7 typische Hinweise auf KI-generierte Texte

Fachlich geprüft von Benjamin Lohrer, Lektor bei korrektur.de · Stand: 21. September 2026

ChatGPT-Spuren erkennen: 7 typische Hinweise

Diese sieben Merkmale deuten auf einen ChatGPT-Text hin: 1. übermäßige Neutralität ohne Standpunkt, 2. gehäufte Übergangsfloskeln wie "in der heutigen Zeit" oder "es ist wichtig zu beachten", 3. korrekte, aber gleichförmige Sätze von fast identischer Länge, 4. vage Aussagen ohne Zahl, Namen oder Beispiel, 5. berechenbarer Aufbau aus Einleitung, drei gleich langen Blöcken und Zusammenfassung, 6. fehlende persönliche Sicht und konkrete Erlebnisse, 7. erfundene oder veraltete Angaben, besonders Quellen, Seitenzahlen und Zitate. Je mehr davon zusammentreffen, desto begründeter der Verdacht; ein einzelnes Merkmal beweist nichts.

Die sieben Merkmale mit Textbeispielen

KI-Modelle erzeugen Text anhand statistischer Muster und greifen deshalb bevorzugt zu den häufigsten Formulierungen. Genau daran lassen sich die typischen Spuren festmachen:

• Übermäßige Neutralität: Jede Aussage wird sofort abgefedert. Typisch: "Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile und sollten je nach Kontext abgewogen werden." Es fehlt die Festlegung, welcher Ansatz hier besser passt.
• Gehäufte Floskeln: Wendungen wie "in der heutigen schnelllebigen Welt", "es ist wichtig zu beachten", "spielt eine entscheidende Rolle", "nicht zuletzt" oder "zusammenfassend lässt sich sagen" tragen keinen Gedanken, sondern füllen Übergänge.
• Sauber, aber gleichförmig: Sätze von 15 bis 20 Wörtern, fast immer Subjekt zuerst, kaum Einschübe, kaum kurze Sätze. Menschliche Texte wechseln stärker zwischen Vier-Wort-Satz und Schachtelsatz.
• Vage statt konkret: "Studien zeigen, dass dies die Leistung deutlich verbessert." Welche Studie, welches Jahr, welche Zahl? Fehlen Name, Jahr und Wert durchgehend, ist das ein starker Hinweis.
• Berechenbarer Aufbau: Einleitung, drei Unterpunkte mit je zwei Sätzen, Fazit, das die Einleitung wiederholt. Dazu Dreierreihen ("schnell, einfach und effizient") und Antithesen vom Typ "Es geht nicht um X, sondern um Y".
• Keine persönliche Sicht: Es fehlen Umwege, Fehlversuche, Zahlen aus eigener Arbeit, Datum, Ort, Gerät. Steht nur "aus eigener Erfahrung kann ich sagen" ohne überprüfbares Detail, ist die Erfahrung wahrscheinlich eingesetzt, nicht erlebt.
• Erfundene Angaben: Plausibel klingende Quellen, die es nicht gibt, falsche Seitenzahlen, erfundene DOIs, Zitate, die der genannte Autor nie geschrieben hat. Prüfe konkrete Namen, Jahre und Fundstellen stichprobenweise im Original; das ist der einzige Punkt der Liste, der harte Belege liefert.

Warum die manuelle Prüfung immer noch zählt

Eine Studie aus dem Jahr 2023 testete sechs KI-Detektoren auf einem multidisziplinären Datensatz und berichtete Genauigkeitswerte zwischen 55,29 und 97,0 Prozent. Diese Werte gelten nur für den damaligen Testaufbau und erlauben keine verlässliche Zuordnung einzelner Texte. Ein rein technischer Check reicht daher nicht aus.

Deshalb ist dein kritischer Blick besonders wichtig. Ergänze digitale Werkzeuge durch deine eigene Lektüre. Frage dich stets: Würde ein Mensch diesen Gedanken so ausdrücken? Ist eine persönliche Note erkennbar? Fehlen konkrete Details? Diese Fragen helfen dir, die Grenzen der KI zu erkennen.

Der wachsende Druck innerhalb der Wissenschaft

Eine 2025 veröffentlichte Analyse von 40 offenen Dissertationen aus dem Zeitraum 2020 bis 2025 berichtete einen Anstieg des gemessenen Anteils KI-generierter Passagen von 2,3 Prozent im Jahr 2020 auf 20,4 Prozent im Jahr 2025. Innerhalb dieser kleinen Stichprobe lagen die Werte in Bildung sowie STEM (Mathematik, Naturwissenschaft, Technik, Ingenieurswesen) über denen der Geisteswissenschaften. Die Ergebnisse lassen sich nicht ohne Weiteres auf alle Dissertationen oder Hochschulen übertragen.

Hochschulen sollten ihre Prüfungsordnung, die jeweilige Aufgabenregel und Vorgaben zur Offenlegung von KI-Nutzung berücksichtigen. Ein Detektorwert kann Anlass für eine fachliche Prüfung sein, ist aber weder ein Plagiatsnachweis noch ein Beweis für versteckte KI-Nutzung. Die sieben Hinweise helfen dir, Auffälligkeiten für eine weitere Prüfung zu benennen.

So prüfst du Texte effektiv

Um KI-Spuren nicht vorschnell zu deuten, gehe systematisch vor. Lies den Text nicht nur flüchtig, sondern prüfe Struktur, Stil, Quellen und überprüfbare Details. Wenn du unsicher bist, nutze einen KI-Detektor höchstens als ersten Hinweis, aber verlass dich nicht blind auf sein Ergebnis. Sprich bei Auffälligkeiten mit dem Autor und prüfe, ob er Entstehung, Quellen und Entscheidungen im Text erläutern kann.

Behalte im Kopf: KI ist lediglich ein Werkzeug. Im Vordergrund steht nicht das Verbot aller Anwendungen, sondern die Einhaltung der jeweils geltenden Transparenz- und Integritätsvorgaben. Mit diesen Empfehlungen kannst du Auffälligkeiten fundierter einordnen.

Studien zum Thema

• Advances in Machine Learning & Artificial Intelligence, 2023: In einem multidisziplinären Testdatensatz lagen die berichteten Genauigkeitswerte von sechs KI-Detektoren zwischen 55,29 und 97,0 Prozent. Die Ergebnisse sind auf diesen Testaufbau beschränkt. Referenz: DOI 10.33140/amlai.04.02.03
• David Ison, Advances in Online Education, 2025: Eine Analyse von 40 offenen Doktorarbeiten berichtete für ihre Stichprobe einen Anstieg des gemessenen Anteils KI-generierter Texte von 2,3 Prozent (Jahr 2020) auf 20,4 Prozent (Jahr 2025). Referenz: DOI 10.69554/nzea7835

Quellen und Stand

• Wikipedia: Halluzination (Künstliche Intelligenz) (geprüft am 2026-10-29)
• Wikipedia: ChatGPT (geprüft am 2026-10-29)

Bei der Bewertung von Manuskripten zählt am Ende nur, was überprüfbar ist: Existieren die genannten Quellen, stimmen Seitenzahlen und Zitate, passen Zwischenstände und Literaturliste zum Text? Gleichförmige oder wenig konkrete Passagen lösen Fragen aus, beweisen aber weder KI-Nutzung noch fehlende Eigenleistung. Ein Gespräch, in dem der Autor Aufbau, Quellenwahl und verworfene Varianten erklärt, klärt mehr als jeder Detektorwert.

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