Einfache Sprache durch KI: Erfahrungen und Herausforderungen mit Mistral

Einfache Sprache ist weit mehr als eine vereinfachte Alltagssprache. Sie ist ein zentrales Werkzeug für Barrierefreiheit und gesellschaftliche Teilhabe. Während Leichte Sprache gezielt für Menschen mit Lernbehinderungen entwickelt wurde, richtet sich Einfache Sprache an ein breites Publikum: an Menschen mit geringen Deutschkenntnissen, ältere Mitbürger:innen, Eltern im stressigen Alltag oder Berufstätige, die komplexe Informationen schnell erfassen müssen. Seit 2024 geben internationale Normen wie die ISO 24495-1 und die DIN 8581-1 klare Leitlinien vor: kurze Sätze mit maximal 15–20 Wörtern, der Verzicht auf Fachjargon, eine logische Struktur und eine gut lesbare Gestaltung. Das Ziel ist es, Wissen für alle zugänglich zu machen – unabhängig von Bildungshintergrund oder sprachlicher Kompetenz.

KI-Modelle wie Mistral bieten hier vielversprechende Möglichkeiten. Sie lassen sich mit präzisen Anweisungen – sogenannten Prompts – so steuern, dass sie Texte in Einfacher Sprache generieren oder bestehende Inhalte vereinfachen. Ein guter Prompt sollte dabei die Zielgruppe, sprachliche Vorgaben und den Kontext berücksichtigen.

In unserem Video zeigen wir konkret, wie ein solcher Agent aufgebaut und eingesetzt wird. Wir demonstrieren, wie ein philosophischer Text mithilfe von Mistral transformiert wird und welche Anpassungen nötig sind, um die Verständlichkeit zu gewährleisten. Dabei wird deutlich: Die KI übernimmt die Grobarbeit, doch die Feinabstimmung und inhaltliche Kontrolle bleiben unerlässlich. Nur so lässt sich sicherstellen, dass die Vereinfachung nicht auf Kosten der inhaltlichen Tiefe oder Korrektheit geht. Gleichzeitig müssen personenbezogene Daten geschützt werden, etwa durch Anonymisierung oder datenschutzkonforme Verarbeitung.

Lernprozess: Vom Reintext zu strukturierten Prompts

Mit jedem Update der KI-Modelle haben wir festgestellt, dass sich auch die Qualität der Übersetzungen und Transformationen verändert. Was zunächst mit einfachen Text-Prompts begann, entwickelte sich zu einem komplexeren Prozess: Die Konsistenz und Präzision der Ergebnisse verbesserte sich deutlich, als wir begannen, den System-Prompt in maschinenlesbaren Formaten wie Markup oder JSON zu formulieren.

Warum JSON? JSON (JavaScript Object Notation) bietet klare Vorteile für komplexe Agenten:

• Strukturierte Anweisungen: JSON erlaubt es, Regeln, Zielgruppen, Stilvorgaben und Kontext in einer klaren, hierarchischen Form zu definieren. Das reduziert Missverständnisse und erhöht die Wiederholgenauigkeit der Ergebnisse.
• Maschinenlesbarkeit: KI-Systeme können JSON einfacher parsen und verarbeiten als Fließtext. Das minimiert Fehler und sorgt für zuverlässigere Outputs.
• Skalierbarkeit: Bei der Arbeit mit vielen Texten oder unterschiedlichen Zielgruppen lassen sich JSON-Prompts leichter anpassen, erweitern und wiederverwenden.
• Versionierung: Änderungen an den Prompts sind nachvollziehbar, was besonders bei langfristigen Projekten oder Teamarbeit entscheidend ist.

Links und Inhalte

• Systemprompt Mistral Agent JSON
• Original Beitrag: Der elektronische Spiegel
• Beitrag in Einfacher Sprache

Ergänzung 25.11.2025 – Richtige Sprache beim Systemprompt.