AI-Wörter zu vermeiden: Die Wörter und Sätze, die ChatGPT-Schriften verraten

Was sind AI-Wörter zu vermeiden und warum sind sie wichtig?

AI-Wörter zu vermeiden sind Wörter und Ausdrücke, auf die große Sprachmodelle so konsequent zurückgreifen, dass sie zu einer Art Fingerabdruck geworden sind. Keines dieser Wörter ist isoliert falsch — "delve" ist ein echtes Wort und "moreover" ist grammatikalisch einwandfrei — aber wenn mehrere davon in demselben Absatz zusammenkommen, klingt der Text so, als wäre er zusammengesetzt, nicht geschrieben. Leser bemerken dies, bevor sie es benennen können; ein Text klingt einfach flach, oder ein Anschreiben klingt, als könnte es für jeden geschrieben worden sein. Redakteure und Personalverantwortliche, die jede Woche Dutzende von Bewerbungen durchsehen, bemerken das Muster noch schneller, weil sie dieselben Wörter immer wieder bei verschiedenen Autoren sehen. Das ist der praktische Grund, warum diese Liste wichtig ist: Es geht nicht darum, einen Detektor zu befriedigen, sondern darum, dass sich wiederholte, generische Vokabeln als generisch klingende Schrift lesen — egal ob AI involviert war oder nicht. Suchmaschinen haben sich leise in die gleiche Richtung bewegt — Inhalte, die vorlagenähnlich klingen, haben tendenziell schlechter ab als Inhalte mit einem bestimmten Standpunkt, teilweise weil sie Tausende anderen Seiten spiegeln, die auf ähnlichen Modellausgaben basieren. Die meisten Personen, die nach einer Liste von AI-Wörtern suchen, versuchen, eines dieser Probleme direkt zu lösen: eine gekennzeichnete Aufgabe, ein abgelehnter Pitch oder einfach das mulmige Gefühl, dass ein Entwurf nicht mehr wie sie klingt.

Die Wörter auf dieser Liste sind keine verbotenen Vokabeln. Sie sind ein Signal, dass ein Satz mit der statistisch wahrscheinlichsten Wahl in jedem Schritt gebaut wurde, statt mit der Wahl, die eine bestimmte Person tatsächlich treffen würde.

Warum verwenden AI-Modelle immer wieder die gleiche Vokabeln?

Sprachmodelle generieren Text Token für Token und wählen das Wort, das angesichts von allem bisher Geschriebenen am wahrscheinlichsten ist. Über Milliarden von Trainingsbeispielen hinweg erweisen sich bestimmte Wörter als statistisch bevorzugt für häufige rhetorische Aufgaben — "delve" zum Erkunden eines Themas, "moreover" zum Hinzufügen eines Punktes, "robust" zum Beschreiben von etwas Gut-Gebautem — und das Modell greift standardmäßig danach, weil sie ein geringes Fehlerrisiko tragen. Der Abstimmungsprozess, den die meisten Chatbots anschließend durchlaufen, bei dem menschliche Bewerter Antworten als hilfreich oder nicht hilfreich einstufen, belohnt eher gemessenes, formales klingendes Phrasing als blunt oder idiosynkratisches Wording. Das treibt das Modell noch weiter zu einem engen, sicheren Vokabular statt weg davon. Das Ergebnis ist, dass zwei Personen einen Chatbot völlig verschiedene Fragen stellen — eine über Marketing-Texte, eine über eine Forschungszusammenfassung — oft Antworten bekommen, die sich auf die gleiche Handvoll von Übergangswörtern und beschreibenden Adjektiven stützen, weil der zugrunde liegende Auswahlprozess unabhängig vom Thema der gleiche ist. Neuere Modelle, die teilweise auf früherer AI-Ausgabe trainiert werden, neigen dazu, diese gleiche Menge von häufigen AI-Wörtern zu erben und zu verstärken, daher hat sich das Muster nicht verblasst, da die Technologie verbessert wurde — wenn überhaupt, sind die häufigsten AI-Wörter und -Ausdrücke konsistenter über Tools hinweg geworden, nicht weniger. Sobald man genug AI-Text gelesen hat, wird die Wiederholung offensichtlich: Die Vokabeln sind auf eine Weise konsistent, wie es menschliches Schreiben mit seinen persönlichen Gewohnheiten und Inkonsistenzen selten ist.

Was sind ChatGPTs Lieblingswörter und häufigste Ausdrücke?

Bestimmte Wörter tauchen in der ChatGPT-Ausgabe so oft auf, dass sie zur Kurzform für "das wurde wahrscheinlich generiert" geworden sind. Nennen Sie sie ChatGPT-Lieblingswörter, häufige ChatGPT-Wörter oder einfach häufige AI-Vokabeln — das Label ist egal, das Muster ist wichtig. Einige waren vor der Existenz von Chatbots in alltäglichen Schriften ziemlich ungewöhnlich und erscheinen jetzt ständig in AI-unterstützten Entwürfen, Anschreiben und Blog-Posts zur Überprüfung. Die Muster auf Phrasenebene sind genauso erkennbar wie auf Wortebene: "I hope this helps," "it's important to note that," "as an AI language model" und "let's break this down" sind häufige ChatGPT-Ausdrücke, die unabhängig vom Thema auftauchen, weil sie die Standardmethode des Modells sind, eine Antwort zu rahmen, statt des Inhalts, der spezifisch für Ihre Anfrage ist. Wenn mehrere dieser Wörter und Ausdrücke in einem Stück Schrift zusammenkommen, ist diese Häufung — nicht ein einzelnes Wort — das, was Text als AI-generiert lesen lässt.

1. Delve — verwendet fast ausschließlich in AI-Text, um "schauen" oder "erkunden" zu bedeuten, taucht selten in lässigem menschlichen Schreiben auf
2. Boast — wie in "the product boasts an impressive range of features," ein formaler Ersatz für "has" oder "includes"
3. Meticulous / meticulously — ein Standardverstärker zum Beschreiben sorgfältiger Arbeit, unabhängig vom Kontext
4. Intricate — angewendet auf fast alles mit mehr als einem beweglichen Teil, von Designs bis zu Argumenten
5. Vibrant, tapestry, realm — abstrakte, leicht poetische Nomen und Adjektive, die in Beschreibungen ohne konkreten Bezug auftauchen
6. Underscore, showcase, foster, bolster — formale Verben, die gegenüber klareren Alternativen wie "highlight," "show," "support" oder "strengthen" bevorzugt werden
7. Utilize — gewählt statt "use", obwohl die beiden Wörter in fast jedem Satz genau das gleiche bedeuten

Was ist die vollständige Liste der häufigen AI-Wörter und -Ausdrücke?

Über die Wörter, die spezifisch an Chatbots gebunden sind, gibt es eine breitere Liste von AI-Wörtern, die in generierten Inhalten jeder Art auftaucht — Blog-Posts, E-Mails, Produktbeschreibungen, sogar Schulaufsätze. Zusammengenommen sind dies die häufigsten AI-Wörter und -Ausdrücke, auf die Personen stoßen, sobald sie aufpassen, und sie neigen dazu, in einige erkennbare Kategorien zu fallen. Sobald man die Kategorie benennen kann, wird es leichter, ein neues Beispiel zu erkennen, und häufige AI-Ausdrücke hören auf, zufällig zu wirken, und fangen an, wie eine Vorlage zu wirken, die man auf den ersten Blick erkennen kann.

1. Übergangswörter, die bei fast jedem Absatzumbruch verwendet werden: moreover, furthermore, additionally, in addition, on the other hand, that said
2. Übertriebene Adjektive, die auf gewöhnliche Dinge angewendet werden: robust, seamless, comprehensive, unparalleled, cutting-edge, game-changing
3. Vage Power Verbs, die einfachere ersetzen: leverage, streamline, empower, harness, unlock, elevate
4. Abstrakte Nomen ohne konkreten Bezug: realm, landscape, tapestry, myriad, plethora, paradigm
5. Hedging-Öffner, die einen Satz auspolstern, ohne Bedeutung hinzuzufügen: it's worth noting that, it's important to note, needless to say
6. Schlussausdrücke, die einen Punkt abschließen, ohne etwas Neues zu sagen: in conclusion, overall, in summary, at the end of the day

Welche häufigen Ausdrücke verwendet AI in Übergängen und Enden?

Was sind also häufige Ausdrücke, die AI über einzelne Vokabeln hinaus verwendet? Wortverwendung ist nur die Hälfte des Musters — AI-generierter Text lehnt sich auch auf einen vorhersagbaren Satz von Strukturausdrücken an bestimmten Stellen in einem Stück auf, besonders am Anfang von Absätzen und am Ende von Artikeln. Sätze öffnen häufig mit "when it comes to," "in today's fast-paced world" oder "in the ever-evolving landscape of," Ausdrücken, die ein Thema ankündigen, ohne etwas Spezifisches darüber zu sagen. Argumente werden mit "not only… but also" verbunden, was in der natürlichen Rede ungewöhnlich häufig wäre, und Ansprüche werden mit "plays a crucial role" oder "plays a pivotal role" aufgeblasen, unabhängig davon, wie zentral die beschriebene Sache tatsächlich ist. Enden sind das konsistenteste Zeichen von allem: "in conclusion," "overall" und "in summary" erscheinen beim Schließen von AI-geschriebenen Abschnitten mit einer Rate, die in bearbeiteter menschlicher Prosa ungewöhnlich wäre, wo Schriftsteller dazu neigen, auf einem bestimmten Punkt zu enden statt auf einer generischen Wrap-up-Bezeichnung. Keiner dieser Ausdrücke ist falsch auf seine Weise — das Problem ist Häufigkeit und Platzierung. Ein menschlicher Schriftsteller könnte "in conclusion" einmal in einem langen Dokument verwenden; AI-generierter Text neigt dazu, einen strukturell ähnlichen Schlussausdruck am Ende von fast jedem Abschnitt zu verwenden, weil das Modell die gleiche Vorlage folgt, jedes Mal wenn es eine Abschnittgrenze erreicht.

Strukturelle Wiederholung ist oft ein stärkeres Zeichen als jede einzelne Wortverwendung — der gleiche Schlussausdruck, der am Ende von jedem Abschnitt auftaucht, ist ein Muster, das ein sorgfältiger menschlicher Redakteur fangen und variieren würde, aber ein Modell wiederholt standardmäßig.

Wie ersetzen Sie häufige AI-Wörter zu vermeiden durch natürliche Sprache?

Das Beheben ist meist eine Frage der Substitution, nicht des Umschreibens von Grund auf. Sobald Sie die häufigen AI-Ausdrücke zu vermeiden in einem Entwurf markiert haben, ist das Bearbeiten auf klarere Sprache normalerweise schneller als das ursprüngliche Schreiben.

1. Lesen Sie den Entwurf laut vor — Wörter wie "utilize," "leverage" und "delve" tendieren dazu, sofort aufzufallen, wenn sie gesprochen werden, weil niemand so in Gesprächen spricht
2. Tauschen Sie übertriebene Verben gegen die schlichte Version aus: "utilize" wird zu "use," "leverage" wird zu "use" oder "rely on," "foster" wird zu "build" oder "encourage"
3. Ersetzen Sie abstrakte Nomen durch eine konkrete Detail: statt "in the realm of customer service," nennen Sie das Ding tatsächlich — "in customer support tickets" oder "on support calls"
4. Schneiden Sie Hedging-Öffner ganz ab, statt sie zu ersetzen — "it's worth noting that the tool is fast" wird einfach zu "the tool is fast"
5. Variieren oder löschen Sie formelhafte Schlüsse — ersetzen Sie "in conclusion" mit einem bestimmten letzten Punkt, oder entfernen Sie die Bezeichnung und lassen Sie den letzten Satz für sich stehen
6. Überprüfen Sie wiederholte Übergangswörter über Absätze hinweg — wenn drei Absätze hintereinander mit "moreover" oder "additionally" beginnen, schreiben Sie mindestens zwei der Öffner um
7. Lesen Sie die bearbeitete Version gegen die ursprüngliche und fragen Sie sich, ob eine bestimmte Person, nicht eine allgemeine Autorität, zu sprechen scheint

Hilft das Schneiden dieser Wörter tatsächlich, AI-Erkennung zu durchlaufen?

Das Bearbeiten von AI-Wörtern zu vermeiden macht Schrift natürlicher klingen, aber es lohnt sich, ehrlich darüber zu sein, was Wort-Ebenen-Edits gegen AI-Erkennungswerkzeuge spezifisch können und nicht können. Detektoren wie der in NotGPT eingebaute scannen nicht einfach nach einer Blockliste von Wörtern — sie analysieren Satz-Ebenen-Muster wie Perplexity und Burstiness, die messen, wie vorhersagbar Ihre Wortverwendungen sind und wie sehr Ihre Satzelängen variieren. Wenn Sie "utilize" durch "use" in einem Dokument austauschen, das immer noch einheitliche Satzelängen und eine vorlagenähnliche Struktur hat, wird die Schrift besser klingen, ohne seinen Erkennungs-Score wahrscheinlich viel zu ändern. Das heißt, die beiden Probleme neigen dazu, zusammen zu reisen: Text mit schwerer AI-Vokabeln hat normalerweise auch die flache, variationsarme Satzstruktur, die Detektoren flaggen, daher ist das Aufräumen der Wörter oft ein natürlicher erster Schritt zur Behebung des zugrunde liegenden Musters. Wenn Sie etwas vor dem Einreichen oder Veröffentlichen bearbeiten, führen Sie es zuerst durch einen AI-Textdetektor aus, um genau zu sehen, welche Passagen als generiert gelesen werden, und ein Werkzeug wie NotGPTs Humanize-Funktion kann gekennzeichnete Abschnitte überarbeiten, während Sie die Vokabeländerungen von Hand behandeln. Zusammen verwendet, fangen Wort-Ebenen-Edituren und eine Erkennungsprüfung verschiedene Hälften des gleichen Problems. Es ist auch erwähnenswert, dass kein Detektor, einschließlich NotGPTs, perfekte Genauigkeit beansprucht — Scores sind eine Wahrscheinlichkeit, keine Verurteilung, also behandeln Sie einen hohen Score als Aufforderung, bestimmte Passagen zu überprüfen, statt als Beweis, dass ein Dokument AI-geschrieben wurde.