Wir haben neun verräterische Anzeichen für KI-Texte untersucht, von Gedankenstrichen bis hin zum Wort „delve“. Hier sind unsere Ergebnisse.
Du kennst die Anzeichen wahrscheinlich. Das Wort „delve“. Die verstreuten Gedankenstriche. Die abschreckenden Emojis oder aufwendige Formatierungen an Stellen, an denen sie nicht hingehören. Oder vielleicht kannst du es nicht genau benennen, aber ein bestimmtes Dokument riecht einfach nach KI.
Da hast du wahrscheinlich recht. Untersuchungen haben gezeigt, dass Menschen ihre Intuition trainieren können, um von KI verfasste Texte auf den ersten Blick zu erkennen. Aber manchmal ist das mühsam, verwirrend und schwer zu vermitteln.
Mithilfe einer evidenzbasierten Merkmalsextraktion aus unserem Korpus von Millionen von Dokumenten, die von Menschen und KI erstellt wurden, haben wir neun Muster identifiziert, die in KI-Ergebnissen häufig vorkommen.
Kein einzelnes Merkmal lässt sich eindeutig als Hinweis auf KI-Text erkennen. Nur weil eine bestimmte KI-Phrase oder ein KI-Emoji in einem Text vorkommt, bedeutet das noch lange nicht, dass dieser von einer KI verfasst wurde.
Das Flaggschiff unter den Erkennungsmodellen von Pangram betrachtet ein Dokument ganzheitlich und nutzt einen auf Deep Learning basierenden Detektor, der Millionen von Signalen zu einem bestimmten Text zusammenfasst. Ausgefilterte Hinweise auf KI-Text sind keine Eingaben für unser Modell.
Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der neun Muster, geordnet danach, wie viel häufiger sie in KI-Texten als in von Menschen verfassten Texten vorkommen.
| Signal | Beispiel | Menschpro 10.000 Wörter | KIpro 10.000 Wörter | Multiplikator |
|---|---|---|---|---|
| Markdown | **Amylase**Geschichten über KI-TexterstellungMarkdownMarkdown-Formatierungen, die in reinen Textkontexten eingefügt wurden | 8 | 90 | 12× |
| KI-Phrasen | 45xvertiefenGeschichten über KI-TexterstellungKI-PhraseWortmuster, die in KI-generierten Texten weitaus häufiger vorkommen | 3 | 30 | 12× |
| Gedankenstriche | Geschichten über KI-TexterstellungGedankenstrichÜbermäßiger Gebrauch von Gedankenstrichen an Stellen, an denen menschliche Autoren dies normalerweise nicht tun würden | 2 | 17 | 10× |
| Aufzählungslisten | - SpeicheldrüsenGeschichten über KI-TexterstellungAufzählungslistenStrukturierte Listen zur systematischen Organisation von Informationen | 3 | 28 | 9× |
| Dreiklänge | Dreiklänge1vergangen, 2Gegenwart und 3ZukunftGeschichten über KI-TexterstellungDreiklängeIdeen in Dreiergruppen zusammenfassen – ein gängiges rhetorisches Muster in der KI | 5 | 19 | 4× |
| „Nicht nur X, sondern auch Y“ | Nichtnur überleben sonderngedeihenGeschichten über KI-TexterstellungKontrastmuster„Nicht nur A, sondern auch B“-Konstruktionen, die im KI-Text häufig vorkommen | 1 | 3 | 3× |
| Ungewöhnliches Unicode | ≈Geschichten über KI-TexterstellungUnicodeUngewöhnliche Unicode-Zeichen, die auf Versuche der Humanisierung hindeuten könnten | 28 | 71 | 3× |
| Überschriften im KI-Stil | Aber sicher! Hier istGeschichten über KI-TexterstellungAI-KopfzeileÜbermäßig ausführliche Überschriften und Einleitungen, wie sie bei KI-Ergebnissen häufig vorkommen | 1 | 2 | 2× |
| Emojis | 🚀Geschichten über KI-TexterstellungEmojiEmojis an Stellen eingefügt, an denen menschliche Autoren dies normalerweise nicht tun würden | 0.1 | 0.2 | 2× |
Markdown ist eine Methode, Formatierungen als Zeichen zu kodieren. Das Ergebnis sieht dann so aus: **Fettdruck**, ## Überschriften, ```Inline-Code``` oder *Kursivschrift*. Große Sprachmodelle greifen oft auf ausgefallene Visualisierungen zurück, um bestimmte Elemente hervorzuheben oder die Aufmerksamkeit auf bestimmte Formulierungen zu lenken. Menschen, die in Google Docs, E-Mail-Programmen oder Forenfeldern tippen, tun dies hingegen selten.
Verschiedene Markdown-Symbole werden von Menschen und KI in unterschiedlichem Maße verwendet.
| Variante | Mensch / 10.000 | KI / 10.000 | Multiplikator |
|---|---|---|---|
| Fett (**Text**) | 2 | 65 | 43× |
| Überschriften (#) | 0.5 | 11 | 23× |
| Inline-Code | 0.2 | 0.8 | 5× |
| kursiv | 5 | 13 | 2× |
KI-Phrasen waren unser ursprüngliches Erkennungsmerkmal für KI-Texte. Manchmal fällt leicht auf, dass KI dazu neigt, bestimmte Wörter und Phrasen übermäßig häufig zu verwenden. Bei genauerer Betrachtung lassen sich jedoch Tausende von Phrasen finden, die von der KI in statistisch signifikanter Weise übermäßig häufig verwendet werden. Die folgende Grafik zeigt, wie oft sie vorkommen.
Jedes dieser Wörter kommt in KI-Texten weitaus häufiger vor als in von Menschen verfassten Texten. Da verschiedene Modelle unterschiedliche Vorlieben haben, führen wir Listen für jede Modellfamilie.
Der Gedankenstrich ist ein anerkanntes Satzzeichen, das verwendet wird, um eine Pause zu markieren, etwas hervorzuheben oder andere Satzzeichen zu ersetzen, um einen dramatischeren Ton zu erzielen. Aus Gründen, die nicht auf den ersten Blick ersichtlich sind, verwendet KI Gedankenstriche zehnmal häufiger als Menschen.
Menschen verwenden im Durchschnitt 5 Gedankenstriche pro 10.000 Wörter. Die meisten Modellfamilien überschreiten diesen Wert um das 7- bis 9-fache, während Gemini 3 Pro weniger Gedankenstriche verwendet als menschliche Autoren.
| Modellreihe | pro 10.000 | Multiplikator |
|---|---|---|
| Menschliche Ausgangsbasis | 5 | 1× |
| OpenAI | 45 | 9× |
| Open Source | 37 | 8× |
| Anthropisch | 32 | 7× |
| Google (Gemini 3 Pro) | 3 | 0.7× |
Eine Theorie: Die übermäßige Verwendung von Gedankenstrichen durch KI nahm im Jahr 2024, nach dem ersten Aufkommen von LLMs, stark zu, was einige zu der Vermutung veranlasste, dass dies auf die Dokumenten-Parser zurückzuführen sei, die Unternehmen in ihren Grundmodellen verwenden, um Bücher und andere umfangreiche gedruckte Dokumente zu scannen und darauf zu trainieren.
Während ein Mensch „Äpfel, Orangen und Bananen“ schreiben würde, greift ein Modell zu einem Zeilenumbruch und einem Bindestrich, meist um den Text in schnellen Chat-Oberflächen besser zu strukturieren. Das ist nicht falsch, sondern eher eine strukturelle Gewohnheit. Modelle erzeugen solche Konstruktionen etwa neunmal so häufig wie Menschen, oft in Kontexten, in denen sich Prosa natürlicher lesen würde.
Während Menschen vielleicht schreiben würden: Amylase wird in den Speicheldrüsen und der Bauchspeicheldrüse gebildet, die sie in den Dünndarm abgeben, um Stärke abzubauen.
Die Dreierregel ist ein sprachliches Muster, das es schon seit Jahrhunderten gibt. Viele Dreiergruppen haben Eingang in unseren gemeinsamen Wortschatz gefunden: „Blut, Schweiß und Tränen“, „Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft“ oder sogar „Reduzieren, Wiederverwenden, Recyceln!“ Doch die KI geht dabei noch einen Schritt weiter, als es uns oft natürlich erscheint, und verwendet sie etwa viermal so häufig wie Menschen.
Eines der eher unerklärlichen KI-Muster, „Nicht nur X, sondern Y“, bezieht sich auf eine äußerst verbreitete Formulierung. KI liebt es, dir zu sagen, dass etwas nicht nur das eine ist, sondern etwas ganz anderes! KI verwendet Formulierungen, die diesem Muster entsprechen, dreimal so häufig wie Menschen.
Ungewöhnliche Unicode-Zeichen sind Zeichen, die auf keiner Tastatur zu finden sind: Zierstreifen, mathematische Operatoren, Pfeilsymbole, Zeichen zum Zeichnen von Rahmen oder Markierungen im UI-Stil. Diese können in von Menschen verfassten Texten vorkommen, sind jedoch selten. Darüber hinaus können ungewöhnliche Unicode-Zeichen, die in ansonsten zusammenhangslosen Texten verwendet werden, manchmal auf Versuche der Humanisierung hindeuten.
| Char | Codepunkt | Name | Multiplikator |
|---|---|---|---|
| ─ | U+2500 | Kastenzeichnungen, hell, horizontal | 940× |
| ≈ | U+2248 | fast gleich | 241× |
| ⚠ | U+26A0 | Warnschild | 57× |
| → | U+2192 | Pfeil nach rechts | 48× |
„Aber sicher! Hier ist …“ „Klar! Hier ist ein …“ „Das mache ich gerne …“ Diese fröhlichen Einleitungen von Chatbots sind ein Ergebnis der Art und Weise, wie Modelle darauf trainiert werden, auf Eingaben zu reagieren. Sie können ein eindeutiges Indiz dafür sein, dass ein Text mit KI generiert wurde, doch erfahrenere Nutzer entfernen sie in der Regel.
Ein Nebenprodukt der Art und Weise, wie Modelle darauf trainiert werden, auf Eingaben zu reagieren.
| Phrase | Mensch / 10.000 | KI / 10.000 | Multiplikator |
|---|---|---|---|
| „Aber sicher! Hier ist es“ | 0 | 94 | 70× |
| „Klar! Hier ist ein“ | 0 | 23 | 18× |
| „Das sollten Sie wissen“ | 5 | 85 | 11× |
| „Das mache ich gerne“ | 54 | 358 | 5× |
Kein Mensch hat „Sicher! Hier ist ein“ geschrieben. Die KI hat es 94 Mal geschrieben.
Insgesamt ist die Verwendung von Emojis in KI-Texten kaum erhöht; Menschen nutzen sie etwa genauso häufig. Bei welchen Emojis gibt es jedoch enorme Unterschiede. Häkchen, Warnsymbole und Zifferntasten tauchen hunderte Male häufiger auf als bei Menschen üblich, während Menschen Gesichter weitaus häufiger nutzen als KI, um sich auszudrücken.
Die Gesamtverwendung von Emojis ist in KI-Texten kaum erhöht. Doch bei welchen Emojis gibt es große Unterschiede – UI-codierte Symbole kommen hunderte Male häufiger vor als bei Menschen üblich.
| Emoji | Name | Multiplikator |
|---|---|---|
| ✅ | weißes, dickes Häkchen | 167× |
| 2️⃣ | Tastenkappe zwei | 129× |
| 4️⃣ | Tastenkappe vier | 98× |
| 3️⃣ | Tastenkappe drei | 86× |
| ✔️ | Häkchen | 64× |
| 1️⃣ | Tastenkappe eins | 61× |
| 🚀 | Rakete | 26× |
| ❌ | Häkchen | 24× |
Alltägliche soziale Emojis tauchen auf der menschlichen Seite etwas häufiger auf:
| Emoji | Multiplikator |
|---|---|
| 😊 | 0.6× |
| ❤️ | 0.2× |
