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title: "Reflexive prompt engineering: A framework for responsible prompt engineering and AI interaction design"
authors:
  - C. Djeffal
year: 2025
type: conferencePaper
doi: 10.1145/3715275.3732118
url: 
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.92
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - Generative_KI
  - Prompting
  - Bias_Ungleichheit
  - Diversitaet
  - Fairness
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# Reflexive prompt engineering: A framework for responsible prompt engineering and AI interaction design

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, Generative_KI, Prompting, KI_Sonstige, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 87 |
| **Overall Confidence** | **89** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.92)

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Algorithmic Fairness Evaluation]]
- [[Chain-of-Thought Reasoning]]

## Wissensdokument

# Reflexive Prompt Engineering: A Framework for Responsible Prompt Engineering and AI Interaction Design

## Kernbefund

Reflexive Prompt Engineering ist ein umfassendes Framework mit fünf verbundenen Komponenten (Design, Systemauswahl, Konfiguration, Evaluierung, Management), das verantwortungsvolle KI-Deployment durch Alignment mit ethischen, rechtlichen und sozialen Prinzipien ermöglicht, ohne zugrunde liegende Modellarchitekturen zu modifizieren.

## Forschungsfrage

Wie können Prompt Engineers und Organisationen systematisch verantwortungsvolle Prompt-Engineering-Praktiken implementieren und evaluieren, um technische, rechtliche, ethische und soziale Überlegungen zu integrieren?

## Methodik

Theoretisch/Narrative Review - systematische Analyse von akademischer Literatur, technischer Dokumentation und praktischen Erkenntnissen aus arXiv, IEEE Xplore, ACM Digital Library, Google Scholar und Semantic Scholar (2019-2025); thematische Analyse zur Identifikation konzeptioneller Muster.
**Datenbasis:** Narrative Review über publikationen von 2019-2025; keine primäre empirische Datenerhebung

## Hauptargumente

- Verantwortlichkeit für KI-Alignment muss über Entwickler hinaus auf Deployer und Prompt-Engineers ausgedehnt werden, da diese eine kritische Schnittstelle zwischen menschlicher Absicht und KI-Fähigkeiten darstellen und moralische Handlungsfähigkeit ausüben.
- Reflexive Prompt Engineering kombiniert künstlerische Kreativität mit wissenschaftlicher Strenge durch systematische Experimente, empirische Validierung und iteratives Feedback zur Optimierung von KI-Outputs über ethische und technische Dimensionen hinweg.
- Prompt-Management und Dokumentation sind entscheidend für Transparenz, Rechenschaftspflicht und Einhaltung regulatorischer Anforderungen (z.B. EU AI Act Artikel 86 Recht auf Erklärung), ermöglichen Nachverfolgbarkeit und unterstützen kontinuierliche Verbesserung.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

The article concludes by identifying key research directions and practical guidelines for advancing the field of responsible prompt engineering as an essential component of AI literacy.

### Evidenz 2

The analysis examines how prompt engineering can be approached responsibly to mitigate risks and enhance the beneficial deployment of generative AI technologies, with focus on transformer-based models and LLMs.

### Evidenz 3

Prompt engineering encompasses five essential components: prompt design, system selection, system configuration, performance evaluation, and prompt management, with detailed techniques like chain-of-thought reasoning and few-shot prompting.

### Evidenz 4

The paper discusses algorithmic decision systems, RAG systems, benchmarking, and broader AI governance frameworks including responsibility by design principles.

### Evidenz 5

The analysis includes examination of model biases (position bias, verbosity bias, self-enhancement bias), discrimination benchmarks assessing how AI systems affect demographic groups, and alignment with fairness principles to prevent perpetuation of societal biases.

### Evidenz 6

The paper references the Google Gemini incident involving misrepresentation of historical figures in an overcorrection for diversity and inclusion, and discusses inclusive design through stakeholder involvement, particularly vulnerable groups, in prompt design and evaluation.

### Evidenz 7

Performance evaluation must consider ethical dimensions including fairness implications; benchmarking frameworks evaluate models across dimensions including fairness and bias mitigation; responsible model selection must account for the model's tendency to produce biased outputs.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist hochrelevant für KI-Governance und verantwortungsvolle KI-Implementierung, hat aber keinen direkten Bezug zu Sozialer Arbeit als Praxisfeld. Seine Konzepte könnten für sozialarbeiterische Organisationen relevant sein, die generative KI einsetzen, wird aber nicht explizit diskutiert.

**Unique Contribution:** Das Paper bietet das erste umfassende Framework zur reflexiven Prompt-Gestaltung, das technische, ethische, rechtliche und soziale Dimensionen systematisch integriert und damit eine Lücke in der Literatur zur Verantwortlichkeit von KI-Deployer:innen schließt.

**Limitations:** Das Paper basiert auf Narrative Review ohne primäre empirische Validierung des Frameworks; die praktische Anwendung des fünf-Komponenten-Modells in verschiedenen organisationalen Kontexten wird nicht empirisch getestet oder verglichen.

**Target Group:** KI-Deployer, Prompt-Engineers, Organisationen die generative KI implementieren, Policymaker im Bereich KI-Governance, Forscher:innen in KI-Ethik und Verantwortungsvoller KI, Fachleute in Rechtsfragen zu AI (EU AI Act Compliance)

## Schlüsselreferenzen

- [[Crawford_2024]] - Generative AI's environmental costs are soaring
- [[Schuler_Namioka_1993]] - Participatory Design: Principles and Practices
- [[Spinuzzi_2005]] - The Methodology of Participatory Design
- [[Wang_et_al_2024]] - Benchmark Suites Instead of Leaderboards for Evaluating AI Fairness
- [[Stirling_2008]] - Opening Up and Closing Down: Power, Participation, and Pluralism
- [[Ben_Amor_et_al_2023]] - Impact of Position Bias on Language Models in Token Classification
- [[Wu_et_al_2022]] - AI Chains: Transparent and Controllable Human-AI Interaction
- [[Li_et_al_2023]] - Making AI Less Thirsty: Water Footprint of AI Models
- [[Khan_et_al_2025]] - Transparency Through Documentation: A Pathway to Safer AI
- [[Bommasani_et_al_2024]] - The Foundation Model Transparency Index
