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KI im Einsatz: Texte mit Hilfe künstlicher Intelligenz schreiben und optimieren – Kai Spriestersbach @ SMX München 2022

KI im Einsatz: Texte mit Hilfe künstlicher Intelligenz schreiben und optimieren – Kai Spriestersbach @ SMX München 2022

Künstliche Intelligenz ist mittlerweile in der Lage, Texte zu schreiben, die sich nicht mehr von einem menschengeschriebenen Text unterscheiden lassen. Spätestens beim Lesen dieser Zeilen fragst du dich bestimmt, ob das stimmen kann. Der Web Scientist und Online-Veteran Kai Spriestersbach beschäftigt sich seit Jahren mit den Entwicklungen im Bereich KI und hat deren Techniken und Systeme erforscht und nahezu alle verfügbaren Tools selbst ausprobiert. In seinem Vortrag zeigt er dir, welche Aufgaben moderne KI-Text-Tools tatsächlich bereits zuverlässig übernehmen können und auf welche Versprechen der Anbieter du nicht reinfallen solltest.

https://www.search-one.de/automatisierte-textgenerierung/

Kai Spriestersbach

April 13, 2022
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Transcript

  1. Kai Spriestersbach, 17. März 2022
    KI im Einsatz
    Texte mit Hilfe künstlicher Intelligenz

    schreiben und optimieren

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  2. Kai Spriestersbach
    • 25+ Vorträge auf Online Marketing
    Konferenzen in den letzten 10 Jahren


    • Lehrbeauftragter, FHWS


    • 19 Jahre Berufserfahrung als Full-Stack-
    Developer, Online Marketing & SEO-
    Spezialist


    • Mediengestalter Digital (IHK)


    • B.Sc. E-Commerce an der FHWS


    • Derzeit berufsbegleitendes
    Masterstudium M.Sc. Web Science
    Unternehmer, Berater & Dozent

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  3. „Künstliche Intelligenz ist in der Lage,

    Texte zu schreiben, die sich nicht mehr

    von menschengeschriebenem Text

    unterscheiden lassen.“

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  4. 1. Es gibt auch unglaublich schlechte Texte

    von menschlichen Autoren!

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  5. 2. Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff

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  6. Was ist heute bereits möglich?

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  7. Zwei unterschiedliche Herangehensweisen
    Statistisches Modell wird mit großen
    Mengen an Texten „trainiert“ und lernt
    Wahrscheinlichkeiten von Wörtern und
    komplexeren Strukturen.
    Vortrainierte Sprachmodelle Regelbasierte Textgenerierung
    Vordefinierte Satzstrukturen und Variablen
    werden von der Maschine zur Generierung von
    Varianten eines Ausgangstextes zufällig
    kombiniert.

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  8. Regelbasierte Textgenerierung

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  9. So funktioniert es …
    Alles beginnt mit einem Ausgangstext
    Das Pixel 6 ist ein überzeugendes Highend-Smartphone zum gehobenen Mittelklassepreis.

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  10. Die Maschine braucht Input
    Anschließend werden Satzvarianten erstellt und hinterlegt
    Das Pixel 6 ist ein überzeugendes Highend-Smartphone zum gehobenen Mittelklassepreis.
    Mit dem Pixel 6 erhalten sie zum Preis der Mittelklasse ein echtes Highend-Smartphone.

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  11. Quasi Text-Spinning
    Für mehr Einzigartigkeit werden nun Wortvarianten hinterlegt
    Das Pixel 6 ist ein überzeugendes Highend-Smartphone zum gehobenen Mittelklassepreis.
    Mit dem Pixel 6 erhalten sie zum Preis der Mittelklasse ein echtes Highend-Smartphone.
    überzeugendes


    phantastisches


    beeindruckendes

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  12. Integration von Informationen
    Im Text werden Variablen definiert
    Das Pixel 6 ist ein überzeugendes Highend-Smartphone zum gehobenen Mittelklassepreis.
    Mit dem Pixel 6 erhalten sie zum Preis der Mittelklasse ein echtes Highend-Smartphone.
    überzeugendes


    phantastisches


    beeindruckendes

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  13. Zuordnung von Produktdaten
    Variablen werden mit Datenbank-Tabellen verknüpft
    Das Pixel 6 ist ein überzeugendes Highend-Smartphone zum gehobenen Mittelklassepreis.
    Mit dem Pixel 6 erhalten sie zum Preis der Mittelklasse ein echtes Highend-Smartphone.
    überzeugendes


    phantastisches


    beeindruckendes
    Artikelbezeichnung Kategorie Preis
    Pixel 6 Highend-Smartphone 599
    Pixel 6 Pro Profi-Smartphone 799
    Galaxy S22 Top-Smartphone 899
    Galaxy S22+ Flagship-Smartphone 1099

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  14. Zuordnung von Produktdaten
    Teilweise sind individuelle Regeln zu Verbalisierung notwendig
    Das Pixel 6 ist ein überzeugendes Highend-Smartphone zum gehobenen Mittelklassepreis.
    Mit dem Pixel 6 erhalten sie zum Preis der Mittelklasse ein echtes Highend-Smartphone.
    überzeugendes


    phantastisches


    beeindruckendes
    [Formel zur Verbalisierung]
    Artikelbezeichnung Kategorie Preis
    Pixel 6 Highend-Smartphone 599
    Pixel 6 Pro Profi-Smartphone 799
    Galaxy S22 Top-Smartphone 899
    Galaxy S22+ Flagship-Smartphone 1099

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  15. Generierung einzigartiger Produkttexte
    Zufällige Auswahl der Varianten + Befüllung der Variablen aus der Tabelle
    Das Pixel 6 ist ein überzeugendes Highend-Smartphone zum gehobenen Mittelklassepreis.
    Mit dem Pixel 6 erhalten sie zum Preis der Mittelklasse ein echtes Highend-Smartphone.
    überzeugendes


    phantastisches


    beeindruckendes
    Artikelbezeichnung Kategorie Preis
    Pixel 6 Highend-Smartphone 599
    Pixel 6 Pro Profi-Smartphone 799
    Galaxy S22 Top-Smartphone 899
    Galaxy S22+ Flagship-Smartphone 1099
    [Formel zur Verbalisierung]
    Das Galaxy S22 ist ein phantastisches Top-Smartphone zu einem Spitzenpreis.
    Mit dem Galaxy S22+ erhalten sie zum Höchstpreis ein echtes Flagship-Smartphone.

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  16. Wo ist hier die „künstliche Intelligenz“?

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  17. Stärken & Schwächen
    1. Vorhersehbare Ergebnisse


    Es können nur vorher festgelegte Aussagen
    und Informationen aus der Datenbank
    verwendet werden. Damit sind rechtlich
    sichere und sachlich korrekte Texte möglich,
    ohne manuelle Kontrolle.

    2. Texte mit hohem Informationsgehalt


    Versprachlichung komplexer Informationen
    durch Integration über Variablen. Deutlicher
    Mehrwert für den Leser.
    1. Hoher Implementierungsaufwand


    Für jede Textart muss eine Vorlage erstellt und
    durch einen Autoren manuell mit
    Variationsmöglichkeiten und Varianten
    angereichert werden. Hierzu müssen
    Redakteure geschult werden.

    2. Strukturierte Daten notwenig


    Erst durch die Einbindung von Informationen
    aus strukturierten Daten in Variablen im Text
    ergeben sich Effizienzgewinne im direkten
    Vergleich zur manuellen Texterstellung.
    Regelbasierter Textgenerierung

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  18. Vortrainierte Sprachmodelle

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  19. Wie funktionieren Sprachmodelle?
    Vereinfachte Erklärung am Beispiel von GPT-3
    GPT-3
    Input
    Output
    „Zitiere das erste Robotergesetz“
    „Ein Roboter darf kein menschliches Wesen verletzen oder
    durch Untätigkeit zulassen, dass einem menschlichen Wesen
    Schaden zugefügt wird.“

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  20. Unsupervised Pre-Training
    Das neuronale Netz lernt auf Basis großer Textmengen
    GPT-3
    2 TB Text als Trainingsdaten


    Ca. 500 Milliarden Wörter
    Das Training von GPT-3 kostete schätzungsweise 4,6 Millionen Dollar!

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  21. Unsupervised Pre-Training
    Diese Texte werden in der Trainingsphase in kleinen Einheiten gelernt
    GPT-3
    „Zweites Robotergesetz: Ein Roboter muss den Befehlen der Menschen gehorchen – es sei denn,
    solche Befehle stehen im Widerspruch zum ersten Gesetz.“
    Jeder Text wird zum trainieren Tokenweise zerlegt.

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  22. Erwarteter Output wird gelernt
    Input Output
    [???] Robotergesetz: Ein Roboter muss den Befehlen der Menschen gehorchen Zweites
    Zweites [???]: Ein Roboter muss den Befehlen der Menschen gehorchen Robotergesetz
    Zweites Robotergesetz: [???] Roboter muss den Befehlen der Menschen gehorchen Ein
    Zweites Robotergesetz: Ein [???] muss den Befehlen der Menschen gehorchen Roboter
    Zweites Robotergesetz: Ein Roboter [???] den Befehlen der Menschen gehorchen muss
    Zweites Robotergesetz: Ein Roboter muss [???] Befehlen der Menschen gehorchen den
    Zweites Robotergesetz: Ein Roboter muss den [???] der Menschen gehorchen Befehlen

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  23. Dadurch ist die Abfrage mittels Sprache möglich
    GPT-3
    Input
    Output
    „Wie lautet das zweite Robotergesetz“
    „Ein Roboter muss den ihm von einem Menschen gegebenen
    Befehlen gehorchen – es sei denn, ein solcher Befehl würde mit
    Regel eins kollidieren.“

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  24. Die derzeit mächtigsten Modelle
    GPT-3 DaVinci & GPT-NeoX-20B sind kommerziell erhältlich
    Aber nicht jede Aufgabe erfordert ein derart komplexes Modell!

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  25. Stärken & Schwächen
    1. Geringer Implementierungsaufwand


    Mit wenigen Vorlagen und ohne aufwändige
    Satz- und Wortvarianten zu hinterlegen können
    vortrainierte Modelle sofort genutzt werden.

    2. Viel Output bereits bei wenig Input


    Mit vergleichsweise wenigen Worten
    Anweisung und ohne strukturierte Information
    können längere Absätze generiert werden.
    Zudem sehr viele Möglichkeiten für
    Reformulierung, Erläuterungen, Aufzählungen,
    Zusammenfassung und anderer Methoden.
    1. Unvorhersehbare Ergebnissen


    Es kann nicht sicher gestellt werden, dass der
    generierte Text sachlich, sprachlich oder
    rechtlich korrekt ist. Jeder Text sollte eine
    Qualitätskontrolle durchlaufen.

    2. Beschränkter Kontext


    Derzeitige Sprachmodelle können bei
    längeren Texten keinen Bezug mehr zum
    gesamten Inhalt herstellen. Daher können
    keine längeren Texte mit sinnvollen und
    kohärenten Strukturen erzeugt werden.
    Vortrainierter Sprachmodelle

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  26. KI Out-of-the-box

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  27. Wollen Sie 1.000 Praktikanten?

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  28. Zusammenfassung vorhandener Inhalte
    👍
    https://kai.im/jasper

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  29. Anzeigentexte, Titel, SEO-Snippets…
    https://kai.im/jasper

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  30. Anzeigentexte und SEO-Snippets
    https://kai.im/jasper

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  31. Automatisierte Antworten auf Bewertungen
    👍
    Übersetzungsfehler
    Übersetzungsfehler
    https://kai.im/jasper

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  32. KI-gestütztes Brainstorming
    https://kai.im/mindverse

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  33. Vorsicht Papagei!

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  34. Garbage In – Garbage Out

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  35. Garbage In – Garbage Out
    Schreibe eine Definition für

    den Begriff „Social Recruiting“
    „Unter Social Recruiting versteht man die Nutzung von
    Social-Media-Plattformen, um potenzielle Kandidaten für
    eine offene Stelle zu identifizieren und zu gewinnen. Es
    handelt sich um ein relativ neues Konzept, das jedoch auf
    dem heutigen wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt zu
    einem wichtigen Bestandteil des Rekrutierungsprozesses
    geworden ist.“

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  36. Garbage In – Garbage Out
    Schreibe einen Blogartikel

    zum Thema „Social Recruiting“

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  37. Garbage In – Garbage Out
    Schreibe einen Blogartikel

    zum Thema „Social Recruiting“
    Die KI braucht Kontext, um wirklich gute Ergebnisse zu liefern.

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  38. Garbage In – Garbage Out
    Schreibe eine förmliche Einleitung für
    einen Blogartikel zum Thema „Social
    Recruiting“, insbesondere das gezielte
    Anschreiben potentieller Kandidaten,

    um mehr Bewerber zu erreichen

    für einen B2B-Marketing-Blog.

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  39. Kurzbriefing für die KI

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  40. Generiere Ideen für einen Titel
    „Social Recruiting 101: Wie Sie potenzielle Kandidaten ansprechen
    und Stellenausschreibungen in sozialen Medien veröffentlichen“

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  41. Schreibe eine Einleitung
    Sie möchten eine offene Stelle in
    Ihrem Unternehmen besetzen, haben
    aber weder die Zeit noch die
    Ressourcen, um einen langwierigen
    Rekrutierungsprozess zu durchlaufen?
    Dann ist Social Recruiting vielleicht die
    richtige Lösung für Sie! In diesem
    Blogbeitrag erfahren Sie, wie Sie
    potenzielle Kandidaten in sozialen
    Medien ansprechen und
    Stellenausschreibungen
    veröffentlichen können, die die besten
    Talente anziehen. Legen Sie los!

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  42. Der Longform-Editor

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  43. • Auf dem wettbewerbsintensiven Markt von heute ist ein gut definierter Rekrutierungsprozess unerlässlich. Mit der
    zunehmenden Bedeutung der sozialen Medien für Arbeitssuchende und Unternehmen ist das Social Recruiting zu einem
    wichtigen Bestandteil des Prozesses geworden. Durch den strategischen Einsatz von Social-Media-Plattformen können Sie
    potenzielle Bewerber erreichen und Top-Talente identifizieren. In diesem Blogbeitrag werden wir einige Tipps für effektives
    Social Recruiting erörtern. Bleiben Sie dran!


    • Wenn Sie auf der Suche nach neuen Talenten sind, dann wissen Sie, dass soziale Medien eine der besten Möglichkeiten sind,
    um potenzielle Kandidaten zu erreichen. Aber welche sozialen Netzwerke sollten Sie bei der Vielzahl von Angeboten nutzen?
    Und wie können Sie das Beste aus ihnen herausholen? In diesem Blogbeitrag werden wir einige Tipps für das Social Recruiting
    101 erörtern. Wir erläutern, wie Sie soziale Medien nutzen können, um potenzielle Kandidaten zu identifizieren, und wie Sie sie
    auf eine Weise ansprechen, die ihre Aufmerksamkeit erregt. Wenn Sie also bereit sind, mit der Rekrutierung über soziale
    Medien zu beginnen, lesen Sie weiter!


    • Sind Sie auf der Suche nach einer neuen Möglichkeit, potenzielle Bewerber für Ihr Unternehmen zu finden? Oder stehen Sie
    vielleicht erst am Anfang Ihrer Karriere und sind neugierig auf Social Recruiting? In jedem Fall ist dieser Blogbeitrag für Sie
    gedacht. Wir gehen auf die Grundlagen ein, wie Sie potenzielle Kandidaten über soziale Medien erreichen können, und geben
    Ihnen einige Tipps, wie Sie das Beste aus Ihren Rekrutierungsbemühungen machen können. Egal, ob Sie ein erfahrener Profi
    sind oder gerade erst anfangen, lesen Sie weiter, um einige praktische Tipps für das Social Recruiting zu erhalten!
    Weitere Einleitungen… per Knopfdruck

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  44. Write an Outline

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  45. Garbage In – Garbage Out

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  46. Artikel mit frase schreiben

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  47. Komplexe


    Rechtslage


    beachten!

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  48. Cheese!
    https://en.wikipedia.org/wiki/Monkey_selfie_copyright_dispute

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  49. Was ist automatisierbar?

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  50. Bei frase erhalten Sie mit dem Code
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    und verfügen über umfangreiche Funktionen und Templates.

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  51. GPT-3 von OpenAI ist eine sehr mächtige
    kommerzielle API, die von Microsoft
    betrieben und vermarktet wird.


    Aber: Bei vielen Abfragen kann es teuer
    werden und sensible Themen sind
    gesperrt.
    Für eigene Anwendungen
    Open Source Alternativen wie GPT-J oder
    GPT-NeoX können selbst betrieben und
    sogar weiter trainiert werden.


    Aber: Betrieb, Optimierung und Training
    setzt tiefe Kenntnisse voraus.
    Sprechen Sie mich gerne an, falls Sie eine konkrete Anwendung
    oder ein Problem im Sinn haben.


    [email protected]

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  52. Noch Fragen?
    Kai Spriestersbach


    [email protected]

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