KI hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erregt, insbesondere Dienste wie chatgpt, die für alles genutzt werden können, von der Suche nach einem guten Rezept bis zum Schreiben eines Blogbeitrags. Eine neue Studie zeigt, dass es auch ein wirksames Werkzeug sein könnte, um schlechten Autoren dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten zu verbessern.

In einer Studie Diese Woche veröffentlicht in Wissenschaft(Öffnet in einem neuen Fenster)untersuchten zwei MIT-Forscher, ob ChatGPT genutzt werden könnte, um Unterschiede in der Schreibfähigkeit zwischen Mitarbeitern zu verringern. Das Duo rekrutierte 453 Datenanalysten, Vermarkter und Fachkräfte mit Hochschulabschluss und bat sie, zwei verschiedene Schreibaufgaben zu übernehmen, die normalerweise mit ihrem Job verbunden sind – zum Beispiel das Verfassen von Pressemitteilungen oder eines kurzen Berichts.

Die Hälfte der Teilnehmer hatte die Möglichkeit, ChapGPT zur Unterstützung bei der Bewältigung der zweiten der beiden Aufgaben zu nutzen. Anschließend wurde ihre Arbeit von anderen Fachleuten aus dem gleichen Bereich auf einer Skala von eins bis sieben bewertet, wobei sieben das beste Ergebnis darstellte.

Insgesamt schnitten die Teilnehmer, die ChatGPT verwendeten, besser ab als diejenigen, die dies nicht taten. ChatGPT-Benutzer benötigten 40 % weniger Zeit für die Erledigung ihrer Aufgabe als ihre Kollegen, und ihre abgeschlossene Arbeit schnitt in Bewertungen um 18 % besser ab als die Arbeit derjenigen, die sie nicht nutzten.

Die Forscher stellen fest, dass ChatGPT zwar leistungsstark ist, aber auch zu Fehlern führen kann. Daher müssen Personen, die damit für sich schreiben, noch einmal überprüfen, ob alles, was das KI-Tool schreibt, korrekt ist.

Allerdings gaben die an der Studie teilnehmenden Arbeitnehmer an, dass sie das Tool in Zukunft eher nutzen würden. „Bei Arbeitnehmern, die während des Experiments ChatGPT ausgesetzt waren, war die Wahrscheinlichkeit, dass sie ChatGPT zwei Wochen nach dem Experiment an ihrem tatsächlichen Arbeitsplatz nutzten, doppelt so hoch und die Wahrscheinlichkeit, dass sie zwei Monate nach dem Experiment 1,6-mal so hoch war“, ergab die Studie.