Generative Sprachmodelle sind in Redaktionen, Fachverlagen und Content-Prozessen längst ein zentrales Thema. Mit ihrem Einsatz wächst aber auch die Frage, wie sich LLM-gestützte Texte erkennen lassen, wenn sie nachträglich nur noch oberflächlich oder überhaupt nicht überarbeitet wurden. Konflikte wie der um die Autorin Mia Ballard und ihr Buch „Shy Girl“ zeigen die Brisanz dieses Problems.

Für Verlage besteht eine besondere Schwierigkeit darin, dass KI-Detektoren oft keine belastbaren – und schon gar keine gerichtsfesten – Belege liefern und daher vielfach miteinander kombiniert werden, was die Komplexität erhöht. Das Thema ist deshalb nicht nur technisch, sondern auch redaktionell und organisatorisch relevant.

Die folgende Übersicht bündelt sprachliche und strukturelle Merkmale, die in der Praxis als Orientierung helfen können. Ein praxisnaher Kurzleitfaden für Redaktion und Lektorat in Sachbuch- und Fachverlagen.

Fazit: Lektor:innen sollten ähnliche Texte ablehnen, selbst wenn ihre Autor:innen glaubhaft versichern, sie ohne LLM geschrieben zu haben. Denn diese Texte vereinen Merkmale schlechter Prosa, die ohnehin im Verlag nichts zu suchen hat.

1. Emotionsneutrale Tonlage

LLM-Texte klingen oft sachlich, kontrolliert und auffallend ausgewogen. Selbst bei strittigen Themen bleibt der Ton meist mittig, ohne klare Haltung, Reibung oder persönliche Zuspitzung.

2. Strikt linearer Gedankengang

Die Argumentation verläuft sauber und geradlinig. Was fehlt, sind assoziative Sprünge, kleinere Abschweifungen oder unerwartete Perspektivwechsel, wie sie in menschlichen Texten häufig vorkommen.

3. Quellbezüge ohne Quellenangaben

Typisch sind Formeln wie „Studien zeigen“ oder „Fachleute gehen davon aus“, ohne dass konkret belegt wird, worauf sich die Aussage stützt. Das wirkt professionell, bleibt aber oft hohl, da die Belege fehlen.

4. Selbstkommentierende Struktur

Sätze wie „Im Folgenden wird erläutert“ oder „Dieser Abschnitt zeigt“ machen den Text selbst zum Thema seiner Ordnung. Das ist funktional, wirkt aber häufig aussageschwach und wenig individuell.

5. Musterhafte Ordnung

Viele LLM-Texte folgen einem klaren Schema: Einleitung, gegliederte Hauptpunkte, abrundendes Fazit. Das ist leicht lesbar, kann aber auch als mechanisch auffallen und stören.

6. Gleich lange Absätze

KI-Texte bestehen oft aus ähnlich langen Textblöcken mit ähnlicher Satzzahl. Die gleichmäßige Architektur erzeugt Übersicht, nimmt dem Text aber oft die natürliche Dynamik.

7. Vorbildliche Übersicht statt individueller Dramaturgie

Die Gliederung ist häufig tadellos, aber ohne dramaturgische Akzente. Statt eines redaktionell gesetzten Spannungsbogens entsteht eher der Eindruck einer sauberen Präsentationslogik.

8. Nachgereichtes Fazit

Auch wenn der Inhalt es nicht unbedingt verlangt, folgt oft noch eine abschließende Zusammenfassung. Das wirkt geordnet, aber manchmal etwas formelhaft.

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9. Gleichmaß der Sätze

LLM-Prosa ist oft rhythmisch sehr gleichmäßig. Satzlängen und Satzstrukturen variieren zwar, aber meist innerhalb enger Grenzen und ohne starke Ausschläge.

10. Passiv und Unpersönlichkeit bevorzugt

Statt einer aktiven, pointierten Stimme nutzt der Text häufig Passiv- oder unpersönliche „man“-Formen. Das erzeugt Distanz und kostet Profil.

11. Überleitungen im Übermaß

„Zudem“, „darüber hinaus“ und „des Weiteren“ erscheinen häufig, um Gedanken sauber zu verbinden. In der Häufung entsteht ein sehr glatter, manchmal überdefinierter Lesefluss.

12. Hochglanz-Vokabular

Wörter wie „umfassend“, „facettenreich“ oder „entscheidend“ geben dem Text eine seriöse Oberfläche. Wenn sie gehäuft auftreten, verdecken sie oft, dass der Inhalt wenig präzise zugespitzt ist.

13. Sterile Sprachhygiene

Slang, Dialekt, Ironie oder erkennbare Eigenheiten fehlen meist. Der Text bleibt korrekt, wirkt dadurch aber auch schnell austauschbar.

14. Makellose Rechtschreibung mit Serienästhetik

Fehlerfreie Orthografie ist für sich genommen kein KI-Signal. Auffällig wird eher die durchgehende, gleichförmige Perfektion ohne kleine Brüche oder individuelle Unregelmäßigkeiten, die einen „Autorenstil“ kennzeichnen.

Dieser Artikel ist Teil des Channels Digital Publishing Technologien, der sich mit Content-Strategien und Prozessen beschäftigt.  Der Channel wird gesponsert von Fabasoft Xpublisher.