Wie erkennt man KI-Texte? 9 Merkmale, die ChatGPT & Co. noch immer verraten

KI beantwortet heute unsere E-Mails, schreibt SEO-Blogartikel, erstellt in Sekunden Social-Media-Beiträge und verfasst sogar ganze Bücher. Manche Texte wirken erstaunlich menschlich, andere erkennt man sofort mit einem bisschen geschulten Auge. Aber woran liegt das? Und gibt es Merkmale, mit denen sich KI-Texte sofort erkennen lassen?

Lassen sich KI-Texte wirklich so einfach identifizieren, wie es die Entwickler dieses Tools behaupten? Vor einigen Jahren wäre die Antwort noch ein simples „Ja“ gewesen, denn die ersten verfügbaren KI-Modelle schrieben oft schlecht. Ihre Texte bestanden aus austauschbaren Floskeln und wiederholten sich.

Mittlerweile sieht das allerdings anders aus. KI-Modelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini schreiben flüssiger denn je. Sie beherrschen Grammatik nahezu fehlerfrei, variieren ihren Satzbau und können sogar einen bestimmten Schreibstil imitieren. Wer glaubt, einen KI-Text an einzelnen Formulierungen sicher erkennen zu können, wird deshalb häufig falsch liegen.

Da künstliche Intelligenz jedoch auf Algorithmen beruht, folgt auch sie beim Formulieren gewissen Mustern, die sich immer wieder erkennen lassen.

Als Journalistin und Texterin arbeite ich selbst regelmäßig mit KI, allerdings nicht, um fertige Artikel schreiben zu lassen. Stattdessen nutze ich sie für Recherchen, Gliederungen oder als Sparringspartner. Aber auch im Web lese ich täglich Hunderte KI-generierte Texte und bemerke immer wieder dieselben Muster. Am meisten fällt es mir auf der Karriereplattform LinkedIn auf, ausgerechnet dort, wo Menschen ihre Expertise in bestimmten Bereichen teilen möchten und der Austausch auf einem professionellen Level stattfindet.

Auf diese 9 Hinweise achte ich, wenn ich heute Texte auf LinkedIn oder Instagram lese.

1. Dreierfiguren

Achte einmal bewusst beim nächsten LinkedIn-Post darauf, wie viele Aufzählungen aus genau drei Begriffen ein Text enthält.

„Das Tool spart Zeit, reduziert Kosten und verbessert die Zusammenarbeit.“
„Die Stadt begeistert mit Kultur, Geschichte und Kulinarik.“

Solche Formulierungen wirken beim Lesen in unserem Kopf angenehm rhythmisch, und das ist kein Zufall. Schon seit Jahrhunderten gilt eine Aneinanderreihung aus drei Wörtern, seien es Adjektive oder Substantive, als besonders eingängig. Nicht umsonst funktionieren auch Werbesprüche wie „quadratisch, praktisch, gut“ von Ritter Sport. Auch verstärkt durch eine Alliteration wirken Dreierfiguren wie bei Yello Strom mit ihrem Slogan „Gelb. Gut. Günstig“ auf unser Gehirn. Aristoteles nutzte sie in der Rhetorik, ebenso Politiker, Werbetexter und Redenschreiber.

KI-Modelle greifen dieses Stilmittel oft deutlich häufiger auf als Menschen, weil sie aus Milliarden Texten gelernt haben, welche Satzmuster besonders flüssig klingen. Das bedeutet nicht, dass jede Dreierfigur ein Hinweis auf KI ist. Problematisch wird es erst, wenn nahezu jeder zweite Absatz aus genau drei Begriffen besteht. Dann entsteht ein gleichförmiger Rhythmus, der sich zwar angenehm liest, aber irgendwann vorhersehbar wirkt.

Und hier stoßen wir schon auf das zentrale Problem: Wenn KI gelernt hat, wie Menschen zu schreiben, wie heben wir Journalisten und Autoren uns nun von ihr ab?

2. Nichtssagende Verben: Daran erkennt man viele KI-Texte

Wenn ich bei meinem morgendlichen Ritual durch Social Media stöbere, begegnet mir folgendes Muster in fast jedem Beitrag. KI liebt Verben wie:

• bietet
• ermöglichen
• unterstützen
• stellt dar
• eine Rolle spielen
• dazu beitragen

Schon rein aus journalistischer Perspektive betrachtet, bleiben diese Verben unverbindlich und inhaltslos. Schauen wir uns beispielhaft folgenden Satz an: „Die Software bietet zahlreiche Möglichkeiten zur Optimierung von Arbeitsabläufen.“

Das klingt zunächst einmal professionell. Aber was steckt tatsächlich dahinter? Das können wir nicht so genau ableiten. Welche Möglichkeiten bietet es? Welche Arbeitsabläufe? Und was verbessert sich konkret? Der Satz macht uns nicht schlauer als vorher und sollte mangels Informationsgehalts gestrichen oder wenigstens spezifiziert werden.

Ein Mensch mit eigener Erfahrung würde es präziser formulieren: „Mit der Software lassen sich Rechnungen automatisch erstellen und Termine mit dem Kalender synchronisieren.“ Und merkt ihr, dass hier plötzlich ein Bild im Kopf entsteht?

Das ist eine der wichtigsten Regeln guten Schreibens: Verben sollten möglichst konkret beschreiben, was tatsächlich passiert.

3. Adjektive mit viel Wirkung, aber wenig Bedeutung

Innovativ. Ganzheitlich. Effizient. Nachhaltig.

Solche Wörter fallen einem sofort ins Auge. Fragen wir jedoch nach ihrer Bedeutung, wird es oft erstaunlich still. Was genau macht ein Produkt innovativ? Warum ist eine Strategie nachhaltig? Wodurch arbeitet ein Unternehmen effizient? KI verwendet diese Adjektive besonders gerne, weil sie in vielen Marketingtexten vorkommen. Sie vermitteln Seriosät, ohne sich festlegen zu müssen.

Was dir beim Schreiben akut helfen kann: Streiche das Adjektiv aus dem Satz. Wenn sich an der Aussage kaum etwas ändert, war es vermutlich überflüssig.

Statt zu schreiben: „Das innovative Café bietet hochwertige Kaffeespezialitäten.“ wäre beispielsweise deutlich konkreter: „Das Café röstet seine Bohnen selbst und wechselt die Sorten je nach Ernte.“ Der zweite Satz hält uns sofort ein Bild vor die Augen, der erste hingegen nur ein Gefühl.

4. Übergänge, die niemand im echten Leben benutzt

Es gibt viele unnatürliche Formulierungen, bei denen ich automatisch stutze, wenn sie mir unterkommen. Und das passiert leider ebenfalls vielfach in von KI geschriebenen Texten. Eine Regel, die ich in meiner journalistischen Ausbildung gelernt habe, war: Wer einen Absatz mit einem Wort einleiten muss (Beispiele siehe unten), hat den Absatz nicht gut geschrieben. Ein Leser braucht keine Überleitung, denn er ist intelligent genug, dem Autor zu folgen. Aufgabe des Autors ist, dass er seine Gedanken klar strukturiert und so formuliert, dass keine Überleitungswörter nötig sind. Wenn dir die folgenden Wörter also in einem Text unterkommen, streiche sie sofort, sie könnten von einer KI kommen:

• Darüber hinaus …
• Zudem …
• Des Weiteren …
• Es ist wichtig zu beachten, …
• Ein weiterer Aspekt ist, …
• Nicht zu vergessen, dass …

Natürlich dürfen Menschen solche Übergänge ebenfalls verwenden. Die Frage ist nur: Tun sie das tatsächlich so häufig? Wenn wir jemandem eine Geschichte erzählen, sprechen wir anders. Wir sagen eher: „Noch spannender ist allerdings …“ Oder wir wechseln das Thema einfach, ganz ohne Ankündigung. Die obengenannten Wörter klingen konstruiert.

Warum verwendet eine KI sie nun in ihren Texten? Sie versucht, Gedanken möglichst sauber miteinander zu verbinden. Das Ergebnis wirkt manchmal fast schon zu ordentlich.

Mir fällt das besonders bei Blogartikeln auf, die offensichtlich vollständig mit KI erstellt wurden. Jeder Absatz beginnt mit einer neuen Überleitung, jeder neue Gedanke wird angekündigt. Alles wirkt logisch, aber selten lebendig. Auch Texte dürfen kleine Gedankensprünge machen, das lässt sie menschlich wirken.

5. Fehlende Erfahrungen: Ein typisches Merkmal von KI-Texten

Für mich ist eines der stärksten Merkmale für einen KI-generierten Text, dass bei genauem Hinschauen keine eigene Meinung erkennbar ist. Texte können prima Sachverhalte erklären, zusammenfassen und bedingt einordnen. Aber eine KI ist nun einmal kein Mensch und kann daher keine Erlebnisse oder Erfahrungen sammeln. Sie kann Sätze formulieren wie „Langzeitreisen können emotional herausfordernd sein“, was sachlich betrachtet richtig sein mag. Aber es wirkt abstrakter, als wenn jemand denselben Gedanken so verpackt: „Nach zehn Wochen Reise durch Asien saß ich in Indonesien auf einem Hotelbett und fragte mich zum ersten Mal, ob ich überhaupt noch reisen wollte.“

Merkt ihr, was hier passiert? Es entsteht plötzlich Nähe zur Autorin, sie hat eine konkrete Situation genannt, in der sie sich emotional herausgefordert gefühlt hat.

Das bedeutet übrigens nicht, dass jeder gute Text in der Ich-Perspektive geschrieben sein muss. Reportagen, Nachrichten oder wissenschaftliche Artikel verzichten häufig bewusst darauf.

Menschen beschreiben kleine Details, die niemand erfinden würde. Sie erinnern sich an einen Satz aus einem Gespräch, an den Geruch einer Bäckerei oder an das Geräusch eines Zuges beim Einfahren in den Bahnhof. KI beschreibt dagegen häufig das Typische, während wir Menschen uns an Einzigartiges erinnern.

Das ist es, was uns Journalisten und Autoren langfristig von KI abheben wird: Erfahrung.

6. Beispiele, die zwar passen, aber nie passiert sind

Wie wir im vorigen Absatz gelesen haben, verrät ein gutes Beispiel oft mehr über einen Text als jede Formulierung. Die KI-Modelle wurden mit so vielen Daten trainiert, dass sie Millionen Beispiele kennen und gespeichert haben. Was sie jedoch nicht kennen, sind eigene Erlebnisse. Deshalb greifen sie häufig auf abstrakte Konstruktionen zurück.

Etwa so: „Ein Unternehmen könnte Social Media nutzen, um seine Reichweite zu erhöhen.“

Der Satz ist an dieser Stelle zwar nicht falsch, sagt allerdings nur wenig aus. Ein Mensch hätte das konkret mit Beobachtungen untermauert: „Die Drogeriekette dm veröffentlicht jeden Mittwoch einen Blick hinter die Kulissen ihrer Märkte. Gerade diese unspektakulären Einblicke erzielen oft deutlich mehr Interaktionen als klassische Werbeposts.“

Als Journalistin merke ich oft, dass genau hier der größte Unterschied zwischen KI und menschlichem Schreiben liegt. Gute Texte entstehen selten am Schreibtisch allein. Sie entstehen durch Gespräche, Beobachtungen, Notizen oder Erfahrungen. Langfristig werden wir zu Geschichtenerzählern, und der Austausch mit Menschen sowie eigene Erfahrungen werden im Journalismus zunehmend relevanter.

7. Jeder Satz hat ungefähr dieselbe Länge

Diese Aussage klingt zunächst nach einem unbedeutenden Detail, aber genauer betrachtet, ist das fatal. Wenn wir sprechen oder schreiben, wechseln wir ständig den Rhythmus. Ein kurzer Satz kann einen Gedanken betonen. Ein längerer Satz verbindet mehrere Beobachtungen miteinander und erzeugt einen ruhigeren Lesefluss, ohne dabei umständlich zu werden.

KI dagegen produziert häufig einen erstaunlich gleichmäßigen Rhythmus. Viele Sätze bewegen sich in einem ähnlichen Längenbereich, Absätze bestehen oft aus drei oder vier Sätzen und folgen fast immer demselben Muster.

8. KI wägt ab, Menschen beziehen Stellung

Ein weiteres Muster begegnet einem erstaunlich häufig.

„Einerseits bietet KI zahlreiche Vorteile. Andererseits gibt es auch Herausforderungen.“

Natürlich gibt es Themen, bei denen eine ausgewogene Betrachtung sinnvoll und journalistisch sogar notwendig ist. Das Problem entsteht dann, wenn jede Aussage in einem Text nach diesem Muster aufgebaut ist. Große Sprachmodelle wurden darauf trainiert, möglichst hilfreich und möglichst neutral zu antworten. Sie vermeiden klare Positionen, sofern sie nicht ausdrücklich danach gefragt werden.

Als ich vor einigen Monaten einen KI-generierten Blogartikel las, fiel mir genau das auf. Nach jedem Argument folgte unmittelbar die Einschränkung. Nach jeder Aussage kam ein „andererseits“. Am Ende wusste ich zwar, dass beide Seiten existieren, aber nicht mehr, wofür der Text eigentlich stand. Journalistisch betrachtet müssen Einordnung und Neutralitätsprinzip gelten.

Bei persönlichen oder kreativen Texten ist eine eigene Meinung dagegen essenziell, um sich vom Computer abzuheben.

9. Das künstliche Fazit

Fast jeder von uns hat diese Formulierungen schon einmal gelesen:

• „Zusammenfassend lässt sich sagen …“
• „Abschließend kann festgehalten werden …“
• „Letztendlich zeigt sich …“

Solche Formulierungen stammen aus wissenschaftlichen Arbeiten, Schulaufsätzen oder klassischen Ratgebern. Auch ich habe sie in meiner Masterarbeit damals verwendet, weil das der Schreibstil eben jener Textsorten ist. Auch die KI nutzt diese künstlichen Einleitungen gerne, obwohl sie sie gar nicht braucht.

Aber brauchen gute Texte überhaupt in allen Fällen ein Fazit? Oder hören sie nicht einfach bestenfalls dort auf, wo auch der Gedanke endet? Oder sollte man einen Text nicht auch einmal bewusst mit einer Frage offen enden lassen? Essays zum Beispiel funktionieren so. Sie wollen keine endgültige Antwort liefern, sondern den Leser dazu bringen, selbst weiterzudenken.

Warum sich KI-Texte immer schwerer erkennen lassen

Wer bis hierher gelesen hat, könnte meinen, KI-Texte ließen sich inzwischen leicht entlarven. Ganz so einfach ist es leider nicht, da sich die Modelle rasch weiterentwickeln.

Was vor zwei Jahren noch als typisches Erkennungsmerkmal galt, kann morgen schon verschwunden sein. Moderne Sprachmodelle variieren ihre Satzlängen deutlich stärker, verzichten häufiger auf Floskeln und können sogar persönliche Schreibstile erstaunlich gut imitieren. Deshalb wäre es unseriös zu behaupten, man könne einen KI-Text heute zweifelsfrei erkennen.

Die Tools können lediglich Wahrscheinlichkeiten für den Gebrauch von KI in einem Text schätzen. Aber auch wir selbst können mit den oben beschriebenen Mustern mutmaßen, ob ein Text von einer KI generiert wurde. Der Umkehrschluss gilt allerdings genauso: Ein Text ohne diese Merkmale muss keineswegs von einem Menschen stammen.

Der 30-Sekunden-Test: Ist dieser Text wahrscheinlich KI-generiert?

Stelle dir diese Fragen:

• Enthält der Text konkrete Erfahrungen?
• Werden echte Beobachtungen beschrieben?
• Gibt es überraschende Details?
• Könnte derselbe Text auch über zehn andere Themen geschrieben worden sein?

Je häufiger du die letzte Frage mit „Ja“ beantwortest und die ersten drei mit „Nein“, desto wahrscheinlicher ist ein starker KI-Einfluss.

Können spezifische Detektor-Tools KI-generierte Texte erkennen?

Mittlerweile gibt es zahlreiche KI-Detektoren wie Pangram, GPTZero, Originality.ai und Winston AI. Sie analysieren typische Sprachmuster und berechnen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Text von einer KI erstellt wurde. Ein Problem haben sie aber: Auch die besten Tools liefern keine Beweise, sondern Wahrscheinlichkeiten. Besonders bei überarbeiteten KI-Texten oder gut geschriebenen menschlichen Texten können Fehlklassifikationen auftreten. Deshalb sollten KI-Detektoren immer nur als Hinweis verstanden werden, nicht als endgültiger Beweis.

KI-Texte erkennen wird zunehmend schwerer, aber nicht unmöglich

Ein einzelnes Merkmal reicht heute nicht mehr aus, um einen KI-Text sicher zu identifizieren. Moderne Modelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini schreiben zunehmend natürlich. Schließlich haben sie eine Menge an Datensätzen zur Verfügung, um ihr Können zu trainieren. Wer jedoch auf mehrere Hinweise gleichzeitig achtet, etwa auf vage Formulierungen, fehlende Erfahrungen, künstliche Übergänge oder auffällig gleichmäßige Satzstrukturen, kann viele KI-generierte Texte noch immer erkennen. Letztlich verrät eine KI oft nicht durch Fehler, sondern durch etwas anderes: Es fehlt die Erfahrung, Beobachtung oder Perspektive, die nur ein Mensch einbringen kann.

Häufige Fragen zu KI-Texten und ihrer Erkennung

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Weiterlesen: 7 Strategien, mit denen deine Texte nicht mehr nach KI klingen. Welche KI-Tools im journalistischen Alltag wirklich helfen. Und ab August 2026 verpflichtend: die KI-Kennzeichnungspflicht nach EU AI Act.

Transparenz-Hinweis: Dieser Artikel wurde mit KI-Unterstützung strukturiert, aber von einem Menschen recherchiert, geschrieben und verantwortet.