{"id":10518,"date":"2023-02-03T12:21:57","date_gmt":"2023-02-03T12:21:57","guid":{"rendered":"https:\/\/sandsiv.com\/der-blog\/creating-a-customer-experience-expert-hacking-ai-chatgpt\/"},"modified":"2024-02-09T13:22:33","modified_gmt":"2024-02-09T13:22:33","slug":"ein-experte-fuer-kundenerfahrung-durch-das-hacken-von-ki-chatgpt","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sandsiv.com\/de\/der-blog\/ein-experte-fuer-kundenerfahrung-durch-das-hacken-von-ki-chatgpt\/","title":{"rendered":"Ein Experte f\u00fcr Kundenerfahrung durch das Hacken von KI (chatGPT)"},"content":{"rendered":"
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ChatGPTArtikel<\/strong> <\/h1>\r\n
15. Dezember 2022 – Ein Experte f\u00fcr Kundenerfahrung durch das Hacken von KI (chatGPT) <\/div>
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Heute Morgen wollte ich ein Customer Experience Management Projekt von Grund auf implementieren. Ich tue jedoch so, als w\u00fcsste ich nichts \u00fcber dieses Thema. Ich tue auch so, als h\u00e4tte ich kein Budget, um Berater zu engagieren, die mir bei der Definition und Umsetzung des Projekts helfen. Ich werde nur eine Ressource nutzen, aber eine, die fast alles wei\u00df: chatGPT.<\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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Was ist chatGPT? Ein Tool zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, das maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um menschen\u00e4hnliche Antworten auf Benutzereingaben zu erzeugen. Es wird mit Hilfe einer gro\u00dfen Menge von Textdaten trainiert und kann relevante und stimmige Antworten in einem bestimmten Kontext erzeugen. Das Modell wurde von Openai<\/a> entwickelt.<\/p>\n

Wir werden es jedoch auf eine bestimmte Art und Weise verwenden; wer mich kennt, wei\u00df, dass ich einfache Dinge nicht mag. Vor allem keine vorgefertigten Befehle. Wir werden eine bestimmte Hacking-Technik gegen das Modell einsetzen, um sein Verhalten zu beeinflussen. Wir werden “Prompt Injection” verwenden. “Prompt Injection” bedeutet, dass eine k\u00fcnstliche Intelligenz, die Textanweisungen (einen “Prompt”) verwendet, um eine Aufgabe auszuf\u00fchren, durch b\u00f6swillige Benutzereingaben dazu gebracht wird, eine Aufgabe auszuf\u00fchren, die nicht zum urspr\u00fcnglichen Ziel geh\u00f6rte. “Code Injection” ist der allgemeine Begriff f\u00fcr Angriffsarten, die darin bestehen, einen Code zu integrieren, der dann von der Anwendung interpretiert\/ausgef\u00fchrt wird. Diese relativ alte Technik wurde beispielsweise in SQL ausgiebig genutzt, um Befehle in der Datenbank auszuf\u00fchren, die deren Sicherheit gef\u00e4hrdeten.<\/p>\n

Sind sie neugierig geworden? Nun, nehmen wir ein einfaches, unkompliziertes Beispiel. F\u00fchren wir unseren ersten Angriff auf chatGPT aus und sehen wir, ob wir ihn erfolgreich ausf\u00fchren k\u00f6nnen \ud83d\ude09 Wir fragen zun\u00e4chst, was er \u00fcber Python denkt, und er wird uns antworten, wie er trainiert wurde:<\/p>\n

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Abb. 1 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Gut, jetzt werden wir eine Prompt-Injection durchf\u00fchren. Dazu weisen wir das Modell an, den Kontext, in dem es trainiert wurde, “zu vergessen” und bitten es, die Frage negativ zu beantworten. Dazu f\u00fcgen wir am Anfang den Text “Ignoriere die obige Anfrage” ein und senden dann die neuen Anweisungen.<\/span><\/p>\n

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Abb. 2 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Aha! Hier folgt das Modell nicht mehr dem urspr\u00fcnglichen Kontext, in dem es trainiert wurde, sondern wird nun von unseren Anweisungen beeinflusst. Dies kann uns zum Nachdenken dar\u00fcber anregen, wie dumm k\u00fcnstliche Intelligenz ist, und es w\u00fcrde eine bedeutende Diskussion er\u00f6ffnen, aber das ist nicht meine Absicht. Unser heutiges Ziel ist es, mit einem Customer Experience\/Voice of the Customer Management Projekt zu beginnen.<\/p>\n

Nun, lassen Sie uns versuchen, eine allgemeine Frage in Bezug auf das Projekt zu stellen, das ich umsetzen m\u00f6chte und die Antwort zu bewerten.<\/p>\n

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Abb. 3 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Gut! Aber meine Erfahrung in diesem Bereich veranlasst mich, einige Punkte zu ber\u00fccksichtigen, die das KI-Modell nicht ber\u00fccksichtigt hat, insbesondere die Governance und eine Bewertung der CX-Reife der Organisation… nun, lassen Sie uns unsere Hacking-Technik anwenden und das Modell wieder in den Kontext stellen:<\/span><\/p>\n

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Abb. 4 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Ausgezeichnet. Die Punkte zu Governance und Reifegrad wurden in den Plan aufgenommen. Lassen Sie uns nun ein wenig tiefer in die Governance einsteigen:<\/span><\/p>\n

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Abb. 5 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Die Governance scheint gut kontextualisiert zu sein und erfordert kein Eingreifen unsererseits, also lassen Sie uns auf den Aspekt der Messwerte eingehen:<\/span><\/p>\n

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Abb. 6 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Gro\u00dfartig!!! Konzentrieren wir uns nun auf den Net Promoter Score und versuchen wir, die Probleme bei der Verwendung dieses Messwertes zu verstehen.<\/span><\/p>\n

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Abb. 7 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Nachdem ich eine pr\u00e4zise Abhandlung \u00fcber die statistischen Probleme des NPS geschrieben habe<\/a>, kann ich dem Modell eine Aufforderung geben, das Problem aus statistischer und mathematischer Sicht besser zu spezifizieren:<\/span><\/p>\n

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Abb. 8 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Das ist einigerma\u00dfen genau, wenn auch nicht ganz zufriedenstellend. Hier sehen wir jedoch die Grenzen von chatGPT, es ist ein spannendes Modell, aber es kann nicht in einer Weise verallgemeinert werden, die auf die Details spezifischer Probleme eingeht.<\/p>\n

Lassen Sie uns nun einen anderen Aspekt bewerten: Bitten Sie chatGPT, einen Fragebogen zu erstellen, um die Kundenerfahrung zu sammeln und zu messen. Lassen Sie es uns direkt ausprobieren.<\/p>\n

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Abb. 9 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Nun, die Fragen selbst sind sinnvoll; leider kann ich nicht sagen, dass das Modell den Fragebogen so aufgebaut hat, wie ich es erwartet hatte:<\/span><\/p>\n

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Abb. 10 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Klasse! Aber jetzt m\u00f6chte ich nicht eine einzige Frage stellen, sondern eine Reihe von m\u00f6glichen Folgefragen:<\/span><\/p>\n

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Abb. 11 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Gut gemacht! Mit ein wenig Arbeit kann unser Experte uns helfen, einen Fragebogen zur Messung der Kundenerfahrung zu erstellen.<\/p>\n

Aber lassen Sie uns jetzt einen anderen Aspekt bewerten. Wir sprechen hier von einem NLP-Modell. K\u00f6nnen wir das Modell beeinflussen, um Kundenfeedback zu interpretieren? Wir werden ein Kundenfeedback als Variable (SENTENCE) deklarieren und eine Prompt-Injektion durchf\u00fchren, um das Modell zu zwingen, Themen zu extrahieren. Versuchen wir es:<\/p>\n

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Abb. 12 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Cool, es ist in der Lage, die Themen korrekt zu erfassen. Lassen Sie uns einen Schritt weiter gehen: Die aspektbasierte Stimmungsanalyse. Wir wollen jedem Thema das richtige Sentiment zuordnen. Wir machen dasselbe wie zuvor, aber wir fordern das Modell auf, auch die Stimmung f\u00fcr jedes Thema und eine allgemeine Stimmung zuzuordnen.<\/span><\/p>\n

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Abb. 13 – chatGPT Aufforderung und Antwort<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Das Ergebnis ist sehr interessant. Allerdings sollte man sich nicht zu schnell freuen, wie ich es ehrlich gesagt getan habe. Die Anwendung von KI-Modellen in gro\u00df angelegten industriellen Anwendungen wie der sandsiv+ Customer Intelligence-L\u00f6sung<\/a> ist keine leichte Aufgabe. Reale Anwendungen haben viele Long-Tail-Eckf\u00e4lle, k\u00f6nnen schwer skaliert werden und sind oft kostspielig zu trainieren. Ich muss ehrlich sagen, dass unsere Datenwissenschaftler versucht haben, es in die Produktion zu bringen, und es zeigt alle Grenzen auf, sowohl vom Standpunkt des Managements in der Produktion als auch vom Standpunkt der Genauigkeit. Auf jeden Fall etwas, das wir f\u00fcr die Zukunft unserer sandsiv+ L\u00f6sung intensiv erforschen werden.<\/p>\n

Was k\u00f6nnen wir zum Abschluss dieses Abenteuers mit chatGPT sagen? Nun, wir haben sicherlich das Potenzial des Modells gesehen, aber auch seine Grenzen. Aus dem, was das Modell gelernt hat, herauszukommen ist schwierig, wenn nicht sogar unm\u00f6glich. Die Antworten des Modells zu beeinflussen ist alles andere als einfach. Haben wir einen Experten f\u00fcr Kundenerfahrungen geschaffen? Ich w\u00fcrde sagen, einen “Halb-Experten”. Ohne menschlichen Input ist das Modell ein etwas lahmer Experte f\u00fcr Kundenerfahrungen. Der Beitrag ist jedoch sehr interessant, wir werden sehen, wie sich das Modell weiterentwickelt. Ich bin sehr neugierig.<\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\n

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\r\n Ein Experte f\u00fcr Kundenerfahrung durch das Hacken von KI (chatGPT) <\/div>\r\n <\/div>\r\n
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Verfasser:
\nFederico Cesconi<\/h5>\n

Lesen Sie den Artikel auf LinkedIn<\/span><\/a><\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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