KI-Giganten setzen auf Demonstration statt auf Textaufforderungen

Die KI-Unternehmen OpenAI und Anthropic haben beide Funktionen angekündigt, die es ihren Systemen ermöglichen, Aufgaben durch Beobachtung einer einzelnen Demonstration zu erlernen. Dies stellt eine Abkehr von traditionellen, oft iterativen, textbasierten Eingabeaufforderungen dar. Diese Konvergenz auf eine ähnliche Lösung innerhalb weniger Wochen deutet auf die Erkenntnis hin, dass reine Eingabeaufforderungen allein die Fähigkeiten der KI nicht ausreichend voranbringen.

Im Juni startete OpenAI Record & Replay, eine Funktion, die es Nutzern von ChatGPT und Codex ermöglicht, einen Arbeitsablauf zu demonstrieren und diesen in eine wiederverwendbare Fähigkeit umzuwandeln. Wenige Wochen später stellte Anthropic Record a Skill innerhalb seines Werkzeugs Claude Cowork vor. Diese Funktion erlaubt es Benutzern, ihren Bildschirm bei der Ausführung einer Aufgabe aufzuzeichnen und dabei ihre Überlegungen zu erläutern, woraus Claude eine ausführbare Fähigkeit erstellt.

Diese Entwicklung adressiert die Herausforderung des stillschweigenden Wissens – des unausgesprochenen Verständnisses und der kontextuellen Nuancen, die der menschlichen Arbeit innewohnen. Standard-Eingabeaufforderungen erfassen diese Spezifika oft nicht, was zu KI-Fehlern oder der Notwendigkeit ständiger Korrekturen führt. Beispielsweise kann das Einstellen eines Weckers um 6:00 Uhr ohne Kenntnis der Gewohnheiten des Nutzers mehrdeutig sein.

Durch die Demonstration einer Aufgabe können KI-Systeme die Abfolge von Aktionen, Entscheidungspunkte und die subtilen Urteile lernen, die menschliche Arbeitsabläufe definieren. Diese Methode integriert Kontext und Aktion von Anfang an und bietet einen effektiveren Lernpfad. Dies steht im Gegensatz zu den berichteten 6,4 Stunden pro Woche, die Mitarbeiter mit "Bott-Sitting" verbringen, also der Korrektur von KI-Ergebnissen und der erneuten Erklärung bekannter Informationen.

Die parallelen Einführungen signalisieren eine strategische Verschiebung hin zu KI, die aus direkten menschlichen Beispielen lernt. Obwohl Eingabeaufforderungen weiterhin eine gängige Methode sind, könnte eine einzelne Demonstration zukünftige Interaktionen und Iterationen erheblich reduzieren. Dieser Ansatz könnte zur Entstehung von Bibliotheken mit anpassbaren Arbeitsabläufen führen und die Effizienz weiter steigern.