Die Frage, ob so mancher #Politiker seine eigenen Reden und Gastbeiträge tatsächlich selbst verfasst, beschäftigt die deutsche Öffentlichkeit zunehmend, seitdem kürzlich mehrere Personen in die Kritik gerieten, weil ihre #Texte erkennbar von #KI-Systemen stammen. Das wiederum wirft eine ganz praktische Frage auf, die künftig immer mehr Menschen interessieren dürfte, nämlich woran sich solche Texte überhaupt erkennen lassen.
Das auffälligste Merkmal von #AI-Texten ist paradoxerweise ihre Einfachheit: Die Sätze sind grammatikalisch einwandfrei und sachlich ausgewogen, aber ihnen fehlt das Persönliche, das menschliches Schreiben auszeichnet, also die unerwartete Wendung, die zugespitzte Meinung und der Moment des Zögerns und Abschweifens. Dazu kommen typische Sprachmuster wie das Dreierschema bei Argumenten, eine Häufung absichernder Wörter wie „kann“ oder „könnte“ sowie aufgeblähte Adjektive, die permanente Bedeutsamkeit der Aussage signalisieren, ohne bis auf einige leere Worthülsen eigentlich wirklich etwas zu sagen.
Besonders riskant aber und schon einigen KI-Textern zum Verhängnis geworden ist die Neigung von Sprachmodellen, Fakten zu erfinden und dabei ebenso selbstsicher aufzutreten wie bei korrekten Aussagen. Wer einen Text auf KI-Urheberschaft prüfen möchte, sollte daher nicht nur auf sprachliche Muster achten, sondern auch angegebene Quellen und Zitate gezielt nachrecherchieren. Automatisierte KI-#Erkennungssoftware existiert zwar ebenfalls, arbeitet aber alleine noch zu unzuverlässig, weshalb aufmerksames Lesen vorerst unersetzlich bleibt und die Verantwortung für veröffentlichte Texte letztlich immer noch (oder vielleicht sogar mehr denn je) beim Menschen liegt, der seinen Namen darunter setzt: