KI-Zeugs

Es gibt inzwischen eine ganze Sammlung vermeintlicher Hinweise darauf, dass ein Text von einer KI geschrieben wurde.

Bestimmte Formulierungen. Zu saubere Gliederungen. Eine gewisse Gleichmäßigkeit im Stil. Bestimmte Einleitungen. Bestimmte Schlussfolgerungen.

Und natürlich: Gedankenstriche.

Der Gedankenstrich scheint sich zu einem der beliebtesten kleinen KI-Detektoren entwickelt zu haben. Taucht er zu häufig auf, ist der Verdacht schnell da: Das hat doch ChatGPT geschrieben.

Das ist schon deshalb amüsant, weil der Gedankenstrich im Deutschen keineswegs irgendeine exotische KI-Marotte ist. Typografisch gehört dort in vielen Fällen tatsächlich ein Halbgeviertstrich hin – und nicht das einfache Minuszeichen, das wir aus Bequemlichkeit auf der Tastatur verwenden.

Mit anderen Worten: Ausgerechnet eine typografisch saubere Schreibweise wird zum Verdachtsmoment.

Das ist zunächst nur eine kuriose Randnotiz.

Aber vielleicht steckt darin mehr.

Die Angst vor Slop

„AI Slop“ ist ein reales Phänomen.

Das Netz wird mit billig erzeugten Bildern, belanglosen Texten, automatisierten Produktbeschreibungen, generischen Blogartikeln und massenhaft produziertem Content überschwemmt, dessen wichtigstes Merkmal darin besteht, dass seine Herstellung beinahe nichts mehr kostet.

Daran darf man sich stören.

Schwierig wird es dort, wo aus der Kritik an schlechtem KI-Content eine Art Slop-Paranoia entsteht.

Dann wird nicht mehr gefragt:

Ist dieser Text interessant?

Ist er richtig?

Hat er etwas zu sagen?

Ist er gut geschrieben?

Stattdessen wird versucht, seinen Herstellungsprozess anhand äußerlicher Merkmale zu rekonstruieren.

Zu viele Gedankenstriche? KI.

Zu sauber strukturiert? KI.

Zu wenige Tippfehler? KI.

Zu gleichmäßiger Stil? Vermutlich KI.

Damit verändert sich der Bewertungsmaßstab.

Nicht mehr die Qualität des Textes steht im Mittelpunkt, sondern die Frage, ob er ausreichend menschlich aussieht.

Wenn Fehler zum Echtheitszertifikat werden

Das führt zu einer merkwürdigen Entwicklung.

Wer seinen KI-Einsatz verschleiern möchte, bekommt inzwischen jede Menge Tipps.

Man solle bestimmte Wörter vermeiden. Satzstrukturen variieren. Weniger sauber formulieren. Keine Gedankenstriche benutzen. Mehr persönliche Einschübe einbauen. Texte absichtlich etwas holpriger machen. Gelegentlich sogar kleine Fehler stehen lassen.

Das Ziel ist nicht unbedingt, einen besseren Text zu schreiben.

Das Ziel ist, einen Text zu produzieren, der glaubwürdig danach aussieht, dass keine KI beteiligt war.

Plötzlich wird Unsauberkeit funktional.

Der Fehler ist nicht mehr nur ein Fehler. Er wird zum Authentizitätssignal.

Der Tippfehler sagt: Hier war ein Mensch.

Die inkonsistente Zeichensetzung sagt: Das kann keine Maschine gewesen sein.

Der Bindestrich an der Stelle eines typografisch korrekten Gedankenstrichs sagt: Keine Sorge, dieser Text wurde offenbar ausreichend schlampig erstellt.

Wir beginnen damit, menschlich und fehlerhaft miteinander gleichzusetzen.

Und wenn man das konsequent weiterdenkt, entsteht daraus etwas, das man durchaus als Kultivieren von Schlamperei bezeichnen kann.

Gute Arbeit darf nicht zu gut aussehen

Das Absurde daran ist nicht nur, dass solche Erkennungsmerkmale häufig unzuverlässig sind.

Interessanter ist, welchen Anreiz sie erzeugen.

Ein Mensch, der sauber formuliert, ordentlich strukturiert und typografisch korrekt schreibt, kann sich plötzlich verdächtig machen.

Ein anderer, der absichtlich Unsauberkeiten einbaut, wirkt authentischer.

Damit entsteht eine seltsame Umkehrung:

Gute Arbeit darf nicht mehr zu sehr nach guter Arbeit aussehen.

Oder zumindest nicht nach einer Art von guter Arbeit, die auch eine Maschine hervorbringen könnte.

Das erinnert fast an einen umgekehrten Turing-Test.

Lange bestand die Herausforderung darin, Maschinen so menschlich erscheinen zu lassen, dass wir sie nicht mehr von Menschen unterscheiden können.

Nun beginnen Menschen damit, sich absichtlich unperfekt darzustellen, damit niemand sie mit Maschinen verwechselt.

Das ist lustig.

Bis man sich fragt, was das eigentlich über uns sagt.

Was bewerten wir überhaupt?

Denn vielleicht ist der Gedankenstrich nur das Symptom eines viel älteren Problems.

Wir haben Ergebnisse schon immer nicht ausschließlich anhand des Ergebnisses bewertet.

Der Herstellungsprozess spielte fast immer eine Rolle.

„Das kann ja jeder mit Photoshop.“

„Mit Google findet das doch jeder.“

„Mit Stack Overflow programmieren kann ich auch.“

„Mit einem Taschenrechner ist das keine Kunst.“

Solche Sätze gab es lange vor generativer KI.

Das Werkzeug dient darin nicht nur als Beschreibung der Herstellung. Es wird benutzt, um die Leistung abzuwerten.

Offenbar bewerten wir nicht nur, was jemand geschaffen hat.

Wir bewerten auch, wie schwer es war.

Wie lange es gedauert hat.

Welche Fähigkeiten dafür nötig waren.

Wie viel Mühe jemand investieren musste.

Und daraus machen wir häufig eine moralische Kategorie.

Wer sich quält, hat seine Leistung verdient.

Wer eine Abkürzung findet, macht es sich zu einfach.

Aufwand als Qualitätsmerkmal

Das ist in manchen Situationen vollkommen sinnvoll.

Wenn ich wissen möchte, ob ein Schüler Mathematik verstanden hat, interessiert mich durchaus, ob er die Aufgabe selbst lösen kann.

Wenn ich jemanden als Programmierer einstelle, möchte ich wissen, was diese Person versteht und nicht nur, ob sie irgendwie funktionierenden Code produzieren kann.

Auch bei wissenschaftlicher Arbeit, Prüfungen oder Wettbewerben ist der Entstehungsprozess relevant.

Aber wir übertragen diese Logik häufig auf Situationen, in denen eigentlich das Ergebnis im Mittelpunkt stehen sollte.

Wenn ich einen guten Text lesen möchte, warum sollte er schlechter sein, weil jemand dabei ein Wörterbuch benutzt hat?

Oder eine Rechtschreibprüfung?

Oder einen Lektor?

Oder ein Sprachmodell?

Offenbar fällt es uns schwer, verschiedene Dinge auseinanderzuhalten:

das Werk,

die Fähigkeit,

den Aufwand

und die Person, die dahintersteht.

Lange mussten wir das auch kaum.

Diese Dinge waren halbwegs miteinander verknüpft.

Ein hervorragend formulierter Text ließ vermuten, dass jemand hervorragend schreiben kann.

Guter Code ließ auf Programmierkenntnisse schließen.

Eine aufwendige Illustration auf zeichnerische Fähigkeiten.

Generative KI trennt diese Dinge voneinander.

Und genau das könnte ein wesentlicher Grund dafür sein, warum sie uns so irritiert.

Wenn das Ergebnis nichts mehr über die Leistung verrät

Ein gutes Ergebnis beweist heute nicht mehr automatisch, dass der Mensch, der es präsentiert, auch all die Fähigkeiten besitzt, die früher dafür notwendig waren.

Das verändert etwas.

Denn vielleicht haben wir ein Werk nie nur als Werk betrachtet.

Es war gleichzeitig ein Signal.

Ein Signal für Können.

Für Fleiß.

Für Ausdauer.

Für Erfahrung.

Vielleicht sogar für Status.

Wenn ein Werkzeug plötzlich Ergebnisse erzeugen kann, für die früher jahrelange Übung notwendig war, verliert das Ergebnis einen Teil dieser Signalwirkung.

Dann wird der Herstellungsprozess umso wichtiger.

Nicht mehr:

Schau, was ich gemacht habe.

Sondern:

Schau, dass ich es ohne dieses Werkzeug gemacht habe.

Vielleicht erklärt das einen Teil der fast obsessiven Suche nach KI-Merkmalen.

Wenn das Ergebnis selbst nicht mehr zuverlässig erkennen lässt, wie es entstanden ist, suchen wir nach anderen Zeichen.

Gedankenstriche.

Bestimmte Formulierungen.

Satzlängen.

Wortwahl.

Bildartefakte.

Codekommentare.

Nicht unbedingt, weil sie etwas über die Qualität aussagen.

Sondern weil wir wissen wollen:

Wer hat hier eigentlich die Leistung erbracht?

Und wo beginnt dann Slop?

Damit wird die ursprüngliche Frage plötzlich schwieriger.

Ist ein Text Slop, weil ein Sprachmodell ihn formuliert hat?

Wohl kaum.

Ein Mensch kann vollkommen belanglosen, redundanten und geistlosen Text produzieren.

Ein Sprachmodell kann an einem interessanten Gedanken mitarbeiten.

Das Werkzeug allein reicht als Kategorie nicht aus.

Vielleicht müssen wir stattdessen fragen, was der Mensch beigetragen hat.

Hat jemand nur einen Prompt eingegeben, die erste Antwort kopiert und veröffentlicht?

Dann ist der Mensch nahezu austauschbar.

Ein anderer hätte denselben Prompt eingeben können.

Es gibt kaum Auswahl, kaum Urteil, kaum Gedankenarbeit.

Das kommt dem, was ich unter Slop verstehen würde, ziemlich nahe.

Aber was passiert, wenn ein Mensch mit einer Beobachtung beginnt?

Wenn er einer Antwort widerspricht?

Wenn er sagt: Das ist mir zu oberflächlich.

Wenn er einen Nebengedanken herausgreift, weil darin etwas Interessanteres steckt.

Wenn daraus über mehrere Schritte ein Gedanke entsteht, der am Anfang noch gar nicht formuliert war?

Dann hat die KI möglicherweise sehr viele Wörter geschrieben.

Aber sie hat den Menschen nicht zwangsläufig ersetzt.

Vielleicht hat sie nur verändert, wo dessen Arbeit stattfindet.

Nicht mehr ausschließlich im Formulieren.

Sondern im Beobachten, Auswählen, Widersprechen, Verwerfen, Nachfragen und Schärfen.

Das sind meine Gedanken – nicht zwingend meine Sätze

Das führt zu einer Frage, die ich für wesentlich interessanter halte als die nach Gedankenstrichen:

Wie viel von dem, was einen Text zu genau diesem Text macht, wäre ohne den Menschen entstanden?

Das lässt sich nicht einfach messen.

Aber vielleicht ist es ein besserer Maßstab als die Anzahl selbst getippter Wörter.

Denn auch dieser Text ist ein Beispiel dafür.

Er begann nicht mit einer ausgearbeiteten Theorie über Aufwand, Authentizität und Statussignale.

Er begann mit einer Beobachtung:

Menschen halten Gedankenstriche für ein KI-Merkmal.

Daraus entstand die Frage, warum typografische Sauberkeit überhaupt verdächtig geworden ist.

Dann die Beobachtung, dass Menschen anfangen, Texte absichtlich schlechter aussehen zu lassen.

Daraus wurde das Kultivieren von Schlamperei.

Und irgendwann stand eine viel grundsätzlichere Frage im Raum:

Warum ist uns eigentlich so wichtig, wie etwas entstanden ist?

Der fertige Text ist also KI-unterstützt.

Deutlich.

Das möchte ich weder verstecken noch mit künstlichen Tippfehlern tarnen.

Denn genau damit würde ich das bestätigen, was mich an der ganzen Diskussion stört.

Der Anspruch ist nicht:

Ich habe jedes Wort dieses Artikels eigenhändig geschrieben.

Der Anspruch ist eher:

Das sind meine Gedanken – nicht zwingend meine Sätze.

Und vielleicht ist genau das die Unterscheidung, die wir in Zukunft häufiger brauchen werden.

Nicht zwischen „von einem Menschen“ und „von einer KI“.

Sondern zwischen Inhalt, bei dem jemand etwas zu sagen hatte, und Inhalt, der nur deshalb existiert, weil seine Erzeugung billig geworden ist.

Denn wenn wir diesen Unterschied nicht mehr erkennen können, hilft uns auch der Gedankenstrich nicht weiter.

Im Gegenteil.

Dann bleibt uns am Ende tatsächlich nur noch die Schlamperei als Beweis unserer Menschlichkeit.