KI-Schreibmuster ändern sich, so ein Bericht von The Economist

Ein neuer Bericht von The Economist bietet eine aktualisierte Analyse der Kennzeichen von KI-generierten Texten und stellt weit verbreitete Annahmen über deren Eigenschaften in Frage.

Die Studie verglich Texte, die von KI-Modellen wie ChatGPT und Google Gemini erstellt wurden, mit von Menschen geschriebenen Artikeln aus Nachrichtenquellen und literarischen Auszügen. Die Analyse umfasste über 55.000 Sätze und 1,2 Millionen Wörter.

Eine bedeutende Erkenntnis stellt die Annahme in Frage, dass die übermäßige Verwendung von Gedankenstrichen (—) ein eindeutiges Merkmal für KI-Schreiben ist. The Economist stellte fest, dass nur ein getestetes Modell, Claude, Gedankenstriche häufiger verwendete als Menschen. Stattdessen legt der Bericht nahe, dass ein Mangel an Satzzeichen und die Häufigkeit langer Sätze, bei denen "und" eine häufige Konjunktion ist, bessere Indikatoren für KI-generierte Inhalte sein könnten.

Der Bericht bestätigt jedoch einige frühere Beobachtungen. KI-generierte Texte zeichnen sich oft durch Wortreichtum, eine Tendenz zur Verwendung seltenerer Wörter und wissenschaftlicher Fachsprache sowie eine Präferenz für Nominalisierung (von Verben abgeleitete Substantive) aus. KI setzt auch häufig rhetorische Mittel wie "nicht X, sondern Y" und die Regel der Drei ein, was zu monotonen Satzstrukturen und einheitlichen Absätzen führen kann.

Da sich KI-Modelle rasant weiterentwickeln, wird deren Identifizierung zunehmend schwieriger. Laut dem Bericht von The Economist ist derzeit wortreiche, aber satzzeichenarme Schrift der wahrscheinlichste Indikator für KI-generierte Inhalte.