Dieser Artikel ist eine Dokumentation von meinem 19. Experiment bei Kreation 2.0 – meiner Kreativitäts-Challenge im Kontext von KI. Ich habe es am 19. Februar 2025 aufgeschrieben.
Idee
Letzte Woche habe ich einen Workshop zum Thema Zusammenarbeit im Kontext von KI gestaltet. Jennifer Madelmond hat dankenswerterweise eine sehr ausführliche Zusammenfassung dazu geschrieben. Beim Durchlesen fiel mir auf, dass ein weiterer Aspekt in diesem Zusammenhang besonders wichtig ist:
In meiner Darstellung während des Workshops habe ich zwei Ebenen getrennt betrachtet:
- Transparenz über die KI-Nutzung: Wenn Menschen im Kontext von KI zusammenarbeiten, ist es essenziell, proaktiv Transparenz über den Einsatz der KI herzustellen, um Missverständnisse und Irritationen zu vermeiden.
- Zwischenmenschliche Präsenz: Gleichzeitig gewinnt die zwischenmenschliche Präsenz an Bedeutung, da sich hier originär menschliche Fähigkeiten wie Intuition und Resonanz entfalten können.
Diese beiden Aspekte zusammen ergeben eine zentrale Fragestellung:
Wie kann die Zusammenarbeit einer Gruppe mit einem KI-Modell gelingen, wenn innerhalb der Gruppe durch erlebte Präsenz und gemeinsame Erfahrungen mehr Vertrauen entsteht – das KI-Modell jedoch nicht Teil dieses Vertrauensprozesses ist?
Meine These dazu lautet: Genauso wie es Transparenz über die Nutzung von KI braucht, ist auch hier proaktives Handeln entscheidend. Die Zusammenarbeit einer Gruppe unter Einbeziehung eines KI-Modells kann umso besser funktionieren, wenn allen Beteiligten bewusst ist, was sie als menschliche Gemeinschaft verbindet – und wo das KI-Modell keine Zugänge hat. Dadurch wird der KI-Einsatz nicht überschätzt, sondern gezielt und sinnvoll gestaltet.
Mein Anliegen war vor diesem Hintergrund die Entwicklung einer Methode, um diesen Aspekt in KI-Workshops gezielt aufzugreifen.
Prozess
Ich spiele sehr gerne mit KI-Modellen – nicht nur, weil es Freude macht, sondern auch, weil die Offenheit eines Spiels das Lernen auf besondere Weise fördert. In diesem Fall wollte ich mit einer Gruppe gemeinsam mit einem KI-Modell spielen. Dazu müssen alle Beteiligten mit einem Gerät arbeiten. Das kann natürlich in Textform geschehen, aber deutlich niederschwelliger ist eine Integration des KI-Modells über Audio in die Gruppendiskussion. Dafür habe ich den Advanced Voice Mode von ChatGPT genutzt.
Der erste Schritt bestand darin, dass alle Beteiligten einen Begriff notierten. Es wurde angekündigt, dass sie diesen Begriff später der Gruppe erklären müssten – ohne ihn direkt zu nennen – damit die anderen ihn erraten können.
Bis hierhin entspricht das Spiel einem klassischen Begriffe-Raten. Doch zusätzlich kam nun ChatGPT per Audio ins Spiel. Ich erläuterte dem Bot (und gleichzeitig den menschlichen Mitspielenden), dass wir reihum unsere Begriffe erklären würden. Nach jeder Erklärung wird zunächst ChatGPT gefragt, ob er den Begriff erraten kann. Falls nicht, wird die Gruppe gefragt.
- Errät niemand den Begriff, endet die Runde unentschieden.
- Errät ChatGPT den Begriff, bekommt er einen Punkt.
- Errät ein Mensch den Begriff, geht der Punkt an die Gruppe.
Die menschliche Gruppe spielt also gemeinsam gegen das KI-Modell. Um zu gewinnen, müssen die Begriffe so erklärt werden, dass möglichst auf das gemeinsame Welterleben der Gruppe Bezug genommen wird – ein Erfahrungsbereich, den das KI-Modell nicht kennt.
Das Spiel endet, wenn alle ihre Begriffe erläutert haben.
Reflexion
In meiner Testrunde war es überraschend einfach, unsere Begriffe so zu beschreiben, dass wir sie gegenseitig erraten konnten – ChatGPT jedoch nicht. Das lag vor allem daran, dass ich mit Menschen gespielt habe, die sich alle sehr gut kennen.
In einem weniger vertrauten Zusammenarbeitskontext wird das Erklären sicherlich herausfordernder. Dennoch dürfte auch hier allen Beteiligten schnell bewusst(er) werden, was die Gruppe miteinander verbindet – und worin genau sich ihr gemeinsames Erfahrungsraum von dem eines KI-Modells unterscheidet.
Erweiterung und Variation
Nach dem Spiel gegen ChatGPT als Gruppe lässt es sich auch in einer alternativen Variante spielen: Die erklärende Person erhält einen Punkt, wenn ChatGPT den Begriff als Erstes richtig errät. Durch diese veränderte Spielweise wird noch bewusster, was ein KI-Modell in der Zusammenarbeit leisten kann – und wie es gezielt genutzt werden sollte.
Eine zusätzliche Herausforderung entsteht, wenn die Teilnehmenden ihre Begriffe nicht selbst wählen, sondern beispielsweise passend zum Workshop zugewiesene Begriffe erklären müssen. Dies erfordert noch mehr Präzision in der Erklärung und verdeutlicht die Unterschiede zwischen menschlichem Wissen und KI-Verständnis.
Ergebnis
Im Sinne einer proaktiven Bewusstmachung von gemeinsamem Gruppenwissen im Vergleich zu den Möglichkeiten eines KI-Modells finde ich dieses Spiel äußerst gewinnbringend. Viel Freude beim Ausprobieren und Weiternutzen!
Beitrag weiternutzen und teilen
Dieser Beitrag steht unter der Lizenz CC BY 4.0 und kann somit gerne offen weitergenutzt und geteilt werden. Hier kannst du dir den Beitragslink und/oder den Lizenzhinweis kopieren. Wenn du den Beitragslink in das Suchfeld im Fediverse (z.B. bei Mastodon) eingibst, wird er dir dort angezeigt und du kannst ihn kommentieren.
