Eine Maschine, von Menschen gebaut und mit den Werken von Millionen trainiert, wird zum Helfer für fast jede Aufgabe. Was aber, wenn sie irgendwann nur noch von sich selbst lernt – von Texten, die andere Modelle ins Netz gespült haben? Sie würde monoton, einfältig, fehleranfällig werden. Forschende für Large-Language-Models wie ChatGPT, Claude & Co. sprechen vom KI-Modellkollaps.

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Der KI-Modellkollaps ‍

Forschende aus Oxford und Cambridge beschrieben den Effekt bereits 2024. Der Kern des Problems liegt in den Feedbackschleifen: Ein KI-Modell erzeugt Inhalte, diese landen im Internet und damit wieder im Trainingsmix. Die nächste Modellgeneration lernt damit bereits auf einer verzerrten, ärmeren Datenbasis.

Bleibt dieser Kreislauf ungefiltert, sprich echte Daten werden von KI-Texten vollständig verdrängt, kann die Modell-Qualität kippen. Gerade in der Content-Produktion hätte das gravierende Folgen. Ausgefallene und kreative Schreibstile sowie seltene Sprachmuster gehen verloren – die menschliche Feder verschwindet aus KI-Texten und Halluzinationen, also falsche Antworten, die leider oft plausibel klingen, nehmen zu.

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Monoton, redundant,nervig und vermeidbar

In der Praxis trainieren die führenden KI-Labore ihre Modelle allerdings durchaus sorgfältig mit hochwertigen synthetischen Daten, was den Modellkollaps noch verhindert. Nur zielt dieser Aufwand vor allem auf Antwortstabilität, verlässliches Coding oder mathematisches Schließen. Professionelles, stilistisch eigenständiges Schreiben wird dagegen weniger berücksichtigt. Unter anderem daraus resultiert das Phänomen, das inzwischen einen eigenen Fachbegriff trägt: AI-Slop. Und die Muster haben wir alle schon in zahlreichen Texten gesehen (Grüße gehen raus an LinkedIn):

· Ein immer gleichbleibender Satzbau, meistens nach dem Muster: Subjekt, Prädikat, Objekt. Typisch menschliche Sprachvarianz fehlt.

· Typische, immer wiederkehrende Formulierungen: „Es ist nicht X, es ist Y“, „Zusammenfassend lässt sich sagen…“, „In der heutigen … Welt“, „Die gute Nachricht“.

· Die KI ordnet viele Elemente des Textes in einer Dreier-Struktur: drei Elemente in einer Aufzählung, drei Bulletpoints, drei Absätze.

· Keine klare Haltung, kein kritischer Blick, keine überzeugenden Argumente: KI-Texte bleiben oberflächlich und vage, kontern ein Argument gleich mit einer relativierenden Gegendarstellung.

· Häufig abgehackte Übergänge zwischen Absätzen oder Logik-Brüche.

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Nicht perfekt, aber in den eigenen Worten ‍

Zielführend sind rein KI-generierte Beiträge ohnehin nicht. Sie nerven nicht nur immer mehr Menschen, sie werden auch abgestraft. Google schätzt Mehrwert und fundierte Informationen. Deswegen zeigt auch eine aktuelle Studie von Semrush, dass in den Top-10-Google Ergebnissen nach wie vor menschlich produzierter Content dominiert.

Ähnlich wie Google legt auch LinkedIn Wert auf qualitativ hochwertige und hilfreiche Inhalte. Dementsprechend sinken Reichweite, Klicks und Engagement-Raten bei KI-Texten nachweislich.  

Was also tun? Wir sagen: Entwickelt eure eigenen Ideen. Nutzt eure eigenen Worte. Schreibt so, wie es sich für euch richtig anfühlt und teilt eure Expertise. Analysiert, bewertet, ordnet ein und bleibt kritisch. KI darf dabei unbedingt Sparringpartner für Brainstorming, Feintunen von Texten und vieles mehr bleiben.

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_{Bildnachweis: Midjourney}

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