Prompt-Engineering im Kontext des Cultural Strategic Foresight

Prompt-Engineering ist ein eigenständige Disziplin, die sich mit der Gestaltung und Optimierung von textbasierten Eingaben für Künstliche Intelligenz beschäftigt. Als methodische Brücke zwischen menschlichem Denken und maschineller Verarbeitung ermöglicht es die präzise Steuerung von Sprachmodellen, um qualitativ hochwertige, zielgerichtete Ergebnisse zu erzielen.

Im Kern des Prompt-Engineering steht die Fähigkeit, klare und präzise Anweisungen zu formulieren, die ein tiefes Verständnis der verwendeten KI-Modelle, ihrer Grenzen und Schwächen voraussetzen. Prompt-Engineers entwickeln und pflegen häufig Prompt-Bibliotheken – Sammlungen von Eingaben für bestimmte Modelle oder Aufgaben, die optimale Ergebnisse liefern sollen.

Integration in das Cultural Strategic Foresight Framework

Das Framework für Cultural Strategic Foresight will tiefgreifende kulturelle Treiber identifizieren, ihre Auswirkungen auf die Zukunft analysieren und auf dieser Grundlage robuste und adaptive Strategien entwickeln. In diesem Kontext kann Prompt-Engineering als Schlüsselwerkzeug für die Phase der Dekonstruktion mittels Causal Layered Analysis (CLA) eingesetzt werden.

Im Rahmen des Cultural Strategic Foresight dient das Prompt-Engineering besonders im RAPID-Foresight-Cycle, um einen grundsätzlichen Überblick auf Basis reproduzierter Ergebnisse eine Tiefenrecherche eingesetzt werden. Dieser Zyklus beschreibt die beschleunigte Sinnfeldanalyse, bei der mittels generativer KI wichtige »Sinnfelder« schnell analysiert werden. Die generative KI wird dabei als Werkzeug verstanden, das die »erste künstliche Intelligenz« (Kultur) in ihren Mustern und Dynamiken aufdeckt.

Unterstützung der Causal Layered Analysis (CLA)

Die CLA als Herzstück der Dekonstruktion im Cultural Strategic Foresight Framework untersucht ein Problem von seiner oberflächlichsten Ebene bis zu seinen tiefsten kulturellen Wurzeln in vier Schichten:

• Litanei-Ebene: Identifikation oberflächlicher Probleme und sich wiederholender Narrative

• Systemische Gründe: Analyse struktureller Ursachen und rationaler Erklärungen

• Weltanschauungen/Ideologie: Untersuchung tieferer Denkmuster und Paradigmen

• Mythen/Metaphorik: Erforschung der kollektiven Erzählungen und emotionalen Grundlagen

Einsatz von Prompt-Engineering für die CLA-basierte Dekonstruktion

Durch gezieltes Prompt-Engineering können große Sprachmodelle so gesteuert werden, dass sie für jede der vier CLA-Ebenen relevante Informationen, Muster und Zusammenhänge identifizieren und strukturieren.

1. Resonante Deep Research-Ansätze

Prompt-Engineering ermöglicht es, große Sprachmodelle so zu instruieren, dass sie über die offensichtlichen Fakten hinausgehen und tiefer liegende Strukturen und Muster erkennen. Durch präzise formulierte Prompts können die Modelle dazu gebracht werden, verschiedene Perspektiven einzunehmen und das Untersuchungsobjekt aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten.

2. Systematische Ebenen-Analyse

• Litanei-Prompts: Anweisungen zur Identifikation und Sammlung von häufig wiederholten Schlagzeilen, öffentlichen Diskursen und "offiziellen Wahrheiten" zum Thema

• System-Prompts: Anleitung zur Analyse der strukturellen, institutionellen und organisatorischen Faktoren, die das Problem beeinflussen

• Weltanschauungs-Prompts: Instruktionen zur Offenlegung der zugrundeliegenden Paradigmen, Denkweisen und ideologischen Positionen

• Mythen-Prompts: Aufforderungen zur Identifikation tiefliegender kollektiver Erzählungen, Emotionen und kultureller Grundannahmen

3. Diskussionsgrundlage durch strukturierte Outputs

Die durch gezieltes Prompt-Engineering gewonnenen Erkenntnisse können als erste Diskussionsgrundlage für den CRITICAL-Modus (Analyse und Kritisches Denken) dienen. In dieser Phase werden die Ergebnisse der KI-Analyse im Austausch mit Partnern und Experten kritisch hinterfragt und interpretiert, um die tieferen kulturellen Logiken zu verstehen.

Praktische Umsetzung

Für die praktische Umsetzung des Prompt-Engineering im Rahmen der CLA kann ein systematischer Ansatz verfolgt werden:

1. Prompt-Bibliothek erstellen: Entwicklung einer Sammlung von Prompt-Vorlagen für jede CLA-Ebene, die auf verschiedene Problemstellungen angepasst werden können

2. Iteratives Vorgehen: Kontinuierliche Verfeinerung der Prompts basierend auf den generierten Ergebnissen und deren Nutzen für die Analyse

3. Kombination von Expertise: Zusammenarbeit zwischen Prompt-Engineers, Fachexperten und Cultural Foresight-Spezialisten, um die Qualität und Relevanz der Prompts zu optimieren

4. Resonanzanalyse: Bewertung der generierten Ergebnisse hinsichtlich ihrer Resonanz mit bekannten Fakten, Expertenmeinungen und gesellschaftlichen Diskursen

Mehrwert für den Cultural Strategic Foresight-Prozess

Der Einsatz von Prompt-Engineering im Rahmen der CLA bietet mehrere Vorteile:

• Effizienzsteigerung: Ermöglicht den konsequenten und zügigen Einstieg in die0 Dekonstruktionsphase durch maschinelle Vorarbeit.

• Vielfältigere Perspektiven: Erweiterung des Blickwinkels durch systematische Exploration aller CLA-Ebenen und Zugriff auf einen Katalog potenziell nicht erkannter Quellen.

• Reduzierung von Bias: Strukturierte Prompts können helfen, kognitive Verzerrungen zu minimieren.

• Tiefere Analyse: Unterstützung bei der Identifikation von nicht-offensichtlichen Zusammenhängen und Mustern.

• Bessere Diskussionsgrundlage: Bereitung einer strukturierten Basis für den anschließenden OPEN-Foresight (Deliberationen) Prozess.

Ergo

Prompt-Engineering stellt ein mächtiges Werkzeug dar, um die Causal Layered Analysis im Rahmen des Cultural Strategic Foresight zu unterstützen. Durch die gezielte Steuerung großer Sprachmodelle können tiefere Einblicke in kulturelle Strukturen und Dynamiken gewonnen werden, die als Grundlage für fundierte Zukunftsstrategien dienen. Insbesondere dann, wenn mithilfe der Prompts öffentliche Quellen recherchiert werden können. Die Kombination aus maschineller Vorarbeit und menschlicher Expertise ermöglicht eine umfassendere und effizientere Dekonstruktion komplexer Probleme, Phänomene und Fragestellungen.

Die manuelle Nacharbeit, Sichtung und Bewertung der Ergebnisse ist besonders wichtig. Jede automatisierte Recherche sollte reflexiv genutzt werden.