Um das zu erreichen, sollte auf die Länge des Titels, die Struktur sowie die Relevanz der Begriffe geachtet werden. Wir haben ChatGPT nach Jobtitelalternativen zu “Fachlagerist im Wareneingang” gefragt.
Wir haben die einzelnen Jobtitel jetzt keiner genauen Prüfung unterzogen, allerdings ist klar zu erkennen, dass ChatGPT nicht auf die eben genannten Faktoren achtet, die einen Stellentitel besser und auffindbarer machen. Sollte man auf der Suche nach Jobtitel-Alternativen sein, um die Reichweite der offenen Positionen zu erhöhen, lohnt es sich, die Popularität und Relevanz der Begriffe über Google und den Google Keyword Planer zu testen. Weitere Informationen über gute Stellentitel findet Ihr hier.
Die Generative KI kann aber vor allem dann hilfreich sein, wenn Euch so gar kein Titel einfallen will. Diesen Fall haben wir ebenfalls getestet und sind auf der Suche nach einem Vertriebsmitarbeitenden für die Kaltakquise:
Auch hier wird deutlich, dass die vorgeschlagenen Jobtitel nicht die optimalen Grundvoraussetzungen mit sich bringen. Aber es unterstreicht unseren Ansatz: Nicht einfach die Ergebnisse der KI übernehmen, sondern inspirieren lassen und besser machen! Schnappt Euch diese Vorschläge, jagt sie durch Google und macht daraus die besten Jobtitel, die Eure Position am besten vermarktet.
Recruiting-Kampagne
Vor allem beim Besetzen von einer Vielzahl an Stellen in Mangelberufen können originelle Recruiting-Kampagnen, mit denen man die passende Zielgruppe erreicht und sich von der Konkurrenz abhebt, sehr hilfreich sein. Ich habe ChatGPT zur Unterstützung nach ein paar originellen Ideen gefragt. Bekommen habe ich… Ideen.
Originell würde ich sie nicht nennen, aber dafür sinnvoll bis unumgänglich. Zum Beispiel das Anlegen einer Landingpage, die auf die spezifischen Anforderungen und Vorteile der Positionen näher eingeht und Einblicke bietet. Außerdem schlägt der Chatbot das Nutzen von Sozialen Medien vor, virtuelle Recruiting-Events, Kooperationen mit lokalen Hochschulen sowie Empfehlungsprogramme und Paid Advertising. All diese Vorschläge sind ein guter Anfang und können, wenn man noch gar keine Idee hat, behilflich sein.
Assessment-Center
Zum Besetzen von Trainee- oder Azubistellen werden immer noch gerne Assessment-Center veranstaltet, um die besten Kandidat:innen für die entsprechende Position zu bekommen. Das ist natürlich nur möglich, wenn auch eine Vielzahl an guten Bewerbungen eingegangen ist und man als Firma überhaupt die Wahl hat. Gerade bei diesen Positionen legen Unternehmen viel Wert auf Nachhaltigkeit – je genauer bei der Auswahl hingeschaut wird, desto wahrscheinlicher ist es, dass die perfekten Kandidat:innen für diese Stellen gefunden werden und dem Unternehmen lange treu bleiben.
Um Tipps rund um das Assessment-Center zu bekommen, kann ChatGPT ebenfalls behilflich sein.
Für die Informationen einzelner Teilbereiche können auch nochmal spezifischere Fragen gestellt werden, wie zum Beispiel:
Jobinterview
Um eine erste Idee dafür zu bekommen, welche Fragen in einem Jobinterview oder in einem Assessment-Center gestellt werden können, sind die gelieferten Antworten gar nicht so schlecht. Der Leitfaden gibt eine Vorstellung davon, welche Bereiche und Fragestellungen wichtig sein könnten. Konkreter wird es dann in den direkten Fragen. Wie gut die Fragen nun fachlich tatsächlich sind, kann ich als Fachfremde nicht beurteilen, allerdings habe ich auch bereits mir bekannte Fachbereiche abgefragt und ich empfand die Antworten als einen guten Start.
Onboarding
Onboarding ist ein oft vergessener und gleichzeitig sehr wichtiger Punkt der Candidate Journey. Nur, weil Ihr die Bewerber:innen bereits an der Angel bzw. bereits im Eimer habt, bedeutet das nicht, dass sie nicht auch wieder rausspringen können. Ein gutes Onboarding ist das A und O für einen guten Start im Unternehmen. Wir haben ChatGPT recht oberflächlich nach einem Onboarding-Plan gefragt. Um genauer in die einzelnen Tage zu gehen, müsste man nochmal etwas präziser an der Fragestellung arbeiten. Man könnte allerdings auch diese Tabelle nehmen und sehr gut selbst personalisieren.
E-Mails
Zu guter Letzt haben wir noch etwas für die ganz Faulen unter uns oder diejenigen, die wirklich sehr häufig viele Anfragen per Mail bekommen. Was nun tatsächlich schneller ist, das Tippen der Mail oder die Abfrage bei ChatGPT mit der anschließenden Personalisierung und Korrektur, muss jeder für sich herausfinden. Ich persönlich würde behaupten, dass ich spätestens bei “(…) hoffe, dass du verstehst.” aufgeflogen wäre. Aber you do you.
Wichtiger Hinweis: ChatGPT Output bitte niemals in der Kommunikation mit Kandidat:innen verwenden, da das garantiert schlecht für die Candidate Experience ist. E-Mail Antworten sind unserer Ansicht nach wirklich nur sinnvoll für die “unwichtigere” Kommunikation, die ansonsten viel Zeit frisst.
ChatGPT ist nicht allein: Weitere “Generative KI”-Modelle
ChatGPT von OpenAI hat zurecht sehr hohe Wellen geschlagen. Dabei ist dieser Chatbot bei weitem nicht die einzige beeindruckende “Generative KI”. Es gibt bereits für viele verschiedene Einsatzbereiche künstliche Intelligenzen, die wahnsinnig gut und präzise sind.
Bei den KI-Tools unterscheidet man zwischen verschiedenen Arten, die bereits von einigen Anbietern sehr gut umgesetzt werden.
- Text to image (DALL-E, Stable Diffusion, Imagen, Muse, Midjourney)
DALL-E ist ebenfalls eine KI, die von OpenAI ins Leben gerufen wurde. Bei diesem Modell gebt Ihr einen Text ein und bekommt ein Bild, das eigens nach Euren textlichen Vorgaben erstellt wurde. Wer sich jetzt fragt, wofür das gut sein soll, kann sich gerne eine Werbekampagne von Sushi Bikes anschauen, in der ausschließlich KI generierte Bilder genutzt wurden.
- Text to 3D (Dreamfusion, Magic 3D)
Für einige Branchen, wie z.B. Game-Publisher, ist es notwendig, 3D-Bilder zu erzeugen. Hierfür sind Tools nützlich, die eingegebene Texte in 3D-Modelle umwandeln können. Die bisher größten Anbieter in diesem Bereich sind Dreamfusion und Magic3D.
- Image to text (Flamingo, VisualGPT)
Manchmal kann es auch nützlich sein, einen Text zu erhalten, der ein Bild beschreibt. Genau diese Aufgabe übernehmen “Image-To-Text”-Modelle wie die von Flamingo und VisualGPT.
- Text to video (Phenaki, Soundify)
Wenn man aus Texten Grafiken werden lassen kann, können aus Texten auch Videos werden.
- Text to Audio and Speech (AudioLM, Whisper, Jukebox, Murf)
Eingegebene Texte können von verschiedenen KI-Stimmen vorgelesen werden. Sollte ich beispielsweise diesen Artikel auch als Audio anbieten wollen, könnte ich über eins der oben genannten Tools eine Stimme auswählen, die den Text in Audioform bringt.
- Audio to Text (happyscribe, Metaview)
Mittlerweile gibt es sehr viele interessante Podcast- und Videoformate. Einige von ihnen gehen sogar über mehrere Stunden. Wenn man den Input gerne hätte, ohne sich das komplette Format anzuhören, können Tools wie Metaview es transkribieren. Anschließend könnte dieser Text von ChatGPT auf seine wichtigsten Inhalte zusammengefasst werden.
- Text to text (ChatGPT3, LaMDA, PEER, Speech from Brain, Jasper, Deepl Write, YouChat)
Was sich hier hinter verbirgt, dürfte jetzt wohl jedem klar sein. Jasper ist aber beispielsweise sogar in der Lage, nicht ganz so gute Texte in sehr viel bessere Texte umzuwandeln. Deepl ist mittlerweile jedem ein Begriff, doch Deepl Write übersetzt nicht in eine andere Sprache, sondern korrigiert deine Texte in derselben Sprache auf Fehler in Grammatik und Rechtschreibung.
- Text to code (Codex, Alphacode)
Obwohl es mittlerweile zahlreiche Text-zu-Text-Modelle gibt, folgen nicht alle Texte der gleichen Syntax. Eine besondere Art von Text ist der Code. Beim Programmieren ist es wichtig zu wissen, wie man eine Idee in einen Code umsetzt. Hier helfen die Modelle von Codex und Alphacode. Codex ist ebenfalls von OpenAI und wird auf der Grundlage von GPT-3 abgestimmt, das bereits eine starke natürliche Sprache nutzt. Die Demo und die API sind auf der Website von OpenAI zu finden.
- Text to science (Galactica, Minerva)
Sogar wissenschaftliche Texte werden von Generative KI erfasst, wie z.B. die Modelle Galactica und Minerva-Modelle. Obwohl der Weg zum Erfolg in diesem Bereich noch weit ist, ist es wichtig, die ersten Versuche zur automatischen wissenschaftlichen Textgenerierung zu untersuchen und weiterzuentwickeln.
Fazit: Was nehmen wir mit?
ChatGPT ist faszinierend. Und obwohl auch ich in puncto Technik nicht selten zum Kulturpessimismus neige, zähle ich mich dieses Mal zu den neugierigen Nutzer:innen. In vielen Bereichen kann Generative KI uns das Leben erleichtern und uns Arbeit abnehmen – was uns die Möglichkeit gibt, darauf aufzubauen und besser zu werden.
Wichtig zu verstehen ist dabei aber, dass ChatGPT keine allgemeine künstliche Intelligenz ist, die das gesamte menschliche Wissen und alle Texte versteht. Es ist ein Instrument, das uns die Möglichkeit bietet, mit all diesem gespeicherten Wissen und all diesen Texten zu spielen. Spielen bedeutet in diesem Fall mit dem vorhandenen Material zu arbeiten, um zu sehen, was es kann und uns die Inhalte zunutze zu machen.
Generative KI werden keine Recruiter:innen ersetzen. Aber sie bieten diesen und anderen Positionen ein Instrument, mit dem man mit einer unglaublich großen Datenmenge und Textmaterial spielen und die eigene Arbeit auf ein höheres Level heben kann.
