Zurück zur Klarheit: Wenn LLMs und Sprachausgabe zu menschlich werden

In den letzten Jahren haben sich Sprachmodelle und KI-Systeme rasant weiterentwickelt. Immer mehr Funktionen, mehr Kontextverständnis, mehr Natürlichkeit. Doch nicht jeder Fortschritt fühlt sich wie ein Gewinn an.

Künstliche Intelligenz hat unser Leben in vielerlei Hinsicht bereichert und verändert. Doch nicht jede Entwicklung bedeutet automatisch eine Verbesserung. Früher war ich zufriedener mit KIs. Obwohl Modelle und das KI-Ökosystem insgesamt technisch besser geworden sind, empfinde ich heutige Umsetzungen oft als störend. Sowohl Texte als auch Sprachausgaben sind inzwischen überladen und bemühen sich zu stark, menschliche Eigenschaften nachzuahmen.

Besonders Texte wirken zunehmend übertrieben ausgeschmückt, emotionalisiert und voller unnötiger Emojis. Die Klarheit geht verloren, und der Inhalt verschwindet hinter einer Fassade aus unnötigen Ausdrucksweisen.

Noch nerviger empfinde ich aber die Sprachausgabe: Sie versucht, menschliches Verhalten wie Denkpausen, Atemgeräusche und Füllwörter zu imitieren. Doch gerade das Schöne an Maschinen war und ist für mich ihre Klarheit, Effizienz und Präzision. Künstliche Denkpausen und vermeintlich menschliche Geräusche bringen keinen Mehrwert, sondern erzeugen ein künstliches Gefühl der Unnatürlichkeit – eine Uncanny Valley-Effekt, bei dem die fast-aber-nicht-ganz-menschliche Nachahmung eher störend als hilfreich wirkt.

Wichtig ist mir zu betonen: Das ist kein grundsätzliches Problem der Sprachmodelle selbst. Die zugrundeliegenden LLMs sind durchaus in der Lage, klare und präzise Antworten zu geben. Das Problem liegt vielmehr in den Prompts und Tools, die um diese Modelle herum gebaut werden. Entwickler und Anbieter entscheiden sich bewusst dafür, ihre Systeme menschlicher wirken zu lassen – oft aus der Annahme heraus, dass Nutzer das bevorzugen würden.