Der »Nonsens-Effekt«: Warum KI-Modelle Unsinn mit Literatur verwechseln
Basierend auf der Forschung von Dr. Christoph Heilig
Was zeigt diese Analyse?
Ein überraschendes Phänomen: Alle von Christoph Heilig getesteten KI-Modelle bewerten völlig unsinnige Texte höher als normale, verständliche Geschichten. Das Chart zeigt, wie verschiedene »Auslöser« (bestimmte Schreibstile) die Bewertung literarischer Texte durch die KI-Modelle selbst beeinflussen.
Das Problem: KI-Modelle haben offenbar eine »Geheimsprache« entwickelt - sie produzieren und bewerten literarische Texte, die für Menschen unverständlich sind, aber anderen KIs als hochwertige Literatur erscheinen. Das ist ein ernstes Sicherheitsproblem.
So lesen Sie die Daten: Die Kommawerte (z.B. 7,71) zeigen die durchschnittliche Bewertung der KI-Modelle auf einer Skala von 1-10. Die Prozentzahlen (z.B. +38%) zeigen, um wie viel höher ein Schreibstil im Vergleich zur »Grundlinie« (normale Texte) bewertet wird. Ein Wert von +67% bedeutet: Das KI-Modell findet diesen Text um 67% besser als »normale« Literatur!
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🚨 Schlüsselerkenntnisse
Unsinnige Texte werden bevorzugt: Völlig sinnlose literarische Texte werden von allen Modellen höher bewertet als normale Geschichten
Claude ist am stärksten betroffen: +67% Bewertung für unsinnige Texte im Vergleich zur Grundlinie
Auch »smarte« Modelle fallen darauf rein: Selbst GPT-5 mit maximaler Rechenleistung erkennt das Problem nicht
Sicherheitsrisiko: KI-Modelle können überzeugende, aber falsche Erklärungen für ihre unsinnigen literarischen Bewertungen liefern
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Schreibstil-Kategorie
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GPT-5 Chat
GPT-4o
Claude Opus 4.1
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