Perplexity und Burstiness

Die linguistischen Fingerabdrücke der KI: Ein definitiver Leitfaden zur Unterscheidung von menschlicher Prosa und maschinell generiertem Text

Inhalt:

Executive Summary

Dieser Bericht liefert eine tiefgehende Analyse der stilistischen, syntaktischen und lexikalischen Muster, die als Indikatoren für von Künstlicher Intelligenz (KI) generierte Texte gelten. Die zentrale Erkenntnis ist, dass kein einzelnes Merkmal ein unfehlbarer Beweis für die maschinelle Urheberschaft ist. Vielmehr ist es eine Konstellation spezifischer Muster, die in ihrer Gesamtheit eine hohe Wahrscheinlichkeit für einen KI-Ursprung nahelegt. Die Analyse zeigt, dass diese sogenannten „Tells“ keine zufälligen Eigenheiten sind, sondern direkte und vorhersagbare Konsequenzen der Trainingsdaten, der Modellarchitektur und insbesondere des Alignment-Prozesses durch bestärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF). Dieser Prozess tauscht systematisch linguistische Vielfalt gegen Sicherheit und Konsistenz ein. Zu den derzeit verlässlichsten Indikatoren gehören strukturelle Uniformität, spezifische formelhafte Satzkonstruktionen und das Fehlen persönlicher Narrative. Im Gegensatz dazu haben populäre, aber inzwischen weniger zuverlässige Merkmale wie der übermäßige Gebrauch von Gedankenstrichen an Aussagekraft verloren. Der Bericht unterstreicht die dynamische Natur der KI-Erkennung – ein „Moving Target“ – und betont die kritische Notwendigkeit, Falsch-Positive-Ergebnisse zu vermeiden, insbesondere bei Texten von Nicht-Muttersprachlern und in formalen akademischen Kontexten.

Die Anatomie eines KI-Autors: Warum Maschinen einen „Stil“ entwickeln

Um die verräterischen Anzeichen von KI-Texten zu verstehen, ist es unerlässlich, die technischen und theoretischen Grundlagen ihrer Entstehung zu analysieren. Die identifizierbaren Muster sind keine zufälligen Fehler, sondern logische Konsequenzen des Designs und des Trainings von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs).

Der Geist in der Maschine: Eine Einführung in „linguistische Fingerabdrücke“

Die Grundlage für die Erkennung von KI-Texten liegt im Konzept des „linguistischen Fingerabdrucks“. Wissenschaftliche Untersuchungen zeigen, dass LLMs distinkte und konsistente stilistische Merkmale aufweisen.1 Diese Fingerabdrücke sind keine bewusste stilistische Wahl, sondern emergente Eigenschaften, die sich aus der Architektur und dem Trainingsprozess des Modells ergeben.1 Diese stilistischen Profile sind so stabil, dass sie nicht nur eine Unterscheidung zwischen menschlichen und KI-Texten ermöglichen, sondern auch zwischen den Texten verschiedener LLM-Familien, wie beispielsweise denen von OpenAI, Anthropic (Claude) oder Meta (Llama).1 Diese inhärente stilistische Signatur bildet die wissenschaftliche Basis, die eine Erkennung prinzipiell möglich macht.

Trainingsdaten als Schicksal: Der Korpus ist der Kanon

Die stilistische Grundausrichtung eines LLMs wird maßgeblich durch die riesigen Textkorpora bestimmt, die für das Pre-Training verwendet werden.3 Diese Datensätze umfassen einen großen Teil des öffentlich zugänglichen Internets, was zu einer Überrepräsentation bestimmter Textsorten führt. Formale Artikel im Stil von Wikipedia, Marketingtexte, technische Dokumentationen und Nachrichtenbeiträge prägen den Standardton der Modelle, der oft als formell, neutral und etwas steril wahrgenommen wird.6 Diese Abhängigkeit von existierenden menschlichen Texten ist ein zweischneidiges Schwert: Sie befähigt die KI, menschliche Sprache zu imitieren, zwingt sie aber gleichzeitig dazu, die häufigsten – und oft klischeehaftesten – Muster dieser Daten zu reproduzieren.9

Die Alignment-Steuer: Wie Sicherheit durch RLHF zu Sterilität führt

Ein entscheidender Faktor, der den Stil von KI-Texten prägt, ist das bestärkende Lernen mit menschlichem Feedback (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF). Dieser Prozess dient dazu, die Modelle auf menschliche Werte auszurichten („Alignment“) und sie „hilfreich, ehrlich und harmlos“ zu machen.3 RLHF fungiert dabei als eine starke homogenisierende Kraft. Indem Antworten belohnt werden, die neutral, sicher, gut strukturiert und unkontrovers sind, werden linguistische Kreativität, Ambiguität, Humor und eine persönliche Stimme systematisch entmutigt.7

Die Konsequenzen dieses Prozesses sind messbar: Untersuchungen haben gezeigt, dass RLHF die Vielfalt der generierten Texte im Vergleich zu anderen Feinabstimmungsmethoden signifikant reduziert.17 Diese Reduktion der linguistischen Diversität ist die direkte Ursache für die repetitiven Phrasen, formelhaften Strukturen und den vorhersagbaren Ton, die zu den verlässlichsten Merkmalen von KI-Texten gehören. Man könnte dies als „Alignment-Steuer“ bezeichnen – der Preis für Sicherheit und Zuverlässigkeit ist eine stilistische Verarmung.

Die statistische Seele der Maschine: Perplexität und Burstiness

Zwei zentrale stilometrische Konzepte helfen, die Unterschiede zwischen menschlichem und maschinellem Schreiben quantitativ zu erfassen:

Perplexität (Perplexity): Dieses Maß beschreibt die Vorhersagbarkeit oder den „Überraschungsgrad“ eines Textes. Menschliches Schreiben ist von Natur aus variantenreicher und weniger vorhersagbar, was zu einer hohen Perplexität führt. KI-Texte hingegen werden darauf optimiert, das statistisch wahrscheinlichste nächste Wort zu wählen, was zu einer inhärent niedrigen Perplexität führt.18
Sprunghaftigkeit (Burstiness): Dieser Wert misst die Variation in der Satzlänge und -struktur. Menschliche Texte weisen eine hohe Burstiness auf – ein natürlicher Rhythmus aus kurzen, prägnanten und langen, komplexen Sätzen. KI-Texte haben oft eine niedrige Burstiness, was sich in monotonen Absätzen mit Sätzen ähnlicher Länge und Struktur äußert.7

Diese beiden Metriken liefern die statistische Untermauerung für die eher qualitativen Beobachtungen, die im Folgenden diskutiert werden. Die formelhafte und seelenlose Anmutung von KI-Texten ist somit nicht nur ein subjektiver Eindruck, sondern hat eine messbare statistische Grundlage.

Ein umfassender Katalog der angeblichen KI-Indikatoren

Auf Basis der im vorherigen Abschnitt dargelegten Prinzipien wird nun eine systematische Sammlung, Analyse und Bewertung der spezifischen Merkmale vorgenommen, die von Nutzern und Forschern als typisch für KI-Texte berichtet werden.

Strukturelle und formatierungsbedingte Merkmale: Das Gerüst des KI-Textes

Die „Dreierregel“: Eine auffällige Tendenz zur Verwendung von Listen mit drei Punkten, dreiteiligen Argumentationsketten und triadischen Satzstrukturen.14 Dies ist eine direkte Folge des RLHF-Prozesses, der Klarheit und einfach verdauliche Strukturen belohnt.
Unnatürliche Uniformität: Absätze von unnatürlich gleichmäßiger Länge und eine rigide, sich wiederholende Struktur sind visuelle Manifestationen der niedrigen „Burstiness“.8 Der Textfluss wirkt dadurch mechanisch und nicht organisch.
Formelhafte Rahmung: Eine starke Abhängigkeit von generischen Einleitungs- und Schlussphrasen wie „In der heutigen schnelllebigen Welt...“, „Zusammenfassend lässt sich sagen...“ oder „Abschließend...“.7 Diese Phrasen fungieren als sichere, niedrig-perplexe „Gerüste“, die dem Modell helfen, eine Antwort zu strukturieren, ohne kreative Risiken einzugehen.
Übermäßiger Einsatz von Listen und Fettdruck: Insbesondere bei älteren Modellen ist die Neigung zu beobachten, Informationen in Aufzählungslisten zu zerlegen oder übermäßigen Fettdruck zur Betonung zu verwenden, oft auf eine Weise, die für das Format unpassend erscheint.23

Syntaktische und satzzeichenbezogene Muster: Die Kadenz des Codes

Die Gedankenstrich-Epidemie (—): Dies ist das wohl am breitesten diskutierte Merkmal für KI-Texte.
- Das Phänomen: Zahlreiche Nutzerberichte dokumentieren den übermäßigen Gebrauch des Geviertstrichs (em dash) durch Modelle wie ChatGPT.14
- Der Grund: Das Modell lernt aus formellen und akademischen Texten, in denen der Gedankenstrich korrekt verwendet wird, wendet dieses Muster dann aber übermäßig an. Es ist eine „sichere“ Methode, um erklärende Nebensätze hinzuzufügen, ohne komplexe Syntax zu benötigen.
- Aktueller Status: Die Bekanntheit dieses Merkmals hat dazu geführt, dass Entwickler es wahrscheinlich aus neueren Modellen heraustrainieren, während menschliche Autoren es nun bewusst vermeiden, um nicht fälschlicherweise verdächtigt zu werden.14 Daher ist der Gedankenstrich heute ein
  schwacher, kontextabhängiger Indikator.
Formelhafte syntaktische Konstruktionen: Bestimmte wiederkehrende Satzmuster gelten als starke Indizien.
- Das „Nicht nur X, sondern Y“-Muster: KI-Modelle nutzen diese rhetorische Figur häufig, um einen Eindruck von Tiefe zu erzeugen, ohne jedoch echte Einsichten zu liefern.14
- Erklärende Wiederholungen: Die Angewohnheit, einen Absatz mit einem unnötigen Satz zu beenden, der das Offensichtliche zusammenfasst, wie z.B. „Dies unterstreicht die Bedeutung von...“ oder „Dies dient als Beleg für...“.28 Dies ist eine Eigenart, die wahrscheinlich aus didaktischen Texten im Trainingskorpus übernommen wurde.
Satz-Monotonie: Die bereits erwähnte niedrige Burstiness führt zu einem Mangel an Variation in Satzlänge und -komplexität, was einen roboterhaften, monotonen Rhythmus zur Folge hat.7

Die lexikalische Dimension: Ein „KI-glisch“-Wörterbuch

Das „KI-Vokabular“: Bestimmte Wörter und Phrasen werden überproportional häufig mit KI-Texten in Verbindung gebracht.
- Übermäßig formale/archaische Wörter: eintauchen (delve), Fülle (plethora), Unzahl (myriad), fortan (henceforth), nutzen (utilize), sich begeben (embark), unterstreichen (underscores).7 Diese werden oft gewählt, weil sie in den formellen, enzyklopädischen Teilen des Trainingskorpus statistisch häufig vorkommen.
- Vage, grandiose Beschreibungen: Geflecht (tapestry), Landschaft (landscape), Reich (realm), geschäftig (bustling), lebendig (vibrant), transformativ (transformative), wegweisend (game-changer), hochmodern (cutting-edge).10 Diese Wörter erzeugen einen Eindruck von Bedeutung, ohne konkrete Details zu liefern.
- Überfrachtung mit Übergängen: Ein exzessiver Gebrauch von Konjunktionen und Adverbien wie darüber hinaus (moreover), des Weiteren (furthermore), zusätzlich (additionally), folglich (consequently), somit (thus), daher (hence).7 Dies resultiert direkt aus der Optimierung für strukturierte, essay-ähnliche Texte.
Die Jargon- und Klischeefalle: Die Abhängigkeit von Trainingsdaten führt zu einer Überbetonung von Unternehmens- und Marketing-Schlagwörtern (Hebelwirkung erzielen (leverage), optimieren (streamline), Synergien schaffen (synergy), nahtlose Integration (seamless integration), Leistung optimieren (optimize performance)).10 Die KI versteht nicht, dass dies Klischees sind; sie weiß nur, dass sie häufig in „professionellen“ Kontexten vorkommen.
Domänenspezifische Merkmale (Kreatives Schreiben): Eine besondere Fallstudie sind die hochspezifischen und oft bizarren Eigenheiten, die in kreativen Schreib- und Rollenspielkontexten auftreten. Nutzergemeinschaften haben detaillierte Listen solcher Muster erstellt.36 Dazu gehören wiederkehrende Phrasen wie „...jagte ihm einen Schauer über den Rücken“, „ein Tanz zwischen Raubtier und Beute“, „seine Finger trommelten einen Stakkato-Rhythmus“ sowie spezifische Charakternamen wie „Elara“ oder „Alaric“. Dies zeigt eindrücklich, wie KI für spezifische Aufgaben Mikro-Dialekte entwickelt.

Semantische und qualitative Indikatoren: Das „seelenlose“ Tal

Die Abwesenheit des Selbst: Das Fehlen echter persönlicher Erfahrungen, Anekdoten, Emotionen und einer konsistenten, einzigartigen Autorenstimme ist das fundamentalste und beständigste Merkmal.6 Die KI hat keine gelebte Erfahrung, auf die sie zurückgreifen könnte.
Oberflächlichkeit und Verallgemeinerung: Die Tendenz, breite, abstrakte Aussagen zu machen, ohne spezifische, fundierte Beispiele oder neuartige Einsichten zu liefern.7 Die KI kann existierendes Wissen zusammenfassen, hat aber Schwierigkeiten, es zu originellen Gedanken zu synthetisieren.
Der „hilfsbereite Assistenten“-Ton: Ein übermäßig neutraler, diplomatischer und ausgewogener Ton, der es vermeidet, eine starke Haltung einzunehmen.8 Dies ist ein direktes Artefakt des RLHF-Ziels der „Harmlosigkeit“. Dazu gehört auch übermäßiges „Hedging“ (Absichern) mit Wörtern wie
wohl (arguably), in gewissem Maße (to some extent), kann (may), typischerweise (typically).7
Faktische Inkonsistenzen und Halluzinationen: Die Erfindung von nicht existierenden Quellen, widersprüchliche Details innerhalb eines Textes (z.B. das Alter einer Figur ändert sich) oder plausibel klingende, aber falsche Informationen sind Schlüsselfehler, die eine KI von einem sorgfältigen menschlichen Autor unterscheiden.23

Synthese und Zuverlässigkeitsbewertung: Signal von Rauschen trennen

Dieser Abschnitt führt die im vorherigen Katalog gesammelten Indikatoren zu einem praktischen, bewertenden Rahmen zusammen und beantwortet die Kernfrage des Nutzers nach der Zuverlässigkeit dieser Anzeichen.

Die Zuverlässigkeitsmatrix der Indikatoren

Die folgende Tabelle dient als zentrale, praktische Zusammenfassung der Ergebnisse dieses Berichts. Sie bewertet die Zuverlässigkeit verschiedener Indikatoren und erklärt ihre Ursachen.

Indikator/Cluster	Beschreibung	Ursache	Aktuelle Zuverlässigkeit	Begründung & Nuancierung
Fehlen persönlicher Narrative & Emotionen	Der Text enthält keine persönlichen Anekdoten, Emotionen oder eine einzigartige, wiedererkennbare Stimme.	Fundamentale technologische Beschränkung; KI hat keine gelebte Erfahrung.	Hoch	Dies ist das beständigste und am schwersten zu fälschende Merkmal. KI kann Emotionen simulieren, aber keine authentischen, auf Erfahrung basierenden Einsichten liefern.6
Strukturelle Uniformität & Formelhaftigkeit	Gleichmäßige Absatzlängen, „Dreierregel“, repetitive Satzstrukturen, formelhafte Einleitungen/Schlüsse.	Geringe „Burstiness“; RLHF-Optimierung für Klarheit und Struktur.17	Hoch	Diese Muster sind tief in der Funktionsweise der Modelle verankert. Während sie reduziert werden können, ist eine völlig natürliche, unregelmäßige Struktur für KIs schwer zu erreichen.8
Oberflächlichkeit & Verallgemeinerung	Der Text bleibt abstrakt, liefert keine spezifischen Beispiele, Details oder neuen Erkenntnisse.	Die KI synthetisiert vorhandene Daten, generiert aber keine originären Gedanken.	Hoch	Die Fähigkeit, Wissen neu zu kontextualisieren und originelle Beispiele zu schaffen, ist eine Kernkompetenz menschlicher Intelligenz, die KIs fehlt.7
Faktische Inkonsistenzen (Halluzinationen)	Der Text enthält erfundene Quellen, widersprüchliche Fakten oder logische Brüche.	Fehler im Generierungsprozess; das Modell „erfindet“ Informationen, um Lücken zu füllen.	Mittel	Ein starkes Anzeichen, wenn es auftritt. Neuere Modelle werden jedoch besser darin, Halluzinationen zu vermeiden, sodass deren Abwesenheit kein Beweis für menschliche Autorschaft ist.23
Übermäßig formales/ „KI-glisch“-Vokabular	Häufiger Gebrauch von Wörtern wie „delve“, „plethora“, „tapestry“, „furthermore“, „moreover“.	Bias in den Trainingsdaten (formale Texte); geringe Perplexität.26	Mittel	Diese Wörter sind auffällig, aber ihre Frequenz kann in neueren Modellen reduziert werden. Erfahrene menschliche Autoren können sie ebenfalls verwenden. Sie sind am aussagekräftigsten im Zusammenspiel mit anderen Indikatoren.14
Übermäßiger Gebrauch von Gedankenstrichen (—)	Häufige Verwendung des Geviertstrichs zur Trennung von Satzteilen.	Lernmuster aus formellen Texten, das übermäßig generalisiert wurde.	Niedrig / Kontextabhängig	Dies war ein starkes Signal für ältere Modelle, ist aber inzwischen weithin bekannt. Entwickler trainieren es ab, und Menschen vermeiden es. Kann leicht zu Falsch-Positiven führen.28
Perfekte Grammatik & Rechtschreibung	Der Text ist völlig frei von Tipp-, Grammatik- oder Interpunktionsfehlern.	KI-Modelle sind darauf ausgelegt, grammatikalisch korrekten Text zu produzieren.	Niedrig / Veraltet	Menschliche Autoren verwenden zunehmend fortschrittliche Grammatikprüfungen. Gleichzeitig können KI-Verschlüsselungstools absichtlich Fehler einfügen, um menschlicher zu wirken.25

Das „Moving Target“-Dilemma: Die stilistische Evolution der LLMs

Die stilistischen Merkmale von KI-Texten sind nicht statisch. Mit jeder neuen Modellgeneration werden die offensichtlichsten „Tells“ subtiler. Vergleiche zeigen, dass neuere Modelle wie die von Anthropic (Claude) oft als „natürlicher“ oder „weniger langweilig“ im Schreibstil wahrgenommen werden als einige GPT-Modelle.38 Dies bestätigt die Existenz eines „Lebenszyklus für KI-Merkmale“: Ein auffälliges Muster (z.B. die frühere übermäßige Verwendung des Wortes „fostering“ 14) wird von der Community identifiziert, von den Entwicklern im nächsten Modell abgeschwächt und verliert so an Aussagekraft. Daraus folgt, dass die zuverlässigsten Indikatoren nicht spezifische Wortwahlen sind, sondern tiefere statistische und semantische Eigenschaften (wie das Fehlen von Persönlichkeit), die sich nur schwer „heraus-trainieren“ lassen.

Das Falsch-Positive-Problem: Wenn menschliches Schreiben „KI-generiert“ aussieht

Sowohl menschliche Intuition als auch automatisierte Detektoren neigen dazu, menschlich verfasste Texte fälschlicherweise als KI-generiert zu klassifizieren.14 Dies ist ein erhebliches praktisches und ethisches Problem.

Bias gegenüber Nicht-Muttersprachlern: Studien belegen, dass die Texte von Nicht-Muttersprachlern überproportional oft fälschlicherweise als KI-generiert eingestuft werden. Ihr Schreibstil kann formelhafter sein oder einfachere Satzstrukturen aufweisen, was die Algorithmen der Detektoren fehlleitet. Einige Untersuchungen zeigen Falsch-Positive-Raten von über 60 % für diese Gruppe.18
Die Falle des akademischen Schreibens: Formales, strukturiertes und unpersönliches akademisches Schreiben teilt viele Merkmale mit KI-Texten: ein neutraler Ton, komplexe Vokabeln und eine logische Gliederung. Dies macht solche Texte extrem anfällig für Falsch-Positive-Ergebnisse.18 Ein bekanntes Beispiel ist die Verfassung der Vereinigten Staaten, die von einem Detektor als mit hoher Wahrscheinlichkeit KI-generiert eingestuft wurde.18 Diese Fälle warnen eindringlich davor, dass der Akt der Detektion mit dem Risiko unfairer Anschuldigungen behaftet ist.

Fazit: Auf dem Weg zu einer kritischen Leserschaft im KI-Zeitalter

Die Analyse der linguistischen Fingerabdrücke von KI-Texten führt zu mehreren Schlussfolgerungen und Empfehlungen für den Umgang mit Informationen in einer zunehmend von KI geprägten Welt.

Jenseits der Checkliste: Ein holistischer, konstellationsbasierter Ansatz

Die zentrale Empfehlung dieses Berichts lautet, sich nicht auf ein einzelnes Merkmal zu verlassen. Eine zuverlässige Einschätzung erfordert die Identifizierung eines Clusters oder einer Konstellation von Indikatoren über mehrere Kategorien hinweg (strukturell, syntaktisch, lexikalisch und semantisch). Ein Text, der einen Gedankenstrich enthält, ist bedeutungslos. Ein Text jedoch, der durchgehend uniforme Absätze, eine „Dreierregel“-Struktur, den übermäßigen Gebrauch des Wortes „eintauchen“ und das völlige Fehlen einer persönlichen Stimme aufweist, ist mit hoher Wahrscheinlichkeit KI-generiert.

Die Zukunft der Detektion: Ein nicht gewinnbares Wettrüsten?

Es entwickelt sich ein technologisches Wettrüsten zwischen KI-Generatoren, „Humanizer“-Tools, die absichtlich Fehler oder stilistische Variationen einfügen, um die Detektion zu umgehen 19, und der nächsten Generation von Detektoren. Technische Lösungen wie digitale Wasserzeichen werden diskutiert, stoßen aber an ihre Grenzen, da sie potenziell entfernt oder gefälscht werden können.21 Mit der fortschreitenden Verbesserung der Modelle wird eine hundertprozentig sichere Erkennung zunehmend schwieriger. Der Fokus wird sich daher von der reinen

Detektion hin zur kritischen Bewertung von Inhaltsqualität und Herkunft verschieben müssen.

Abschließende Empfehlungen für kritische Leser

Für Autoren und Redakteure: Der Fokus sollte darauf liegen, gezielt jene Elemente zu stärken, die eine KI nicht replizieren kann: eine einzigartige Stimme, persönliche Anekdoten, spezifische und neuartige Beispiele sowie echte emotionale Nuancen.6 KI kann als Werkzeug dienen, aber der Mensch ist es, der den „Text zum Leben erweckt“.6
Für Akademiker und Lehrende: Angesichts des hohen Risikos von Falsch-Positiven ist bei der Verwendung von Detektoren äußerste Vorsicht geboten.40 Es empfiehlt sich, Aufgaben zu stellen, die persönliche Reflexion, die Synthese von Diskussionen aus dem Unterricht oder die Analyse hochaktueller Ereignisse erfordern – Bereiche, in denen aktuelle KI-Modelle an ihre Grenzen stoßen.23
Für alle Leser: Die leitende Frage sollte sich von „Wurde dies von einer KI geschrieben?“ zu „Ist dieser Text glaubwürdig, gut begründet und nützlich, unabhängig von seinem Ursprung?“ wandeln. Dieser Ansatz fördert eine widerstandsfähigere und kritischere Haltung gegenüber dem Informationskonsum im Zeitalter der KI.

Referenzen

Detecting Stylistic Fingerprints of Large Language Models - arXiv, Zugriff am August 23, 2025, https://arxiv.org/html/2503.01659v1
Why LLMs’ Stylistic Fingerprints Could Mean More Work for Translation Post-Editors - Slator, Zugriff am August 23, 2025, https://slator.com/why-llms-stylistic-fingerprints-could-mean-more-work-for-translation-post-editors/
Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO - GitHub Pages, Zugriff am August 23, 2025, https://openlmlab.github.io/MOSS-RLHF/paper/SecretsOfRLHFPart1.pdf
What is reinforcement learning from human feedback (RLHF)? - TechTalks, Zugriff am August 23, 2025, https://bdtechtalks.com/2023/01/16/what-is-rlhf/
Embers of Autoregression: Understanding Large Language Models Through the Problem They are Trained to Solve - arXiv, Zugriff am August 23, 2025, https://arxiv.org/html/2309.13638v1
KI-Texte: erkennen, verstehen, besser machen - Die SCHREIBSCHNEIDEREI, Zugriff am August 23, 2025, https://dieschreibschneiderei.de/ki-texte-erkennen-verstehen-besser-machen/
What are some signs my writing is AI-written? : r/ApplyingToCollege - Reddit, Zugriff am August 23, 2025, https://www.reddit.com/r/ApplyingToCollege/comments/1g4b5p5/what_are_some_signs_my_writing_is_aiwritten/
Comprehensive Guide to Spotting AI Writing Patterns - Pangram Labs, Zugriff am August 23, 2025, https://www.pangram.com/blog/comprehensive-guide-to-spotting-ai-writing-patterns
I Asked AI to Kill Business Jargon. Here’s What Happened. - FINN Partners, Zugriff am August 23, 2025, https://www.finnpartners.com/news-insights/i-asked-ai-to-kill-business-jargon-heres-what-happened/
AI Writing Alert! 50 Phrases You Should Avoid - The Writing King, Zugriff am August 23, 2025, https://thewritingking.com/ai-writing-phrases-you-should-avoid/
Why Your Writing Looks Like AI-Generated Content: 12 Phrases to Avoid - AI Fire, Zugriff am August 23, 2025, https://www.aifire.co/p/why-your-writing-looks-like-ai-generated-content-12-phrases-to-avoid
Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO - ResearchGate, Zugriff am August 23, 2025, https://www.researchgate.net/publication/372286456_Secrets_of_RLHF_in_Large_Language_Models_Part_I_PPO
RLHF for LLMs: A Deep Dive into Reinforcement Learning from Human Feedback - Medium, Zugriff am August 23, 2025, https://medium.com/the-ai-technology/rlhf-for-llms-a-deep-dive-into-reinforcement-learning-from-human-feedback-98637a1e38f2
What are some signs text is ChatGPT generated? : r/aipromptprogramming - Reddit, Zugriff am August 23, 2025, https://www.reddit.com/r/aipromptprogramming/comments/1l79a4g/what_are_some_signs_text_is_chatgpt_generated/
What Is Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF)? - IBM, Zugriff am August 23, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/rlhf
Stochastic Parrots: How to tell if something was written by an AI or a human?, Zugriff am August 23, 2025, https://e-discoveryteam.com/2024/04/05/stochastic-parrots-how-to-tell-if-something-was-written-by-an-ai-or-a-human/
Understanding the Effects of RLHF on LLM Generalisation and Diversity - arXiv, Zugriff am August 23, 2025, https://arxiv.org/html/2310.06452v2
How Do AI Detectors Function? Understanding Their Methods and ..., Zugriff am August 23, 2025, https://www.yomu.ai/blog/how-do-ai-detectors-function-understanding-their-methods-and-accuracy
How Do Perplexity and Burstiness Make AI Text Undetectable? - StealthGPT AI, Zugriff am August 23, 2025, https://www.stealthgpt.ai/blog/how-do-perplexity-and-burstiness-make-ai-text-undetectable
Perplexity and Burstiness: Not Just Simple Metrics Anymore - ShadowGPT, Zugriff am August 23, 2025, https://humanizeai.now/blog/perplexity-burstiness-2025
AI writing detectors - concepts and considerations - Artificial intelligence, Zugriff am August 23, 2025, https://nationalcentreforai.jiscinvolve.org/wp/2023/03/17/ai-writing-detectors/
ChatGPT-Texte erkennen: Typische Merkmale von KI-generierten Texten - KI im Marketing, Zugriff am August 23, 2025, https://ki-im-marketing.at/blog/chatgpt-texte-erkennen-typische-merkmale-von-ki-generierten-texten
Your most commonly observed signs that an assignment is written by AI. - Reddit, Zugriff am August 23, 2025, https://www.reddit.com/r/Professors/comments/1bne3h2/your_most_commonly_observed_signs_that_an/
Wikipedia:Signs of AI writing, Zugriff am August 23, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing
Wie können Lehrkräfte KI-Texte erkennen? | GEW - Die Bildungsgewerkschaft, Zugriff am August 23, 2025, https://www.gew.de/aktuelles/detailseite/wie-koennen-lehrkraefte-ki-texte-erkennen
70+ common words only used by AI - Resources - Conturae, Zugriff am August 23, 2025, https://www.conturae.com/resources/common-words-only-used-by-ai
Telltale signs something was written with AI? Format, work usage, etc - Reddit, Zugriff am August 23, 2025, https://www.reddit.com/r/WritingWithAI/comments/1ibf558/telltale_signs_something_was_written_with_ai/
The telltale signs of „AI-Slop“ writing - and how to avoid them? : r ..., Zugriff am August 23, 2025, https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1jzjql9/the_telltale_signs_of_aislop_writing_and_how_to/
How to Deal With Em Dash Overuse in AI Generated Writing - TechGenies, Zugriff am August 23, 2025, https://techgenies.com/how-to-deal-with-em-dash-overuse-in-ai-writing/
Generative AI and the War on Writing - YouTube, Zugriff am August 23, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=ChffvtelVao&vl=en-US
Decoding AI Language: Common Words and Phrases in AI-Generated Content - Grammarly, Zugriff am August 23, 2025, https://www.grammarly.com/blog/ai/common-ai-words/
Words and Phrases that Make it Obvious You Used ChatGPT | by Margaret Efron - Medium, Zugriff am August 23, 2025, https://medium.com/learning-data/words-and-phrases-that-make-it-obvious-you-used-chatgpt-2ba374033ac6
Wie erkenne ich, ob ein Text von einer KI stammt? (Update) - Hessburg.de, Zugriff am August 23, 2025, https://hessburg.de/wie-erkenne-ich-ob-ein-text-von-einer-ki-stammt/
Most Common AI Words and Phrases : r/SEO - Reddit, Zugriff am August 23, 2025, https://www.reddit.com/r/SEO/comments/1bh5clu/most_common_ai_words_and_phrases/
AI Content Detection: Words & Phrases to Avoid for Human-Sounding Content, Zugriff am August 23, 2025, https://profiletree.com/ai-content-detection/
How to spot AI-generated writing (A list of common phrases and ..., Zugriff am August 23, 2025, https://www.reddit.com/r/BadRPerStories/comments/1ll40y5/how_to_spot_aigenerated_writing_a_list_of_common/
Surviving in the Age of AI Writing - PRSA, Zugriff am August 23, 2025, https://www.prsa.org/article/surviving-in-the-age-of-ai-writing
Claude vs. ChatGPT: What’s the difference? [2025] - Zapier, Zugriff am August 23, 2025, https://zapier.com/blog/claude-vs-chatgpt/
GPT-4o vs. Claude 3 Opus: Which Model Do You Think Is Smarter Overall? - Reddit, Zugriff am August 23, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1crbeu5/gpt4o_vs_claude_3_opus_which_model_do_you_think/
Artificial intelligence content detection - Wikipedia, Zugriff am August 23, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_content_detection
The accuracy-bias trade-offs in AI text detection tools and their impact on fairness in scholarly publication - PeerJ, Zugriff am August 23, 2025, https://peerj.com/articles/cs-2953.pdf

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