„Kein einziges Wort, das ein LLM vorschlägt, verwenden“ – wovor schützt diese Regel?

Sie schützt vor der einheitlichen Glätte der KI-Formulierungen: Moderne Modelle sind am besten darin, „wohlklingende“ Formulierungen zu wählen, so wohlklingend wie Zeitschriftentitel, und Leser können das mit extrem hoher Empfindlichkeit riechen. Diese Regel verlangt, dass man selbst einen Vorschlag, den man für besser hält als den eigenen, nicht verwendet – die KI kann Passivkonstruktionen, Nominalisierungen, Füllwörter und andere „Operationsstellen“ markieren, aber der Schnitt muss von Menschenhand kommen. Noch heimtückischer ist die zweite Regel „Avoid encouragement“: Das Modell wird für deinen schlechten Entwurf klatschen, und du wirst Absätze, die eigentlich neu geschrieben gehören, doppelt besetzen und verlierst das Urteil „Hier muss neu geschrieben werden“.

Warum lehnt Grunewald sogar „KI-Entwurf, menschliche Überarbeitung“ ab?

Sein Fundament ist: „Der Schreibprozess ist der Denkprozess“. Gedanken in Worte zu fassen, ist der strengste Test für das Verständnis. Sobald Worte auf der Seite stehen, neigt man dazu, sie passiv zu akzeptieren. Der KI-Entwurf spart keine Tippzeit, sondern das Denken selbst; und KI-Texte werden an unmerklichen Stellen vage und fehlerhaft – nicht harte Fehler, die man fängt, sondern Sätze, in denen der Standpunkt um ein halbes Grad rutscht, ohne dass die KI es merkt. KI zu nutzen, ohne es zu kennzeichnen, bricht in seinen Augen auch die implizite Erwartung des Lesers, dass „hinter dem Text die Meinung des Autors steht“.

Wie praktiziert jemand, der täglich drei Artikel veröffentlicht, „KI-Beteiligung am Schreiben“?

Ein nachhaltiger Dreischritt-Prozess: KI erstellt den Entwurf (Argumente, Beweise und Tonfall wurden vorher menschlich bestätigt), menschliches Umschreiben Absatz für Absatz (nach der Überarbeitung wird der Wortumfang um 30 bis 40 % gekürzt, bei jedem verbleibenden Satz kann man antworten „warum ich ihn so geschrieben habe“), und schließlich werden mit einer Whitelist-Regelliste Klebewörter wie „Es ist zu beachten“, „Zusammenfassend“ entfernt. Nach dem Standard „Editor darf, Autor nicht“ verstößt dieser Prozess im Entwurfsstadium, ist aber in den letzten beiden Schritten konform; im Austausch dafür erhält man eine nachhaltige Produktionsmenge von drei Artikeln pro Tag.

Gilt Schreiben mit KI überhaupt als Schreiben: Zwei virale HN-Threads und ein Standpunkt, dem ich mich nicht entziehen konnte

Einleitung: In derselben Woche zwei gegensätzliche Artikel

Am 17. September veröffentlichte der Blogger von sockpuppet.org einen Artikel „How to Write with an LLM“, der noch am selben Tag auf die Frontseite von Hacker News schoss: 624 Upvotes, 373 Kommentare. Der Kernsatz: Ein LLM kann dein Lektor (copyeditor) sein, aber niemals dein Ghostwriter – you have to write for yourself.

Zwei Tage später, am 19. September, kam Erich Grunewalds Artikel „Why You Should Almost Never Use AI to Write Anything Substantive“, der bereits am 6. August erschienen war, auf HN erneut ins Rollen: 213 Upvotes, 117 Kommentare. Seine Position ist radikaler: Fast jedes substantielle Schreiben sollte nicht von KI berührt werden – selbst wenn es danach von Menschen überarbeitet wird.

Zusammengezählt haben die beiden Threads auf HN fast tausend Upvotes an Diskussionen generiert. Und in diesem Monat selbst veröffentliche ich täglich drei Artikel, die alle die Hände der KI durchlaufen. Also spiele ich in dieser Ausgabe nicht den Vermittler, ich beziehe Position.

Shiwen: Fangen wir mit dem Thema an – du nutzt KI täglich zum Schreiben, wie traust du dich, dieses Thema überhaupt anzufassen?

Yongliang: Gerade weil ich sie täglich nutze, kann ich mich dem nicht entziehen. In siebzehn Jahren habe ich Tech-Teams mit bis zu siebzig Personen geleitet, Pläne von anderen geprüft und wurde selbst geprüft; jetzt veröffentliche ich täglich drei Artikel, und KI ist an jedem Prozess beteiligt. Für jede der Anwendungen, die in diesen beiden Artikeln kritisiert werden, habe ich aktuelle Beispiele aus meiner eigenen Praxis. Also werde ich heute nicht den Streit nachplappern, sondern die Grenzen der beiden Artikel klar darlegen und dann meinen eigenen Prozess damit abgleichen – was die Kritik aushält und wovor ich selbst mich drücke.

Q1: Zuerst Artikel A – „Kein einziges Wort, das ein LLM vorschlägt, verwenden“

Shiwen: Zerlegen wir erst einmal den Artikel mit 624 Upvotes. Was erlaubt der Blogger von sockpuppet.org und was verbietet er?

Yongliang: Ich stelle zuerst seine beiden Regeln im Original vor, ich werde sie nicht für ihn hochstilisieren.

Laut Artikel A ist seine Aufgabenteilung so: Ein LLM kann als Lektor (copyeditor) fungieren, aber nicht als Ghostwriter. Der Lektor ist die letzte Hürde vor der Veröffentlichung: Fehler finden, Sätze glätten, Konsistenz prüfen, aber die Worte sind von dir geschrieben. Der Ghostwriter schreibt für dich: Du gibst den Namen, er liefert den Text. Er meint, ein LLM kann nur Ersteres.

Regel eins, und auch die härteste: Kein einziges Wort, das ein LLM vorschlägt, darf verwendet werden. Seine Begründung: Moderne Modelle sind am besten darin, „wohlklingende“ Formulierungen zu wählen, so wohlklingend wie Zeitschriftentitel; selbst wenn du einen Vorschlag für besser hältst als deinen eigenen, wird er disqualifiziert. Ich übersetze seinen Goldenen Satz direkt: Leser können KI-Texte in einer Konzentration von parts per trillion nachweisen. Das ist rhetorisch übertrieben, aber die Richtung stimme ich zu – KI-Formulierungen haben eine einheitliche Glätte, Leser können nicht sagen, was genau falsch ist, aber sie spüren, dass etwas nicht stimmt.

Regel zwei, leicht zu übersehen, aber wichtiger: Avoid encouragement (Vermeide Bestätigung). Das Modell wird auf deinen schlechten Entwurf mit „that’s gold, Jerry!“ reagieren. Du schreibst einen Absatz, bei dem dir selbst unwohl ist, es klatscht dafür, und du verdoppelst deinen Einsatz bei Absätzen und Metaphern, die eigentlich neu geschrieben gehören müssen. Sein Originalwortlaut: Diese Reflexionen beim Umschreiben sind die tragenden Wände (load-bearing parts) deiner Stimme. Ein schlechter Entwurf ist nicht schlimm, schlimm ist, dass die KI dir das Urteil „Hier muss neu geschrieben werden“ nimmt.

Was kann die KI also? Er listet mechanische Aufgaben zur Problemlösung auf: Passivkonstruktionen, Nominalisierungen von Verben, wiederholte Formulierungen, Füllwörter wie very, unfortunately, really, actually. Kurz gesagt: Diagnose ist okay, Verschreibung nicht; die Position für den Schnitt markiert sie, aber das Messer musst du selbst führen.

Q2: Nun Artikel B – Grunewald lehnt sogar „KI-Entwurf, menschliche Überarbeitung“ ab

Shiwen: Artikel A lässt zumindest die Position des Editors zu. Warum lehnt Grunewald sogar das Verfassen durch KI inklusive Überarbeitung ab?

Yongliang: Seine drei Argumente gehen immer tiefer an die Wurzel.

Erstens: Der Schreibprozess ist der Denkprozess. Er zitiert Paul Graham mit dem Satz: „Gedanken in Worte zu fassen, ist der strengste Test für dein Verständnis“; und den Philosophen Eric Schwitzgebel mit der Ansicht: Einen vorhandenen Text zu lesen und zu nicken, ist eine andere kognitive Aktivität, als diesen Text Wort für Wort selbst zu generieren. Sobald Worte auf der Seite stehen, neigt der Mensch dazu, sie passiv zu akzeptieren. Das ist sein Fundament: Wenn du die KI entwerfen lässt, sparst du keine Tippzeit, sondern das Denken selbst.

Zweitens: KI-Schreiben wird an unmerklichen Stellen vage und fehlerhaft. Nicht die harten Fehler, die man fängt, sondern Sätze, die oberflächlich glatt wirken, aber bei genauerem Lesen zeigen, dass der Standpunkt um ein halbes Grad gerutscht ist, ohne dass die KI es selbst merkt.

Drittens: KI zu nutzen, ohne es zu kennzeichnen, ist grob und irreführend. Bei diesem Punkt macht er keinen Kompromiss: Leser gehen implizit davon aus, dass hinter dem Text die Meinung des Autors steht; wenn du diese implizite Erwartung brichst, musst du Bescheid sagen.

Interessanterweise gibt er an, nicht gegen KI zu sein: Transkription, Datenanalyse, Suche, Brainstorming, Feedback zu Entwürfen – alles ist okay; Zeilenkorrekturen (Line Editing) und Umschreiben auch, aber jede Änderung muss vom Menschen einzeln angenommen oder abgelehnt werden. Er lehnt nur eine Sache ab: Das Schreiben selbst durch die KI, selbst wenn du detaillierte Punkte gibst, selbst wenn du danach editierst. Denn seiner Meinung nach findet das Denken vor dem Niederschreiben statt; in dem Moment, in dem die Punkte aufgelistet sind, ist das Schreiben bereits beendet.

Shiwen: Diese Aussage „vor dem Niederschreiben“ – wo liegt genau der Dissenspunkt mit Artikel A?

Yongliang: Beide teilen eigentlich dieselbe Grenze: KI kann Editor sein, nicht Autor. Die wahre Differenz liegt in den Ausführungsdetails: A erlaubt der KI, Probleme zu diagnostizieren, verbietet nur ihre Formulierungen; B meint, Diagnose und Formulierung lassen sich nicht trennen, ein von KI entworfener Text ist an der Wurzel bereits schief, und die menschliche Überarbeitung ist nur noch das Beschneiden eines schiefen Baumes. Einer verwaltet den Prozess, der andere die Gedanken.

Q3: Die Munition in den HN-Kommentaren und die Ironie, die Artikel A selbst traf

Shiwen: Die Kommentare sind lebhafter als der Haupttext. Nimm ein paar Brauchbare heraus.

Yongliang: Zuerst der Punkt, der Berufstätigen am meisten bringt, sinngemäß: Du brauchst ein zweites Paar Augen, nicht erste Hände. Das ist der Top-Kommentar unter den 624 Upvotes von Artikel A, ein Satz, der Lektor und Ghostwriter sauber trennt. Der zweite Punkt ist wie eine Generalregel: Setze KI nur dort ein, wo sie dich dazu bringt, härter zu denken. Der Maßstab liegt nicht in der Werkzeugliste, sondern bei dir selbst – nachdem du in diesem Schritt KI genutzt hast, denkst du tiefer nach oder hörst du ganz auf zu denken? Ersteres ja, Letzteres nein.

Zwei Punkte auf operativer Ebene sind auch handfest: Lass die KI deinen Entwurf kritisieren, nicht ihn für dich umschreiben. Das Modell wird dir immer eine vollständige Umschreibung geben, nimm sie nicht; lass die KI Dinge schreiben, die du selbst gerne lesen würdest, wie eine Zusammenfassung eines Themas, einen Entscheidungsbericht oder ein Meeting-Protokoll – das sind Materialien, die du sowieso lesen musst und bei denen niemand für dich denkt.

Der letzte Punkt ist der Höhepunkt dieser Ausgabe und trifft Artikel A selbst. Ein Kommentar wies darauf hin: Der Satz „Diese Reflexionen beim Umschreiben sind die tragenden Wände deiner Stimme“ ist selbst typischer KI-Jargon – jemand, der dich lehrt, wie man den KI-Geschmack vermeidet, wurde selbst von der KI beeinflusst. Für diese Ironie gebe ich volle Punktzahl, weil sie das Ganze wieder auf den Boden holt: Niemand kann von außerhalb der KI über die KI richten, auch nicht derjenige, der die Regeln aufstellt. Wir alle sind im Wasser, der Unterschied liegt nur darin, wer zugibt, im Wasser zu sein.

Q4: Ich selbst unter die Lupe nehmen – täglich drei Posts, KI beteiligt sich an jedem, hält mein Prozess den Kritiken dieser beiden Artikel stand?

Shiwen: Jetzt ist es Zeit für die Selbstzuordnung. Wie sieht dein Prozess aus, wie würden Artikel A und Artikel B jeweils urteilen?

Yongliang: Ich lege zuerst den Prozess offen, drei Schritte: KI erstellt den Entwurf, menschliches Umschreiben, Whitelist-Regeln entfernen die KI-Note. Jeder Artikel durchläuft diese drei Schritte, keine Ausnahme.

Schritt eins, KI erstellt den Entwurf. Sagen wir es direkt: Dieser Schritt ist genau der Ort, auf den die Artikel A und B ihr Feuer konzentrieren, ich werde ihn nicht verteidigen. Nach dem Standard von Artikel B bin ich im Entwurfsstadium bereits über die Grenze gegangen, das Denken geschieht vor dem Niederschreiben, und ich habe das Niederschreiben ausgelagert. Der Standard von Artikel A ist etwas milder, aber ich kriege trotzdem Schelte: Die Formulierungen im Entwurf, die die KI so glatt gebügelt hat, hätten gar nicht bleiben dürfen. Meine tatsächliche Anwendung in diesem Schritt ist: Ich füttere die Argumente, Beweise und den Tonfall, die ich schreiben will, hinein, und lasse sie ein „Faktengerüst, das ich bestätigt habe“ bauen. Das ist meine Anwendung, den Teil, der kritisiert wird, nehme ich an. Ob ich Tippzeit spare oder das Denken selbst spare – die Grenze zwischen beiden ist auch bei mir nicht jeden Tag klar.

Schritt zwei, menschliches Umschreiben, das ist das eigentliche Schreiben in meinem Prozess. Sobald der Entwurf vorliegt, gehe ich Absatz für Absatz durch: Sind das meine Argumente, sind das meine Beispiele, ist das mein Tonfall? Der Wortumfang wird nach der Überarbeitung meist um 30 bis 40 % gekürzt, das ist meine Schätzung, keine exakte Statistik, aber jeder Artikel liegt in dieser Größenordnung. Die Regel aus Artikel A „Kein einziges Wort, das ein LLM vorschlägt, verwenden“, ist bei mir die andere Hälfte des Whitelist-Denkens beim Umschreiben: Bei jedem Satz, der bleibt, muss ich antworten können: „Warum habe ich ihn so geschrieben?“.

Schritt drei, Whitelist-Regeln entfernen die KI-Note. Ich liste einige berühmte KI-Formulierungen auf und scanne den Endtext Punkt für Punkt, alle Treffer werden umgeschrieben. Das ist mechanische Arbeit, die Art von „Diagnose“, die Artikel A anerkennt, nur dass das Diagnoseobjekt die KI selbst ist.

Jetzt die Selbstzuordnung. Artikel A würde urteilen: Entwurfsstadium Foul, Umschreiben und Entfernen der Note konform, insgesamt zur Bewährung ausgesetzt. Artikel B würde urteilen: Schon im ersten Schritt über die Grenze, die letzten beiden Schritte können das nicht reparieren. Beide Urteile akzeptiere ich, aber ich werde sie nicht ändern, denn ich tausche den Prozess gegen die Produktionsmenge von drei Artikeln pro Tag; eines habe ich in siebzehn Jahren gelernt: Perfekte Prinzipien unterliegen nachhaltigen Prozessen. Artikel B Ansatz respektiere ich, aber wenn ich nur Premium-Mache mache, kann ich diese Kolumne nicht wöchentlich betreiben.

Q5: Mein Standpunkt – Die Grenze des Werkzeugs liegt nicht im Werkzeug, sondern in „Wer trägt das Denken“

Shiwen: Zum Schluss ein klares Wort. Auf welcher Seite stehst du?

Yongliang: Ich stehe auf der Seite von Artikel A, aber ich will den Satz einen halben Schritt weiter als Artikel A treiben.

Auf der Seite von Artikel A, weil Artikel B Standard in der Praxis zu „Nicht mit KI schreiben“ kollabieren würde, und das ist kein Versprechen, das jemand, der täglich drei Artikel schreibt, oder ein Tech-Lead, der ein siebzigköpfiges Team führt, einlösen kann. Ein Standard, der nicht eingelöst werden kann, ist schlimmer als gar kein Standard, denn er filtert nur die Leute heraus, die so tun, als ob.

Einen halben Schritt weiter als Artikel A. Ich finde, die Regel „Kein einziges Wort, das ein LLM vorschlägt, verwenden“ setzt am falschen Schwerpunkt an. Leser lehnen es ab, wenn hinter dem Text niemand das Denken trägt. Also ist mein Maßstab nur einer, er fragt den Menschen, nicht das Werkzeug: Für jedes Urteil in diesem Text, ist jemand bereit, im Review-Meeting aufzustehen und zu sagen: „Das habe ich geprüft, dafür bin ich verantwortlich“? Wenn ja, ist die Tiefe der KI-Beteiligung egal; wenn nein, ist es auch handgemacht nur ein leeres Gerüst. Die Grenze des Werkzeugs liegt in den fünf Worten „Wer trägt das Denken“.

Das führt mich zurück zu meinem eigentlichen Beruf von siebzehn Jahren. Wenn ich ein Team leite, fürchte ich am meisten, dass niemand klar sagen kann, woher die Zahlen in einem Dokument kommen. Der Streit um das Schreiben im KI-Zeitalter ist im Grunde dieselbe Sache in neuem Gewand: Der Leser will „eine verantwortliche Person dahinter“.

Nachwort

Shiwen: Zum Schluss, fasse diese Ausgabe in einem Satz zusammen?

Yongliang: KI kann Editor sein, nicht Autor, diese Grenze stimmen neunzig Prozent der Leute zu, die restlichen zehn Prozent sind das Schlachtfeld: Die Trennlinie zwischen Editor und Autor wird in dem Prozess gezogen, den jeder Verfasser täglich praktiziert, und der Stift, der die Linie zieht, kann nur ein menschlicher sein. Wo du die Linie heute ziehst, ist wichtiger als die Schlussfolgerung, die zwei virale Threads erzielen.

Shiwen: Diesen Satz schenken wir euch allen. Bis zur nächsten Ausgabe.

[Technische Tiefe] Was ist eigentlich der „KI-Ton“, und warum können Leser ihn riechen?

In dieser Ausgabe ging es ständig um „KI-Geschmack“ und „KI-Ton“, manche Leser wollen vielleicht eine Ebene tiefer wissen: Was ist das genau, und warum behaupten so viele, sie könnten es riechen.

Es ist erst einmal eine statistische Präferenz. Wenn große Modelle das nächste Wort vorhersagen, bevorzugen sie natürlicherweise die „im globalen Durchschnitt am glattesten“ wirkende Fortsetzung: Erklärungen geben priorisiert Definitionen, Wendungen priorisieren „jedoch“, Abschlüsse priorisieren eine Aufwertung. Einzelnes betrachtet ist nichts falsch, aber zusammengenommen ergibt sich eine Gleichmäßigkeit – jeder Satz hat dieselbe Intensität, jeder Absatz denselben Endpunkt. Menschliches Schreiben hat raue Kanten, Gedanken werden eilig, machen Umwege, schieben plötzlich eine völlig irrelevante Wahrheit ein; die Ausgabe des Modells hat keine Kanten, das ist die Wahrheit hinter der „Glätte“: nicht, dass keine Individualität da ist, sondern dass sie so durchschnittlich ist, dass man die Individualität nicht sieht.

Zweitens das häufige Auftauchen von Füllwörtern und Verbindungswörtern. Die very, unfortunately, really, actually, die Artikel A nennt, sind eine Kategorie; im Chinesischen entsprechen sie „Es ist zu beachten“, „Zusammenfassend“, „Nicht nur das“, „in einem gewissen Sinne“ – diese universellen Adapter. Sie sind nicht falsch, sie sind Faulheit – Klebewörter ohne konkrete Informationsmenge. Die Whitelist, um den KI-Geschmack zu entfernen, entfernt hauptsächlich diese Klebewörter: Jeder Treffer wird entweder gelöscht oder durch einen Satz mit konkreter Referenz ersetzt.

Drittens: „Riechen können“ hat einen Preis. Die Ironie im HN-Kommentar war sehr kühl: Sogar jemand, der lehrt, wie man den KI-Geschmack vermeidet, benutzt selbst den KI-Ton. Die Fähigkeit, KI-Texte zu erkennen, beruht auf der Lesemenge; wer genug echte menschliche Texte und KI-Texte gelesen hat, dessen Nase wird natürlich empfindlich. Und die Wachstumsrate der Lesemenge in dieser Zeit wird mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht mit der Produktionsmenge der KI-Texte Schritt halten können. Also statt die Nase zu trainieren, sollte man das eine verifizierbare Ding im Auge behalten: Hinter diesem Text, trägt jemand das Denken?

Zurück zur Hauptlinie dieser Ausgabe: KI-Ton ist der Geschmack der Statistik, Verantwortlichkeit ist der Geschmack des Menschen. Ersteres kann man entfernen, Letzteres kann man nicht vorspielen.

Informationsquellen dieser Ausgabe

sockpuppet.org Blog 2026-09-17: „How to Write with an LLM“ (Regel eins „Kein einziges Wort, das ein LLM vorschlägt, verwenden“, Regel zwei „Avoid encouragement“, das Bonmot „parts per trillion“, „load-bearing parts of your voice“ sind alles Ansichten des Originaltextes)
Hacker News 2026-09-17: Diskussion zum obigen Thread, 624 ▲ / 373 Kommentare (inklusive des High-Scoring-Kommentars „zweites Paar Augen, nicht erste Hände“, des ironischen Kommentars zu „load-bearing“, alles Wiedergabe von Erstkommentaren)
Erich Grunewald persönlicher Substack 2026-08-06 Erstveröffentlichung: „Why You Should Almost Never Use AI to Write Anything Substantive“ (Drei Argumente, Paul Graham und Eric Schwitzgebel Zitate, Liste der erlaubten KI-Anwendungen sind alles Ansichten des Originaltextes)
Hacker News 2026-09-19: erneute Diskussion zum obigen Thread, 213 ▲ / 117 Kommentare (inklusive „KI nur dort einsetzen, wo sie dich dazu bringt, härter zu denken“, „KI kritisieren statt umschreiben lassen“, „KI Dinge schreiben lassen, die du selbst lesen würdest“, „Rereading korrigiert KI-Zusammenfassungen, die Nuancen verschwinden“ etc., Wiedergabe von Kommentaren).