WRITING IN THE AGE OF LLMS

In den letzten Jahren habe ich mehrere technische Arbeiten und Blogbeiträge geschrieben und überprüft. Dabei bin ich häufig auf Texte gestoßen, die von LLMs (Large Language Models) generiert wurden und die sich etwas “falsch” anfühlen – manchmal, um ehrlich zu sein, sogar uneinladend. Gleichzeitig ziehe ich jedoch großen Nutzen daraus, LLMs zu verwenden, um erste Entwürfe zu erstellen, dichte Materialien zusammenzufassen und chaotische Gedanken umzuformulieren.

Dieser Beitrag beschreibt einige meiner Gedanken zum Schreiben in einer Welt, in der ein Großteil dessen, was wir lesen, mittlerweile maschinell generiert ist. Zunächst werde ich einige häufige Muster schlechten Schreibens aufzeigen, die ich bei LLM-Tools beobachte. Dann werde ich einige Schreibgewohnheiten verteidigen, die oft als „LLM-ähnlich“ abgetan werden, aber tatsächlich in bestimmten Kontexten hilfreich sind. Schließlich teile ich konkrete Regeln und Formeln, auf die ich in meinem eigenen Schreiben und in den Eingabeaufforderungen zurückgreife, die ich für LLMs benutze.

HÄUFIGE MUSTER SCHLECHTEN SCHREIBENS, DIE ICH BEI LLM-TOOLSEHEN

Hier sind die roten Flaggen, die ich immer wieder sehe – hauptsächlich von LLMs, aber ich nehme an, auch von Menschen, die versuchen, auf die falsche Weise poliert und „formell“ zu klingen.

LEERE „ZUSAMMENFASSUNGS“-SÄTZE, DIE VORGEBEN, EINEN GEDANKEN ABZUSCHLIESSEN

Diese tauchen oft am Ende eines Absatzes auf und klingen wie: „Indem wir diese Schritte befolgen, erreichen wir eine bessere Leistung.“ oder „Durch das Verinnerlichen dieser Prinzipien können Sie sich durch das Rauschen hindurchschneiden.“ Leere Zusammenfassungsätze wirken zwar abschließend, sagen aber nichts. Ich versuche, mit Gedanken zu enden, die etwas Neues bieten – oder zumindest etwas, über das man nachdenken kann – aber leider habe ich kein zuverlässiges Rezept gefunden, um LLMs dazu zu bringen, mit dieser Art von Substanz zu schreiben.

ÜBERNUTZUNG VON AUFZÄHLUNGEN UND GLIEDERUNGEN

LLMs übernutzen oft Aufzählungspunkte, insbesondere verschachtelte. Listen helfen, wenn die Elemente parallel und unabhängig sind, aber wenn Ideen miteinander verbunden sind oder Kontext benötigen, ist ein Absatz normalerweise besser.

FLACHE SATZRYTHMEN

Wenn jeder Satz die gleiche Länge hat, fehlt dem Schreiben der Rhythmus, und es wird schwerer zu folgen. Abwechselnde Satzlängen halten die Leser engagiert. Sie helfen, Betonung zu signalisieren, die Aufmerksamkeit zu lenken und das Tempo zu kontrollieren.

Schlechtes Beispiel: „Wir haben kürzlich ein konversationelles KI-Feature eingeführt, das es Nutzern ermöglicht, Fragen in einfachem Englisch zu stellen und Antworten basierend auf ihren bisherigen Aktivitäten und der aktuellen Sitzung zu erhalten.“

Gutes Beispiel: „Wir haben ein neues konversationelles KI-Feature eingeführt. Es beantwortet Nutzerfragen in einfacher Sprache und nutzt den Kontext der aktuellen Sitzung.“

NICHT DAS RICHTIGE SUBJEKT

Jeder Satz hat ein Subjekt und ein Prädikat. Das Subjekt sagt uns, worum es im Satz geht; das Prädikat sagt uns, was das Subjekt tut oder was über es gesagt wird. Die Wahl des richtigen Subjekts hilft, den Leser auf die Hauptidee zu konzentrieren. Ein häufiges Problem bei LLM-generierten Texten ist, dass oft das falsche Subjekt gewählt wird.

NIEDRIGE INFORMATIONSDICHTE

Ein Beispiel für niedrige Informationsdichte könnte so aussehen: „Als jemand, der schreibt, überprüft und komplexe Informationen dekonstruiert, habe ich eine starke Abneigung gegen schlechtes Schreiben entwickelt. Und in letzter Zeit hat viel von diesem schlechten Schreiben einen spezifischen, synthetischen Geschmack – den unverkennbaren Duft eines LLM. Dieser Beitrag ist ein Leitfaden für das Navigieren in der neuen Welt des Schreibens, mit oder ohne LLM-Hilfe.“ Es klingt gut, sagt aber sehr wenig.

UNGENAUIGKEIT

LLM-Texte vermeiden oft Spezifität. Sie beziehen sich auf Ideen, ohne sie zu definieren, und machen Behauptungen ohne Beweise. Zum Beispiel: „Einige Experten sagen, dass das Prompt-Engineering weniger wichtig wird.“ Aber wer sind die Experten? Was genau ist die Auswirkung?

ÜBERNUTZUNG VON DEMONSTRATIVEN PRONOMEN

LLM-Texte neigen dazu, stark auf Wörter wie „dies“, „das“, „diese“ und „jene“ zurückzugreifen – oft ohne einen klaren Nomen in Sicht. Wenn das Nomen nicht im selben Satz oder unmittelbar davor steht, wird der Bezug vage und der Punkt geht verloren.

FLÜSSIGKEIT OHNE VERSTÄNDNIS

Einige Texte klingen korrekt, erklären aber nichts. Das passiert oft, wenn der Autor oder das Modell nicht weiß, was das Publikum tatsächlich weiß. Zum Beispiel: „LLMs verwenden Aufmerksamkeitsmechanismen, um kontextuell angemessene Antworten zu generieren.“ Während dies wie ein guter Satz klingt, sagt es nichts, wenn der Leser nicht weiß, was Aufmerksamkeit ist oder wie sie funktioniert.

WRITING PATTERNS PEOPLE FLAG AS “LLM-LIKE,” BUT ARE ACTUALLY FINE

Ich füge diesen Abschnitt hinzu, weil ich gesehen habe, dass Menschen in Reaktion auf die Schreibgewohnheiten von LLMs überkorrekturieren und Muster abschneiden, die tatsächlich hilfreich sind, wenn sie gut eingesetzt werden.

INTENTIONALE WIEDERHOLUNG

Die Effektivität von Wiederholung hängt davon ab, wie sie die Idee unterstützt. Wenn sie hilft, etwas Komplexes zu klären oder zu verstärken, fügt sie Wert hinzu.

SIGNPOSTING PHRASES

Phrasen wie „im Wesentlichen“, „kurz gesagt“, „der Punkt ist…“ sind in Ordnung, wenn sie von etwas Nützlichem gefolgt werden. Ich benutze sie gerne, wenn das Schreiben dicht wird, da ein Wegweiser dem Leser hilft, sich neu zu orientieren.

PARALLELE STRUKTUR

Manchmal sehen Leser einen wiederholten Rhythmus und nehmen an, es sei LLM. Aber parallele Strukturen können helfen, verwandte Ideen zu organisieren und Sätze leichter zu folgen.

ABSCHNITTÜBERSCHRIFTEN, DIE EINE STRUKTUR WIDERSPRECHEN

Zum Beispiel: „Warum X scheitert“, „Was stattdessen zu tun ist“, „Wie man weiß, ob es funktioniert hat.“ Diese sind klar und vorhersehbar, was wir wünschen.

DEKLARATIVE ÖFFNUNGEN

Ein Abschnitt mit einer kühnen Behauptung oder einem Themensatz zu beginnen, kann sich robotisch anfühlen, wenn das Schreiben nicht unterstützt wird. Aber wenn es dazu dient, Erwartungen zu setzen – und gefolgt von Beweisen – kann es helfen, den Leser geerdet zu halten.

EM-DASHES

Em-Dashes sind großartig, um klärende Details, schnelle Wechsel oder scharfe Einschübe einzufügen – ohne den Satz zu unterbrechen. Sie helfen dem Schreiben, so zu fließen, wie Menschen tatsächlich sprechen.

WIE ICH MIT LLMs SCHREIBE

Mein Schreibprozess basiert auf einem Ziel: die Dynamik aufrechtzuerhalten. Ich möchte nicht vor einem leeren Bildschirm stecken bleiben oder endlos Sätze anpassen, die nicht ganz passen. Die meisten meiner Texte, sei es für eine Arbeit oder einen Blogbeitrag, folgen demselben groben Ablauf: einen Entwurf planen, einen Entwurf erstellen, das Geschriebene lesen, kritisieren und überarbeiten.

ERZÄHLEN SIE DIE GESCHICHTE DEM MODELL

Wenn ich mit dem Schreiben beginne (insbesondere für etwas wie eine Einleitung zu einer Arbeit), beginne ich damit, die Struktur zu „erzählen“, als würde ich sie einem Kollegen erklären. Ich füge diese grobe Erzählung in das LLM ein und bitte es, einen detaillierten Entwurf zu erstellen. Ich gehe nicht weiter, bis dieser Entwurf strukturell solide erscheint.

DEN ABSATZ SELBST SCHREIBEN, AUCH WENN ER UNVOLLSTÄNDIG IST

Sobald ich den Entwurf habe, versuche ich, für jeden Absatz den tatsächlichen Absatz selbst zu schreiben, auch wenn er unvollständig ist. Wenn ich weiß, was ich sagen möchte, aber den Satz nicht herausbekomme, schreibe ich eine halbherzige Version und bitte das LLM, mir zu helfen, ihn zu beenden.

VERWENDEN SIE SCOPED REWRITE STRATEGIES WÄHREND DER ÜBERARBEITUNG

Wenn ich einen Satz oder Absatz lese, der sich nicht richtig anfühlt, bitte ich das Modell nicht einfach, „es besser zu machen“. Ich frage etwas Spezifisches; normalerweise, dass das LLM einem der folgenden rhetorischen Muster folgt.

ABSCHLIESSENDE GEDANKEN

Es ist jetzt günstig, mittelmäßigen Text zu generieren – und sogar hochwertigen Text, wenn der Umfang eng und gut definiert ist. Aber herauszufinden, was zu sagen ist, wie man es einrahmt und wann und wie man tief eintaucht, ist nach wie vor der schwierige Teil. Das erfordert Urteil, und das können LLMs mir (noch) nicht abnehmen.

Vielleicht ist das wichtigste Merkmal guten Schreibens, insbesondere im Zeitalter von LLM-generierten Texten, dass der Beitrag der Länge angemessen ist. Der Leser geht mit dem Gefühl weg, dass seine Zeit gut investiert war, und das ist die Messlatte, die ich zu erreichen versuche.