Alles über Belege
Wie wir die Spuren messen, die KI hinterlässt.
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.
„Supporting Evidence“ ist eine Reihe von Tools, mit denen sich diese KI-Verhaltensmerkmale aufdecken lassen. Mithilfe einer evidenzbasierten Merkmalsextraktion aus unserem Korpus von Millionen von Dokumenten, die sowohl von Menschen als auch von KI erstellt wurden, haben wir neun Muster identifiziert, die in KI-Ergebnissen häufig vorkommen.
Kein einzelnes Indiz ist ein eindeutiger Beweis. Nur weil eine bestimmte KI-Phrase oder ein bestimmtes 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. Die extrahierten Belege fließen nicht in unser Modell ein.
Wenn genügend Belege vorliegen, hoffen wir, Ihnen ein besseres Verständnis, mehr Klarheit und mehr Vertrauen in die KI-Vorhersagen von Pangram vermitteln zu können. Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der neun Muster, die wir verfolgen, geordnet danach, wie viel häufiger sie in KI-Texten als in von Menschen verfassten Texten vorkommen.
Neun Belege
| Signal | Beispiel | Menschpro 10.000 Wörter | KIpro 10.000 Wörter | Multiplikator |
|---|---|---|---|---|
| Markdown | **Amylase**Belegende UnterlagenMarkdownMarkdown-Formatierungen, die in reinen Textkontexten eingefügt wurden | 8 | 90 | 12× |
| KI-Phrasen | 45xvertiefenBelegende UnterlagenKI-PhraseWortmuster, die in KI-generierten Texten weitaus häufiger vorkommen | 3 | 30 | 12× |
| Gedankenstriche | Belegende UnterlagenGedankenstrichÜbermäßiger Gebrauch von Gedankenstrichen an Stellen, an denen menschliche Autoren dies normalerweise nicht tun würden | 2 | 17 | 10× |
| Aufzählungslisten | - SpeicheldrüsenBelegende UnterlagenAufzählungslistenStrukturierte Listen zur systematischen Organisation von Informationen | 3 | 28 | 9× |
| Dreiklänge | Dreiklänge1vergangen, 2Gegenwart und 3ZukunftBelegende UnterlagenDreiklängeIdeen in Dreiergruppen zusammenfassen – ein gängiges rhetorisches Muster in der KI | 5 | 19 | 4× |
| „Nicht nur X, sondern auch Y“ | Nichtnur überleben sonderngedeihenBelegende UnterlagenKontrastmuster„Nicht nur A, sondern auch B“-Konstruktionen, die im KI-Text häufig vorkommen | 1 | 3 | 3× |
| Ungewöhnliches Unicode | ≈Belegende UnterlagenUnicodeUngewöhnliche Unicode-Zeichen, die auf Versuche der Humanisierung hindeuten könnten | 28 | 71 | 3× |
| Überschriften im KI-Stil | Aber sicher! Hier istBelegende UnterlagenAI-KopfzeileÜbermäßig ausführliche Überschriften und Einleitungen, wie sie bei KI-Ergebnissen häufig vorkommen | 1 | 2 | 2× |
| Emojis | 🚀Belegende UnterlagenEmojiEmojis an Stellen eingefügt, an denen menschliche Autoren dies normalerweise nicht tun würden | 0.1 | 0.2 | 2× |
Markdown(12×)
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.
Multiplikator nach Markdown-Variante
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(12×)
„AI Phrases“ war unser ursprüngliches Belegmaterial. Manchmal fällt leicht auf, dass KI dazu neigt, bestimmte Wörter und Ausdrücke übermäßig häufig zu verwenden. Bei genauerer Betrachtung lassen sich jedoch Tausende von Ausdrücken finden, die von der KI in statistisch signifikanter Weise übermäßig oft verwendet werden. Hier stellen wir diese Ausdrücke vor.
Eine Auswahl an KI-Phrasen
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.
- „Anpassungsfähigkeit“
- „auch für diejenigen zugänglich“
- „alle, die sich weiterentwickeln möchten“
- „zu einem Anziehungspunkt werden“
- „zu einem wesentlichen Bestandteil werden“
- „die Grenze zwischen … verwischen“
- „kann je nach den konkreten Umständen variieren“
- „Lässiger Abend“
- „vielschichtiger Teppich“
- „fesselnde Erzählung“
- „faszinierend und komplex“
- „sich repetitiv anfühlen“
- „Raten bis zum Finale“
- „er war bekannt für“
- „Für jeden sehr zu empfehlen“
- „seine Leistungsfähigkeit“
- „Ich schreibe Ihnen, um Ihnen mitzuteilen, dass“
- „Ich habe ihr Spezialgericht bestellt“
- „ist eine fesselnde Lektüre“
- „ist eine tolle Frage“
- „seine kompakte Bauweise“
- „bekannt für seine Fähigkeiten“
- „Sag mir Bescheid, wenn du …“
- „Licht auf das Komplexe“
- „es einfach machen“
- „spürbare Verzögerung“
- „von großer Tiefe“
- „tiefe Verbindung zwischen“
- „Lesenswert für alle Interessierten“
- „vor kurzem das Vergnügen gehabt“
- „Spiegelung auf der polierten Oberfläche“
- „trotz des Bebens unerschütterlich“
- „Zeugnis des Menschseins“
- „sich an unterschiedliche Gegebenheiten anzupassen“
- „für Detailtreue und Engagement“
- „nahm einen kleinen Schluck“
- „Die Last des Unausgesprochenen“
- „Ihnen für Ihr anhaltendes Engagement“
- „Sie oder jemand, den Sie kennen“
- „du ansprichst“
Halbge长estriche(10×)
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.
Längsstriche pro 10.000 Wörter, nach Schriftfamilie
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.
Aufzählungslisten(9×)
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.
Dreiklänge(4×)
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.
Nicht nur X, sondern auch Y(3×)
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.
Ungewöhnliches Unicode(3×)
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.
Die ungewöhnlichsten Unicode-Zeichen in KI-Texten
| 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× |
Überschriften im KI-Stil(2×)
„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.
Der fröhliche Assistent – der Aufmacher
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.
Emojis(2×)
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.
Welche Emojis, nicht wie viele
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× |
Die Menschen wehren sich
Alltägliche soziale Emojis tauchen auf der menschlichen Seite etwas häufiger auf:
| Emoji | Multiplikator |
|---|---|
| 😊 | 0.6× |
| ❤️ | 0.2× |
