AI Prompting – Waarom het (niet) werkt voor jou

Aladin en de wonderlamp – AI Prompting als onvervulbare wensen

Korte, maar niet onbelangrijke noot bij dit artikel. Wanneer ik in dit artikel spreek over AI bedoel ik daarmee ‘Generatieve AI’, het ‘type’ AI wat sinds 2022 razendpopulair aan het worden is. Er zijn ook andere vormen van AI, die werken vanuit een compleet ander principe. Daar heeft dit artikel geen betrekking op.

Aladin is een arme jongen die op een dag een mysterieuze lamp vindt. Wanneer hij de lamp oppoetst, verschijnt er een geest (een genie) die hem drie wensen aanbiedt. Met die wensen probeert Aladin zijn leven te verbeteren en de liefde van een prinses te winnen. Maar hij ontdekt al snel dat wensen onverwachte gevolgen kunnen hebben als ze niet goed geformuleerd zijn. Uiteindelijk leert hij dat wijsheid en eerlijkheid belangrijker zijn dan snelle oplossingen.

Eén van de ernstigste vervloekingen in vrijwel iedere godsdienstige traditie is ‘Mag God je alles geven, wat je wenst’. Het verhaal van Aladin en de wonderlamp is daar een goed voorbeeld van. Om het verhaal duidelijk te maken, krijgen de hoofdpersonen in het verhaal niet al hun wensen vervuld, maar slechts een drietal.

Het verhaal vertelt een eeuwenoude wijsheid: Wat wij willen staat niet gelijk aan wat wij nodig hebben.

Veel ondernemers hebben sinds 2022 een vrijwel blind vertrouwen in de nieuwste ICT idool. Artificial Intelligence. Of in het Nederlands, KI. Een afkorting die zowel Kunstmatige Intelligentie als Kunstmatige Inseminatie betekent. Want de wereld lijkt hoogzwanger van het idee, dat we niet langer na hoeven te denken, maar ons lot kunnen laten bepalen door computers.

ChatGPT en alle andere AI tools vormen een gereedschap om een doel te bereiken, het is geen ‘verlossing’ uit je eigen probleemsituaties.

Zie AI als een luisteraar zonder kennis

De minst slechtste manier om met AI om te gaan, is door het te zien als een willige luisteraar, die weinig van je specifieke problematiek begrijpt. Calvinistisch als we zijn, als Nederlanders – gelovig of niet, grappig genoeg is bij een recent onderzoek gebleken, dat ‘niet gelovige’ mensen meer geloven in een ‘Deus ex Machina’, dan mensen die zich daadwerkelijk tot een geloofsgroep rekenen – zijn we behoorlijk lui. We verwachten dat een boven- of niet-zo-boven -natuurlijke macht onze problemen oplost. ‘De regering’, ‘de samenleving’ of welk ander instrument dan ook wordt geacht onze persoonlijke problemen op te lossen.

Dat is niet hoe ‘AI’ werkt. Zie AI als iemand die niets over je weet, en eigenlijk ALLES over jezelf zou moeten vertellen.

Nu ben ik zelf een behoorlijk open persoon, maar ‘alles’ over mijzelf vertellen is een brug te ver. Niet alleen, omdat ik het -mogelijk- niet zou willen, maar omdat dit ‘alles’ een diepere zelfkennis veronderstelt, dan ik over mijzelf heb.

AI is niet gemaakt om meer informatie te leveren, dan jij wilt delen. En om eerlijk te zeggen: Dat is goed. We hebben allebei geen idee wie er meeleest.

Maar wanneer je toch iets met AI wilt bereiken, is het goed te realiseren, dat je de beste antwoorden krijgt door de juiste vragen te stellen.

En om te weten, hoe je dit soort vragen stelt, is het belangrijk om te begrijpen, hoe AI werkt.

AI werkt fantastisch, totdat het dat niet doet

AI is niet bedoelt om jou te vertellen wat je moet doen. Zie AI meer als de stagiair, die je zojuist een opdracht hebt gegeven, om iets uit te zoeken. Het is aan jou om te beslissen of die stagiair de taak goed heeft uitgevoerd. Je zal het nodige moeten controleren, maar je hebt de nodige tijd bepaard.

Zie AI ook als een stagiair met een groot gebrek aan werkervaring. Ga er niet vanuit, dat de stagiair alles weet. Wantrouw alle informatie die je niet zelf gecontroleerd hebt.

Wanneer je met deze gezonde dosis wantrouwen AI benadert, alleen dan mag je hopen, dat AI ook werkelijk iets op kan leveren. Vertrouw je AI blindelings, dan geef je de eerste de beste stagiair de controle over je onderneming in handen. Niet echt de beste zet.

De naam van het probleem is niet AI maar……… [vul je eigen naam in op de stippellijn]

Laten we eerlijk zijn. Het probleem met AI prompting is niet AI. Het is de manier waarop jij communiceert. En dat is om even duidelijk te zijn, niet een beschuldiging in jouw richting. AI prompting is een nieuwe vorm van communicatie. Een nieuwe taal, waarin je alle bestaande woorden van vrijwel iedere taal kunt gebruiken, maar wanneer je de omgangsvormen en etiquette niet kent, ook een taal waarbij je al snel uitgleidt over de linguïstische bananenschillen.

Γνῶθι σεαυτόν – Ken uzelve…

De uitspraak ‘Ken Uzelve’ op de Tempel van Apollo in Delphi wordt onder meer toegeschreven aan de Griekse wijsgeer Socrates. Of de beste man dit ooit gezegd heeft, zullen we nooit te weten komen, maar in allerlei opzichten is dit een wijze les.

Maar bij AI gaat het om meer, je moet niet alleen jezelf leren kennen, je moet er ook voor zorgen, dat de AI toepassing, laten we voor het gemak even uitgaan van ChatGPT, je leert kennen. En in het gebruik van de applicatie zal dat langzaamaan gaan gebeuren.

Nu moet je dat ‘kennen’ niet al te serieus nemen. AI ‘denkt’ niet, het herkent alleen patronen. AI zal je dus nooit ‘leren kennen’, maar door veelvuldig gebruik, gaat de AI toepassing de patronen die jij gebruikt integreren in de antwoorden die je krijgt. Of om het maar even heel simplistisch uit te drukken: Wanneer jij met ‘ChatGPT’ aan het praten ben, ben je dus eigenlijk gewoon tegen jezelf aan het kletsen. Maar wel een vorm van jezelf, waarbij je direct toegang hebt tot een schat aan informatie.

De enige manier om het juiste antwoord te krijgen, is eerst de juiste vraag te stellen. En daarmee kan AI je -nog- niet helpen. Gelukkig is dat wel iets wat je aan kan leren.

Schrijf mij een boek!

Een ‘opdracht’ die je aan AI geeft wordt een ‘prompt’ genoemd. Wanneer je al met AI bezig bent, zal deze term je ondertussen waarschijnlijk meer dan bekend zijn. En het ‘spreken met AI’, wordt AI prompting genoemd.

Veel gebruikers van ChatGPT zullen in het begin ‘te grote vragen’ aan ChatGPT stellen. Zoals ‘Schrijf mij een boek’, of ‘Componeer een symfonie, die de negende van Beethoven doet verbleken’. Gelukkig is dat allemaal niet mogelijk. En wanneer je komt met een vraag als ‘schrijf voor mij een blogpost over WooCommerce’, kan er er zeker van zijn, dat het een behoorlijk slaapwekkend verhaal wordt.

Want -zoals al eerder aangegeven- ChatGPT denkt niet, het herkent patronen, en zal aan de hand van die patronen nieuwe patronen ontwikkelen.

Misschien ken je de film van Bambi. En dat heb ik het over de film van Disney uit de 40-er jaren van de vorige eeuw. Bambi begint de wereld te ontdekken, en het eerste wat hij ziet is een bloem. Stampertje leert hem het nieuwe woord. ‘Bloem’, spelend in het bloemenveld ontdekt Bambi bloemen in allerlei kleuren. Tot ineens van die ‘bloemen’ opvliegt en op zijn neus gaat zitten. ‘Bloem’ zegt Bambi. Maar Stampertje legt uit, dat zo’n vliegende bloem een ‘vlinder’ heet.

We leren de wereld organiseren en categoriseren door dingen te vergelijken, te herkennen en te onderscheiden. En dat is precies, wat AI ook doet. Voor AI op de wereld werd losgelaten werden er eerst miljoenen afbeeldingen, teksten en andere informatiebronnen ingelezen als ‘leesvoer’ voor AI.

Wanneer ik aan ChatGPT vraag ‘Hoe gaat het vandaag met je?’ begrijpt de applicatie er eigenlijk niets van. Maar in de miljoenen ingelezen teksten, zal het patroon herkend worden, en zal ChatGPT een antwoord genereren, wat ‘past’ bij de vraag. In de meeste gevallen, zal je merken, dat ChatGPT het antwoord ook zal eindigen met een wedervraag naar jouw welbevinden. Wat dat ‘hoort’ nu eenmaal bij het gesprekspatroon.

Voor nuttige informatie moet je de lead nemen

Wil je bruikbare informatie uit ChatGPT krijgen, dan is het allereerst heel belangrijk dat jij de ‘lead’ neemt. Want de kans, dat bij een generieke vraag een bruikbaar antwoord komt is vrij klein. Hoe specifieker je vraag -of eigenlijk je ‘prompt’ is, want een goede prompt is als een kort verhaal- is, des te beter is het antwoord.

De vijf meest gemaakte fouten bij AI prompting

De vijf meest voorkomende fouten, waar iedereen tegenaan loopt, zijn eigenlijk eenvoudig te voorkomen. Maar dan moet je natuurlijk wel weten, wat deze fouten zijn.

1. Geen rol meegeven

De krijgt de beste resultaten, wanneer je vertelt ‘wie’ je AI applicatie moet zijn.

Dus bijvoorbeeld niet ‘Schrijf een blog’.

Maar meer iets “Je ben een SEO copywriter en werkt voor een middengrote keten van bloemhandels in het westen van het land”

2. Geen context meegeven

Wanneer je geen achtergrondinformatie meegeeft, heeft AI geen idee van de doelgroep en zal vrij algemene, vlakke tekst schrijven. De context bepaalt onder meer het volgende:

• De doelgroep – opleidingsniveau, specialismen, leeftijdsgroep etc.
• Branche
• “Tone of voice”, is het professioneel, informeel, wil je het in een ‘u’ of ‘jij’ vorm hebben?
• Doel van de tekst – wat wil je ermee bereiken, informatief, wervend, sales-tekst?

3. Vage opdrachten

“Geef me een aantal marketingtips” is geen opdracht. AI gaat gokken, en dat gaat dan meestal fout.

4. Geen output specificeren

Wees zo precies mogelijk in wat je wilt ontvangen. ‘Schrijf een artikel over herten, bloemen en vlinders’ is een opdracht. En ik denk -even niet uitgeprobeerd- dat AI er mee out de voeten kan ook. Maar behalve een gebrek aan context, heb je ook geen output specificatie opgegeven. Wat is een ‘artikel’? Twintig regels wedstrijdverslag over de plaatselijke voetbalclub, of een beleidsstuk voor een politieke partij?

5. Geen iteratie gebruiken

Veel mensen stoppen bij de eerste poging. Het resultaat is goed, of het is niet goed. En als het niet goed is, stel je de vraag gewoon opnieuw, maar met andere bewoording.

AI gegenereerde teksten -geldt overigens ook voor andere vormen van AI output- worden juist sterker wanneer je aan de hand van het aanvankelijke resultaat het geheel iteratief verbetert door bij te sturen (Met ‘bollen’, bedoel ik ‘bloembollen’, geen oliebollen), te verfijnen (Ik wil die getallen graag uitgesplitst naar geslacht) of door te vragen (Heb je deze gegevens ook beschikbaar voor de omliggende landen?)

Mijn kop loopt over…

Iedere AI implementatie gebruikt een specifiek model. Ieder model is geoptimaliseerd voor een bepaalde toepassing. En ieder model heeft ook een specifieke grootte.

Het is van belang dat je jouw chat discussies niet te lang maakt. Op het moment dat het geheugen ‘vol’ raakt, zal de software de aanwezige informatie comprimeren, waardoor er informatie verdwijnt. Hierdoor worden de antwoorden vaak algemener en van slechtere kwaliteit.

Iets wat je ook moet beseffen, is dat de AI software zelf niets weet. De AI prompts die je verstuurt bevatten de hele conversatie, dus ook de geschiedenis die er is opgebouwd. De AI software zal dus altijd vanaf het begin van de conversatie het geheel door moeten lezen.

Voor zowel de kosten in tijd als in tokens is het dus van belang, dat je ‘op tijd’ stopt en niet teveel niet-relevante ai prompts toevoegt.

Schrijf je bijvoorbeeld een blogpost, gebruik één chat conversatie voor de structuur, een tweede voor bijvoorbeeld het achtergrondonderzoek voor de inhoud.

Kijk eens naar onderstaande voorbeelden hoe een chat er uitziet:

{
  "model": "ai-agent",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hoe gaat het met je?"
    }
  ]
}

{
  "model": "ai-agent",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Je bent een vriendelijke AI assistent die informeel communiceert."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Hoe gaat het met je?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Met mij gaat het goed! Altijd klaar om te helpen 🙂 Hoe is het met jou?"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Goed! Wat voor weer wordt het vandaag?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Dat hangt een beetje af van waar je bent, maar hier lijkt het een frisse dag te worden met wat zon."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Hier in Nederland is het nu bewolkt."
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Ah ja, typisch Nederlands weer 😄 Grote kans dat het later nog wat opklaart!"
    }
  ]
}

Bovenstaande voorbeelden zijn overigens sterk vereenvoudigd. Afhankelijk van specifieke implementaties kunnen er bijvoorbeeld ook nog velden met informatie over de kosten in tokens en het resterende tokenbudget als extra informatie in het bestand mee worden genomen.

Aan de slag met AI…

Er zijn veel verschillende manieren om als ondernemer zelf met AI aan de slag te kunnen gaan. Maar wat je er ook mee gaat willen doen, het juist begrijpen en toepassen van ai prompting technieken is het meest belangrijk. In mijn artikel over WordPress 7 en de ‘ingebouwde’ AI mogelijkheden word je iets verteld over de mogelijkheden, maar niet over specifieke implementaties.

Wil jij meer over AI en hoe je dit voor je onderneming kunt gebruiken, dan is er een interessante workshop voor je : Prompting for Business.

In de ochtendsessie leer je wat nu eigenlijk generatieve AI is, hoe het werkt, en welke diensten er zijn. We houden het hierbij simpel, zonder technisch jargon.

In de middag sessies gaan we praktisch aan de slag, en leer je een aantal nuttige prompts te gebruiken.

MEER INFORMATIE OVER DE WORKSHOP