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So verraten sich KI-Texte

Eine Analyse identifiziert rund 13.000 typische KI-Phrasen. Welche Formulierungen auffallen, hängt vom jeweiligen Modell ab.
15.10.26
© Freepik
 

- Rund 13.000 Phrasen kommen in KI-Texten mindestens doppelt so häufig vor
- Claude Opus 5.5 verwendet „zuverlässig“ 23-mal häufiger als Menschen
- KI-Modelle vermeiden bekannte Muster, entwickeln aber neue sprachliche Eigenheiten


Sprachmodelle wie ChatGPT und Claude klingen zunehmend natürlicher. Dennoch verwenden sie bestimmte Wörter und Satzkonstruktionen häufiger als Menschen. Eine Untersuchung von Graphite Growth identifizierte rund 13.000 Phrasen, die in KI-generierten Texten mindestens doppelt so häufig vorkommen wie in menschlichen Texten. Als Vergleich dienten 10.000 Artikel aus der Zeit vor ChatGPT, wie t3n berichtet.


Jedes Modell hat eigene sprachliche Eigenheiten
Die Muster unterscheiden sich je nach Modellversion. Claude Opus 5.5 verwendet beispielsweise das Wort „zuverlässig“ 23-mal häufiger als Menschen. Außerdem erklärt es auffällig oft, warum etwas wichtig ist. GPT-6 Astra nutzt dagegen gerne Formulierungen, die ein Thema neu einordnen oder Alternativen aufzeigen. Solche Konstruktionen treten laut Studie rund 100-mal häufiger auf als in menschlichen Texten.


Die Entwickler reagieren zwar auf bekannte Kritik: Opus 5.5 nutzt den Gedankenstrich laut Analyse 99 Prozent seltener als sein Vorgänger. Auch andere Modelle verwenden ihn deutlich seltener. Die Gesamtzahl auffälliger Merkmale bleibt jedoch weitgehend stabil. Verschwinden bekannte Muster, treten offenbar andere an ihre Stelle.


KI-Texte bleiben schwer eindeutig erkennbar
OpenAI und Anthropic wollen Texte erzeugen, die weniger generisch klingen. Die Forscher bezweifeln allerdings, dass sich sämtliche sprachlichen Eigenheiten kontrollieren lassen. Für Marketingverantwortliche bedeutet das: Bestimmte Formulierungen können Hinweise auf KI-Nutzung liefern, sind aber kein sicherer Beweis. Entscheidend ist, die Inhalte kritisch zu prüfen und nicht allein anhand einzelner Wörter oder Satzzeichen auf ihre Herkunft zu schließen.