Eine Bachelorarbeit zur Autorenidentifikation fand heraus, dass einfache Statistiken zum Wortgebrauch verraten konnten, wer einen kurzen Absatz geschrieben hatte. Leser verlassen sich auf mehr als die Wortzahl: Muster, Satzbau und die Art, wie eine Geschichte erzählt wird, zählen ebenfalls. Diese Hinweise machen den Stil einer Autorin oder eines Autors spürbar, und genau das macht einen Text menschlich.
KI-generierter Text mittelt den Stil, sodass die Person dahinter selbst mit verschiedenen Prompt-Tricks kaum noch zu erkennen ist. Ohne diesen Stil fällt es schwerer, Empathie zu empfinden. Wenn man eine Autorin persönlich kennt, kann man sich ihre Perspektive vorstellen; wenn nicht, verrät auch nicht-KI-Text etwas über die Person und ihren Kontext. Bei KI geht dieser Kontext ironischerweise verloren.
KI-Texte verlieren außerdem an Präzision. Selbst mit einem detaillierten Prompt muss ein Modell Annahmen treffen, um einen Text zusammenzufügen. Menschliche Autoren stehen vor einem ähnlichen Problem, wenn sie für andere schreiben, und wählen oft vage Formulierungen, um logische Fehler zu vermeiden. Das Schreiben auf Papier hilft Menschen zudem, Widersprüche und Lücken in ihrer Argumentation zu erkennen, eine Gelegenheit, die KI beseitigt, indem sie direkt zum Ergebnis springt.
Der Verlust von Stil und Präzision bremst die Leser aus. Der Autor empfindet, dass KI-generierter Text selbst bei gleicher Länge mindestens ein Drittel länger zu lesen ist, und die meisten Modelle sind äußerst weitschweifig, was die gesamte Lesezeit erhöht. Schreibende sparen vielleicht Zeit, aber die Kosten verlagern sich auf die Leser, zusammen mit mehr Rückfragen, mehr Überarbeitungsschleifen und weniger Vertrauen zwischen Lesern und Autorin bzw. Autor.
Quelle: Hacker News · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing