Woran du KI-Texte erkennst und wie du vermeidest, selbst wie KI zu schreiben

Kein Marketing-Bla. Keine Abo-Falle. Einfach informiert sein.

Kommt dir das bekannt vor?

Wir lesen Formulierungen dieser Art täglich: auf Webseiten, in Newslettern, auf Werbeflyern. Drei Sätze, drei Verneinungen, ein versprochenes Ergebnis. Ein Paradebeispiel für das, was generative Sprachmodelle oft produzieren. Nachdem ich im Blog gezeigt habe, wie wichtig es für Autor:innen ist, die eigene literarische Stimme zu kennen, geht es nun darum, typische Merkmale in Texten von KI zu erkennen und deinen eigenen Stil zu schärfen, statt selbst wie KI zu klingen.

Wie funktionieren generative Sprachmodelle?

Vereinfacht gesagt: Große Sprachmodelle sind mit gewaltigen Textmengen trainiert. Aus diesem Material berechnen sie stochastisch die wahrscheinlichste Wortfolge im jeweiligen Kontext. Das Trainingsmaterial der bekanntesten Modelle besteht überwiegend aus englischsprachigen Texten – von Drehbüchern über Marketingmaterial bis zu Foreneinträgen. Wahrscheinlichkeit, nicht Originalität, ist das Prinzip. Je öfter ein bestimmtes Muster in den Trainingsdaten vorkommt, desto mehr wird es als wichtig eingeordnet. Das Ergebnis dieser Faktoren merkst du dem Output an, wenn du weißt, worauf du achten musst.

Diese Merkmale verraten KI-Texte

Stakkato, Aufzählungen, Mehrfachverneinung

Das Beispiel vom Anfang enthält gleich mehrere Hinweise.

Stakkatosätze und Ellipsen. Drei-Wort-Sätze in Reihe. Was typische KI-Texte daraus machen, ist dagegen ein Stilmuster, das sich endlos selbst zitiert. „Kein X. Kein Y. Einfach Z." Wer das einmal gesehen hat, sieht es überall.
Und dazu noch die Ellipse, die im Deutschen ein rhetorisches Mittel und oft in Sprichwörtern und Schlagzeilen zu Hause ist. „Ende gut, alles gut" ist eine solche Ellipse. Der vollständige Satz würde lauten: "Ist das Ende gut, ist alles gut." Generative Sprachmodelle überstrapazieren auch dieses Stilmittel.

Mehrfachverneinungen. "Kein dies. Kein das. Einfach so." Oder: "Nicht dies. Nicht das. Sondern..." Ein Muster aus einer vergangenen Phase der Werbesprache, das KI fleißig reanimiert.

Pseudo-Argumente. Scheinargumentationen, die manchmal kaum Sinn ergeben: "Das ist nicht früh. Das ist morgens." Oder: "Es ist nicht nur wichtig, sondern relevant." Aha!

Struktur-Sucht. Generative Sprachmodelle setzen oft Aufzählungen und nummerierte Listen ein. Texte werden in drei bis fünf Unterpunkte zerlegt, selbst wenn Fließtext natürlicher wäre. Da in den Trainingsdaten durch Tutorials und suchmaschinenoptimierte Blogs Aufzählungen extrem präsent sind, hat KI gelernt, dass diese Struktur Qualität signalisiert. Für Autor:innen gilt das Gegenteil: Der häufige Gebrauch von Listen ist ein Zeichen für geringes stilistisches Vermögen oder für eine gewisse Trägheit beim Denken und Schreiben.

Zusammenfassungs-Epidemie. Viele KI-Texte enden mit einer formelhaften Konklusion. Typische Marker sind "Zusammenfassend lässt sich sagen...", "Insgesamt zeigt sich...", "Es bleibt festzuhalten...". Generative Sprachmodelle sind darauf trainiert, hilfreich und klar zu sein. Daher scheint ein Text ohne Fazit unvollständig zu sein. Für Menschen wirkt das eher belehrend oder überflüssig.

Sprache und Stil

Bindestrich-Komposita. Substantive werden zu Substantivkombinationen mit Bindestrich: "Abo-Falle", "Automations-Prozess", "Lieblings-Buch". Aber gemäß Duden wird der Bindestrich nur innerhalb mehrteiliger Wörter mit englischer Herkunft verwendet.

Wörtlich übersetzte Redewendungen. "Außerhalb der Box denken" (think outside the box), "Die harte Wahrheit". Solche Anglizismen finden durch KI noch schneller Eingang in den Sprachgebrauch als zuvor über Social Media. Ihre Häufigkeit macht sie jedoch nicht nützlicher.

Adjektiv-Inflation. Um Texte hochwertig klingen zu lassen, greift KI sehr oft zu Adjektiven: "entscheidend", "umfassend", "nahtlos", "tiefgreifend", "innovativ". Adjektive (und auch Adverbien) fluten das Internet, vor allem in Marketingtexten, und KI kopiert diesen nervigen High-Pitch-Sound. Autor und Sprachkritiker Wolf Schneider würde verzweifeln, lebte er noch.

Überstrapazierte Wörter. "Konkret" begegnet mir bei meiner intensiven Arbeit mit KI-Texten auffällig häufig: "Der nächste konkrete Schritt ist..." Das Wort ist fast immer ein überflüssiges Füllwort. Wenn du es liest, formuliere den Satz einmal ohne "konkret" und lass ihn auf dich wirken. Ist er jetzt weniger deutlich? Wahrscheinlich nicht.
Andere Verdächtige sind: genau, wirklich, kurz, hier; gerne kombiniert: "Lass uns das kurz genau ansehen."

Vermeintliche Objektivität. KI wählt oft eine strikt neutrale Position. Typische Marker sind "Es ist wichtig zu beachten...", "Einerseits... andererseits...", "Es gibt verschiedene Perspektiven...". Sicherheitsfilter und das Training über menschliches Feedback (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) trimmen die Modelle darauf, niemals zu einseitig oder gar provokant zu formulieren (die KI Grok ist davon sicher eine Ausnahme oder vielmehr das Gegenteil). Das Ergebnis ist oft eine flache Sprache ohne Kanten, die Ausgewogenheit suggeriert, aber keinen Standpunkt vertritt. Willst du als Autor:in jede Art von Widerspruch, jede Art von konstruktiver Auseinandersetzung vermeiden?

Bindestriche, Geviertstriche, Doppelpunkte

Das wohl bekannteste Kennzeichen für KI-generierte Texte ist der lange Gedankenstrich, im Englischen em-dash, im Deutschen typografisch Geviertstrich genannt. Außerhalb des professionellen Buchsatzes nutzt ihn kaum jemand, ausser Sprachmodellen und der Autokorrektur in Schreibprogrammen. Im deutschsprachigen Buchsatz ist übrigens der etwas kürzere Halbgeviertstrich der korrekte Gedankenstrich.
Aber auch der kurze Bindestrich, auf der Tastatur das Minuszeichen, ist ein oft anzutreffender Verdächtiger. Im Deutschen markiert ein einzelner Gedankenstrich eine Pause; du kannst dir das als Pause zum Luftholen vorstellen. Auf die Pause folgt eine Enthüllung oder Überraschung. Näher am KI-Stil wäre diese Version meines Satzes gewesen:

Im Deutschen markiert ein einzelner Gedankenstrich eine Pause - du kannst dir das als Pause zum Luftholen vorstellen.

Auch der Doppelpunkt ist verdächtig. Er taucht in KI-Texten an Stellen auf, an denen Komma, Semikolon oder eine Konjunktion (dazu zählen unter anderen und, oder, aber, sowie) natürlicher wären. Ein Beispiel aus einem KI-generierten Newsletter:

„Du weißt nicht genau was — aber dein Bauchgefühl sagt: Das ist nicht echt."

Geviertstrich plus Doppelpunkt in einem Satz: Volltreffer.

Das größere Problem: Das KI-Paradox

Je öfter bestimmte Satzstrukturen oder Stilmittel wiederverwendet werden - sei es durch KI oder durch Menschen -, desto häufiger finden sie Eingang in neue Trainingsdaten. Mit schlechtem Output wird der zukünftige Output vorherbestimmt. Das ist das KI-Paradox: Statt Neues zu generieren, werden alte Inhalte reproduziert. Man könnte generative Sprachmodelle daher ebensogut reproduzierende Sprachmodelle nennen.
Durch diesen sich selbst verstärkenden Prozess verringert sich allmählich die sprachliche Vielfalt und friert auf einem bestimmten Niveau ein. In der KI-Forschung wird das auch Modell-Kollaps genannt.

So bleibt dein Text frei von KI-Merkmalen

Vielleicht rufst du aus: "Aber ich schreibe meine Texte selbst!" Bravo, bleib dabei. Aber ich habe in den letzten Monaten einige Texte analysiert, die Autor:innen selbst geschrieben haben und in denen typische KI-Marker vorkamen. Meine (noch unbewiesene) These dazu: Weil wir bestimmte Begriffe und Stilmuster täglich lesen, verinnerlichen wir sie so weit, dass wir sie selbst anwenden. Ich nenne sie die These der „menschengenerierten KI-Sprache". Und damit ist klar, warum dich das angeht: Du willst deinen eigenen Stil schärfen und nicht nach KI klingen.

Für dich als Autor:in ist es daher wichtig, die typischen Merkmale von KI-Texten zu erkennen, auch die unbewusst in deine eigenen Texte übernommenen. So kannst du stilistisch sauber und ansprechend schreiben und deine Arbeit mutiert nicht zu menschengenerierter KI-Sprache.

Als Unterstützung kannst du diese Checkliste herunterladen.

PS:

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