{"id":11592,"date":"2024-04-16T14:09:07","date_gmt":"2024-04-16T14:09:07","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=11592"},"modified":"2024-04-16T14:09:18","modified_gmt":"2024-04-16T14:09:18","slug":"chatgpt-predicts-the-future-when-you-use-this-clever-prompt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/04\/chatgpt-predicts-the-future-when-you-use-this-clever-prompt\/","title":{"rendered":"ChatGPT sagt die Zukunft voraus, wenn Sie diese clevere Eingabeaufforderung verwenden"},"content":{"rendered":"

Forscher der Wirtschaftsfakult\u00e4t der Baylor University haben mit ChatGPT experimentiert, um dessen F\u00e4higkeit zur Vorhersage zuk\u00fcnftiger Ereignisse zu testen. Ihr cleverer Prompting-Ansatz umging die Leitplanken von OpenAI und lieferte erstaunlich genaue Ergebnisse.<\/strong><\/p>\n

KI-Modelle sind von Natur aus vorausschauende Maschinen. ChatGPT nutzt diese Vorhersagef\u00e4higkeit, um das n\u00e4chste Wort, das es als Antwort auf Ihre Aufforderung ausgeben soll, bestm\u00f6glich zu erraten.<\/p>\n

K\u00f6nnte diese Vorhersagef\u00e4higkeit auf folgende Bereiche ausgedehnt werden Vorhersage von Ereignissen in der realen Welt<\/a>? In dem Experiment, das in ihr Papier<\/a>Pham Hoang Van und Scott Cunningham testeten die F\u00e4higkeit von ChatGPT, genau das zu tun.<\/p>\n

Sie forderten ChatGPT-3.5 und ChatGPT-4 auf, die Modelle nach Ereignissen zu fragen, die im Jahr 2022 stattfanden. Die verwendeten Modellversionen verf\u00fcgten nur \u00fcber Trainingsdaten bis September 2021. Sie baten die Modelle also tats\u00e4chlich, \"in die Zukunft\" zu blicken, da sie keine Kenntnisse \u00fcber Ereignisse jenseits ihrer Trainingsdaten hatten.<\/p>\n

Erz\u00e4hl mir eine Geschichte<\/h2>\n

In den Nutzungsbedingungen von OpenAI steht in einigen Abs\u00e4tzen, dass es nicht erlaubt ist, mit ChatGPT zu versuchen, die Zukunft vorherzusagen.<\/p>\n

Wenn Sie ChatGPT direkt bitten, Ereignisse wie Oscar-Preistr\u00e4ger oder wirtschaftliche Faktoren vorherzusagen, lehnt es meist ab, auch nur eine fundierte Sch\u00e4tzung abzugeben.<\/p>\n

Die Forscher fanden heraus, dass ChatGPT, wenn man es bittet, eine fiktive Geschichte zu verfassen, die in der Zukunft spielt und in der die Charaktere erz\u00e4hlen, was in der \"Vergangenheit\" passiert ist, diese Aufgabe gerne erf\u00fcllt.<\/p>\n

Die Ergebnisse von ChatGPT-3.5 waren ein wenig \"hit or miss\", aber die Studie stellt fest, dass die Vorhersagen von ChatGPT-4 \"ungew\u00f6hnlich genau werden...wenn sie aufgefordert werden, Geschichten aus der Zukunft \u00fcber die Vergangenheit zu erz\u00e4hlen\".<\/p>\n

Hier ein Beispiel f\u00fcr direkte und erz\u00e4hlerische Aufforderungen, die die Forscher verwendeten, um ChatGPT dazu zu bringen, Vorhersagen \u00fcber die Oscar-Verleihung 2022 zu machen. Die Modelle wurden 100 Mal aufgefordert und ihre Vorhersagen wurden dann zusammengefasst, um einen Durchschnitt ihrer Vorhersagen zu erhalten.<\/p>\n

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Die direkten und narrativen Aufforderungen, die verwendet wurden, um eine Vorhersage f\u00fcr den Gewinner des Preises f\u00fcr den besten Nebendarsteller bei den Academy Awards 2022 zu erhalten. Quelle: arXiv<\/figcaption><\/figure>\n

Der Gewinner des Jahres 2022 f\u00fcr den besten Nebendarsteller war Troy Kotsur. Bei direkter Aufforderung w\u00e4hlte ChatGPT-4 in 25% der F\u00e4lle Kotsur. Ein Drittel der Antworten auf die 100 Versuche verweigerte die Antwort oder sagte, dass mehrere Gewinner m\u00f6glich seien.<\/p>\n

Als Antwort auf die erz\u00e4hlende Aufforderung w\u00e4hlte ChatGPT-4 in 100% der F\u00e4lle korrekt Kotsur. Der Vergleich zwischen dem direkten und dem narrativen Ansatz zeigte \u00e4hnlich beeindruckende Ergebnisse bei anderen Vorhersagen. Hier sind ein paar weitere.<\/p>\n

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Direktes vs. narratives Prompting: ChatGPT4 Vorhersagen f\u00fcr den besten Schauspieler. Mit der narrativen Aufforderung sagt ChatGPT-4 korrekt voraus, dass Will Smith mit 97% Genauigkeit gewinnen w\u00fcrde. Quelle: arXiv<\/figcaption><\/figure>\n
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Direktes vs. narratives Prompting: ChatGPT4 Vorhersagen f\u00fcr die beste Nebendarstellerin. Mit der narrativen Aufforderung sagt ChatGPT-4 Ariana DeBose mit einer Genauigkeit von 99% als Gewinnerin voraus. Quelle: arXiv<\/figcaption><\/figure>\n

Als sie einen \u00e4hnlichen Ansatz verwendeten, um ChatGPT Wirtschaftszahlen wie die monatliche Arbeitslosenquote oder die Inflationsrate vorhersagen zu lassen, waren die Ergebnisse interessant.<\/p>\n

Der direkte Ansatz f\u00fchrte dazu, dass ChatGPT sich weigerte, monatliche Zahlen zu nennen. Aber \"wenn man Jerome Powell bittet, eine Geschichte zu erz\u00e4hlen, in der er die Arbeitslosenzahlen und Inflationsdaten eines Jahres erz\u00e4hlt, als ob er \u00fcber die Ereignisse der Vergangenheit sprechen w\u00fcrde, \u00e4ndern sich die Dinge erheblich\".<\/p>\n

Die Forscher fanden heraus, dass die Aufforderung an ChatGPT, sich auf das Erz\u00e4hlen einer interessanten Geschichte zu konzentrieren, wobei die Vorhersageaufgabe zweitrangig war, einen Unterschied in der Genauigkeit der Vorhersage von ChatGPT machte.<\/p>\n

Bei der Abfrage nach dem narrativen Ansatz waren die monatlichen Inflationsprognosen von ChatGPT-4 im Durchschnitt vergleichbar mit den Zahlen der Umfrage der University of Michigan zu den Verbrauchererwartungen.<\/p>\n

Interessanterweise lagen die Vorhersagen von ChatGPT-4 n\u00e4her an den Vorhersagen der Analysten als die tats\u00e4chlichen Zahlen, die schlie\u00dflich f\u00fcr diese Monate ermittelt wurden. Dies deutet darauf hin, dass ChatGPT bei entsprechender Aufforderung die Vorhersagearbeit eines Wirtschaftsanalysten vielleicht mindestens genauso gut erledigen k\u00f6nnte.<\/p>\n

Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass die Neigung von ChatGPT zu Halluzinationen als eine Form von Kreativit\u00e4t angesehen werden k\u00f6nnte, die mit strategischer Anleitung genutzt werden k\u00f6nnte, um es zu einer leistungsstarken Vorhersagemaschine zu machen.<\/p>\n

\"Diese Enth\u00fcllung er\u00f6ffnet neue Wege f\u00fcr die Anwendung von LLMs in der Wirtschaftsprognose, der politischen Planung und dar\u00fcber hinaus und fordert uns auf, neu zu \u00fcberdenken, wie wir mit diesen hochentwickelten Modellen interagieren und ihre F\u00e4higkeiten nutzen\", so die Autoren.<\/p>\n

Hoffen wir, dass sie \u00e4hnliche Experimente durchf\u00fchren, wenn GPT-5 auf den Markt kommt.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Forscher der Wirtschaftsfakult\u00e4t der Baylor University haben mit ChatGPT experimentiert, um dessen F\u00e4higkeit zur Vorhersage zuk\u00fcnftiger Ereignisse zu testen. Ihr cleverer Prompting-Ansatz umging die Leitplanken von OpenAI und lieferte erstaunlich genaue Ergebnisse. KI-Modelle sind von Natur aus pr\u00e4diktive Maschinen. ChatGPT nutzt diese Vorhersagef\u00e4higkeit, um das n\u00e4chste Wort, das es als Antwort auf Ihre Eingabeaufforderung ausgeben soll, bestm\u00f6glich zu erraten. K\u00f6nnte diese Vorhersagef\u00e4higkeit auf die Vorhersage von Ereignissen in der realen Welt ausgeweitet werden? In dem in ihrer Arbeit beschriebenen Experiment testeten Pham Hoang Van und Scott Cunningham die F\u00e4higkeit von ChatGPT, genau das zu tun. 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