Woran erkennt man KI-Texte?
Aktualisiert am · 6 Min. Lesezeit · vom HidenGPT-Team
An einigen starken Hinweisen und vielen schwachen. Stark sind erfundene oder falsch zitierte Quellen, Reste aus dem Chat wie „Ich hoffe, das hilft“ und vergessene Platzhalter. Schwach sind Stilmuster: gestapelte Übergänge, Dreierlisten, aufgeblähte Bedeutung, Absätze, die mit einer Zusammenfassung enden.
Kein Merkmal beweist für sich, dass eine KI geschrieben hat. Sprachmodelle haben von Menschen gelernt, und viele Menschen schreiben so. Die Autorinnen und Autoren der deutschsprachigen Wikipedia, die eine eigene Liste solcher Anzeichen pflegen, sagen das ausdrücklich, und die Universität Potsdam nennt technische Erkennung in ihrer Handreichung keinen zuverlässigen Beweis.
| Merkmal | Beispiel im Deutschen | Aussagekraft |
|---|---|---|
| Quellen, die es nicht gibt oder die das Zitierte nicht enthalten | Ein Aufsatz mit plausiblem Titel, den kein Katalog kennt; eine Seitenzahl, auf der nichts dazu steht | Stark, wenn mehrere Angaben falsch sind; ein falsches Jahr allein ist eher ein Versehen |
| Reste aus dem Gespräch mit dem Chatbot | „Natürlich, hier ist ein …“, „Ich hoffe, das hilft“, „Möchten Sie, dass ich …“ | Stark |
| Hinweise auf den Wissensstand des Modells | „Stand meines letzten Updates“, „basierend auf verfügbaren Informationen“ | Stark in Texten, die keine Recherche beschreiben |
| Vergessene Platzhalter | „[Name des Unternehmens]“, „[Datum einfügen]“ | Stark |
| Aufgeblähte Bedeutung | „spielt eine wichtige Rolle“, „unterstreicht seine Bedeutung“, „tief verwurzelt“ | Schwach; kommt auch in Festreden und Pressetexten vor |
| Gestapelte Übergänge und Schlussformeln | „Darüber hinaus“, „Außerdem“, „Ferner“ als Satzanfänge; „Zusammenfassend“ am Ende jedes Absatzes | Schwach; in akademischen Texten üblich |
| Dreierfiguren und Kontrastformeln | „schnell, flexibel und nachhaltig“; „nicht nur …, sondern auch …“ | Schwach |
| Stilbruch innerhalb eines Textes | Fehlerfreie, sehr komplexe Passagen neben einfachen mit vielen Fehlern | Mittel; ein Anlass für ein Gespräch, kein Beleg |
Die starken Hinweise: was wirklich etwas bedeutet
Am meisten sagen Fehler, die ein Mensch beim Schreiben kaum macht. An erster Stelle stehen die Belege. Die Wikipedia-Seite empfiehlt eine Prüfung in zwei Schritten: Gibt es die zitierte Quelle überhaupt, mit diesem Titel, diesen Autoren, diesem Jahr und dieser DOI? Und steht in der Quelle wirklich, was der Text ihr zuschreibt? Ein einzelner kleiner Fehler kann ein Versehen sein. Mehrere falsche Angaben deuten auf unsauberes Arbeiten und möglicherweise auf eine KI, die plausible Quellen erfunden hat. Die Universität Potsdam führt solche erfundenen Quellen in ihrer Handreichung ebenfalls als erstes Indiz auf.
Dann kommen Reste aus dem Chat. Wer eine Antwort kopiert, nimmt manchmal den Rahmen mit: eine Begrüßung, „Hier ist ein überarbeiteter Absatz“, ein Angebot zum Weitermachen. Dazu gehören Sätze über den eigenen Wissensstand, die nur ein Modell über sich sagt, und Platzhalter in eckigen Klammern, die niemand ausgefüllt hat.
Diese Hinweise sind stark, weil sie keine Stilfrage sind. Sie sind konkrete Spuren, die man nachprüfen kann.
Die weichen Muster im deutschen Text
Die meisten Merkmale, die in Listen zum Erkennen von KI-Texten stehen, sind Stilgewohnheiten. Sprachmodelle nutzen sie häufiger als Menschen, aber sie haben sie von Menschen.
Die Wikipedia-Seite nennt für deutsche Texte unter anderem: Wörter, die Bedeutung aufblasen, etwa „Schlüsselmoment“, „Wendepunkt“ oder „hinterlässt einen bleibenden Eindruck“. Werbesprache wie „im Herzen von“ oder „reiches kulturelles Erbe“, auch wo nichts beworben wird. Redaktionelle Einschübe wie „Es ist wichtig zu beachten“. Konjunktionen wie „darüber hinaus“ und „ferner“ in steifer, mechanischer Folge. Absätze, die mit „zusammenfassend“ oder „insgesamt“ ihre eigene Aussage wiederholen, und ein Schlussabschnitt, der Herausforderungen und Zukunftsaussichten nach Schema abhandelt. Dazu Dreierfiguren, Kontrastformeln mit „nicht nur, sondern auch“, Partizipien wie „hervorhebend“ oder „gewährleistend“, die im Deutschen gestelzt wirken, und vage Autoritäten wie „Kritiker argumentieren“.
Auch Formatierung fällt auf: viel Fettdruck, Listen mit Spiegelstrichen, Emojis vor Überschriften, zweiteilige Zwischenüberschriften. Beim Gedankenstrich ist Vorsicht geboten. Im Deutschen ist der Halbgeviertstrich das übliche Satzzeichen, und die Wikipedia-Seite nennt ihn nur zusammen mit weiteren Hinweisen aussagekräftig.
Ein einzelnes dieser Muster bedeutet wenig. Aufmerksam macht ein Text, in dem viele davon dicht beieinander stehen und der trotzdem nichts Konkretes sagt.
Was diese Merkmale nicht leisten können
Erstens: Menschen schreiben auch so. Wer im Studium gelernt hat, Absätze mit Überleitungen zu verbinden und mit einem Fazit zu schließen, erfüllt die halbe Liste, ohne je ein Sprachmodell geöffnet zu haben. Die Wikipedia-Seite betont, dass Modelle mit menschlichen Texten trainiert wurden, auch mit Texten von Wikipedia-Autoren, und dass die Grenzen fließend sind.
Zweitens: Überarbeitete Texte verlieren die Spuren. Wer einen generierten Entwurf gründlich umschreibt oder das Modell anders anweist, entfernt viele der weichen Muster. Ein Text ohne diese Merkmale ist also nicht automatisch von einem Menschen.
Drittens: Werkzeuge lösen das Problem nicht. Die Wikipedia-Seite nennt KI-Erkennungsdienste ausdrücklich keinen hinreichenden Beleg, weil sie hohe Fehlerquoten haben. Die Universität Potsdam schreibt in ihrer Handreichung vom März 2026, technische Lösungen allein lieferten keine zuverlässigen Beweise.
Ein nützliches Indiz liefert ausgerechnet das Datum. Die Wikipedia-Seite weist darauf hin, dass ChatGPT am 30. November 2022 öffentlich zugänglich wurde. Ein Text, der nachweislich älter ist, stammt mit großer Wahrscheinlichkeit nicht von einem Sprachmodell, auch wenn er alle weichen Muster zeigt.
So prüfst du einen Verdacht fair
Wenn du als Lehrende, Redakteurin oder in der Personalabteilung einen Text vor dir hast, der dir generiert vorkommt, hilft eine feste Reihenfolge.
Prüf zuerst die Belege, Quelle für Quelle. Das ist Arbeit, aber es ist der einzige Schritt, der zu einem klaren Ergebnis führt. Schau dann, ob der Text Bezug auf das Konkrete nimmt: das Seminar, die Stellenanzeige, den Ort, die Daten, die nur der Verfasser kennen kann. Die Potsdamer Handreichung nennt fehlende lokale und seminarbezogene Bezüge und inhaltliche Vagheit hinter eloquenter Sprache als Indizien. Vergleich den Text mit früheren Texten derselben Person; ein plötzlicher Wechsel im Sprachniveau innerhalb einer Arbeit ist ein Grund nachzufragen. Und dann: frag nach. Ein Gespräch über Inhalte, Quellen und den Entstehungsweg zeigt mehr als jede Liste.
Wenn du selbst schreibst und befürchtest, dein Text wirke generiert: Die weichen Muster oben sind eine gute Checkliste für die Überarbeitung, weil sie Texte auch für menschliche Leser schwächer machen. Rhythmus und Satzanfänge kannst du mit dem KI-Floskel-Check von HidenGPT prüfen, der im Browser läuft; er kennt auch eine Reihe deutscher Floskeln, aber nicht jede, und er sagt nicht, wer einen Text geschrieben hat. Heb außerdem deine Entwürfe und den Versionsverlauf auf.
Häufige Fehler
- Ein einzelnes Wort wie „darüber hinaus“ für einen Beweis halten: Weiche Muster zählen nur in der Häufung, und auch dann sind sie ein Anlass zum Nachfragen.
- Quellen nur auf Existenz prüfen: Auch eine echte Quelle kann falsch zitiert sein; lies nach, ob die Aussage dort wirklich steht.
- Einen Detektorwert als Entscheidung nehmen: Erkennungsdienste schätzen und irren; prüf Belege und sprich mit der Person.
- Den Gedankenstrich als KI-Zeichen werten: Im Deutschen ist er ein normales Satzzeichen und nur zusammen mit anderen Hinweisen auffällig.
- Texte aus der Zeit vor Ende 2022 verdächtigen: ChatGPT ist seit dem 30. November 2022 öffentlich verfügbar; ältere Texte zeigen dieselben Muster, weil Menschen so schreiben.
- Einen Text ohne Auffälligkeiten für sicher menschlich halten: Gründlich überarbeitete KI-Texte verlieren viele Merkmale.
Fragen
Woran erkennt man, ob ein Text von ChatGPT ist?
Mit Sicherheit gar nicht, mit Hinweisen manchmal. Am stärksten sind erfundene Quellen, Chat-Reste wie „Ich hoffe, das hilft“ und vergessene Platzhalter; Stilmuster wie gestapelte Übergänge zählen nur, wenn viele zusammenkommen.
Welche Wörter benutzt KI im Deutschen besonders oft?
Die Wikipedia-Seite zu KI-Anzeichen nennt unter anderem „spielt eine wichtige Rolle“, „unterstreicht“, „Schlüsselmoment“, „darüber hinaus“, „ferner“ und „zusammenfassend“. Menschen benutzen dieselben Wörter; auffällig ist die Häufung.
Gibt es ein Tool, das KI-Texte sicher erkennt?
Nein. Die Wikipedia-Seite nennt Erkennungsdienste keinen hinreichenden Beleg, und die Universität Potsdam schreibt, technische Lösungen allein lieferten keine zuverlässigen Beweise.
Ist der Gedankenstrich ein Zeichen für KI?
Im Deutschen kaum für sich allein, weil der Halbgeviertstrich hier das übliche Satzzeichen ist. Die Wikipedia-Seite hält ihn nur zusammen mit weiteren Hinweisen für aussagekräftig.
Was macht man, wenn man einen KI-Text vermutet?
Belege prüfen, auf konkrete Bezüge achten, mit früheren Texten vergleichen und dann das Gespräch suchen. Eine Entscheidung allein auf Stilmerkmale oder einen Detektorwert zu stützen, ist nicht fair.
Mein eigener Text hat viele dieser Merkmale. Ist das ein Problem?
Für eine Prüfung nicht automatisch, für die Lesbarkeit oft schon. Streich gestapelte Übergänge und Schlussformeln, setz konkrete Details ein und heb deine Entwürfe als Beleg für deinen Arbeitsweg auf.
Warum erkennt man überarbeitete KI-Texte schlechter?
Weil die meisten Merkmale Stilgewohnheiten sind, die beim Umschreiben verschwinden. Übrig bleiben dann vor allem inhaltliche Spuren wie falsche Quellen oder fehlende Bezüge zum konkreten Anlass.
Quellen
- Wikipedia (deutschsprachig): Anzeichen für KI-generierte Inhalte (Projektseite) (geprüft am 15. Oktober 2026)
- Universität Potsdam, ZfQ: Handreichung KI und Prüfungen an der Universität Potsdam (Stand 25. März 2026), Abschnitt 5 Umgang mit Täuschungsverdacht (geprüft am 15. Oktober 2026)