Die Floskeln und stilistischen Muster der KI dringen immer stärker in unsere Sprache vor. Sie sind wie Mikroplastik. Sie verteilen sich in unserer Umwelt und lagern sich dort ab. Wenn es schlecht läuft, für immer. Der sprachliche Abrieb der Maschine kontaminiert mittlerweile neben privater und beruflicher Kommunikation auch sämtliche Medien- und Publikationsformate.
Im Buchbereich gibt es kein Genre mehr, das frei von KI-Slop wäre. Angefangen bei Kinder- und Jugendliteratur bis hin zu Romanen oder Sachbüchern. Besonders betroffen aber sind Texte im beruflichen Kontext. Wer sich aus Gründen des Zeitgewinns oder der kognitiven Entlastung KI-Texte in seinen Projektbericht kopiert, wird die sprachlich-stilistischen Marker der KI nicht mehr los. Wie Mikroplastik verbreiten sie sich im Ozean der eigenen Worte. Und von dort gelangen sie an alle Ufer.
Einst unberührte Landschaften und sprachliche Refugien sind mittlerweile kontaminiert – wie unsere Medienlandschaft. Dabei würde man meinen, dass gerade hier, wo es auf gute Kommunikation und verständliche Sprache ankommt, Profis in der Lage sein sollten, ihre Umwelt vom KI-Slop freizuhalten. Stattdessen aber beteiligen sich selbst Journalistinnen und Autoren an der sprachlichen Umweltverschmutzung.
Die Gründe dafür sind schwer nachvollziehbar. Entweder haben sich die literarischen Fähigkeiten mancher Journalisten schon immer in Grenzen gehalten oder das Schreiben eines Textes war für sie seit jeher eine kognitive Überlastung. So oder so, in beiden Fällen muss ihnen die generative KI wie der Heilige Gral vorgekommen sein. Göttliche Glückseligkeit. Die Erlösung von dem Bösen. Anders lässt sich die regelmäßige Co-Autorschaft der Maschine nicht erklären.
Darauf angesprochen, äußert so mancher Autor tatsächlich, mit Hilfe der großen Sprachmodelle ließen sich Sprache und Stil noch verbessern. Angesichts der nachweislich schlechten Rhetorik der KI ist das ein Bekenntnis, bei dem Zweifel an der eigenen Professionalität aufkommen sollten. Denn wenn ein eigentlich sprachgeübter Mensch in der Anhäufung von Antithesen und Dreiklängen ernsthaft eine Verbesserung sieht, wie war es dann um seine Rhetorik vor der KI bestellt? Wofür ist er bezahlt worden? Die journalistische Kernkompetenz, das Schreiben, kann es nicht gewesen sein.
„Sprache hat sich schon immer gewandelt“
Die wohl einfältigste Haltung zur sprachlichen Degeneration durch KI ist: „Unsere Sprache hat sich schon immer gewandelt.“ Eine solche Aussage liegt in etwa auf dem Reflexions- und Wissensniveau von „Den Klimawandel hat es schon immer gegeben.“ Doch man muss differenzieren: Wer die grundlegenden Zusammenhänge der generativen KI – samt ihrer negativen Auswirkungen – nicht (er)kennt, hat halt (nur) ein Wissensdefizit. Wer sie dagegen wissentlich ignoriert, profitiert mit großer Wahrscheinlichkeit von genau dieser Ignoranz.
Bei den meisten KI-Anwendern dürften es Bequemlichkeit oder Unlust sein, die das Wegschauen legitimieren. Was mir das Leben erleichtert, hinterfrage ich nicht. Im professionellen Bereich sind die Gründe schon existenzieller. Wer als KI-Coach oder KI-Texter erst seit Kurzem seinen Lebensunterhalt mit dem algorithmischen Slop-Generator verdient, gräbt sich nicht selber das Wasser ab, indem er die natürlichen Grenzen der KI anerkennt. Eher haut er auf LinkedIn einen 50-zeiligen Prompt raus, „mit dem dein KI-Text künftig genauso klingt wie du!“ Und auch grundsätzlich ist es einfacher, die aktuelle Studienlage zur Folgenabschätzung der KI als Doomerism abzutun. „Ich glaube nicht, dass das alles so kommt“ reicht hier als fachlich profunde Gegenrede völlig aus.
Ob echtes oder sprachliches Mikroplastik, wer nicht hinschaut, den stört weder die Verschmutzung unserer Umwelt noch die tägliche Kontamination der eigenen Sprache – sei es in der Tageszeitung oder in den Abendnachrichten. Tatsächlich gibt es kaum noch ein journalistisches Format oder Medium, das frei wäre von den typischen Markern der KI. Die Spanne reicht von ARTE-Dokumentationen, Kulturzeit-Beiträgen auf 3SAT oder den Regionalnachrichten im Dritten bis hin zu Artikeln in der WELT, der NZZ, der TAZ oder im Hamburger Abendblatt – wiederholt aber auch im Branchenmagazin journalist. Das größte und wichtigste Fachblatt für Journalisten in Deutschland zeichnet sich sogar durch die stärkste maschinelle Sprachverschmutzung einzelner Beiträge aus (s. u.).
Ungläubig schaut man dabei auf die Themen mancher Artikel. Gleich mehrfach geht es um den negativen Einfluss generativer KI auf die Arbeit von Journalistinnen und Redakteuren – verfasst im „besten“ KI-Jargon. Cognitive Offloading wurde hier offensichtlich zum Cognitive Blackout. Das betrifft auch Sachbücher, die sich mit den Auswirkungen der KI beschäftigen. Gleich mehrere Autoren warnen auf Grundlage wissenschaftlicher Erkenntnisse vor den negativen Folgen fürs Schreiben und Denken, haben aber selbst über die gesamte Buchstrecke die KI mitschreiben lassen. Eindrücklicher kann man seine Leser nicht für blöd verkaufen.
Dümmster gemeinsamer Nenner
Dass uns zunehmend das Gespür dafür fehlt, KI-Slop wahrzunehmen, wundert nicht. Denn mit zunehmender Digitalität und deutlich rückläufigen Lesezeiten bei Büchern oder anderen Langformaten schwindet auch unsere Literalität – also die Fähigkeit, sich mit Sprache bzw. Texten kompetent und kritisch auseinandersetzen zu können.
Dabei braucht es für das sprachliche Mikroplastik nicht mal ein Mikroskop. Die klassischen KI-Marker schreien einen förmlich an. Vor allem, weil sie inflationär oft verwendet werden. Die Dosis macht das Gift. Für den KI-Nachweis reicht bereits die Detektion der überdosierten Marker. Einige lassen sich allerdings auch direkt erkennen. Schwer erträglich sind zum Beispiel KI-typische Worthülsen wie „Die eigentliche Frage ist doch …“, „Das eigentliche Problem liegt …“, „Genau hier verschiebt sich die Debatte: …“ oder „Was mich schon lange beschäftigt: …“.
Die Liste dieser Maschinenfloskeln ist lang und es gibt sie in den unterschiedlichsten Variationen. In ihrer Beliebigkeit bilden sie den dümmsten gemeinsamen Nenner der maschinellen Rhetorik. Denn schon mit dem nächsten Prompt lautet die eigentliche Frage zum selben Thema völlig anders. Und auch „das eigentlich Spannende daran“ oder die Stellen, „an denen sich die Debatte verschiebt“, wechseln bei ChatGPT & Co. häufiger, als die Ampelphasen an einer Großstadtkreuzung.
Wer solche Floskeln übernimmt, verweigert sich also schon mal den Grundsätzen der Logik. Vom Gespür für Sprache gar nicht zu sprechen. Trotzdem werden sie dankbar angenommen und immer wieder ausgespielt, vor allem im beruflichen Kontext (z. B. auf LinkedIn). Sie versprechen kurze Momente des Ruhms. Sie sind der – mittlerweile ebenso klägliche wie durchsichtige – Versuch, fachliche Expertise zu imitieren. Die KI ködert ihr Klientel mit bedeutungsschwangeren Aussagen und (vermeintlich) unumstößlichen Wahrheiten. Die Macht der Rhetorik. Wer anderen in einer fachlichen Debatte sagen kann, wo der Hammer hängt (bzw. das eigentliche Problem liegt) oder wie die eigentliche Frage lautet, muss über umfangreiches Wissen verfügen. Sollte man meinen. Doch diese Zeiten sind vorbei.
Die verdichteten Inhalte und Phrasen der KI suggerieren ein Fachwissen, dass es auf menschlicher Seite nicht mehr braucht. Doch darauf kommt es auch gar nicht an. Viel wichtiger ist die Deutungshoheit, die sich in den maschinellen Floskeln ausdrückt. Vom „Meinungshaber“ zum Meinungsbildner in Prompt-Geschwindigkeit. Heute kann jeder 15-jährige Schüler einem 50-jährigen Wissenschaftler erklären, an welcher Stelle seines Fachgebietes sich aktuell die Debatte verschiebt – egal, um welches Fachgebiet es sich handelt. Das ist vor dem Hintergrund völliger Ahnungslosigkeit noch nicht mal besserwisserisch, höchstens neunmalklug. Gleiches gilt für LinkedIn-Beiträge, in denen eine Fülle an Meinungshabern echten Experten gegenüber den Erklärbär geben.
Wichtigtuerin KI
Zu ihren bedeutungsschweren Phrasen liefert die KI auch gleich die passenden syntaktischen Muster. Die großen Sprachmodelle haben eine geradezu obsessive Vorliebe für Antithesen wie „Die eigentliche Frage ist nicht X, sondern Y“ oder „Es geht nicht nur darum, … sondern auch um …“. Wer sich kurz besinnt und daran erinnert, dass KI-Texte auf Wahrscheinlichkeiten basieren, versteht, dass hier nicht logisch abgewogen oder argumentiert wird. Es ist eine rein künstliche Nuancierung, die vermeintlich intellektuelle Tiefe erzeugt. Auch das impliziert Deutungshoheit. Schließlich wird hier gerade der Welt erklärt, was wichtig ist und was nicht.
Ein dritter typischer KI-Marker sind die sogenannten Dreiklänge wie „energisch, zielorientiert und durchsetzungsstark“ oder „Reichweite, Sichtbarkeit und Relevanz“. Dreiklänge erzeugen eine enorme Informationsdichte. Besonders in journalistischen und wissenschaftlichen Beiträgen werden sie gerne eins zu eins von der KI übernommen (s. u.). Inhaltlich-fachlich bilden sie eine Schein-Komplexität. Ein Bluff der Wichtigtuerin KI. Denn gerade komplexe Themen sollten mit so wenig Worten wie möglichen erzählt werden. Für Anspruchsvolles braucht es eine präzise Sprache, die begrifflich und inhaltlich auf den Punkt kommt. Doch wo früher ein Begriff gereicht hat, lädt die KI heute drei ab. Und das in fast jedem Absatz, zu fast jedem Gedanken. Beim Leser erzeugt das kognitive Dissonanz und ein Gefühl der Überforderung. Eigentlich kurze Texte sind nur noch schwer zu verstehen. Schon das Lesen weniger Zeilen strengt an. Erinnern lässt sich von den verdichteten Inhalten kaum etwas.
Floskeln, Antithesen und Dreiklänge – sie bilden die Hauptbestandteile des sprachlichen Mikroplastiks. Angehäuft und in Kombination sind sie ein fast untrügliches Zeichen für die Übernahme KI-generierter Texte. Gut ist an ihnen gar nichts. Wer Sprache und Stil der generativen KI übernimmt, verschlechtert seine Rhetorik. Wie das auf den Leser wirkt und wie stark die Maschinensprache bereits unsere Medien durchdrungen hat, zeigen nachfolgende Beispiele aus verschiedenen Quellen. Die KI-Marker stammen jeweils aus einem einzigen Beitrag. Die Beiträge sind unterschiedlich lang. Der Übersicht halber wurden die Antithesen, Dreiklänge und Floskeln ohne den (jeweils) vollständigen Satz herausgestellt.
