Ich stimme dir generell zu, aber diese Aussagen von Dir ist einfach falsch. Man kann ChatGPT einfach bitten bei einer Textanalyse nicht zu halluzinieren und dann passiert das, nach allem was ich weiß, auch nicht.
Trotzdem muss man die Ergebnisse ansehen. In meinem Versuch hat ChatGPT „überlesen“ oder nicht verstanden, dass in der Biografie steht, dass der älteste Bruder „von der Mutter ledig in die Ehe eingebracht“ worden ist. ChatGPT hat ihn als ehelich angelegt anstatt eine neue Familie für ihn zu erzeugen. Trotzdem ist das Tool aus meiner Sicht eine große Hilfe.
Das konnte ich natürlich nicht stehen lassen und habe versucht es zu korrigieren.
Mein Prompt im alten Chat:
Du hast bei der Analyse der Biografie meines Großvaters korrekt erkannt, dass sein ältester Bruder Franz „von der Mutter ledig in die Ehe eingebracht worden ist“. Verstehst Du, dass „ledig einbringen“ bedeutet, dass die Mutter vor der Beziehung zu ihrem Ehemann eine Beziehung zu einem anderen Mann hatte aus der dieser Sohn Franz stammt?
ChatGPT
Ja, ich verstehe den Ausdruck „von der Mutter ledig in die Ehe eingebracht“ so, dass die Mutter vor ihrer Beziehung mit dem Ehemann eine Beziehung zu einem anderen Mann hatte, aus der der älteste Bruder Franz hervorgegangen ist. Der Ausdruck „ledig“ bedeutet in diesem Kontext, dass die Mutter zum Zeitpunkt der Geburt von Franz nicht mit dem späteren Ehemann verheiratet war. Es scheint, dass die Mutter Franz in die Ehe mit dem Ehemann gebracht hat, was bedeutet, dass der Ehemann bereit war, Franz als sein eigenes Kind anzunehmen und ihn als Teil der Familie aufzuziehen, obwohl er nicht biologisch mit ihm verwandt war.
Ich
Genau! Wenn Du dann aber GEDCOM erzeugst und Franz als ehelich dem späteren Vater zuordnest, ist das falsch. Du musste eine weitere Familie mit „0 @F2@ FAM“ anlegen und dort die Mutter und den Sohn Franz zuordnen.
ChatGPT
Entschuldigung für das Missverständnis. Du hast Recht, um die Beziehung zwischen der Mutter und ihrem ältesten Sohn Franz korrekt in der GEDCOM-Datei darzustellen, muss eine separate Familie für sie erstellt werden. Hier ist die überarbeitete Version der GEDCOM-Daten, die die korrekte Struktur berücksichtigt:
0 HEAD
1 SOUR MyGenealogyApp
2 NAME OpenAI Genealogy Generator
2 VERS 1.0
3 VEND OpenAI
4 DATA GEDCOM
0 @I1@ INDI
1 NAME Rudolf /Hartenthaler/
1 SEX M
1 BIRT
2 DATE 23 FEB 1907
2 PLAC Kleinmünchen 123
1 FAMC @F1@
0 @I2@ INDI
1 NAME Maria /Hartenthaler/
1 SEX F
1 BIRT
2 DATE <MOTHER_BIRTH_DATE>
2 PLAC <MOTHER_BIRTH_PLACE>
0 @I3@ INDI
1 NAME Josef /Hartenthaler/
1 SEX M
1 BIRT
2 DATE <MOTHER_BIRTH_DATE>
2 PLAC <MOTHER_BIRTH_PLACE>
0 @I4@ INDI
1 NAME Franz /Hartenthaler/
1 SEX M
1 BIRT
2 DATE <FRANZ_BIRTH_DATE>
2 PLAC <FRANZ_BIRTH_PLACE>
1 FAMC @F2@
0 @F1@ FAM
1 HUSB @I1@
1 WIFE @I2@
1 CHIL @I3@
0 @F2@ FAM
1 MARR
2 DATE <MOTHER_AND_HUSBAND_MARRIAGE_DATE>
2 PLAC <MOTHER_AND_HUSBAND_MARRIAGE_PLACE>
1 HUSB @I1@
1 WIFE @I2@
1 CHIL @I4@
0 TRLR
Bitte beachte, dass einige Informationen wie die Geburtsdaten und -orte der Mutter und von Franz fehlen, da sie im vorherigen Text nicht angegeben wurden. Du solltest diese Informationen entsprechend ergänzen.
Ok, ein Versuch war es wert. Da stimmt jetzt aber im GEDCOM sehr vieles nicht mehr. Ich habe es dann kurz danach aufgegeben. Eigentlich muß man jetzt einen neuen Chat beginnen und von vorne anfangen. Mal sehen, ob ChatGPT etwas dazu gelernt oder den gleichen Fehler wieder macht. Irgendwann mehr dazu.
Wie versprochen hier meine Prompts zur Analyse der Biografie meines Großvaters. Wichtig ist, dass man einen neuen Chat startet. ChatGPT greift im Dialog auf das zurück, was zuvor besprochen worden ist. Wir brauchen hier aber eine grüne Wiese.
Prompt
Bitte erstelle aus dem folgenden Text eine erste Tabelle mit den wichtigsten Daten und Fakten. Die Spalten sollen sein: Wer, Wann, Was. Bitte verwende dabei nur den vorliegenden Text. Erstelle zusätzlich eine zweite Tabelle mit allen vorkommenden Personen. Gib dabei das Verhältnis zum Ich-Erzähler an und die Eigenschaft oder das Ereignis, das genannt wird.
Dann habe ich den transkribierten Text dahinter kopiert (am besten mit Shift-Return eine neue Zeile anfangen und dann den Text einfügen.
Ok, es funktioniert prinzipiell, aber nun will ich ja in Richtung GEDCOM vorankommen, also:
Prompt
Bitte erstelle aus dem folgenden Text eine Tabelle mit den wichtigsten Daten und Fakten zu allen vorkommenden Personen. Die Spalten sollen sein: Wer, Verhältnis zum Ich-Erzähler, Wann, Was. Bitte verwende dabei nur den vorliegenden Text.
Wichtig ist immer der Hinweis, dass man kein „Halluzinieren“ wünscht.
0 @I1@ INDI
1 NAME Ich-Erzähler
1 BIRT
2 DATE 23 FEB 1907
2 PLAC Kleinmünchen 123
1 FAMC @F1@
0 @I2@ INDI
1 NAME Vater
1 OCCU Arbeiter
1 FAMS @F1@
0 @I3@ INDI
1 NAME Mutter
1 OCCU Maurerhelferin
1 FAMS @F1@
0 @I4@ INDI
1 NAME Franz
1 FAMC @F1@
0 @I5@ INDI
1 NAME Maria
1 FAMC @F1@
0 @I6@ INDI
1 NAME Josef
1 FAMC @F1@
0 @F1@ FAM
1 HUSB @I2@
1 WIFE @I3@
1 CHIL @I1@
1 CHIL @I4@
1 CHIL @I5@
1 CHIL @I6@
Da der Kopf und das Ende der GEDCOM-Struktur noch fehlen:
Prompt
Füge zu den oben erzeugten GEDCOM-Daten noch den Kopf und das Ende einer GEDCOM-Datei hinzu.
Selbstverständlich, hier ist eine vollständige GEDCOM-Datei, die die zuvor erstellten genealogischen Daten enthält, einschließlich Header und Trailer:
0 HEAD
1 SOUR ChatGPT
2 VERS 1.0
2 NAME OpenAI
1 DATE 6 MAY 2023
2 TIME 12:00:00
1 SUBM @U1@
1 GEDC
2 VERS 5.5
2 FORM LINEAGE-LINKED
1 CHAR UTF-8
1 LANG German
1 FILE Hartenthaler.ged
1 CORP OpenAI
0 @U1@ SUBM
1 NAME ChatGPT
1 ADDR https://openai.com/
2 CTRY USA
0 @I1@ INDI
1 NAME Ich-Erzähler
1 BIRT
2 DATE 23 FEB 1907
2 PLAC Kleinmünchen 123
1 FAMC @F1@
0 @I2@ INDI
1 NAME Vater
1 OCCU Arbeiter
1 FAMS @F1@
0 @I3@ INDI
1 NAME Mutter
1 OCCU Maurerhelferin
1 FAMS @F1@
0 @I4@ INDI
1 NAME Franz
1 FAMC @F1@
0 @I5@ INDI
1 NAME Maria
1 FAMC @F1@
0 @I6@ INDI
1 NAME Josef
1 FAMC @F1@
0 @F1@ FAM
1 HUSB @I2@
1 WIFE @I3@
1 CHIL @I1@
1 CHIL @I4@
1 CHIL @I5@
1 CHIL @I6@
0 TRLR
Die erzeugte GEDCOM-Datei ist weitgehend standardkonform. Es werden aber Leerzeilen erzeugt, die im Standard nicht vorgesehen sind. Das Programm webtrees importiert die Datei aber ohne Murren und verwirft die Leerzeilen. Von webtrees wird nur eine Zeile im Kopf der Datei bemängelt: HEAD:CORP ist ein Tippfehler, der hier ChatGPT unterlaufen ist: es müsste HEAD:COPR lauten (für Copyright).
Wahrscheinlich kann man die Prompts 2 , 3 und 4 zu einem zusammenfassen. Dann geht es in einem Rutsch. Kein Hexenwerk.
Den erzeugten GEDCOM-Code kann man mit einem Klick auf das kleine Copy-Icon in die Zwischenablage kopieren, dann in einem Editor einfügen und als .ged Datei abspeichern. Im Genealogieprogramm einlesen. Fertig.
Diese Befürchtung teile ich nicht. Es erfordert schon noch einigen Aufwand von einer bspw. Biografie zu einer fertigen Gedcom zu kommen. Die Qualität der Daten schwankt auch heute schon sehr stark, so dass eine ungeprüfte Übernahme eher keine gute Idee ist.
Herlichen Dank!
Jetzt habe ich verstanden, welche Fragen man ChatGPT stellen muss, um solche Ergebnisse zu erzielen. Dass aber die einfache Aufforderung, die Tabelle in eine Gedcom umzuwandeln, tatsächlich fehlerfrei funktioniert, ist für mich schon ein bisschen Hexenwerk.
@Silvia_Diessner bist Du schon dazu gekommen mit einer Seite aus einer Deiner Ortschroniken mit ChatGPT zu arbeiten? Sollen wir es gemeinsam angehen?
Gerade lese ich, dass es Jesper @jzedlitz gelungen ist, eine serielle Quelle mit einer anderen KI erfolgreich auszuwerten. Jesper versteht davon viel mehr als ich, daher freut mich sein Urteil:
@Hermann_Hartenthaler ich hatte mir das Projekt eigentlich fürs Wochenende vorgenommen. Aber ja, der Abend ist noch jung und die Ahnen sind geduldig.
Gern gemeinsam und mit Deiner Unterstützung. Ich melde mich, wenn es hakt oder ich die ersten Ergebnisse habe.
Ein erstes Ergebnis mit minimalem Aufwand:
Der Ausgangstext war ein Teil einer Chronik, in der der Lebensweg des Johann Philipp Bohner beschrieben wird.
Das hat Potential. Man stelle sich vor, man kann in einer unlimitierten Version der KI eine ganze Chronik verarbeiten und in vielen Teilschritten oder womöglich auch „in einem Rutsch“ die (Teil-)Biografien von allen darin enthaltenen Personen erstellen lassen.
Warum bei jedem Beruf der Verweis zur vermeintlichen Familie erfolgt, muss man sich ansehen. Aber ich bin mir ziemlich sicher, dass die KI diesen Fehler korrigiert, wenn man die entsprechende Eingabe macht. Das Geschlecht fehlt auch, aber ich hatte auch nichts vorgegeben.
Bei Wohnsitz lautet der GEDCOM-Schnipsel in Webtrees:
1 RESI
2 DATE FROM 1632
2 PLAC Kronenburg
Statt „from“ müsste es „aft“ heißen.
Aber das sind Kleinigkeiten. Wenn man einmal ausprobiert hat, welche Eingaben in welcher Reihenfolge erfolgen müssen, dann dürfte das Ergebnis nahe an perfekt sein.
Diese Seite habe ich zunächst in eine pdf-Datei und dann mit dem kostenlosen OCR-Tool von Horland in eine durchsuchbare pdf-Datei umgewandelt. Anschließend copy&paste des Eintrages „Christoph Werner Jacob Bünger“ in eine Worddatei. Da die Linien nicht gleichmäßig sind, war etwas Nacharbeit erforderlich. Würde man dieses Buch aber mit einem Buchscanner scannen, wäre das Ergebnis perfekt (so ausprobiert bei o.g. Beispiel Bohner aus einer Chronik).
Anschließend wurde die KI mit den bekannten Aufgaben gefüttert und im Ergebnis habe ich diese GEDCOM erhalten.
Es fehlen zwei Kinder, die die KI aber auf Aufforderung nachträgt. Grund für das vorläufige Fehlen ist die Anordnung in der Ursprungstabelle. Da wurden - sicherlich aufgrund der Vorlage - erst die Schwiegereltern und dann die letzten beiden Kinder aufgelistet. Beim Erstellen der Gedcom hat die KI diese beiden dann aber „vergessen“.
Das Ergebnis kann nur so gut wie die Quelle selbst sein. Steht im Pfarrerbuch als Ortsbezeichnung „ebd.“, dann übernimmt die KI das natürlich genauso. Aber es wird als Ort erkannt, das finde ich ganz erstaunlich. Die verwandtschaftlichen Beziehungen (Eltern, Kinder und sogar die Schwiegereltern) wurden richtig erkannt.
Wer wagt einen Blick in die Zukunft? Wo stehen wir in einem Jahr?
Noch ein Hinweis: Für den Fall, dass die Antwort des Modells mittendrin abbricht (vermutlich weil sie zu lang wird), gibt es im Netz den Tipp, die Aufforderung „fahre fort“ einzugeben. Das funktioniert manchmal, aber anscheinend nicht immer, und manchmal sieht die Fortsetzung anders aus als der Anfang.
Ja leider, daher hab ich versucht ihm eine GEDCOM in 11 Teilen unterzujubeln, aber ich bin kläglich gescheitert. Egal wie viele mal ich ihm erklärt habe das er alle 11 Teile berücksichtigen soll, hatte gpt sich immer Phantasienamen ausgedacht oder sich geweigert die GEDCOM als ein file zu erkennen… oder meine prompts waren nicht gut genug.
Was vor zwei Wochen noch galt, ist heute schon wieder überholt. Für erste ausgewählte Nutzer steht jetzt ein neues Zusatzmodul (PlugIn) für ChatGPT bereit: Wolfram Alpha. Wolfram Alpha ist eine schon länger verfügbare semantische Suchmaschine. Die Ergebnisse sind synthetische Antworten, von der simplen Berechnung der Summe von ein paar Zahlen bis zu Eigenwerten von Differenzialgleichungen oder Umlaufbahnen von Planeten. Ich habe mich zur Nutzung des PlugIns angemeldet, warte aber noch.
Damit ist überholt, was bisher ChatGPT auszeichnete: das Tool ist gut im Bearbeiten und Verfassen von Texten, weiß aber nicht was wahr und was falsch ist, hat keine Ahnung von der tatsächlichen Welt, kann nicht rechnen und kennt sich nicht mit Geografie, Physik, etc aus. Mit Wolfram|Alpha ist das nun völlig anders: man kann nun in ChatGPT fragen:
„Um wieviel Grad ist es heute in Freiburg kälter als in Berlin“ und bekommt die richtige Antwort: „Heute ist es in Freiburg im Breisgau um 6 Grad kälter als in Berlin.“
„Zeige mit in einer Grafik wie ich mit einem Großonkel zweiten Grades verwandt bin.“
… und vieles mehr!
Insbesondere unterstützt die Wolfram Language SOAP-Web-Dienste, so dass es möglich sein sollte, ChatGPT über Wolfram mit GOV zu verbinden. Damit müsste es möglich sein, dass man ChatGPT bittet aus einer GEDCOM-Datei eine Lebensgeschichte zu einem Vorfahren zu verfassen. Wenn der Vorfahr nun 1860 in Freiburg im Breisgau lebte, müsste ChatGPT aus GOV wissen, dass dieser Ort zu der Zeit zum Freistaat Baden gehörte. Mal sehen.
Auf jeden Fall sind nun beide Welten, die „phantastische“ ChatGPT-Welt und die exakte, etwas hölzerne Wolfram-Welt vereint: das Beste aus zwei Welten.
Das habe ich nun einmal gemacht. In webtrees kann man sehr einfach Teile des Stammbaumes ausschneiden und in einen Sammelbehälter legen, den man dann u.a. als GEDCOM-Datei exportieren kann. Also habe ich die Angaben zu meinem Großvater, seinen Eltern, seinen Geschwistern und zu seinem Halbbruder in den Sammelbehälter gepackt, und habe dann zur Vereinfachung die Verweise auf die Mediendateien, die Quellen und die _LOC-Ortsdatensätze im Sammelbehälter gelöscht und den Rest exportiert. Nach dem Entfernen von Kopf und Trailer und den Änderungshinweisen (CHAN-Datensätze) verblieben 170 Zeilen GEDCOM, die ich dann an ChatGPT übergeben habe.
Prompt:
Verfasse als Rudolf Hartenthaler Deine Biografie in der Ich-Erzählform. Gehe auch auf Deine Eltern und Geschwister ein. Verwende die Angaben aus der folgenden GEDCOM-Datei.
0 @I676@ INDI
1 NAME Josef /Hartenthaler/
2 GIVN Josef
2 SURN Hartenthaller, Hartenthaler
…
0 @F224@ FAM
1 MARR
2 DATE 21 AUG 1892
1 HUSB @I676@
1 WIFE @I685@
1 CHIL @I686@
1 CHIL @I678@
1 CHIL @I669@
0 @F225@ FAM
1 HUSB @I687@
1 WIFE @I685@
1 CHIL @I688@
1 _NMR Y
1 _STAT NOT MARRIED
ChatGPT:
Ich bin Rudolf Hartenthaler, geboren am 23. Februar 1901 in Linz, Oberösterreich, Österreich. Meine Eltern waren Josef Hartenthaler und Juliana Keplinger. Mein Vater, Josef Hartenthaler, wurde am 18. März 1863 in Hofberg, Frankenburg am Hausruck, Oberösterreich, geboren. Er war ein Pferdeknecht und später als Arbeiter in einer Fabrik tätig. Leider nahm er sich am 1. August 1932 in Ebelsberg, Linz, das Leben, indem er ertrank. Meine Mutter, Juliana Keplinger, wurde am 2. Dezember 1861 in Walding, Urfahr-Umgebung, Oberösterreich, geboren. Sie arbeitete als Magd bei Stadtbauern in Linz, bevor sie meinen Vater heiratete. Juliana verstarb am 11. Juni 1934 in Linz.
Ich hatte zwei Geschwister. Meine Schwester Maria Hartenthaler wurde am 2. Mai 1893 in Linz geboren. Sie wurde eine erfolgreiche Gemischtwarenhändlerin und zog später nach Wien, wo sie 1974 verstarb und auf dem Neustifter Friedhof beerdigt wurde. Mein Bruder Josef Hartenthaler wurde am 30. November 1896 in Linz geboren. Er war Sattler von Beruf und arbeitete ebenfalls in einer Fabrik. Leider verstarb er früh am 14. Mai 1922.
Ich selbst führte ein abwechslungsreiches Leben. Nachdem ich die Schule abgeschlossen hatte, erlernte ich den Beruf des Schuhmachers. Später fand ich eine Anstellung bei den Österreichischen Bundesbahnen (ÖBB) im Fernmeldedienst. Ich war auch an der Errichtung der Fernmeldeanlagen im Bahn-Kraftwerk Kaprun beteiligt. Später arbeitete ich als Portier in der Fernmeldestelle der Bahn in der Frankstraße in Linz. Im Januar 1977 trat ich in den Ruhestand und verbrachte meine letzten Jahre im Seniorenzentrum Spallerhof in Linz, wo ich am 25. Januar 1995 verstarb. Meine sterblichen Überreste wurden eingeäschert und auf dem Urfahr-Friedhof in Linz beigesetzt.
Ich bin stolz auf meine Familie und die Arbeit, die ich in meinem Leben geleistet habe. Trotz der Höhen und Tiefen habe ich versucht, mein Bestes zu geben und mein Schicksal selbst in die Hand zu nehmen.
Ich bin mit dieser Biografie sehr zufrieden. Der Text list sich ganz gut. Mein Prompt war nicht sehr restriktiv, so dass einige freie Formulierungen wie im letzten Absatz ok sind. Ich hätte auch fordern können: „Verwende nur die Angaben aus der GEDCOM-Datei.“.
Was fällt mir auf? Die in der GEDCOM-Datei verwendete Landesbezeichnung „AUT“ wird in der Biografie in Österreich umgesetzt. Fein. Bei nachfolgenden Ortsangaben, die alle zu Österreich gehören, wird das Land nicht jedes mal wiederholt. Das liest sich besser. Fein. Schön finde ich die Formulierung „bevor sie meinen Vater heiratete“. Das kann man tatsächlich aus den angegebenen Datumsangaben so folgern. Ist vielleicht nicht 100% richtig in der Logik, aber ist sehr naheliegend.
Auf den Halbbruder Franz geht die Biografie nicht ein, obwohl alle Angaben dazu in der GEDCOM enthalten sind. Ich habe das im Nachgang in einem Prompt explizit angefordert, musste dann aber erst noch erklären was ein Halbbruder ist, bevor es - nach der für ChatGPT typischen Entschuldigung - eine Ergänzung gab:
Zusätzlich zu meinen Geschwistern hatte ich auch einen Halbbruder namens Franz Kepplinger, der ebenfalls von meiner Mutter Juliana Keplinger stammt. Franz wurde am 24. November 1890 in Gramastetten, Oberösterreich, geboren. Er war Sattler und später als Kraftfahrer bei ESG (Verkehrsbetrieb der Stadt Linz) tätig. Franz verstarb am 3. November 1960 in Linz und wurde im Urnenhain Urfahr beigesetzt.
Der Bruder Josef verstarb im Alter von 25 Jahren, das kommentiert ChatGPT zutreffend mit „verstarb er früh“. Der berufliche Werdegang meinse Großvaters ist in mehreren OCCU und NOTE-Einträgen hinterlegt. Die zusammenfassende Aufstellung von ChatGPT finde ich super gut gelungen. Der einzige falsche Satz ist „… und verbrachte meine letzten Jahre im Seniorenzentrum Spallerhof“. Das ist nicht wirklich mit Daten hinterlegt, widerspricht ihnen aber auch nicht. Die von ChatGPT geäußerte Vermutung ist aber falsch. Mein Großvater war nur die letzten Monate seines Lebens dort. Ich sollte also in webtrees diese letzte Lebensphase mal etwas genauer modellieren.
Mein Fazit: sehr gut gelungen und besser als alles was ich bisher aus den Daten generiert habe (etwa unter Nutzung des webtrees Moduls FancyTreeView oder des Programms The Complete Genealogy Reporter (TCGR)).
Hallo zusammen, habe mal einen Versuch mit meinen Daten gemacht. Kann das Ergebnis hier nicht veröffentlichen, da noch lebende Personen betroffen sind. Für einen ersten Versuch nicht mal so schlecht, wenn man davon absieht, dass ChatGPT unseren Schwiegersohn zu einem unehelichen Kind meiner Frau gemacht hat.
Ich würde keine vertraulichen Daten an eine KI weitergeben. Die Nutzungsbedingungen sehen üblicherweise vor, dass die übergebenen Daten für das weitere Training der KI genutzt werden dürfen. Das heißt, dass die KI die vertraulichen Informationen lernt. Und jeder andere Nutzer, der die KI fragt, kann diese vertraulichen Informationen dann ggf. abfragen.
