Weniger Glaubwürdigkeit durch nach KI-klingende Texte

„Wir haben bereits einen ersten Entwurf des Vertrags erstellt. Könnten Sie diesen bitte kurz überprüfen?“ 

Anwält*innen wissen, was „kurz überprüfen“ bedeuten kann. Der Mandant hat etwas vorgelegt, das vollständig genug aussieht, um nur noch wenige Korrekturen zu erfordern. Nach zehn Minuten der Durchsicht stellt man aber fest, dass das Dokument von Grund auf neu erstellt werden muss. 

Der Text scheint flüssig und die Formatierung makellos. Aber "Eigentum" und “Besitz” werden synonym verwendet. Die Haftungsklausel zielt darauf ab, „ein angemessenes Gleichgewicht herzustellen“, ohne zu präzisieren, wo dieses „Gleichgewicht“ liegt. Der Vertrag, der deutschem Recht unterliegt, enthält Konzepte, die aus dem US-amerikanischen Prozessrecht übernommen wurden. Das Dokument hat zwar den Anschein einer fertigen juristischen Arbeit, den Inhalt jedoch eines unstrukturierten Gesprächs zwischen Laien. Als Anwalt hat man da kaum Zweifel daran, dass der Mandant ein generisches generatives KI-Tool verwendet hat. Für die Kanzlei gibt es in der Situation einen kleinen Trost: Die „schnelle Überprüfung“ kann sich in einen erheblichen Umfang an abrechnungsfähiger Arbeit niederschlagen. 

Die umgekehrte Situation ist weniger vorteilhaft: Ein Mandant erhält Unterlagen von seinem Anwalt und geht auf den ersten Blick davon aus, dass es sich um KI-Ergebnisse handelt, die nur oberflächlich geprüft wurden. In Wirklichkeit spiegelt die strategische Beratung möglicherweise jahrelange Erfahrung wider, die Argumentation mag stichhaltig und die Rechtsquellen ordnungsgemäß recherchiert sein, doch die Sätze klingen immer noch wie jede generische KI-Antwort, die der Mandant in dieser Woche gelesen hat. 

Ein stark nach KI-klingender Text kann die fachliche Expertise untergraben. 

“Der Ton macht die Musik” 

Große Sprachmodelle schreiben nicht alle auf identische Weise, doch viele produzieren einen ähnlichen Stil. Ihre Ausgaben sind in der Regel flüssig, eindringlich, stark strukturiert und „selbstbewusst vage“. Wir können dieses Register auch als „KI-Akzent“ bezeichnen. 

Der Akzent spiegelt wider, wie die Modelle aufgebaut und trainiert sind. Sie lernen Muster aus riesigen Sammlungen bestehender Texte, die zum Großteil von Websites, Marketingmaterialien, Aufsätzen und der ein oder anderen Fachpublikationen stammen. Bei der anschließenden Verfeinerung werden Antworten belohnt, die ausgefeilt, hilfreich und vollständig wirken. Infolgedessen neigen die Modelle dazu, die mit diesen Eigenschaften verbundenen sprachlichen Merkmale übermäßig hervorzuheben – ähnlich wie ein überdurchschnittlich leistungsstarker Schüler, der jede Technik für das „gute Verfassen von Aufsätzen“ verinnerlicht hat und anschließend übermotiviert stets die ganze Klaviatur auf einmal verwendet. 

Das Ergebnis ist eine Prosa, die oft nach künstlichem Bananengeschmack schmeckt: sofort erkennbar, seltsam einheitlich, deutlich losgelöst vom „Echten“ und daher leicht unbefriedigend. 

Dieses Phänomen lässt sich messen. In einer 2025 in Science Advances (1) veröffentlichten Studie untersuchten Dmitry Kobak, Rita González-Márquez, Emőke-Ágnes Horvát und Jan Lause 15,1 Millionen biomedizinische Abstracts, die zwischen 2010 und 2024 veröffentlicht wurden. Ihre Methode zeigte zunächst, was mit der Sprache geschieht, wenn sich die Welt selbst verändert: Während der Covid-19-Pandemie tauchten Ausdrücke wie „Pandemie“, „respiratorisch“ und „Remdesivir“ weitaus häufiger auf, als ihre bisherigen Entwicklungsverläufe es vorhergesagt hätten. Das ist zu erwarten: Medizinische Forschende schrieben über eine neue Krankheit, ihre Symptome und ihre Behandlungsmethoden. Im Jahr 2020 tauchte beispielsweise der Ausdruck „Pandemie“ in etwa 2 Prozent der Abstracts auf, was etwa dem 21-Fachen der erwarteten Häufigkeit entspricht. 

Nach der Veröffentlichung von ChatGPT stellten die Forschenden jedoch eine weitere abrupte Verschiebung fest, diesmal vorwiegend im allgemeinen stilistischen Wortschatz, für die keine „Veränderung der Welt“ (… abgesehen vom Anstieg der GenAI-Nutzung) eine offensichtliche Erklärung bot. Im Jahr 2024 tauchte „delves“ 28-mal häufiger auf als erwartet, „underscores“ 13,8-mal häufiger und „showcasing“ 10,7-mal häufiger. Auch das Ausmaß der Verschiebung war größer: Die Forschenden identifizierten auf dem Höhepunkt der Covid-bedingten Veränderung im Jahr 2021 190 überzählige Wörter (fast ausschließlich Inhaltswörter), verglichen mit 454 im Jahr 2024 (überwiegend Verben und Adjektive, die mit dem Schreiben durch LLMs in Verbindung stehen). Auf dieser Grundlage schätzten die Autor*innen, dass mindestens 13,5 Prozent der im Jahr 2024 veröffentlichten Abstracts mithilfe eines LLM verarbeitet worden waren. 

Die Forschenden wiesen ausdrücklich auf die Grenzen ihrer Methode hin: Ihre Analyse kann zwar zeigen, dass sich die Schreibpraktiken in Millionen von biomedizinischen Abstracts verändert haben, sie kann jedoch nicht feststellen, wie ein bestimmtes Abstract entstanden ist. Ein Autor kann das Wort „delves“ verwenden, ohne KI eingesetzt zu haben, während ein KI-gestützter Artikel möglicherweise keines der in der Studie identifizierten Wörter enthält. Die Methode liefert daher Belege für LLM-gestütztes Schreiben in der gesamten Sammlung, stellt jedoch keinen zuverlässigen Test zur Urheberschaft eines einzelnen Textes dar. 

Dieser Artikel bietet Jurist*innen daher kein forensisches Werkzeug, um KI-gestützte Entwürfe der gegnerischen Partei zu entlarven. Indem er den Stil jedoch leichter erkennbar macht, ermöglicht er ihnen, selbst zu entscheiden, wie sie ihr eigenes Fachwissen präsentieren. 

Die Studie zeigte zudem, dass einzelne Wörter als Marker nur eine kurze Lebensdauer haben. Sobald „delve“ bekannt wurde, wurde es weniger verwendet; und das sowohl von Menschen als auch von KI-Modellen.  

Was verleiht juristischen Texten den KI-Akzent? 

Wörter, die kostbare Zeit stehlen 

Wie die oben zitierte Studie zeigt, sind die offensichtlichsten Indikatoren jene Wörter, die in KI-gestützten Texten unverhältnismäßig häufig vorkommen. Wer regelmäßig KI-gestützte Prosa liest, wird seine eigenen Beispiele hinzufügen können: Vorreiter, robust, nahtlos, umfassend, fördern. Auf der persönlichen schwarzen Liste der Autorin stehen wirklich und ehrlich. Sie sind im streng grammatikalischen Sinne selten falsch, nehmen aber Platz ein, ohne nützliche Informationen beizusteuern: Ein „robustes Compliance-Rahmenwerk“ könnte aus Genehmigungsrechten, Meldepflichten, einem Prüfungsprozess bestehen … oder aus einer einzigen erbärmlichen internen Richtlinie, die niemand befolgt. Das Adjektiv ermöglicht es dem Schreibenden, nicht konkretisieren zu müssen, welche dieser Elemente tatsächlich vorhanden sind. 

Form ohne Inhalt 

In solchen Fällen wendet die KI alles an, was man im Kurs „Schreiben für Anfänger“ lernt, und fügt Überschriften, Wegweiser, Zusammenfassungen und Untertitel hinzu. Diese mögen in einer langen Abhandlung nützlich sein, wirken aber in einem einseitigen Memorandum, dessen Schluss den ersten Absatz wiederholt, wie eine Parodie.  

Genau wie Sie werden auch Ihre Mandanten und die gegnerische Partei die Stirn runzeln angesichts der 50 „Gedankenstriche“, der hellblauen Zitatkästen, der durch skurrile, fettgedruckte Überschriften eingeleiteten Aufzählungspunkte und der unverzichtbaren Zwischenüberschrift „Warum dies wichtig ist“. 

Was juristische Texte jedoch erfordern, ist Konsistenz bei definierter Terminologie. Jeder Liebhaber eleganter Prosa mag beim Lesen von „Der Verkäufer verpflichtet sich, den Käufer über jede Verzögerung seitens des Verkäufers oder seiner Tochtergesellschaften bei der Herstellung des Käuferprodukts zu informieren“ zusammenzucken, doch es wäre ein Anfängerfehler, die KI die Wiederholungen durch die Einführung von Synonymen glätten zu lassen. 

„Lieber grob richtig als präzise falsch“ ad absurdum getrieben 

Modelle sind darauf trainiert, übertriebene Behauptungen zu vermeiden, und kompensieren dies daher durch abschwächenden oder relativierenden Sprachgebrauch. Sie erklären, dass ein Problem „möglicherweise“ ein Risiko darstellen könnte, dass das Ergebnis „letztendlich von den Umständen abhängt“ und dass „eine sorgfältige und umfassende Prüfung empfohlen wird“. Sie stellen beide Seiten dar und vermeiden es, sich zwischen ihnen zu entscheiden. 

Diese inhaltliche Feigheit lässt sich nur schwer mit dem vereinbaren, wofür Anwaltskanzleien bezahlt werden: Urteilsvermögen unter Unsicherheit. Es reicht also nicht aus, den typischen Haftungsausschluss „Dies stellt keine Rechtsberatung dar“ am Ende eines KI-Entwurfs zu streichen: Ein Rechtsgutachten, das durchgehend im Vorbehaltsmodus verfasst ist, könnte auch die Bereitschaft des Mandanten mindern, die Rechnung zu bezahlen. 

Schwierige Rückstände 

Das Beste kommt zum Schluss: Nichts geht über die Schadenfreude, wenn man einen sogenannten „Chat-Rückstand“ im Entwurf der gegnerischen Partei entdeckt: „Selbstverständlich! Hier ist die überarbeitete Klausel“, vielleicht gefolgt von dem freundlichen Angebot der KI, eine kürzere Version zu erstellen. Etwas subtiler sind Platzhalter („[Rechtsordnung einfügen]“), die mehrere Überprüfungsrunden überstehen können, weil der umgebende Text fertig wirkt. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie die Entwürfe Ihres eigenen Teams prüfen: Ein flüssiger Text verleitet das Auge dazu, weiterzulesen. 

Den KI-Akzent vermeiden 

Unserer Erfahrung nach beseitigt eine gute Stilvorgabe den Großteil der wiederkehrenden Muster bereits an der Quelle. Da das Modell seine Standardausgabe bereits als natürlich ansieht, bringt es wenig, ihm zu sagen, es solle „normal schreiben“. Stilvorgaben funktionieren daher besser, wenn sie ein erkennbares Muster identifizieren und eine Korrektur vorschreiben. Hier einige nützliche Beispiele: 

Fügen Sie zwei oder drei Beispiele Ihrer eigenen Texte bei, deren Stil Ihnen nach wie vor gefällt. Diese liefern der KI Anhaltspunkte für Ihre Satzlänge, Ihren Sprachstil und Ihren Wortschatz. Wählen Sie sie sorgfältig aus. KI hat ihren ganz eigenen Sinn für Humor und ist gut darin, Ihre Eigenheiten und schlechten Angewohnheiten zu erkennen und nachzuahmen. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Orientierung in der sich rasch wandelnden Landschaft des KI-gestützten juristischen Schreibens einen soliden und ganzheitlichen Ansatz erfordert. Durch den Einsatz innovativer Tools, die Förderung authentischer Kommunikation und die Einbeziehung sinnvoller menschlicher Kontrolle können Juristen das volle Potenzial der KI ausschöpfen und gleichzeitig die einzigartigen menschlichen Qualitäten bewahren, die das Herzstück ihres Berufsstandes ausmachen. 

Hat dieser Absatz Sie dazu gebracht, am Rest des Artikels zu zweifeln? 

Prof. Marcel Salathé hat einen treffenden Begriff für die Kritik an schlampiger KI-Prosa vorgeschlagen, die selbst weitgehend unredigiert zu sein scheint: „Slopocrisy“.(2) 

Ein Absatz im KI-Stil reicht aus und schon kann der ganze Text als weniger glaubwürdig.  

Als Europas Rechts-KI, die Jurist*innen dabei hilft, effizienter zu arbeiten, wollen wir Sie natürlich nicht wieder zu Stift und Papier zurückzuschicken. Dieser Artikel sollte Ihnen praktische Tipps an die Hand geben und Sie dafür sensibilisieren, dass Sie besser auffällige Muster selbst erkennen können.  

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1 Dmitry Kobak, Rita González-Márquez, Emőke-Ágnes Horvát and Jan Lause, “Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary”, Science Advances, vol. 11, no. 27, 2025, eadt3813. 

2 Marcel Salathé, “I’d like to propose the term #slopocrisy for the growing genre of posts that deride AI while clearly being written by AI”, LinkedIn post, July 2026.