LONDON (IT BOLTWISE) – In einer Studie im Journal „Judgment and Decision Making“ schnitten von KI verfasste Kurzgeschichten bei Lesern oft besser ab, wenn sie als menschliche Texte ausgegeben wurden. Entscheidend war dabei weniger die tatsächliche Urheberschaft als die Erwartung der Teilnehmenden. In Experimenten mit insgesamt rund 1.700 Personen fiel der Effekt besonders dann positiv aus, wenn Menschen die Geschichte eines „Menschen“ erwarteten. Gleichzeitig wurden KI-Texte nur begrenzt zuverlässig erkannt – Erfahrung mit Chatbots verbesserte die Zuordnung leicht.
Wer für ein Publikum schreibt, steht spätestens seit den ersten verbreiteten KI-Chatbots vor einer neuen Messfrage: Geht es beim „besseren“ Text um Stil und Struktur – oder um die Autorenerwartung? Genau daran knüpft die Studie an, die im Journal „Judgment and Decision Making“ veröffentlicht wurde. Im Kern ging es um die Frage, ob Leserinnen und Leser die Qualität von Kurzgeschichten tatsächlich anhand des Inhalts bewerten – oder ob der wahrgenommene Urheber (Mensch oder KI) die Bewertung spürbar verschiebt.
Das Studiendesign war dabei vergleichsweise klar: In einem ersten von insgesamt drei Experimenten nahmen rund 1.700 Teilnehmende teil. Sie lasen jeweils eine Kurzgeschichte und wussten nicht sicher, ob diese von einer KI oder von einem Menschen stammt. Entscheidend war eine Manipulation durch die Versuchsleitung: Die Information zur Urheberschaft wurde in der Hälfte der Fälle vertauscht. Das heißt, Kurzgeschichten, die von dem KI-Chatbot ChatGPT erstellt wurden, wurden teils als menschliche Werke ausgegeben – und umgekehrt. Dadurch konnten die Forschenden den Einfluss der Erwartung isolieren, statt nur Unterschiede im Text zu betrachten.
Das Ergebnis fiel überraschend deutlich aus: Wenn die Teilnehmenden eine KI-Geschichte für ein menschliches Werk hielten, fielen ihre Urteile am positivsten aus. Die Psychologin Deena Weisberg, die an der katholischen Villanova University in den USA forscht, begründete das mit einem Erwartungseffekt. „Wir gehen davon aus, dass kreatives Schreiben einzigartige menschliche Fähigkeiten erfordert, etwa Lebenserfahrung oder emotionales Verständnis. Das führt dazu, dass Menschen die Fähigkeiten von KI unterschätzen.“ Der Mechanismus dahinter ist damit weniger „KI klingt automatisch besser“, sondern eher „Menschen wollen im Zweifel die Geschichte eines Menschen mögen“ – und blenden dabei einen Teil ihrer eigenen Qualitätskriterien ein.
Dass viele Menschen überhaupt Probleme haben, KI-Texte zuverlässig von menschlich verfassten zu unterscheiden, hatten frühere Untersuchungen bereits angedeutet. In den zwei folgenden Experimenten der Weisberg-Studie zeigte sich dieser Befund erneut: In Summe konnten weniger als die Hälfte von rund 900 weiteren Versuchsteilnehmern nach dem Lesen zweier Kurzgeschichten korrekt zuordnen, welche davon generiert und welche von einem Menschen geschrieben worden war. Das Resultat lag damit statistisch im Bereich des Zufalls. Weisberg vermutet außerdem einen psychologischen Zirkelschluss: KI-Texte wirken tendenziell klarer, direkter und damit leichter zu verarbeiten; menschlich verfasste Geschichten seien häufig subtiler und komplexer. Wenn Teilnehmende dieser Tendenz zunächst „positiv“ folgen, aber später die KI-Herkunft ablehnend betrachten, kann das zu einer widersprüchlichen Schlussfolgerung führen.
Konkreter machte die Studie diesen Verarbeitungsunterschied in der Argumentation: Die KI-Versionen hätten Themen oft expliziter benannt, statt die Bedeutung über Handlungen und Figuren selbst ableiten zu lassen. Dadurch verschiebt sich für Leserinnen und Leser der Aufwand, interpretativ zwischen dem Gesagten und dem Gemeinten zu vermitteln. Genau hier setzen auch die Diskussionen im schulischen Kontext an: In Deutschland beschäftigt Lehrkräfte die Frage, wie sich erkennen lässt, ob Schülerinnen und Schüler bei Hausarbeiten KI heimlich nutzen. Als Hinweis wird dabei häufig ein Muster genannt, das in vielen Chatbot-Ausgaben tatsächlich auftreten kann: Wiederholungen und ein eingeschränkter sprachlicher Ton. Laut einem Beitrag der Gewerkschaft Erziehung und Wissenschaft (GEW) greifen Chatbots demnach teils auf Wiederholungen zurück und verwenden selten Redewendungen, Dialekt oder Slang.
Doch die Studie macht zugleich deutlich, warum einfache Erkennungsmerkmale in der Praxis angreifbar sind. Denn das gleiche Forschungskonzept zeigt, dass Wahrnehmung und Erwartung viel Gewicht haben und dass die Zuordnung „KI ja/nein“ oft nicht belastbar gelingt. Außerdem kann ein Teil der sprachlichen Anpassungen, die Lehrkräfte fürchten, offenbar bewusst umgangen werden: Im Netz finden sich Anleitungen, solche Erkennungsmerkmale auszuhebeln und die Sprache „menschlicher“ wirken zu lassen. Interessant ist zudem: In der Studie machte die persönliche Erfahrung mit KI-Chatbots einen Unterschied. Wer angab, ChatGPT und ähnliche Tools bereits eine Weile zu benutzen, konnte die Autoren der Texte tendenziell etwas besser zuordnen. Weisberg sieht darin eine Lernkurve: „Verbesserung der KI-Kompetenz könnte eine Möglichkeit sein, den Menschen dabei zu helfen, sich in der neuen, von KI geprägten Welt, in der wir leben, zurechtzufinden.“ Genau diese Richtung ist für Bildung und Unternehmen relevant, weil sie auf Kompetenz statt auf reine Detektion setzt.
Für die weitere Anwendung lässt sich daraus ein zweischneidiger Effekt ableiten. Einerseits heißt das: Qualitätsurteile werden im Idealfall nicht nur durch den Text, sondern auch durch das „Etikett“ gesteuert. Andererseits wird deutlich, dass KI-gestütztes Schreiben nicht automatisch an jedem Stilindikator festgemacht werden kann – zu schwach ist die reine Unterscheidbarkeit, zu stark sind Erwartungen, die die Bewertung drehen. Für Redaktionen, Marketingteams und Bildungseinrichtungen bedeutet das: Wenn es um die Bewertung von Texten geht, rückt die Frage nach Prozessnachvollziehbarkeit und transparenten Arbeitsweisen stärker in den Vordergrund. Wenn die Autorenerwartung die Urteile verzerrt, müssen Prüf- und Feedbackmechanismen darauf reagieren – etwa durch Stichproben im Entstehungsprozess, nachvollziehbare Arbeitslogik und Trainings, die KI-Kompetenz wirklich aufbauen.
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