Bild von Alexandra Koch
Über 100 Millionen Menschen nutzten ChatGPT allein im Januar eine Schätzung, was es zur am schnellsten wachsenden Verbraucheranwendung in der Geschichte macht. Durch die Erstellung von Lebensläufen, Essays, Witzen und sogar Gedichten als Reaktion auf Eingabeaufforderungen stellt die Software nicht nur die fesselnde Kraft von Sprachmodellen in den Mittelpunkt, sondern auch die Wichtigkeit, unsere Fragen richtig zu formulieren.
Dazu habe ich vor einigen Jahren die initiiert 100-Fragen-Initiative, das darauf abzielt, einen kulturellen Wandel in der Art und Weise herbeizuführen, wie wir Daten nutzen und wissenschaftliche Erkenntnisse gewinnen. Das Projekt zielt nicht nur darauf ab, neue Fragen zu generieren, sondern auch den Prozess, sie zu stellen, neu zu denken.
Ein fest verdrahteter Hunger nach Antworten
Als Spezies und Gesellschaft neigen wir dazu, nach Antworten zu suchen. Antworten scheinen ein Gefühl der Klarheit und Gewissheit zu vermitteln und können uns dabei helfen, unsere Handlungen und politischen Entscheidungen zu lenken. Doch jede Antwort stellt ein vorläufiges Endstadium eines Prozesses dar, der mit Fragen beginnt – und oft weitere Fragen generieren kann. Einstein wies auf die entscheidende Bedeutung der Formulierung von Fragen hin, die oft die Antworten bestimmen (oder zumindest eine wichtige Rolle bei der Bestimmung spielen) können, zu denen wir letztendlich gelangen. Stellen Sie eine Frage anders und Sie könnten zu einer anderen Antwort kommen. Doch als Gesellschaft unterschätzen wir den Akt des Fragens – wer formuliert Fragen, wie werden sie gestellt, welche Auswirkungen haben sie auf das, was wir untersuchen, und auf die Entscheidungen, die wir treffen? Wir achten auch nicht ausreichend darauf, ob die Antworten tatsächlich die eingangs gestellten Fragen beantworten.
Fragen spielen in vielen Bereichen unseres Lebens eine zentrale Rolle. Die richtigen Fragen sind beispielsweise entscheidend für den wissenschaftlichen Prozess, treiben die Untersuchung und Erforschung einer Vielzahl von Themen und Fragestellungen voran und prägen die öffentliche Politik. Betrachten Sie eine von der Regierung genehmigte Liste empfohlener Impfstoffe für Schulkinder. Diese Liste stellt einen Endpunkt (eine Antwort) in einem langen Prozess dar. Doch mit welchen Fragen gingen Wissenschaftler und politische Entscheidungsträger an diese Liste heran? Welche Public-Health-Ziele haben sie sich gesetzt, wie haben sie die Wirksamkeit bestimmt und welche Cutoff-Points haben sie in der Nutzen-Risiko-Abwägung gewählt? Solche Fragen spielen eine entscheidende Rolle bei der endgültigen Auswahl der Impfstoffe, die auf die Liste gesetzt werden, sowie im Bereich der öffentlichen Gesundheit.
Wissenschaftliche Berichterstattung konzentriert sich in der Regel auf Ergebnisse und Erkenntnisse. Diese stellen Endstufen- oder Top-Level-Informationen dar. Wie das obige Beispiel zeigt, würde mehr Aufmerksamkeit für die Fragen und die Art und Weise, wie sie formuliert sind, dazu beitragen, die Informationen im Endstadium zu kontextualisieren und es politischen Entscheidungsträgern und Bürgern gleichermaßen zu ermöglichen, bessere und verantwortungsbewusstere Entscheidungen zu treffen.
Auch Fragen geben Daten einen Wert. Ein Großteil der Berichterstattung und Kommentare konzentriert sich heute auf die Menge der generierten Daten und die Notwendigkeit, sie für den wissenschaftlichen und öffentlichen Gebrauch zu öffnen – dh die Bereitstellung von Rohdaten. Aber Fragen sind es, die Rohdaten in Informationen verwandeln: Die Fragen, die wir stellen, umrahmen die Probleme, die wir zu lösen suchen, und ermöglichen es uns, Daten für das öffentliche Wohl zu nutzen.
Warum KI immer drängender eine Wissenschaft des Fragens macht
Der Aufstieg von große Sprachmodelle (LLMs) und den Bereich schnelles Engineering hat uns gezeigt, wie wichtig es ist, Fragen richtig zu formulieren, um einen LLM dazu zu bringen, Antworten zu geben (die Korrektheit und Wahrhaftigkeit dieser Antworten bleibt jedoch ein Problem). Aber bevor Prompt Engineering relevant wird, ist es wichtig darauf hinzuweisen, dass, wenn KI-Ingenieure ein maschinelles Lernmodell entwickeln, das aus Daten lernt, das, was es lernt – also das Modell selbst – von der Frage abhängt, die man anhand der Daten beantworten möchte.
Es ist auch wichtig zu bedenken, dass die Antworten von KI-Systemen möglicherweise widerspiegeln Verzerrungen oder Lücken in den zugrunde liegenden Daten. Dieses Problem wurde hervorgehobenB. im Kontext von automatisierten Q&A-Systemen wie Alexa und Siri, die einer Vielzahl von Haushalten Antworten auf eine Vielzahl von täglichen Aufgaben und Fragen geben. Die Entdeckung und Entwicklung von Wegen, Fragen so zu formulieren, dass sie einige der inhärenten Verzerrungen von Daten überwinden, sollte daher ein wichtiger Bestandteil der Praxis und Theorie des Prompt Engineering sein – und allgemeiner einer aufkommenden Wissenschaft der Fragen im Zeitalter der Daten.
Die Rolle von Fragen mag in einer digitalen Umgebung erhöht werden, aber ihre Bedeutung reicht tatsächlich viel tiefer. Es gibt eine lange Tradition, die mindestens auf Sokrates und viele Schulen des östlichen Denkens zurückgeht, Fragen zur Förderung der Pädagogik und verschiedener Formen des menschlichen und sozialen Lernens zu verwenden. Andere haben von der Notwendigkeit geschrieben „eine Pädagogik des Fragens“. Und in jüngerer Zeit haben Wissenschaftler und Gelehrte die Verwendung von untersucht Sokratische Methode in der Datenanalyse und Datenkompetenz fördern.
Fragen zur Bekämpfung der Informationsüberflutung
Indem sie uns helfen zu verstehen, worauf es wirklich ankommt, sind Fragen letztlich Treiber für gesellschaftlichen Wandel und Verbesserungen. Sie helfen, Prioritäten zu setzen, und sie ermöglichen es uns, uns Alternativen vorzustellen. Als solche sind Fragen politisch. Und wie Perry Zurn in erklärte Die Politik der Neugier Unser politisches Engagement beeinflusst oft die Fragen, die wir für lohnenswert halten.
Da die Gesellschaft mit Daten und aus Daten abgeleiteten Erkenntnissen überflutet wird, haben wir uns zunehmend von Fragen entfernt. Dieser Beitrag stellt eine erste Begründung für das dar, was wir uns unter einer neuen Wissenschaft der Fragen vorstellen könnten.
Um eine solche Wissenschaft zu definieren und zu schaffen, müssen wir damit beginnen, uns selbst eine Reihe von Fragen zu stellen. Wie können wir die Wissenschaftsberichterstattung stärker auf die Fragestellungen der Wissenschaft ausrichten? Was sind gute Fragen (und schlechte Fragen)? Wie können wir Data Science um eine neue Wissenschaft der Fragen ergänzen? Wie können wir Lernende dazu befähigen, zu Fragestellern zu werden? Wie stellen wir sicher, dass die Befragung inklusiv und frei von Vorurteilen ist? Wie schöpfen wir das Potenzial von maschinellem Lernen und KI mit guten Fragen aus?
Die Konfrontation und Beantwortung solcher Fragen erfordert eine neue interdisziplinäre Anstrengung, die Wissenschaftler, Datenwissenschaftler, Wissenschaftsautoren, Akteure des sozialen Wandels, Künstler und Bildungsexperten zusammenbringt. Einblicke in solche Bemühungen sind bereits im Gange. Aber wir brauchen viel mehr Interaktion über Informations- und disziplinäre Silos hinweg, und wir müssen Gespräche fördern, die den Fokus unserer Gesellschaft weg von Antworten und hin zu Kontext und Zweck verlagern – im Endeffekt dazu, die richtigen Fragen zu stellen.
Über den Autor
Stefan G. Verhulst, Mitbegründer und Chief Research and Development Officer des Governance Laboratory (GovLab), New York University Der Artikel wurde gemeinsam mit verfasst Anil Ananthaswamy, ein Wissenschaftsjournalist und ehemaliger Autor der Zeitschrift New Scientist.
Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.
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