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Eine generative Text-KI soll schreiben, wie ich

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Ich möchte eine generative Text-KI dazu bringen, etwas mehr so zu schreiben, wie ich schreiben würde.

Schritt 1

Ich wähle einen Text aus, der typisch für meinen Sprachstil ist und lasse den von einem Chatbot (ich verwende das Datenmodell Mistal AI) analysieren. Mein Prompt dazu: „Analysiere den Sprachstil des Textes unter der URL https://itlehrer.de/2024/01/datenschutztag/ und beschreibe den verwendeten Sprachstil.“

Das Ergebnis. „Der Text auf der URL https://itlehrer.de/2024/01/datenschutztag/ ist in einem informativen und sachlichen Sprachstil verfasst. Der Autor verwendet eine klare und prägnante Sprache, um über den Datenschutztag und dessen Bedeutung zu informieren. Der Text ist in kurze Absätze gegliedert, was die Lesbarkeit verbessert. Es werden auch technische Begriffe wie „Datenverarbeitung“ und „Datenschutz-Grundverordnung“ verwendet, die jedoch erklärt werden, so dass auch Laien den Text verstehen können. Insgesamt ist der Sprachstil angemessen, um ein breites Publikum über das Thema Datenschutz zu informieren und zu sensibilisieren.“

Schritt 2

Ich übernehme das Ergebnis zum Sprachstil und setze es in einen neuen Prompt ein, der mir zu einem bestimmten Thema einen Text erzeugen soll. „Verfasse einen Blogbeitrag in deutscher Sprache anlässlich des „Tages gegen den Lärm“. Verwende dabei einem informativen und sachlichen Sprachstil mit einer klaren und prägnanten Sprache, um über Lärm und seine schädlichen Auswirkungen auf die Gesundheit zu informieren. Der Text ist in kurze Absätze zu gliedern, was die Lesbarkeit verbessert. Verwende technische Begriffe, die jedoch erklärt werden, so dass auch Laien den Text verstehen können. Insgesamt ist der Sprachstil angemessen, um ein breites Publikum über das Thema zu informieren und zu sensibilisieren.“

Das Ergebnis ist schon ziemlich gut.

Tag gegen den Lärm: Warum Lärmbelastung ein Gesundheitsrisiko darstellt

Jedes Jahr am 28. April findet der Internationale Tag gegen Lärm statt. Dieser Tag soll das Bewusstsein für die schädlichen Auswirkungen von Lärmbelastung auf unsere Gesundheit schärfen. Lärm ist ein wichtiges Umweltproblem, das Millionen von Menschen weltweit betrifft. Es ist daher wichtig, seine Auswirkungen zu verstehen und Maßnahmen zu ergreifen, um ihn zu reduzieren.

Was ist Lärmbelastung?

Lärmbelastung bezeichnet die Exposition gegenüber hohen und schädlichen Geräuschpegeln in der Umwelt. Diese können durch verschiedene Quellen wie Verkehr, Baustellen, Industriemaschinen und laute Musik verursacht werden. Laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO) ist Lärmbelastung ein bedeutendes Gesundheitsproblem, das zu verschiedenen negativen gesundheitlichen Auswirkungen führen kann, wie zum Beispiel Hörverlust, Stress, Schlafstörungen und Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Die schädlichen Auswirkungen von Lärmbelastung

Lange oder wiederholte Exposition gegenüber Lärmbelastung kann zu verschiedenen gesundheitlichen Problemen führen. Einer der bekanntesten Effekte ist der Lärm-induzierte Hörverlust (NIHL). Dieser tritt auf, wenn die Haarzellen im Innenohr durch laute Geräusche beschädigt oder zerstört werden. NIHL ist permanent und irreversibel und kann die Kommunikations- und Interaktionsfähigkeit einer Person erheblich beeinträchtigen.

Ein weiterer schädlicher Effekt von Lärmbelastung ist Stress. Lange Exposition gegenüber hohen Geräuschpegeln kann zu Stress führen, was zu Angstzuständen, Depressionen und anderen psychischen Problemen führen kann. Außerdem kann Lärmbelastung den Schlaf stören, was zu Müdigkeit, Reizbarkeit und verminderter Produktivität führen kann.

Lärmbelastung kann auch negative Auswirkungen auf die Herz-Kreislauf-Gesundheit haben. Studien haben gezeigt, dass lange Exposition gegenüber Lärmbelastung den Blutdruck, die Herzfrequenz und das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen erhöhen kann.

Lärmbelastung reduzieren

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Lärmbelastung zu reduzieren und sich vor ihren schädlichen Auswirkungen zu schützen. Eine der effektivsten Maßnahmen ist die Reduzierung der Exposition gegenüber hohen Geräuschpegeln. Dies kann durch das Tragen von Ohrstöpseln oder Gehörschutz erfolgen, wenn man sich in lauten Umgebungen befindet.

Eine weitere Möglichkeit, Lärmbelastung zu reduzieren, ist die Verwendung von leiseren Alternativen zu lauten Maschinen und Geräten. Zum Beispiel sind Elektroautos leiser als Benzinautos und produzieren weniger Emissionen.

Auch Gemeinden können Maßnahmen ergreifen, um Lärmbelastung zu reduzieren, indem sie Lärmschutzvorschriften erlassen und durchsetzen. Dies kann bedeuten, Grenzwerte für die Geräuschpegel festzulegen, die von Baustellen, Industrieanlagen und anderen Quellen von Lärmbelastung ausgehen dürfen.

Fazit

Lärmbelastung ist ein wichtiges Umweltproblem, das die Gesundheit von Millionen von Menschen weltweit beeinträchtigt. Es kann zu verschiedenen gesundheitlichen Problemen führen, wie zum Beispiel Hörverlust, Stress, Schlafstörungen und Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Durch die Reduzierung von Lärmbelastung und den Schutz vor ihren schädlichen Auswirkungen können wir unsere Gesundheit und unser Wohlbefinden verbessern und eine ruhigere und friedlichere Welt für alle schaffen.

Referenzen

Mit dieser doch recht einfachen Vorgehensweise können Texte erzeugt werden, die nicht sofort als KI-erzeugt erkannt werden können.

Mein Tag

Hallo zusammen,

ich habe die Kategorie „In dieser Woche“ umbenannt in „Mein Tag“. Alle Beiträge aus der „alten“ Kategorie wurden in die neue übernommen.

Im Zusammenhang mit einem Unterrichtsprojekt möchte ich für jeden Tag ein passende Bild mit Hilfe einer generativen Bild-KI erzeugen. Ich werde immer angeben. welches Tool ich verwendet habe. Es geht in dem Projekt darum zu zeigen, wie vielfältig Bilder mit KI erzeugt werden können und wie unterschiedlich die Resultate werden.

Ich bin gespannt, wie lange ich das durchhalte. Schauen wir mal…

KI – Datenmodell und Ergebnis

Ich habe einen Prompt verwendet:

„Generiere ein Gemälde im Stil von Franz Marc, das den Tod zeigt, der im Sessel sitzt und eine Irokesenfrisur trägt, während er Geige spielt. Betone die lebendigen Farben und die expressive Darstellung des Todes, um eine ungewöhnliche und faszinierende Szene zu erschaffen, die Marc’s einzigartigen Stil widerspiegelt.“

bzw. in Englisch:

„Generate a painting in the style of Franz Marc depicting Death seated in a chair, sporting a Mohawk hairstyle, while playing the violin. Emphasize the vibrant colors and expressive portrayal of Death to create an unusual and captivating scene that reflects Marc’s unique style.“

Mit diesem Prompt habe ich ich nun verschiedene Datenmodelle generativer Bild-KI gefüttert. Die Resultate sind erstaunlich verschieden.

Stable Diffusion XL
Dyna Vision XL
Realistic Vision 5.1
Copax Timeless XL v. 5
Think Diffusion XL

Der Tod als Motiv mit der besonderen Frisur ist jedesmal ziemlich gut getroffen. Das Geigenspiel dagegen scheint ein ziemlich großes Problem darzustellen. Malstil und Farben nach Franz Marc passen sehr gut.

Keine Bachelor-Arbeiten mehr?

Ja! Die Betriebswirtschaftliche Fakultät der Wirtschaftsuni in Prag hat mit Beginn des neuen Studienjahres für alle Neuimmatrikulationen die Bachelor-Arbeiten abgeschafft (hier und hier). Und die KI ist schuld.

Die Argumente gegen Bachelor-Arbeiten in diesem Wissenschaftszweig sind so einfach, wie sie nachvollziehbar sind: Generative Text-KI erzeugt heute Ergebnisse, die von Studienarbeiten nicht mehr unterscheidbar sind. Die Leistungen von Studierenden müssen neu überdacht werden.

Sehr spannend ist in diesem Zusammenhang auch das Interview von Heise Online mit Robert Lepenies, Präsident der Karlsruher Karlshochschule.