AI-Texte verraten sich mit diesem einen Muster, und: dem em-dash

(Hilfe, jetzt verwende ich auch schon Blog-Titel, die den Leser verführen, den Artikel hier zu lesen … sorry)

Twitter ist seit Jahren die Social Media-Plattform meiner Wahl. Facebook habe ich nach dem Cambridge Analytica-Skandal nie mehr besucht, Instagram verwende ich selten, TikTok war während eines längeren Spitalaufenthaltes ein guter Zeitvertrieb, aber seither längst wieder deinstalliert.

Einer der grössten Fehlentscheide Elon Musks ist meines Erachtens die Textlimite von Tweets aufzuheben. Seither fluten viele Teilnehmer meine Timeline mit ellenlangen — nein, biblisch-langen — Texten, was viel des ursprünglichen Charmes der Platform („In der Kürze liegt die Würze!“) zerstört hat.

Der diesbezügliche perfekte Sturm ist die AI-Revolution der letzten Jahre: Ich helfe wetten, dass die meisten Engagement Farmer auf der Plattform so richtige Vollhorste sind, die ihre Texte durch welchen gerade gehypten AI-Agent durchpressen.

Mittlerweile habe ich ein recht gutes Gefühl dafür, solche Texte zu erkennen. Einerseits mittels Bauchgefühl, aber noch treffsicherer seit ich folgenden ycombinator Thread über den Blog-Post „21 Lessons From 14 Years at Google“ eines anderen Googlers gelesen habe:

feels LLM assisted, at the very least. […]

Der Kommentator listet Sätze auf, die AI (präziser: die Verwendung von LLMs) verraten:

The skill isn’t being right. It’s entering discussions to align on the problem

clarity isn’t a style preference – it’s operational risk reduction

The punchline isn’t “never innovate.” It’s “innovate only where you’re uniquely paid to innovate

This isn’t strictly about self-promotion. It’s about making the value chain legible to everyone

The problem isn’t that engineers can’t write code or use AI to do so. It’s that we’re so good at writing it that we forget to ask whether we should.

This isn’t passive acceptance but it is strategic focus

This isn’t just about being generous with knowledge. It’s a selfish learning hack

Generisch ausgedrückt: „It’s not X. It is Y.“, oder auf Deutsch: „Es ist nicht nervig, AI für alles und jedes zu benutzen. Es ist ein essentielles Werkzeug für Heissluftbläser.“

Nachtrag August 2026: Offenbar hat man sich darauf geeinigt, solche Konstrukte „negative parallelism“ zu nennen.

Ein viel subtileres Zeichen, das auf die Verwendung von AI-Schreibhilfen hindeutet: Die Verwendung des em-dashes, sprich: „satzEins — satzZwei“. Ist die Person mir nicht als Typographie-Freak bekannt (ich habe genau einen solchen Kollegen), und sehe ich einen em-dash in einem Email, Brief oder SMS dieser Person, ist der Fall klar: Da war AI involviert.

PS: Irrelevant für Texte, aber neben dem Sora-Wasserzeichen sind Sora AI-generierte Videos (derzeit) 11 Sekunden lang. Sieht man auf Twitter ein Video mit genau dieser Länge: Aufgepasst. Trau, schau, wem — prüfe, ob das Video wirklich echt ist, oder für Engagement Farming oder Psyops eingesetzt wird.

Nachtrag 1

Der folgende Tweet — AI-generiert. Wetten?

The best gift you can give your child isn’t more toys.
Not a bigger house.
Not even the best school.
It’s a sibling.

Quelle: Wegiveyouhealt1‬⁩@

Nachtrag 2

Seit ich gestern darüber gebloggt habe, fallen mir solche Texte immer mehr auf.

Diese AI-Art zu schreiben scheint auch auf hochdeutschen Blogs zum Tragen zu kommen. Hier offenbar in der Form „Nicht X [, nicht Y] — sondern Z“:

Nicht als Gegenrede, nicht als moralische Korrektur – sondern als realpolitischen Anker.

[…] dass wir uns nicht in einer Übergangsphase befinden, sondern in einer neuen Ordnung, die bereits greift.

Quelle: Bevor Trump redet, sollte man Carney lesen

Eine Variation davon: „X ist kein Y. Es ist Z.“

Das ist keine abgestimmte Formel. Das ist meine Lesart der Welt.

Das ist kein Zynismus. Es ist eine nüchterne Zustandsbeschreibung.

Nachtrag 3

Wer es nicht lassen kann, sich von AI Text verfassen zu lassen, sollte dem Tool seiner Wahl wenigstens folgenden Prompt mit auf den Weg geben:

No antithesis. No corrective negation. No paragraph pinning. No parataxis. No summary beats. No rhetorical crutches. No negative parallelisms. No negative anaphoras. No contrasting pairs. No rule of three. No em dashes. No throat-clearing openers. No landing sentences. No setup/payoff constructions. No parallel sentence structures within a paragraph. Vary sentence length unpredictably. No stacked noun phrases. No filler intensifiers (genuinely, really, truly, actually). No corporate-register verbs (leverage, underscore, reflect). No nominalization. No hedging qualifiers. Write for the spoken voice. No performed enthusiasm.

Quelle: Twitter: 0xPia

Mindestens ein Internetbenutzer hat sich daraus ein Plug-In gezimmert: jooray / humanizer

Wikipedia hat mittlerweile eine ellenlange Seite, wie man AI-generierten Text erkennt: Wikipedia:Signs of AI writing
— sprich, was ich hier im Ansatz versucht habe, bis ins kleinste Detail ausgeführt. Super!

Und zum Grande Finale noch ein The Atlantic-Artikel: The Most Famous AI Writing Tic Is Also the Most Mysterious. Why chatbots love “it’s not X, it’s Y” vom 12. Juli 2026, sechs Monate nach der ursprünglichen Veröffentlichung meines Blog-Artikels.

Nachtrag 4

Nun hat sich auch The Economist dem Thema angenommen: How to spot AI writing. Large language models like long words and em-dashes—or do they?.

Apples AI fasst den Artikel folgendermassen zusammen:

Large language models (LLMs) are increasingly used for writing, but their prose can be identified by specific quirks. LLMs tend to use long, polysyllabic words, scientific jargon, and nominalizations, often resulting in pretentious diction. They also use fewer commas and semicolons, favoring longer sentences and rhetorical devices like “not X but Y” and the “rule of three.”