Lernen Menschen das Schreiben von der Maschine?

Maschinen lernen das Schreiben von Menschen. Sie zeigen eine normale, mittlere Version vom Menschen.

Aber diese mittlere Version ist heute überall. Deshalb schreiben Menschen immer gleicher. Sie haben immer mehr feste Muster. Und es wird schwer, selbstständig zu denken.

Viele Texte sind gleich

Vor Kurzem spricht ein Redakteur von der Zeitschrift Tia Sáng mit mir. Er sieht viele Texte mit KI. Diese Texte haben den gleichen Stil. Sie haben die gleichen Sätze. Sie haben sogar die gleiche Argumentation.

Oft sieht man die gleichen Pausen in Sätzen. Man sieht viele Bilder und Vergleiche hintereinander. Man sieht gleiche, symmetrische Sätze. Die Sätze sind glatt und kurz. Und das Ende zeigt oft Hoffnung.

Zuerst ist diese Ähnlichkeit nur langweilig. Viele gleiche Texte werden öde. Die Leser werden müde. Dann wird es beängstigend.

Werden Menschen wie Maschinen, wenn sie mit KI schreiben? Werden ihr Denken und ihre Sprache wie Maschinen? Und was passiert mit Lesern, die diese Sprache jeden Tag lesen?

Das ist die Frage nach einem Kreislauf.

Die Maschine lernt Muster von Menschen

Große Sprachmodelle erfinden ihren Stil nicht selbst. Sie lernen den Stil von Menschen. Sie lernen aus wissenschaftlichen Artikeln. Sie lernen aus Berichten von Firmen. Sie lernen aus Zeitungen, aus Texten von Organisationen und aus Millionen Seiten mit einfachen Erklärungen.

Ausgewogene Argumente von allen Seiten, eine klare Führung für Leser, eine kurze Zusammenfassung und ein vorsichtiges Ende mit Hoffnung: Das alles sind zuerst Gewohnheiten von Menschen. Später werden es Gewohnheiten von Maschinen.

Die KI sammelt diese Gewohnheiten. Sie macht alle Ecken glatt. Dann gibt sie sie uns zurück, in sehr großer Zahl. Deshalb ist der Stil mit "Maschinen-Geruch" vielleicht die Verwaltungs- und Uni-Sprache von Menschen. Aber ohne alles Persönliche.

Aber dann bewegt sich die Sprache weiter. Sie geht von Menschen zur Maschine und dann zurück.

Der Stil der Maschine kommt zu den Menschen zurück

Hiromu Yakura arbeitet am Max-Planck-Institut für menschliche Entwicklung. Er und seine Kollegen untersuchen Hunderttausende Vorträge und Podcasts. Sie sehen: Nach ChatGPT benutzen Menschen in gesprochenem Englisch öfter bestimmte Wörter. Zum Beispiel die Wörter "delve" und "meticulous". Das bedeutet etwa "tief hineinschauen" und "sehr genau". Die KI benutzt diese Wörter besonders gern.

Vielleicht lesen manche Menschen nur Texte mit KI-Hilfe. Aber der Trend ist auch in Podcasts ohne Vorbereitung da. Die Forscher sind vorsichtig. Sie sagen: Es gibt einen Zusammenhang zwischen KI und diesen Wörtern. Aber sie sagen nicht sicher, dass KI die Ursache ist. Trotzdem: Die Sprache der Maschine kommt vielleicht zurück in die Sprache der Menschen.

Ein Experiment von Anil Doshi und Oliver Hauser zeigt auch etwas Wichtiges. Anil Doshi arbeitet an der Universität Exeter in England. Oliver Hauser arbeitet an der Business School vom University College London. In ihrem Experiment bekommen Schreiber Ideen von der KI. Danach sind ihre Geschichten besser und leichter zu lesen. Aber die Geschichten werden auch ähnlicher. Sie sind weniger verschieden.

Das vergisst man leicht. Denn jede Person wird nur für ihren eigenen Text bewertet. Niemand fragt: Hilft dein Text der Vielfalt von allen Texten? Kein Schreiber will eine langweilige, gleiche Sprache machen. Aber viele kleine Entscheidungen sind einzeln vernünftig. Zusammen machen sie die Sprache gleich.

Aber die Schreiber sind nur die Hälfte vom Kreislauf.

Wir lernen auch durch Lesen, wie ein kluger Gedanke klingen muss. Gleiche Sätze werden normal. Leser warten darauf. Redakteure finden sie gut. Lehrer empfehlen sie. Leser vertrauen ihnen. Am Ende wirkt ein zögernder Satz schlecht neben einem glatten Satz. Ein unklares Argument wirkt schwach. Schreiber korrigieren sich selbst nach dieser Norm, schon vor der KI.

Unsichtbar kommt die Maschine in diesen Bereich.

Das ist wichtig. Denn die Form der Sprache ist nicht nur eine Hülle. Die Form zeigt nicht nur einen fertigen Gedanken. Die Form bestimmt auch, welche Gedanken möglich sind. Ein falsches Gleichgewicht sieht wie Vorsicht aus. Eine Zusammenfassung kann eine Frage schließen, die offen bleiben muss. Eine Gliederung am Anfang sagt: Der Schreiber weiß schon, wohin sein Denken geht. Diese falschen Strukturen stoppen das natürliche Denken von Menschen.

Unser Denken geht zurück zu unklaren Dingen. Wir finden etwas Überraschendes. Wir gehen weg und kommen in einer anderen Form zurück. Wenn jedes Argument schnell vom Anfang zum Ende gehen muss, verlieren wir mehr als Stil-Vielfalt. Wir verlieren Denk-Wege, die nur kommen, wenn wir uns ein bisschen verirren.

Vielleicht ist es falsch zu sagen: Menschen werden wie Maschinen. Zuerst lernen Maschinen, normale Menschen zu kopieren. Jetzt sehen wir dieses normale Bild überall. Und wir denken falsch, dass es die natürliche Stimme der Intelligenz ist.

Wie können wir den Kreislauf stoppen?

KI macht Menschen nicht immer gleicher. Nathanael Jo und Manish Raghavan arbeiten am Massachusetts Institute of Technology. Sie machen ein neues Experiment. Schreiber mit KI sollen nicht nur gute Qualität suchen. Sie sollen Einzigartigkeit suchen. Dann werden die Texte von der ganzen Gruppe verschiedener. Die Schreiber benutzen die KI nur als Hilfe für neue Möglichkeiten. Sie nehmen nicht jeden Satz von der KI.

Es gibt einen großen Unterschied. Man kann sagen: "Verbessere diesen Absatz." Oder man kann mit der Maschine diskutieren. Der erste Wunsch bedeutet oft: Mach meinen Text normaler. Ein Gespräch kann anders enden. Der Schreiber kann einen schönen Satz ablehnen. Er kann einen unperfekten Satz behalten. Er kann eine Gegenmeinung fordern. Er kann einer überraschenden Idee folgen. Oder er kann sagen: Deine beste Idee ist falsch.

In so einem Gespräch muss der eigene Stil nicht perfekt bleiben wie ein Objekt im Schrank. Er kann durch Widerstand klarer werden. Wichtig ist: Ist der Mensch dabei? Wählt er noch? Sagt er nein? Erkennt er den Text? Und ist er verantwortlich für das Ergebnis?

Auch Leser haben diese Macht. Wenn Leser Langeweile und gleiche Muster nicht mögen, ist das auch Widerstand. Der Redakteur fühlt Unruhe. Das stoppt den Kreislauf. Denn flüssig bedeutet nicht, dass der Schreiber wirklich gedacht hat.

Die Zukunft der Sprache hängt vielleicht weniger davon ab, was Maschinen schreiben können. Sie hängt mehr davon ab, was Leser nicht mehr erkennen.

Der Redakteur hat den Kreislauf gesehen.

Die Maschine hat von uns gelernt, gleich zu schreiben. Wir müssen das nicht von der Maschine zurücklernen.