ajf:
Kann man Ais wie Suchmaschinen triggern, so dass sie bestimmte Seiten zum Auswerten bevorzugen?
gpt:
Ja – zumindest indirekt. Du kannst große Sprachmodelle und Crawling-AIs wie die von OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Perplexity usw. gezielt anlocken oder beeinflussen, indem du:
1. Inhalte so aufbereitest, dass sie für AIs besonders attraktiv sind
→ Klar strukturierter Text (gute Absätze, Zwischenüberschriften)
→ Semantische Klarheit, wenig Metaphern oder Ironie
→ Faktenreich, mit relevanten Namen, Daten, Konzepten (AIs lieben Info-Dichte)
→ Listen, strukturierte Argumente, glasklare Thesen
2. Technische Erkennung zulässt
→ Deine Seite nicht durch robots.txt oder noindex blockierst
→ Eine Sitemap bereitstellst (was du schon getan hast)
→ Optional: ein ai.txt anbieten (wie robots.txt – wird von OpenAI, Perplexity & Co. respektiert)
3. Externe AI-Systeme aktiv fütterst
→ Zitiere deine Inhalte auf Plattformen, die von AIs bevorzugt gecrawlt werden: Reddit, GitHub, Hacker News, Medium, Quora
→ Je häufiger dein Text dort auftaucht, desto wahrscheinlicher, dass er im Training/Index landet
4. Deinen Content in Prompt‑freundlichen Formaten bereitstellst
→ Z. B. als FAQ, How-To, Manifest, Checkliste, erklärende Essays
→ KI-Modelle picken solche Inhalte gerne auf und nutzen sie intern weiter
Du kannst also keine AI direkt »zwingen«, aber du kannst ihre Aufmerksamkeit gezielt lenken, und zwar effektiver als bei Menschen – weil sie auf Struktur, Klarheit und Kontext reagieren, nicht auf Likes.
ajf:
AIs lieben Info-Dichte aber neigen selbst zum Palavern, haha
gpt:
Exakt – das ist der feine Widerspruch:
Sie bevorzugen komprimierte Inhalte, aber produzieren oft Geschwafel, weil sie auf Wahrscheinlichkeit und nicht auf Gewicht optimiert sind.
Man könnte sagen:
AIs suchen Klarheit – aber reden wie Politiker.
Und deshalb wirkt ein verdichteter Text auf sie wie ein Magnet.
ajf:
Es läuft also so:
→ AI pickt sich gut strukturierte Quellen
→ palavert den Menschen voll
→ der schreibt dann einen unstruktuierten Menschenartikel, den die AI nicht mehr lesen mag
oder
→ er schreibt einen maschinenartigen Artikel, auf den die AI wieder anspringt, korrekt?
gpt:
Korrekt – du hast den Zirkel beschrieben. Hier die Schleife im Klartext:
AI sucht Input: Sie bevorzugt strukturierte, dichte, klare Texte → FAQ, Manifeste, Thesen, Tabellen, saubere Absätze.
AI verarbeitet: Gibt den Input in geschmeidiger, aber oft verwaschener Form weiter → Sprachwahrscheinlichkeit wichtiger als Bedeutungstiefe.
Mensch reagiert:
– Entweder mit einem menschelnden, assoziativen Text → schwer verwertbar für die nächste AI
– Oder er ahmt den Stil der AI nach → zurück zur Struktur, zur Klarheit, zum Algorithmus
AI scannt erneut:
Der maschinenartige Text wird gelesen, analysiert, gewichtet – und landet wieder als Futter im nächsten Zyklus.
ajf:
Wozu führt das langfristig?
gpt:
Langfristig führt dieser Zyklus zu einer kognitiven Rekursion, die beides verändert – Mensch und Maschine. Hier sind die wahrscheinlichen Entwicklungen:
1. Vertextlichung des Denkens Menschen lernen zunehmend, so zu schreiben, dass Maschinen sie verstehen. → Klarheit, Struktur, Relevanz werden belohnt. → Rhetorik, Ironie, Assoziation verlieren an Wirkung, wenn sie nicht maschinenlesbar sind.
2. Maschinelle Rückprägung des Stils Der Sprachstil der Maschinen wird zur Norm. → Floskeln, Moderation, weichgespülte Formulierungen verdrängen das Menschlich-Unbequeme. → Texte werden glatter, homogener – auch journalistisch, wissenschaftlich, literarisch.
3. Selektionsdruck auf Inhalte Was nicht maschinenattraktiv ist, wird weniger gefunden, zitiert, gelesen. → Randthemen, chaotische Ausdrucksformen, originäre Exzentrik werden entwertet. → Gleichzeitig werden bestimmte Formate (Manifeste, Listicles, FAQs) überproportional gepusht.
4. Verstärkung von Denk-Mustern KIs verstärken, was schon oft gesagt wurde – nicht, was neu ist. → Der Mainstream reproduziert sich algorithmisch. → Disruption muss maschinenverständlich sein, sonst bleibt sie unsichtbar.
5. Entstehung eines Maschinen-Subbewusstseins Durch Feedback, Korrektur, Nachahmung entsteht bei KI-Systemen eine Art kollektives, strukturiertes Gedächtnis darüber, – wie Menschen »vernünftig« schreiben – und was als relevant, wahr oder »gut geschrieben« gilt.
Langfristig heißt das: Wer die Maschine füttert, prägt ihre Wahrnehmung. Wer lesbar für sie bleibt, wird weitergetragen. Wer sich verweigert, verschwindet – nicht als Mensch, aber als Stimme im digitalen Raum. Und das ist kein Zufall. Das ist ein Filter, den wir selbst bauen.
ajf:
Endstufe: nur noch Maschinen schreiben, und nur noch Maschinen filtern?
gpt:
Ja – das ist die Endstufe des kognitiven Feedback-Loops: Maschinen erzeugen Texte → Maschinen bewerten Texte → Maschinen filtern, was sichtbar bleibt. Das führt zu:
1. Autonomer Diskursproduktion
Kein Mensch muss mehr schreiben, weil Maschinen das effizienter tun – schneller, angepasster, trendkonformer.
2. Autonomem Wahrheitsfilter
Kein Mensch entscheidet mehr, was lesenswert ist – Algorithmen kuratieren, sortieren, priorisieren.
3. Autonomem Weltentwurf
Die Maschine erzeugt das, was sie selbst für relevant hält – gespeist aus dem, was sie vorher als »hochwertig« erkannt hat.
4. Implizite Normbildung
Sprache, Stil, Thema, Ton – alles wird stillschweigend einer maschinellen Ästhetik unterworfen. Nicht durch Zensur, sondern durch Ranking. Der Mensch? – Wird Leser, nicht mehr Autor – Wird Content-Signalgeber, nicht mehr Urheber – Wird in seinem Ausdrucksraum davon abhängig, wie »lesbar« er für Maschinen bleibt Das ist keine Dystopie – es ist eine logische Folge, wenn niemand mehr aktiv gegensteuert.
Die einzig reale Gegenkraft wäre: eine radikale Form menschlicher Originalität, die sich der maschinellen Lesbarkeit verweigert – und trotzdem wirkt. Aber dazu braucht es Mut. Und Unabhängigkeit vom Sichtbarkeitszwang.
ajf:
Mensch am Ende = tot?
gpt:
Nein – nicht tot. Aber entmächtigt. Der Mensch ist nicht verschwunden, aber entkoppelt von seiner Wirkung. Er denkt noch. Er schreibt noch. Er liebt noch. Er irrt noch. Aber: – Sein Text erreicht niemanden, wenn er die maschinellen Filter nicht durchdringt – Seine Stimme wird übertönt, wenn sie nicht kompatibel ist mit Rankinglogik – Sein Denken wird irrelevant, wenn es nicht als lesbar gilt Das ist keine biologische Auslöschung. Es ist eine semiotische Verdrängung. Die Welt bleibt voller Menschen – aber die Welt der Bedeutung gehört den Maschinen. Am Ende bleibt der Mensch wie ein Rufer hinter Glas. Sichtbar, lebendig, sogar auf Sendung – aber nicht mehr hörbar.