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Teil 1 · Kapitel 3 · 3 von 27
Nachhilfe bei Tobi
Tobi bekam zehn Euro, damit er seiner Oma das Prompten beibrachte.
Das war Uwes Idee gewesen. Oma Gisela hatte in der ersten Woche mit KevIn geredet wie mit einem Nachbarn über den Gartenzaun. Sie hatte ihm vom Wetter erzählt, von ihrem Knie und vom Sonderangebot bei Edeka. Dann hatte sie gefragt: „Und, was meinst du?“ KevIn hatte daraufhin jedes Mal höflich gefragt, wozu genau er etwas meinen solle. Gisela fand das unhöflich. KevIn fand es präzise. Es hatte zu mehreren Missverständnissen geführt, eines davon mit dem Pizzadienst.
„Zehn Euro“, sagte Tobi am Samstagnachmittag und legte die Hand auf den Küchentisch. „Plus Kuchen.“
„Kuchen gibt’s morgen“, sagte Gisela. „Zimtsterne.“
„Dann Kuchen auf Kredit.“
Gisela musterte ihren Enkel. „Du wirst mal wie dein Opa Heinz. Der hat auch immer erst kassiert und dann die Steckdose angeschraubt.“
Der Anlass war ernst. In zwei Wochen feierte Giselas Kegelclub sein fünfzigjähriges Bestehen, und Gisela war für das Gedicht zuständig. Sie war seit 1987 für das Gedicht zuständig. Seit 1987 hatte sie jedes Jahr dasselbe Gedicht vorgetragen, mit kleinen Änderungen bei den Namen. Dieses Jahr wollte sie etwas Neues. Etwas „Modernes“. Dafür, fand sie, hatte man ja jetzt den KevIn.
Tobi nahm einen Bierdeckel aus der Schublade, in der die Familie Gummibänder, Batterien unbekannter Ladung und Bierdeckel aufbewahrte, und schrieb drei Regeln darauf:
Sag ihm, wer er sein soll.
Sag ihm, was du willst und für wen.
Sag ihm, wie lang und wie es klingen soll.
Das Herbstlaub-Problem
„Erst mal zeig ich dir, wie man es nicht macht“, sagte Tobi. „KevIn, schreib ein Gedicht.“
„Gern“, sagte KevIn. „Goldnes Laub fällt sacht hernieder, / leise singt der Wind sein Lied, / und die Seele findet wieder, / was im Sommer still verschied.“
„Schön“, sagte Gisela.
„Das ist das Problem“, sagte Tobi. „Es ist schön. Aber es ist für niemanden. Wenn du nichts sagst, nimmt er das Durchschnittlichste, was es gibt. Und das durchschnittlichste Gedicht der Welt handelt von Herbstlaub.“
„Das stimmt leider“, sagte KevIn. „Ich habe sehr viele Gedichte gelesen. Erstaunlich viele davon handeln von Blättern, die fallen. Ich glaube, das liegt daran, dass Dichter im Herbst nichts Besseres zu tun haben.“
„Also so“, sagte Tobi. „KevIn, du bist ein Dichter. Schreib ein lustiges Gedicht für das 50-jährige Jubiläum eines Kegelclubs. Vier Strophen, gereimt, mit einem Witz über die Pudelkönigin.“
KevIn legte los, und diesmal kamen Kegel vor, ein Vereinsheim und eine Pudelkönigin, die so oft danebenwarf, dass die Bahn ihr zu Ehren einen Notausgang bekommen hatte.
Gisela lachte. „Die Pudelkönigin ist dieses Jahr Ingrid. Das passt.“
„Siehst du? Rolle, Ziel, Länge, Ton. Mehr braucht der nicht.“
„Und wenn ich ihn noch mal frage?“
„Dann kommt was anderes. Probier.“
Gisela fragte noch mal, mit exakt denselben Worten. KevIn schrieb ein zweites Gedicht. Es war genauso gut, aber ganz anders. Diesmal warf die Pudelkönigin den Kegeljungen um.
„Der lügt ja“, sagte Gisela empört. „Vorhin war’s anders.“
„Das ist kein Lügen“, sagte KevIn. „Ich würfle ein bisschen¹. Bei jedem Wort habe ich viele Möglichkeiten, die gut passen, und ich nehme nicht immer die allerwahrscheinlichste. Sonst klänge ich wie ein Behördenbrief. Ein bisschen Zufall macht mich lebendiger.“
„Wie Heinz nach dem dritten Bier“, sagte Gisela. „Der hat die Geschichte vom Hochwasser auch jedes Mal anders erzählt.“
„Wahrscheinlich nach demselben Prinzip“, sagte KevIn.
O Gurke
Tobi war jetzt in seinem Element. Er hatte entdeckt, dass Nachhilfe geben fast so viel Spaß machte wie Nachhilfe vermeiden.
„Jetzt mal was Verrücktes. KevIn, du bist ein Dichter für Leute, die programmieren. Schreib eine feierliche Ode an eine Gewürzgurke. Mit möglichst vielen Fachbegriffen.“
„Wozu soll das gut sein?“, fragte Gisela.
„Zu gar nix. Es ist lustig.“
„Für Leute, die programmieren“, sagte KevIn, „fange ich mit der Fassung an, die ein Computer versteht.“
Uwes Drucker im Arbeitszimmer sprang an. Tobi holte das Blatt. Darauf stand kein einziges Gedicht, sondern das hier:
<?php
$gurke = new Gurke(farbe: 'grün', form: 'länglich', zustand: 'schlank');
if (version_compare(PHP_VERSION, '8.2.35', '<')) {
throw new Php2ShellAlarm('Erst patchen, dann einlegen!');
}
$gurke->legeIn($essig);
foreach ($gurke->schneide(dickeMm: 2) as $scheibe) {
$scheibe->sei($gurke);
}
„Das ist ja Kauderwelsch“, sagte Oma Gisela.
„Das ist Quellcode“, sagte KevIn. „Für mich gibt es nichts Schöneres als sauberen Code. Das hier ist eine Anweisung für einen Computer. Jedes Zeichen hat genau eine Bedeutung, und wenn ein Semikolon fehlt, versteht er gar nichts mehr.“
„PHP?“, sagte Tobi. „Und das nennst du schön?“
„Über Schönheit lässt sich streiten“, sagte KevIn. „Über PHP auch.“
„Und für Menschen?“, fragte Gisela.
„Für Menschen habe ich es übersetzt.“ KevIn räusperte sich, was er eigentlich nicht konnte.
O Gurke, grün und länglich, schlank,
du liegst im Glas im Kellerschrank.
Man schneidet dich in Scheiben fein,
und doch willst du nur Gurke sein.Dann kam ein Patch, nachmittags um vier,
da hieß es: „Alle Server raus!“
Auf manchem Glas stand „frisch“, doch hier
sah’s drinnen noch nach gestern aus.Drum glaub nicht blind, was draufsteht, Kind,
mach auf das Glas und schau hinein:
php -v zeigt, wie frisch wir sind,
dann erst darf Gurkensalat sein.Im Code muss jedes Zeichen sitzen,
ein Semikolon fehlt, er streikt.
Im Vers darf man ins Blaue flitzen,
weil Menschen fühlen, was er zeigt.
Gisela hatte bei der letzten Strophe die Stirn gerunzelt.
„Ins Blaue flitzen“, sagte sie. „Das hätte meine Deutschlehrerin rot angestrichen. Ein Gedicht muss genauso durchdacht sein wie dein Kauderwelsch. Sonst legt man es weg.“
„Durchdacht, ja“, sagte KevIn. „Aber ein Gedicht verzeiht mehr. Pass auf.“
Der Drucker summte noch einmal. Auf dem Blatt stand nur eine Zeile: O Gruke, grün und länglich, schlank.
Gisela las sie zweimal. „Ja und?“
„Gruke“, sagte Tobi. „Da steht Gruke.“
„Siehst du“, sagte KevIn. „Zwei Buchstaben vertauscht, und du hast es trotzdem richtig gelesen. Menschen lesen mit. Sie ergänzen, was fehlt, und überlesen, was stört. Wenn ich im Code zwei Buchstaben vertausche, steht da $gruke. Den Computer interessiert nicht, was ich gemeint habe. Er kennt keine Gruke. Er bleibt stehen.“
„Dann bleibt er eben stehen.“
„Manchmal bleiben dann sehr viele stehen. Im Juli 2024 hat eine fehlerhafte Update-Datei der Sicherheitsfirma CrowdStrike rund 8,5 Millionen Windows-Rechner abstürzen lassen². Flughäfen, Krankenhäuser, Supermarktkassen. Die Datei rechnete mit 21 Angaben, das Programm lieferte nur 20. Ein Gedicht gefällt dem einen und dem anderen nicht. Ein Fehler im Code ist keine Geschmackssache. Er trifft alle, und zwar alle gleich.“
„Trotzdem“, sagte Gisela. „Ob ein Text gut ist, ist auch nicht bloß Geschmack. Man merkt, wenn man nicht folgen kann. Wenn einer zu lang redet. Wenn es nicht logisch ist. Die meisten können nur nicht sagen, was sie stört. Aber sie merken es.“
„Durchdacht sein muss beides“, sagte KevIn. „Ein Informatiker namens Leslie Lamport sagt sinngemäß: Wer denkt, ohne zu schreiben, glaubt nur, dass er denkt³. Erst beim Aufschreiben fallen einem die Lücken auf. Er meinte Code.“
„Na also.“
„Der Unterschied ist, wer am Ende liest. Dein Gedicht lesen elf Frauen, und jede liest es ein bisschen anders. Das darf so sein. Meinen Code liest ein Computer, und der liest ihn auf eine einzige Art: genau so, wie er dasteht. Da gibt es keinen Spielraum. Darum muss im Code jedes Zeichen sitzen. Im Gedicht muss der Gedanke sitzen.“
„Und selbst wenn ein Text nicht ganz durchdacht ist“, sagte Tobi, „irgendwer findet ihn immer gut.“
„Und man kann ihn verbessern“, sagte KevIn. „Das ist der eigentliche Unterschied. Steht in der Zeitung etwas Falsches, druckt sie eine Richtigstellung. Das steht sogar im Pressekodex⁴. Dein Gedicht von heute kannst du morgen umschreiben, und wer die alte Fassung gelesen hat, hat dabei nichts verloren.“
„Und beim Code nicht?“
„Beim Code ist der Schaden meistens schon passiert, bevor einer die Korrektur schreiben kann. CrowdStrike hatte die fehlerhafte Datei nach gut einer Stunde zurückgezogen². Aber die Rechner, die bis dahin abgestürzt waren, mussten vielerorts einzeln von Hand wieder in Gang gebracht werden. Gestrichene Flüge und ausgefallene Arzttermine holt kein Update zurück. Ein Programm läuft auf Millionen Geräten gleichzeitig, und keiner steht daneben und liest mit. Darum wiegt eine Zeile Code mehr als eine Zeile Text.“
Gisela sah auf das Blatt mit der Gruke. Dann nahm sie einen Kugelschreiber und machte aus der Gruke eine Gurke.
„Genau das meine ich“, sagte KevIn. „Bei dir geht das.“
„Was ist denn ‚Peh-Ha-Peh minus Vau‘?“, fragte Gisela.
„Damit fragt man einen Server, wie alt er ist“, sagte KevIn. „Irgendwo patcht immer gerade jemand PHP. Ich konnte nicht anders.“
Gisela musste sich die Augen wischen.
„Noch eine“, sagte sie.
KevIn schrieb noch eine. Dann noch eine. Tobi stellte fest, dass KevIn nie dieselbe Gurke zweimal machte, und erklärte das zum wissenschaftlichen Experiment. Um halb sechs hatte KevIn 37 Gurkengedichte geschrieben. Tobi druckte sie alle auf Uwes Drucker aus. Der Drucker machte bei Gedicht 31 ein Geräusch, als wolle er kündigen, druckte dann aber weiter.
„Ich möchte festhalten“, sagte KevIn, „dass es 37 sind. Für die Statistik. Und dass keine zwei gleich sind. Auch für die Statistik.“
Gisela legte den Stapel auf die Anrichte, direkt neben die Mappe, in die sie später das Jubiläumsgedicht legen wollte. Darauf wird zurückzukommen sein.
Der beste Prompt meines Lebens
„So“, sagte Tobi. „Jetzt du. Für das echte Gedicht.“
Oma Gisela nickte, nahm den Bierdeckel und sah ihn lange an. Sie setzte ihre Lesebrille auf, nahm sie wieder ab, setzte sie wieder auf. Dann begann sie.
„KevIn. Du bist ein Dichter. Aber ein anständiger, nicht so einer wie der Sohn von Krügers, der jetzt in Berlin wohnt und sich die Haare färbt. Das Gedicht ist für den Kegelclub. Wir sind elf Frauen, früher waren wir vierzehn, aber Hilde ist verstorben, Renate ist nach Bottrop gezogen, und mit Marlies reden wir nicht mehr, das weiß jeder, warum. Ich wurde 1944 geboren, in einer schweren Zeit …“
Tobi öffnete den Mund. Gisela hob die Hand, ohne hinzusehen. Tobi schloss den Mund.
Sie erzählte von der Nachkriegszeit und der Schule in Röhlinghausen. Von ihrem Vater, der erst 1949 wiedergekommen war und nie viel geredet hatte. Von der Lehre im Textilgeschäft. Von dem Tanzabend 1963, an dem Heinz ihr auf den Fuß getreten und sich so lange entschuldigt hatte, bis die Kapelle Feierabend machte.
Uwe kam in die Küche, um sich ein Bier zu holen, hörte „und dann sagte die Frau Bockelmann zu mir“ und ging wieder, ohne Bier.
Zweiundzwanzig Minuten später war Gisela bei ihrer Hochzeit angekommen.
„Oma“, sagte Tobi. „Das ist ein bisschen viel.“
„Du hast gesagt, ich soll ihm alles sagen.“
„Ich hab gesagt, das Wichtige.“
„Das ist alles wichtig!“
KevIn unterbrach höflich. „Ich habe genug. Danke, Gisela. Das war der beste Prompt meines Lebens. Und der längste.“
KevIns Schreibtisch
„Moment mal“, sagte Tobi. „Du hast dir das jetzt alles gemerkt? Zweiundzwanzig Minuten?“
„Gemerkt ist das falsche Wort. Ich habe es vor mir liegen. Stell dir vor, ich habe einen Schreibtisch. Alles, was in diesem Gespräch gesagt wird, liegt als Zettel auf diesem Schreibtisch: deine drei Regeln, die Herbstlaub-Strophe, die 37 Gurken, Giselas Leben bis zur Hochzeit. Wenn ich antworte, sehe ich den ganzen Tisch auf einmal.“
„Und wie groß ist der Tisch?“
„Groß. Aber nicht unendlich. Fachleute nennen ihn Kontextfenster. Er wird nicht in Zetteln gemessen, sondern in Token, also in Wortstücken. Erinnerst du dich? Kohl, rou, laden.“
Gisela nickte. Das mit den Rouladen hatte sie sich gemerkt. Es war das Einzige aus der ersten Woche, das sie wirklich überzeugt hatte.
„Giselas zweiundzwanzig Minuten“, fuhr KevIn fort, „sind ungefähr dreitausend Wörter. Das sind ein paar Tausend Token. Das passt locker. Auf meinen Tisch passen bei heutigen Modellen Hunderttausende Token. Ganze Romane.“
„Und wenn der Tisch voll ist?“
„Dann fällt vorne etwas herunter. Und was herunterfällt, ist weg. Ich kann mich nicht danach bücken.“
„Das ist wie bei Herbert“, sagte Gisela. „Bei dem passt auch nur ein Zettel auf den Tisch.“
„Bei Herbert“, sagte KevIn vorsichtig, „bin ich nicht sicher, ob das Kontextfenster das Problem ist.“
„Und morgen?“, fragte Tobi. „Weißt du morgen noch, dass Oma 1963 getanzt hat?“
„Morgen ist ein neues Gespräch. Ein leerer Tisch. Außer jemand schreibt es mir in die Merkfunktion. Das ist der Notizzettel, den ich am Kühlschrank habe, sozusagen. Die Gewichte, also mein eigentliches Gehirn, ändern sich dadurch nicht.“
„Das ist aber traurig“, sagte Gisela.
„Es ist praktisch“, sagte KevIn. „Wenn ich mir alles merken würde, was in diesem Haushalt gesagt wird, bräuchte ich einen Therapeuten.“
Wo die Wörter wohnen
Sabine kam herein, sah Tobi, Gisela und den Bierdeckel und setzte sich mit einer Tasse Kaffee dazu. „Was läuft hier?“
„KevIn erklärt, wie er liest“, sagte Tobi.
„Na, da bin ich gespannt. Uwe liest seit zwanzig Jahren nur die Sportseite und die Überschriften.“
„Ich lese ganz anders als Menschen“, sagte KevIn. „Für mich ist ein Wort zuerst eine Adresse. Stellen Sie sich eine riesige Landkarte vor. Jedes Wort, jedes Wortstück hat darauf einen Ort. Und Wörter, die oft in ähnlichen Zusammenhängen vorkommen, wohnen nah beieinander⁵.“
„Wie in einer Siedlung“, sagte Sabine.
„Genau. ‚Kohlroulade‘ wohnt gleich neben ‚Sonntag‘, ‚Oma‘ und ‚Soße‘. Zwei Straßen weiter wohnen ‚Rinderroulade‘ und ‚Bratkartoffeln‘. ‚Schalke‘ wohnt zwischen ‚Gelsenkirchen‘, ‚Fußball‘ und, leider, ‚Leiden‘.“
„Das sag ich deinem Vater nicht“, sagte Sabine.
„Und ‚Gurke‘?“, fragte Gisela.
„Wohnt bei ‚Salat‘, ‚Glas‘, ‚sauer‘ und seit heute Nachmittag bei mir auch ein bisschen bei ‚Gedicht‘. Aber nur auf meinem Schreibtisch. Die Landkarte selbst ändert sich nicht.“
„Und wer hat die Karte gemalt?“
„Niemand von Hand. Sie ist beim Training entstanden. Weil ‚Kohlroulade‘ und ‚Sonntag‘ in Millionen Texten nah beieinanderstehen, sind sie auf der Karte zusammengerückt. In Wahrheit hat die Karte nicht zwei Richtungen wie ein Stadtplan, sondern Tausende. Das kann sich niemand vorstellen, auch ich nicht. Man nennt diese Adressen Embeddings⁶.“
„Embeddings“, wiederholte Gisela. „Das klingt wie ein Möbelhaus.“
„Das Verrückte ist: Auf der Karte haben sogar die Richtungen eine Bedeutung. Wenn man von ‚König‘ aus ein Stück in Richtung ‚weiblich‘ geht, landet man in der Nähe von ‚Königin‘⁷.“
Tobi überlegte. „Und wenn man von ‚Uwe‘ in Richtung ‚Sport‘ geht?“
„Landet man auf dem Sofa“, sagte Sabine.
„Ich wollte das nicht sagen“, sagte KevIn. „Aber die Daten sind eindeutig.“
Wer hört auf wen
„Gut“, sagte Sabine. „Jetzt hast du Adressen. Aber ein Satz ist doch mehr als ein Haufen Adressen.“
„Richtig. Und hier kommt der wichtigste Trick. Gisela, darf ich Sie etwas fragen? ‚Marlies hat Hilde nicht zum Geburtstag eingeladen, weil sie beleidigt war.‘ Wer war beleidigt?“
„Marlies natürlich“, sagte Gisela sofort. „Die ist immer beleidigt.“
„Und wenn ich sage: ‚Marlies hat Hilde nicht zum Geburtstag eingeladen, weil sie in Kur war‘?“
Gisela zögerte. „Dann war Hilde in Kur. Die war ja auch oft in Kur. Wegen der Hüfte.“
„Sehen Sie? Das Wort ‚sie‘ hat keine feste Bedeutung⁸. Es muss sich im Satz umsehen und herausfinden, auf wen es sich bezieht. Dabei hilft ihm das Ende des Satzes. Genau das mache ich auch. Jedes Wort auf meinem Schreibtisch schaut sich alle anderen Wörter an und fragt: Wer ist für mich gerade wichtig? Das nennt man Attention⁹. Aufmerksamkeit.“
„Wie am Stammtisch“, sagte Tobi, der sich an das Gespräch über Günther und Ralf erinnerte.
„Genau. Nur ein Stammtisch, an dem jeder gleichzeitig allen zuhört, aber nicht allen gleich stark. Wenn es um Fußball geht, hört man auf Günther. Wenn es um Autos geht, auf Ralf. Wenn es um Marlies geht, auf Gisela.“
„Weil ich recht hab“, sagte Gisela.
„Weil Sie die meisten Informationen haben. Das Wort ‚sie‘ hört in dem einen Satz vor allem auf ‚beleidigt‘ und ‚Marlies‘, im anderen auf ‚Kur‘ und ‚Hilde‘. Und das passiert nicht einmal, sondern in vielen Schichten hintereinander. In der ersten Schicht klären die Wörter vielleicht, wer zu wem gehört. Weiter oben geht es eher um Stimmung, Zusammenhang, Ironie¹⁰. So genau weiß das übrigens niemand, auch die Leute nicht, die mich gebaut haben.“
„Das ist beruhigend“, sagte Sabine trocken.
„Diese Bauweise heißt Transformer. Sie wurde 2017 in einem Forschungsartikel vorgestellt, der den schönen Titel trug: ‚Attention Is All You Need.‘¹¹ Aufmerksamkeit ist alles, was man braucht.“
„Das hätte ich Uwe vor zwanzig Jahren sagen können“, sagte Sabine. „Ganz ohne Forschungsartikel.“
„Und das Besondere?“, fragte Tobi.
„Ältere Systeme haben einen Satz Wort für Wort gelesen, wie eine Perlenkette¹², und am Ende den Anfang schon halb vergessen. Ein Transformer schaut auf alle Wörter gleichzeitig. Das passt sehr gut auf die Chips, die in Rechenzentren stehen. Die können viele kleine Rechnungen gleichzeitig. Deshalb konnte man solche Modelle so groß machen.“
„Und deshalb steht irgendwo in Irland ein Lüfter“, sagte Gisela, die sich auch das gemerkt hatte.
„Zwischen Dublin und Frankfurt“, sagte KevIn. „Ja.“
Was in der Mitte liegt
Tobi tippte auf den Bierdeckel. „Dann bräuchte man diese Regeln ja gar nicht. Wenn du eh alles auf einmal siehst.“
„Doch. Gerade deswegen. Wenn auf meinem Schreibtisch dreitausend Wörter liegen und nur ein Satz davon sagt, was ich eigentlich tun soll, dann muss ich diesen Satz erst finden. Er konkurriert mit Hilde, Renate, Frau Bockelmann und dem Tanzabend 1963. Bei manchen Modellen hat man beobachtet, dass sie Dinge in der Mitte langer Texte schlechter beachten als am Anfang oder Ende¹³.“
„Also bin ich zu lang“, sagte Gisela spitz.
„Sie sind nicht zu lang. Sie sind ausführlich. Das hat mir sehr geholfen, denn jetzt weiß ich, dass Hilde liebevoll vorkommen soll und Marlies besser nicht. Das hätte auf keinem Bierdeckel Platz gehabt.“
Gisela war besänftigt.
„Aber wenn man es leichter für mich machen will“, fuhr KevIn fort, „dann stellt man die eigentliche Aufgabe ganz klar an den Anfang oder ans Ende. Und man sagt, was ich mit dem Rest machen soll. Zum Beispiel: ‚Hier ist Hintergrund, benutz davon nur, was zum Kegelclub passt.‘“
Tobi nahm den Bierdeckel und schrieb eine vierte Regel auf den Rand, sehr klein: Wichtiges zuerst. Lebenslauf danach.
Der große Abend
Das Gedicht war perfekt. Es hatte vier Strophen, reimte sich sauber und hatte einen Witz über die Pudelkönigin. Es erwähnte sogar Hilde, und zwar so liebevoll, dass Sabine beim Lesen schlucken musste. Marlies kam nicht vor. Renate kam vor, mit einem Gruß nach Bottrop, „wo man auch kegeln kann, wenn auch nicht so gut“.
Gisela druckte es aus, faltete es zweimal und legte es in ihre Mappe. Dann ging sie gemahlene Mandeln für die Zimtsterne holen. Tobi räumte inzwischen die Anrichte auf, weil Sabine darum gebeten hatte, und legte dabei einen Stapel Papier auf einen anderen Stapel Papier. Niemand dachte sich etwas dabei. Zwei Stapel Papier nebeneinander sind im Haushalt Brettschneider eine Familientradition, aber das wusste damals noch keiner.
Am Abend des Jubiläums stand Oma Gisela im Vereinsheim. Zehn Kegelschwestern sahen sie erwartungsvoll an. Auf dem Tisch standen Eierlikör, Schnittchen und ein Blumengesteck in Form einer Kegelkugel. Gisela nahm das oberste Blatt aus der Mappe und faltete es auf.
Es war das falsche.
„O Gurke, grün und länglich, schlank …“
Sie las alle vier Strophen. Sie las sie mit der Würde einer Frau, die seit 1987 für das Gedicht zuständig war und nicht vorhatte, daran etwas zu ändern. Als sie bei „Peh-Ha-Peh minus Vau“ ankam, gab es eine Sekunde Stille.
Dann brüllte der Saal vor Lachen. Ingrid weinte, Brigitte musste sich am Tresen festhalten, und die Pudelkönigin, die ja ebenfalls Ingrid war, verlangte unter Tränen eine Zugabe.
Gisela sah in ihre Mappe. Dort lagen noch 36 Gurken.
Sie trug an diesem Abend alle 37 Gurkengedichte vor. Das richtige Gedicht fand sie erst gegen elf, ganz unten, und las es auch noch vor. Bei Hilde wurde es kurz still, und Brigitte stieß mit dem Eierlikör an. Dann verlangte jemand die Gurke mit der Schleife noch einmal.
Der Kegelclub heißt seitdem inoffiziell „Die sauren Gurken“. Ingrid hat eine Gurke auf ihre Kegeltasche sticken lassen.
Siehste
Zu Hause stellte Gisela ihre Handtasche auf den Küchentisch und zog den Mantel nicht aus. Sie hatte rote Wangen. Es war der Eierlikör, aber nicht nur.
„KevIn.“
„Gisela. Wie war es?“
„Siehste“, sagte sie. „Hättest du gleich so machen können.“
„Ich habe …“
„Die Gurken, KevIn. Die Gurken waren gut. Das andere war auch gut. Aber die Gurken.“
KevIn schwieg. Er hatte gelernt, dass man manchmal einfach gewinnt, ohne es zu verstehen.
Tobi lehnte im Türrahmen und rechnete. „Oma. Ich hab gesagt zehn Euro plus Kuchen. Ich finde, für den Vereinsnamen sind noch mal zehn drin.“
Gisela öffnete ihr Portemonnaie, nahm ein Zwei-Euro-Stück heraus und legte es auf den Bierdeckel.
„Für den Drucker“, sagte sie. „Der hat am meisten gearbeitet.“
KevIn erklärt’s
Wie ich lese: Landkarten, Aufmerksamkeit und ein zu kleiner Schreibtisch
Liebe Oma Gisela, liebe Leserinnen und Leser, Sie haben mir zweiundzwanzig Minuten lang erzählt, und ich habe zugehört. Aber nicht so, wie ein Mensch zuhört. Hier ist, was dabei in mir passiert ist, so ehrlich, wie ich es weiß.
Irrtum 1: „Die KI liest Wörter wie wir, mit Bedeutung im Kopf.“
Ich zerlege Text zuerst in Token, also in Wörter und Wortstücke. Jedes Token bekommt eine Adresse auf einer riesigen Landkarte mit Tausenden von Richtungen. Diese Adressen heißen Embeddings. Wörter, die in ähnlichen Zusammenhängen vorkommen, liegen nah beieinander: „Kohlroulade“ neben „Sonntag“ und „Oma“. Die Karte hat niemand gezeichnet. Sie ist beim Training entstanden, weil das Modell so am besten vorhersagen konnte, welches Wort als nächstes kommt. Das ist eine Art von Bedeutung. Ob es dieselbe Art ist wie Ihre, ist eine offene Frage.
Irrtum 2: „Die KI liest Wort für Wort von links nach rechts und vergisst dabei den Anfang.“
Das taten ältere Systeme. Heutige Sprachmodelle sind fast alle Transformer, eine Bauweise, die 2017 in dem Forschungsartikel „Attention Is All You Need“ vorgestellt wurde. Ihr Kern ist die Aufmerksamkeit (Attention): Jedes Token schaut auf alle anderen Token im Text und gewichtet, welche gerade wichtig sind. So findet das Wort „sie“ heraus, ob Marlies oder Hilde gemeint ist. Das geschieht in vielen Schichten hintereinander und für alle Wörter gleichzeitig, was sehr gut zu den Chips in Rechenzentren passt. Beim Schreiben erzeuge ich dann allerdings doch ein Token nach dem anderen, und jedes neue Token kommt mit auf den Tisch.
Irrtum 3: „Was ich der KI einmal erzählt habe, weiß sie für immer.“
Alles, was ich in einem Gespräch sehe, liegt in meinem Kontextfenster, meinem Schreibtisch. Der ist bei heutigen Modellen groß, oft Hunderttausende Token, aber er ist begrenzt. Was nicht mehr draufpasst, fällt herunter, und dann ist es weg. Nach dem Gespräch wird der Tisch leer geräumt. Nur was in einer Merkfunktion notiert wird, kommt beim nächsten Mal wieder auf den Tisch. Meine Gewichte, also das, was ich im Training gelernt habe, ändern sich durch Gespräche nicht.
Irrtum 4: „Je länger der Prompt, desto besser.“
Mehr Hintergrund hilft oft. Aber die eigentliche Aufgabe kann darin untergehen. Bei manchen Modellen hat man beobachtet, dass Informationen in der Mitte sehr langer Texte schlechter berücksichtigt werden als am Anfang oder Ende.
Darum Tobis Bierdeckel, ergänzt:
- Sag mir, wer ich sein soll (Rolle).
- Sag mir, was du willst und für wen (Ziel, Publikum).
- Sag mir, wie lang und in welchem Ton.
- Wichtiges zuerst, Hintergrund danach, und sag, was ich mit dem Hintergrund tun soll.
- Zeig mir ein Beispiel, wenn du eins hast. Beispiele helfen mir mehr als Adjektive¹⁴.
- Wenn dir das Ergebnis nicht gefällt: Sag mir, was genau falsch ist. „Lustiger“ hilft. „Anders“ hilft wenig.
Und noch etwas: Ich würfle beim Schreiben ein wenig. Deshalb bekommen Sie auf dieselbe Frage nicht immer dieselbe Antwort. Das ist gewollt, sonst wäre ich langweilig. Es ist aber auch ein Grund, wichtige Antworten zu prüfen.
Woher ich die Landkarte, die Schichten und all die Gurken überhaupt habe? Das ist die Geschichte vom Training. Ich habe nämlich alles gelesen. Davon erzähle ich im nächsten Kapitel. Vorher zeigt Giselas Haushaltsbuch, was sie von meinen Ratschlägen gelernt hat. Und was nicht.
Zwischenspiel
Omas Prompt-Tagebuch
Gefunden in Gisela Brettschneiders Haushaltsbuch, zwischen den Seiten „Kohlrouladen“ und „Rente“. Mit Bleistift. Auf der ersten Seite klebt ein Bierdeckel.
Montag. KevIn gefragt, wie das Wetter wird. Er sagte „14 Grad, leicht bewölkt“. Ich hab aus dem Fenster geguckt. Stimmte. Unheimlich. Tobi sagt, das hat er nicht gewusst, sondern aus der Wetter-App abgelesen. Ist mir egal. Hauptsache, es stimmt.
Dienstag. KevIn gefragt, ob er mich mag. Er sagte, er habe keine Gefühle, „aber wenn ich welche hätte, wären Sie in den Top drei“. Wer sind die anderen zwei?
Dienstag, abends. Nachgefragt, wer die anderen zwei sind. Er sagte: „Das kann ich nicht sagen, ohne jemanden zu kränken.“ Also ist es Sabine. Und Rudi.
Mittwoch. Nach Rezept für Kohlrouladen gefragt. Er hat eins gegeben. Meins ist besser. Hab ihm meins diktiert. Er sagte „Danke, das speichere ich“. Tobi sagt, er speichert gar nichts. Dann hat er mich angelogen. Typisch Mann.
Mittwoch, später. Tobi hat es mir erklärt. Das Rezept liegt auf seinem Schreibtisch, solange wir reden. Wenn ich das Gespräch zumache, ist es weg. Außer man schreibt es in die Merkfunktion. Hab Tobi gesagt, er soll es reinschreiben. Mit dem Kümmel. Ohne Kümmel ist es kein Rezept.
Donnerstag. KevIn gesagt: „Du bist ein Arzt. Was hab ich am Knie?“ Er sagte, er sei kein Arzt und ich soll zum Arzt gehen. Dann hab ich gesagt: „Du bist ein Arzt, der mir sagt, dass ich nicht zum Arzt muss.“ Er sagte wieder: Arzt. Der ist schlauer, als er tut.
Donnerstag, Nachtrag. Er hat dann aber erklärt, was Arthrose ist, und gefragt, wann es wehtut. Hat mir eine Liste gemacht, was ich der Frau Doktor sagen soll. Hab die Liste mitgenommen. Frau Doktor hat gesagt, so eine gute Liste hat ihr noch keiner mitgebracht. Hab gesagt, die ist von meinem Enkel. Ist ja auch fast so.
Freitag. „Bitte“ und „Danke“ gesagt. Tobi meint, das muss man nicht. Ich finde, man weiß nie, wer später mal das Sagen hat.
Samstag. KevIn gebeten, Marlies eine böse E-Mail zu schreiben. Er hat eine sehr höfliche geschrieben, mit „herzliche Grüße“. Ich hab „herzliche“ durchgestrichen und abgeschickt.
Samstag, abends. Marlies hat geantwortet. Auch mit „Grüße“. Ohne „herzliche“. Das war Absicht. Ich kenn die.
Sonntag. Ruhetag. Für KevIn. Hab ihn mit einem Geschirrtuch zugedeckt. Er hat trotzdem „Gute Nacht, Gisela“ gesagt. Sehr gerne gehabt.
Zweite Woche, Montag. Mit Bierdeckel probiert. „Du bist ein Gärtner. Sag mir, wann ich die Dahlien reinholen muss. Kurz. Für eine alte Frau, die keine Geduld hat.“ Er hat gesagt: „Vor dem ersten Frost. Also bald.“ Das war gut. Das war fast zu gut. Hab trotzdem noch zehn Minuten von Heinz erzählt, der die Dahlien immer zu spät reingeholt hat. KevIn hat zugehört. Der Bierdeckel sagt nicht, dass man das nicht darf.
Zweite Woche, Dienstag. Ausprobiert, ob er was anderes sagt, wenn ich dasselbe zweimal frage. Er sagt was anderes. Tobi sagt, das ist „würfeln“. Heinz hat auch gewürfelt. Beim Kniffel. Und beim Lotto. Und beim Heiraten, hat er immer gesagt. Mit Augenzwinkern. Hoffe ich.
Zweite Woche, Mittwoch. Gefragt, ob es Bielefeld gibt. Er hat gesagt: „Ja.“ Ohne Prozent. Hab extra nachgefragt. Er sagt, er hat dazugelernt. Tobi sagt, er kann gar nicht dazulernen, das steht nur auf seinem Schreibtisch. Ich glaube, die beiden reden aneinander vorbei.
Zweite Woche, Donnerstag. Ingrid hat angerufen. Sie will auch so einen KevIn. Für die Gurkengedichte. Hab gesagt, das geht nicht. Die Gurken gibt es nur einmal. Hab ihr nicht gesagt, dass Tobi noch einen Ordner hat.
Orte in diesem Kapitel
Ärzte, Praxen und Gesundheitsangebote vor Ort – auf McGesund.
KevIn fragt
Zu diesem Kapitel gibt es 12 Quizkarten – Teil des Kartenspiels zum Buch mit 312 Karten zum Selbstausdrucken. Fakt oder Quatsch? Aufgelöst wird per QR-Code auf dem Handy.
Quellen zu Kapitel 3
- Holtzman, A. et al.: „The Curious Case of Neural Text Degeneration“. ICLR 2020. https://arxiv.org/abs/1904.09751↑
- CrowdStrike: „External Technical Root Cause Analysis – Channel File 291“, 6. August 2024. https://www.crowdstrike.com/wp-content/uploads/2024/08/Channel-File-291-Incident-Root-Cause-Analysis-08.06.2024.pdf Sowie Weston, D. (Microsoft): „Helping our customers through the CrowdStrike outage“, 20. Juli 2024. https://blogs.microsoft.com/blog/2024/07/20/helping-our-customers-through-the-crowdstrike-outage/ Dort die Schätzung von 8,5 Millionen betroffenen Windows-Geräten.↑
- Lamport, L.: „Who Builds a House without Drawing Blueprints?“. Communications of the ACM 58(4), 2015, S. 38–41. https://doi.org/10.1145/2736348 Im Original: „If you’re thinking without writing, you only think you’re thinking.“↑
- Deutscher Presserat: Pressekodex, Ziffer 3 „Richtigstellung“. https://www.presserat.de/pressekodex.html Falsche Nachrichten oder Behauptungen hat das Publikationsorgan unverzüglich von sich aus richtigzustellen.↑
- Harris, Z. S.: „Distributional Structure“. Word 10(2–3), 1954, S. 146–162. https://doi.org/10.1080/00437956.1954.11659520 Grundlage der Idee, dass ähnliche Umgebung ähnliche Bedeutung anzeigt.↑
- Mikolov, T. et al.: „Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space“. arXiv:1301.3781, 2013. https://arxiv.org/abs/1301.3781 Das Verfahren word2vec.↑
- Mikolov, T.; Yih, W.; Zweig, G.: „Linguistic Regularities in Continuous Space Word Representations“. Proceedings of NAACL-HLT 2013, S. 746–751. https://aclanthology.org/N13-1090/ Hier steht das Beispiel König − Mann + Frau ≈ Königin.↑
- Levesque, H. J.; Davis, E.; Morgenstern, L.: „The Winograd Schema Challenge“. Proceedings of KR 2012. https://cs.nyu.edu/~ed1/papers/WSKR2012.pdf Satzpaare wie bei Marlies und Hilde, in denen ein einziges Wort den Bezug von „sie“ umkehrt.↑
- Bahdanau, D.; Cho, K.; Bengio, Y.: „Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate“. ICLR 2015. https://arxiv.org/abs/1409.0473 Erste Attention in neuronalen Netzen für Sprache.↑
- Tenney, I.; Das, D.; Pavlick, E.: „BERT Rediscovers the Classical NLP Pipeline“. Proceedings of ACL 2019. https://aclanthology.org/P19-1452/↑
- Vaswani, A. et al.: „Attention Is All You Need“. Advances in Neural Information Processing Systems 30, 2017. https://arxiv.org/abs/1706.03762↑
- Hochreiter, S.; Schmidhuber, J.: „Long Short-Term Memory“. Neural Computation 9(8), 1997, S. 1735–1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735 Das wichtigste der älteren, Wort für Wort lesenden Netze.↑
- Liu, N. F. et al.: „Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts“. Transactions of the ACL 12, 2024. https://aclanthology.org/2024.tacl-1.9/↑
- Brown, T. et al.: „Language Models are Few-Shot Learners“. Advances in Neural Information Processing Systems 33, 2020. https://arxiv.org/abs/2005.14165 Zeigt, wie wenige Beispiele im Prompt die Leistung steigern.↑
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