LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Studie im Journal Judgment and Decision Making vergleicht kurze Geschichten von Menschen mit von ChatGPT generierten Texten. 1.682 Erwachsene bewerteten die KI-Texte im Schnitt als aufnehmender und qualitativ hochwertiger. Gleichzeitig spielten Labels eine Rolle: Wenn die Teilnehmenden glaubten, ein Text stamme von Menschen, fielen die Bewertungen höher aus. Die Ergebnisse zeigen zudem, dass viele Menschen kaum zuverlässig unterscheiden können, ob ein Text KI- oder menschlicher Herkunft ist.
Wer heute über KI-gestützte Texterstellung spricht, landet schnell bei der Frage nach „besser“ oder „schlechter“ – und genau dort setzt die nun veröffentlichte Untersuchung an. In der Studie aus dem Journal Judgment and Decision Making wurden insgesamt 1.682 Erwachsene gebeten, jeweils eine von sechs kurzen Geschichten zu lesen. Drei davon stammten aus menschlicher Feder, drei waren von einem KI-System erzeugt; die Themen wurden dabei so aufgesetzt, dass jede KI-Geschichte grob ein menschliches Pendant mit ähnlichem Inhalt hatte. Inhaltlich ging es damit nicht um das Erzeugen von beliebigen Texten, sondern um den vergleichbaren Leseeindruck bei klar definierter Textlänge und ähnlicher Handlungsbasis.
Methodisch spannend ist, dass die Teilnehmenden die Zuschreibung zur Autorschaft zwar erhielten, diese Information aber nicht immer zutraf. Das Experiment spielte also mit der Erwartungsebene: Die Forschenden teilten den Lesenden mit, ob die Geschichte von einem Menschen oder von KI verfasst worden sei – jedoch konnte diese Kennzeichnung mit der realen Herkunft kollidieren. Anschließend bewerteten die Teilnehmenden, wie „aufnehmend“ und wie qualitativ sie die jeweilige Story empfanden. Ergebnis: KI-generierte Geschichten wurden im Schnitt als stärker fesselnd und qualitativ hochwertiger bewertet als die menschlichen Texte, selbst wenn die Teilnehmenden nur anhand des bereitgestellten Labels eine Orientierung bekamen.
Gleichzeitig zeigt der Datenpunkt zur Etikettierung, warum die Diskussion um KI-Literatur so emotional bleibt. Die Teilnehmenden gaben höheren Bewertungen für Geschichten ab, die sie laut Label für „menschengeschrieben“ hielten – also für Texte, deren Autorschaft sie auf einen Menschen zurückführten. Anders formuliert: Das Gehirn belohnt bei gleichbleibendem Leseerlebnis offenbar nicht nur den Inhalt, sondern auch die Herkunftserzählung. Die Autorin der Untersuchung, Dr Deena Skolnick Weisberg (Villanova University), leitete daraus eine Anpassung des Blicks auf die Fähigkeiten von KI-Systemen ab: KI könne bereits kurze Geschichten liefern, die zumindest als gut gelten – wenn nicht sogar besser abschneiden – als von Menschen geschriebene Texte. Weisberg betonte aber ebenso, dass das nicht automatisch für eine „Abgabe“ des Schreibens an Maschinen spreche. Stattdessen skizzierte sie die Möglichkeit von KI-generierten und KI/menschlich ko-authored Romanen als neuen Raum, ohne den Wert menschlicher Kreativität in Frage zu stellen.
Für die technische Einordnung lohnt der Blick auf den Umgang mit Autorenstil und Erkennungsfähigkeit. Die Studie liefert dafür zwei weitere Experimente mit 905 Erwachsenen: Dort wurden jeweils zwei Geschichten mit demselben Thema gezeigt, wobei nur eine vom System generiert war. Die Teilnehmenden sollten dann raten, welche Version von einem Menschen und welche von KI stamme. In einem Teilversuch lag die korrekte Rate bei etwa 40% – schlechter als Zufall –, im anderen bei 52%, also nur knapp über der Messlatte reiner Erwartungsbildung. Die Autorinnen und Autoren halten fest, dass es keinen allgemeinen Hinweis gebe, dass Teilnehmende Texte zuverlässig als menschlich oder KI-generiert unterscheiden könnten. Außerdem ergab sich ein differenziertes Bild beim „Vorwissen“: Selbstberichtete Erfahrung mit fiktionalen Texten war nicht mit der Trefferquote verknüpft, wohl aber eine größere KI-bezogene Expertise. Das deutet darauf hin, dass Menschen Muster erkennen lernen können – aber nicht automatisch so, wie viele es intuitiv erwarten.
Gerade hier setzt die Markt- und Produktperspektive an. Wenn KI-Texte bei Lesenden im Schnitt als gut lesbar und sogar als besonders „absorbierend“ ankommen, entsteht Druck auf bestehende Workflows: Lektorat, Dramaturgie-Feedback und Content-Produktion werden zunehmend darauf reagieren müssen, dass Qualitätsurteile nicht nur am Handwerk im engeren Sinne hängen, sondern auch an Erwartungsmanagement und an der Wahrnehmung von „Authentizität“. Gleichzeitig bleibt die Studie nicht bei einem reinen Wahrnehmungsbefund stehen, sondern verweist auf ein Kernproblem: Wer KI einsetzt, muss mit der Tatsache leben, dass Labels und Biases die Bewertung spürbar beeinflussen, selbst wenn sich die Texte formal ähneln. Das ist für Unternehmen relevant, die KI in Publishing, Marketing-Content oder internes Wissensmanagement integrieren, weil sich Akzeptanz nicht nur über Modellgüte herstellen lässt, sondern auch über Kommunikationsstrategie und Transparenz.
Die Kehrseite liefert die Diskussion um Datenbasis und Verantwortung. Luke Kennard, Professor für Film und Creative Writing an der University of Birmingham, war nicht Teil der Studie, brachte aber eine klar kritische Sicht auf KI in die Debatte ein. In seinen Ausführungen erhob er Vorwürfe, KI werde angeblich auf einer gestohlenen Datenbasis trainiert und nicht nur als neutrales Werkzeug wahrgenommen. Er stellte KI zudem nicht in die Reihe klassischer Assistenzsoftware wie Rechtschreibkorrektur, sondern ordnete sie als potenziell existenziell bedrohlich ein – auch wenn sie laut seiner Einschätzung durchaus kohärente und unterhaltsame Ergebnisse erzeugen kann. Für die Einordnung im Unternehmenskontext heißt das: Selbst wenn Experimente zeigen, dass KI-Texte beim Publikum oft gut ankommen, müssen Rechts-, Urheberrechts- und Reputationsrisiken im Produktdesign und in der Governance mitgedacht werden – nicht erst, wenn es zum Streitfall kommt.
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