KI-Unterstützung beim erläuternden Schreiben: Chancen voraus

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben neue Wege eröffnet, um Menschen beim Schreiben zu helfen. Diese Tools können bei verschiedenen Aufgaben unterstützen, wie zum Beispiel beim Generieren von Ideen während des kreativen Schreibens, der Verbesserung von Entwürfen und dem Zusammenfassen von Informationen. Es gibt jedoch noch viel zu lernen, wie KI das expository Writing unterstützen kann, besonders in realen Szenarien wie akademischen Literaturüberblicken und medizinischen Fortschrittsberichten. Diese Art des Schreibens ist noch nicht vollständig erforscht, und es gibt die Möglichkeit für Forschung in diesem Bereich.

Expository Writing geht darum, Informationen basierend auf Fakten darzustellen und neue Einsichten zu schaffen. Es beinhaltet Zusammenfassungen aus bestehenden Quellen und fügt neue Informationen oder Wissen hinzu. Autoren durchlaufen einen Prozess, in dem sie das Quellmaterial verstehen, was Lesen, Denken und Schreiben umfasst. Dieser Prozess kann von der Hilfe durch KI profitieren, was zu einer besseren Gestaltung von Schreibtools führen kann.

Wenn wir uns expository Writing anschauen, könnte ein Beispiel ein Absatz aus einer Forschungsarbeit sein. Darin fasst der Autor frühere Arbeiten zusammen, kombiniert Ideen aus verschiedenen Artikeln und vergleicht diese Ergebnisse mit seiner eigenen Forschung. Auch wenn der Autor Beweise aus bestehenden Studien verwendet, trägt er auch neue Erkenntnisse darüber bei, wie diese Teile miteinander in Beziehung stehen. So ist das Schreiben das Ergebnis des Denkprozesses des Autors.

Mit dem Aufstieg von LLMs gibt es einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise, wie wir über Schreibtools nachdenken. Diese Modelle haben die Fähigkeit, Sprache zu verstehen und qualitativ hochwertigen Text zu produzieren. Sie können helfen, einen Teil der schweren geistigen Arbeit, die mit dem Schreiben verbunden ist, zu reduzieren, wie das Erstellen von Gliederungen oder sogar das Schreiben ganzer Absätze basierend auf einem kurzen Hinweis. Diese Fähigkeit hat sowohl die Aufmerksamkeit von Forschern als auch von Unternehmen auf sich gezogen, die nach smarten Schreibtools suchen.

Wenn wir das Potenzial von KI zur Unterstützung beim Schreiben betrachten, sticht expository Writing als ein Bereich hervor, der nicht genug Beachtung gefunden hat. In diesem Kontext fassen expository Texte Fakten zusammen und erzeugen frische Informationen. Zum Beispiel könnte ein Forscher mehrere Studien überprüfen, um einen umfassenden Überblick zu schreiben, oder ein Arzt könnte klinische Notizen betrachten, um einen Behandlungsplan zu erstellen. In beiden Fällen fassen die Autoren nicht nur die Informationen zusammen, sondern schaffen auch Einsichten, die in den ursprünglichen Quellen nicht zu finden sind.

Expository Writing erfordert ein anderes Mass an Verständnis als andere Arten, wie kreatives Schreiben. Autoren müssen das Quellmaterial verstehen, neue Ideen generieren und Informationen korrekt referenzieren. Die Beziehung zwischen Lesen und Schreiben in dieser Art des Schreibens schafft einzigartige Herausforderungen, die mit KI-Tools noch nicht vollständig angegangen wurden.

Wenn wir über die Rolle von KI in diesem Prozess nachdenken, sehen wir, dass sie sich je nach Schreibphase ändern könnte. Zu Beginn sollten die Autoren die Führung übernehmen, während KI mehr begrenzte Unterstützung bietet. Wenn die Autoren ihre Ideen entwickeln, kann die KI mehr Aufgaben übernehmen, während die Autoren die Aufsicht behalten. Zum Beispiel könnten Autoren beim Schreiben eines Übersichtsartikels damit beginnen, nach relevanten Dokumenten zu suchen, wobei die KI helfen kann, diese zu finden. Nachdem sie die abgerufenen Artikel überprüft haben, könnte die KI beim Schreiben basierend auf den Ideen der Autoren helfen, sodass sich diese auf die Bearbeitung des finalen Outputs konzentrieren können.

Expository Writing kommt in vielen realen Kontexten häufig vor. Wir glauben, dass es einen grossen Einfluss haben könnte, Wege zu finden, wie KI bei diesen Aufgaben helfen kann, sowohl indem sie Zeit spart als auch die Qualität des schriftlichen Inhalts verbessert. Experten bei der Erstellung von Berichten oder Behandlungsnotizen zu unterstützen, kann die benötigte Schreibzeit verkürzen und gleichzeitig die Genauigkeit der präsentierten Informationen sicherstellen.

Bei vielen Aufgaben des expository Writing sind Experten beteiligt. Zum Beispiel müssen sie möglicherweise wichtige Ereignisse in rechtlichen Fällen zusammenfassen, wissenschaftliche Ideen erklären oder Kollegen über den Gesundheitszustand von Patienten informieren. Effektive KI-Tools, die für diese Aufgaben entwickelt wurden, können die Zeit, die Experten mit dem Schreiben verbringen, reduzieren und die Qualität des von ihnen produzierten Inhalts erhöhen. Ausserdem gibt es reichhaltige Datensätze aus vergangenen Beispielen und etablierte Bewertungsmethoden, die die Entwicklung dieser KI-Schreibtools weiter verbessern können.

Wenn wir die Merkmale des expository Writing betrachten, finden wir zwei zentrale Punkte: Es wird von Beweisen getrieben und generiert neues Wissen. Das bedeutet, dass Autoren Dokumente betrachten und spezifische Ziele im Kopf haben, wenn sie ihre Texte erstellen. Sie fassen nicht nur zusammen; sie synthetisieren auch Informationen aus verschiedenen Quellen und ziehen neue Schlussfolgerungen.

Es gibt verschiedene Methoden, die Autoren verwenden können, um Informationen zusammenzuführen, wie zum Beispiel Auswählen, Gruppieren, Vergleichen oder Versöhnen unterschiedlicher Teile. Die Ziele des Schreibens können den Lese- und Syntheseprozess leiten, und diese Ziele können sich im Verlauf des Schreibens weiterentwickeln. In diesem Sinne kann die Entscheidung, bestimmte Dokumente nicht einzuschliessen, auch neue Einsichten über ihre Relevanz vermitteln.

Um LLMs effektiv im expository Writing zu nutzen, schlagen wir drei Hauptbereiche vor, in denen KI-Unterstützung benötigt wird: 1) Hilfe beim Lesen und Sammeln von Beweisen, 2) Unterstützung bei der Synthese von Informationen und 3) Unterstützung im eigentlichen Schreibprozess.

Das Lesen von Dokumenten zum Sammeln von Beweisen ist in den frühen Phasen des expository Writing entscheidend. Während viel Forschung auf Tools fokussiert ist, die bei der Dokumentensuche helfen, gibt es weniger Ressourcen, die speziell darauf abzielen, das Lesen für Schreibzwecke zu unterstützen. Experten verbringen oft viel Zeit damit, zahlreiche Quellen zu durchsuchen, um relevante Informationen zu finden. Dieser Prozess ist wichtig, um ihnen zu helfen, ihr Verständnis beim Schreiben aufzubauen.

Eine aktuelle Methode zur Unterstützung beim Lesen ist die Nutzung von Sprachmodellen zum automatischen Zusammenfassen langer Dokumente. Es gibt jedoch Risiken, die damit verbunden sein können, wie die Möglichkeit, dass das Modell ungenaue Zusammenfassungen produziert. Daher ist es wichtig, dass Autoren weiterhin selbst am Leseprozess teilnehmen. KI-Tools sollten helfen, essentielle Informationen herauszufiltern, aber auch die Verifizierung der verwendeten Beweise unterstützen.

In der nächsten Phase synthetisieren die Autoren die Informationen, die sie untersucht haben. Dies kann zeitaufwändig und kompliziert sein. Um dies zu verbessern, wurden verschiedene Schnittstellen und Techniken entwickelt, um bei diesem Schritt zu helfen. Sprachmodelle können den Syntheseprozess effizienter machen, indem sie Beweise organisieren oder Verbindungen zwischen verschiedenen Informationen bereitstellen.

KI-Modelle sollten das kritische Denken eines Autors nicht ersetzen, sondern deren Fähigkeit, neue Ideen zu produzieren, verbessern. Sie können helfen, Verbindungen oder Einsichten zu entdecken, die die Autoren vielleicht nicht in Betracht gezogen hätten, während sie auch sicherstellen, dass die Autoren alle von der KI generierten Ideen überprüfen.

Die Umwandlung von Gedanken in Worte kann für viele Autoren äusserst herausfordernd sein. Die neuesten Sprachmodelle sind gut darin, flüssigen Text zu generieren, der sogar mit der Arbeit professioneller freiberuflicher Schriftsteller in einigen Aufgaben vergleichbar ist. Es gibt jedoch Gestaltungsüberlegungen, die angegangen werden müssen, um Fehler zu minimieren und irreführende Informationen für die Autoren zu vermeiden.

Zum Beispiel sollte die KI auf die Bedürfnisse der Autoren reagieren und nur dann Schreibhilfe bieten, wenn sie ausdrücklich darum bitten. Der generierte Output sollte kurz sein, sodass die Autoren die KI mehrmals abrufen können, anstatt grosse Textabschnitte auf einmal zu generieren. Dieser Ansatz kann dazu beitragen, potenzielle Fehler zu reduzieren und den Verifizierungsprozess für die Autoren zu erleichtern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass expository Writing eine Art des Schreibens ist, die auf Beweisen basiert und neue Einsichten schafft. Es findet in verschiedenen realen Kontexten statt, und die einzigartigen Aspekte dieses Genres eröffnen frische Möglichkeiten für KI-Unterstützung. Indem wir uns auf die Designkomponenten konzentrieren, die nötig sind, um beim Lesen, der Synthese von Informationen und dem Verfassen von Texten zu helfen, können wir den Weg für bessere Schreibtools in der Zukunft ebnen.