Ein Novum des Prompting ist die Mensch-Maschine-Interaktion mit natürlicher Sprache. Damit ist das Formulieren aller Arten von Prompts von unendlich vielen Variablen abhängig (Mishra et al., 2023). Allerdings wird erst dadurch das volle Potential der Sprachmodelle „abrufbar“. In einem nächsten Schritt lösen wir uns entsprechend von etablierten NLP-Methoden und „befragen“ die Texte, um weitere Inhalte zu erschließen. Ein erster Ansatz wird eine Kurzzusammenfassung sein, anschließend können Prompts zum Schreiben einer Biographie der Schreibenden/Interviewten entwickelt werden. Dabei ist den Teilnehmenden die Form (tabellarisch/Fließtext) freigestellt. Eine Aufgabe dieses Schritts wird in allen Fällen die systematische Veränderung von Details im Prompt und der Vergleich der KI-generierten Kondensate sein. Zur Dokumentation werden Padlets oder ähnliche kollaborative Werkzeuge für die Teilnehmenden vorbereitet. Durch das Vergleichen zweier LLMs, der Auseinandersetzung mit unterschiedlichen Parameterisierungen und dem Vergleich der Ergebnisse – auch unter den Vorzeichen unterschiedlicher disziplinärer Fragestellungen – wird nicht nur die hermeneutische Arbeit mit den Quellen optimiert, sondern gleichzeitig eine Algorithmenkritik betrieben. Über die sich verändernden Outputs können im Optimalfall auch Rückschlüsse auf die Interpretations- und „Verstehens“-prozesse der KI gewonnen und somit einer digitalen Hermeneutik auf einer weiteren Ebene Vorschub geleistet werden.