Seattle/Internet – Die Welt der selbstveröffentlichten Literatur wird erneut von den Schattenseiten der künstlichen Intelligenz heimgesucht. Der jüngste Fall: Die Autorin Lena McDonald soll für ihren Fantasy-Roman „Darkhollow Academy: Year 2“ nicht nur in erheblichem Maße einen KI-Chatbot zum Schreiben von Teilen des Buches genutzt, sondern auch unverhohlen versucht haben, den einzigartigen Stil eines anderen, etablierten Autors zu imitieren. Die Reaktion der Leserschaft, insbesondere innerhalb der spezialisierten „Reverse Harem“-Fantasy-Community auf Reddit, war eine Welle der Empörung und ein Sturm von Ein-Stern-Bewertungen auf Amazon. Dieser Vorfall wirft erneut ein Licht, aber auch eine Problematik der Kreativität, auf die wachsende Flut von KI-generierten oder stark KI-beeinflussten „Schundbüchern“ auf Plattformen wie Amazon und die ethischen wie urheberrechtlichen Fragen, die damit einhergehen. Ich hab die Details und analysierte ein paar Implikationen für Autoren, Leser und die Zukunft des kreativen Schreibens.
Lena McDonalds Roman „Darkhollow Academy: Year 2“ versprach Lesern eine Fortsetzung in einem Nischengenre der Fantasy-Literatur. Doch statt Anerkennung erntete das Werk Spott und Verachtung, als aufmerksamen Lesern und Mitgliedern der Reddit-Community des „Reverse Harem“-Genres Ungereimtheiten und „erschreckend offensichtliche Beweise“ für den Einsatz von KI und Stilkopie auffielen. Die genauen Details der „Beweise“ sickern oft durch detaillierte Vergleiche von Textpassagen, stilistischen Eigenheiten, Wortwahl oder sogar typischen Fehlern und Unstimmigkeiten, die bei der Nutzung von generativen KI-Modellen ohne sorgfältige Überarbeitung entstehen können.
Der Vorwurf wiegt doppelt schwer: Nicht nur soll ein KI-Chatbot wesentliche Teile des Buches verfasst haben, was Fragen der Autorschaft und Originalität aufwirft. Zusätzlich wird McDonald beschuldigt, gezielt den literarischen „Fingerabdruck“ eines anderen, namentlich in ersten Berichten nicht immer genannten, aber in der Community offenbar bekannten und geschätzten Autors kopiert zu haben. Dies trifft den Nerv einer jeden kreativen Zunft, in der die Entwicklung einer eigenen, wiedererkennbaren Stimme oft jahrelange harte Arbeit bedeutet.
Der Fall Lena McDonald: Dreiste Kopie oder ungeschickter KI-Einsatz?
Laut der Leserin, hinterließ die Autorin „erschreckend offensichtliche Beweise“ für ihre Vorgehensweise. Dies könnte von direkten stilistischen Ähnlichkeiten bis hin zu übernommenen Phrasen oder typischen KI-Artefakten im Text reichen. Die Reddit-Community des Reverse-Harem-Genres, eine Nische, in der Leser oft sehr belesen sind und die Werke ihrer Lieblingsautoren genau kennen, reagierte prompt und unnachgiebig. Die Folge war eine Flut von Ein-Stern-Rezensionen auf Amazon, die das Buch als Plagiat und KI-generierten Inhalt brandmarkten.
Dieser Vorfall ist symptomatisch für ein größeres Problem: Seitdem generative KI-Textmodelle wie ChatGPT, Claude und andere leicht zugänglich geworden sind, erleben Plattformen wie Amazons Kindle Direct Publishing (KDP) eine Schwemme an Büchern, deren Qualität und Originalität oft mehr als fragwürdig sind. Das Ziel vieler dieser „Autoren“ scheint weniger die literarische Kunst als das schnelle Geld durch massenhaft produzierte Inhalte zu sein, die beispielsweise über das Kindle-Unlimited-Abonnement monetarisiert werden.
KI als Stil-Chamäleon: Wie „lernt“ eine KI, einen Schreibstil zu imitieren?
Für viele technisch Interessierte stellt sich die Frage: Wie genau „kopiert“ eine KI einen Schreibstil? Moderne Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textmengen trainiert, die einen Großteil des öffentlich zugänglichen Internets und digitalisierter Bücher umfassen. Dabei lernen sie statistische Muster, Wortfolgen, Satzstrukturen und semantische Zusammenhänge.
- Mustererkennung und Wahrscheinlichkeiten: Ein LLM „versteht“ einen Stil nicht im menschlichen Sinne, sondern erkennt charakteristische Muster in der Wortwahl, Satzlänge, Rhythmus, Verwendung von Metaphern oder anderen stilistischen Elementen eines Autors. Wenn es dann Text generiert, versucht es, diese Muster zu reproduzieren, indem es das wahrscheinlichste nächste Wort oder die wahrscheinlichste nächste Phrase basierend auf dem erlernten Stil und dem gegebenen Prompt vorhersagt.
- Prompt Engineering: Durch geschickte Eingabeaufforderungen („Prompts“) können Nutzer versuchen, die KI anzuweisen, im Stil eines bestimmten Autors zu schreiben. Ein Prompt wie „Schreibe eine Fantasy-Szene im Stil von J.R.R. Tolkien, die einen einsamen Wanderer in einem verwunschenen Wald beschreibt“ würde die KI veranlassen, auf die in ihren Trainingsdaten erkannten Tolkien-Muster zurückzugreifen.
- Fine-Tuning (Feinabstimmung): Fortgeschrittenere Nutzer oder Unternehmen können LLMs auch gezielt auf den Werken eines bestimmten Autors nachtrainieren (fine-tunen), um die Stilimitation zu perfektionieren. Dies erfordert jedoch Zugriff auf die Werke und technisches Know-how. Ob Lena McDonald dies tat oder sich auf reines Prompting verließ, ist unklar.
Das Ergebnis kann, je nach Qualität des Modells und des Prompts, erstaunlich nah am Original sein – oder eben eine unbeholfene Karikatur, die Kennern sofort auffällt. Die Gefahr des „Papageientums“, also der reinen Reproduktion ohne tieferes Verständnis oder echte Kreativität, ist bei KI-generierten Texten stets präsent.
Urheberrecht im Zeitalter der KI: Ist das Kopieren eines Stils illegal?
Der Fall McDonald wirft unweigerlich juristische Fragen auf. Hier betreten wir ein komplexes und sich ständig weiterentwickelndes Rechtsgebiet. Generell gilt im Urheberrecht (auch in Deutschland und der EU):
- Ideen und Stile sind nicht geschützt: Reine Ideen, Konzepte, Themen oder auch ein allgemeiner Schreibstil (z.B. „ein düsterer, lakonischer Krimistil“) sind in der Regel nicht urheberrechtlich geschützt. Es wäre absurd, wenn ein Autor das Monopol auf eine bestimmte Art zu erzählen hätte.
- Geschützt ist die konkrete Ausdrucksform: Das Urheberrecht schützt die konkrete, individuelle und originelle Ausdrucksform eines Werkes – also die spezifische Wortwahl, Satzkonstruktion, die Art und Weise, wie Ideen und Handlungen ausgestaltet sind.
- Die Grauzone der Stilimitation: Die Grenze zwischen erlaubter Inspiration oder Parodie und unerlaubtem Plagiat oder einer unfairen Nachahmung ist fließend. Wenn eine KI nicht nur den allgemeinen Stil, sondern sehr spezifische, wiedererkennbare Elemente, Satzmuster oder gar einzigartige Wortschöpfungen eines anderen Autors so übernimmt, dass eine Verwechslungsgefahr besteht oder der Eindruck einer direkten Kopie entsteht, könnten urheberrechtliche oder wettbewerbsrechtliche Ansprüche entstehen. Die „glaringly obvious evidence“ im Fall McDonald deutet darauf hin, dass hier möglicherweise eine Grenze überschritten wurde.
Eine detaillierte juristische Einschätzung ist immer vom Einzelfall abhängig. Organisationen wie der Börsenverein des Deutschen Buchhandels bieten grundlegende Informationen zum Urheberrecht, aber spezifische KI-Fragen sind oft noch Gegenstand aktueller Debatten und erfordern spezialisierte Rechtsberatung.
Amazons Dilemma: Die Flut der KI-Bücher und die Verantwortung der Plattformen
Der Vorfall ist ein weiteres Beispiel dafür, wie Amazon mit selbstveröffentlichtem KI-Schund überschwemmt wird“. Plattformen wie Kindle Direct Publishing haben die Hürden für die Veröffentlichung von Büchern drastisch gesenkt, was einerseits eine Demokratisierung des Publizierens ermöglicht, andererseits aber auch Missbrauch Tür und Tor öffnet.
- Das Problem des „AI Slop“: Der Begriff bezeichnet massenhaft produzierte, oft qualitativ minderwertige Texte, die mithilfe von KI erstellt und auf den Markt geworfen werden, um schnelle Einnahmen zu generieren, beispielsweise durch das Kindle-Unlimited-Leseprogramm, bei dem Autoren pro gelesener Seite bezahlt werden.
- Qualitätssicherung und Filterung: Für Amazon stellt dies eine enorme Herausforderung dar. Wie kann man echte menschliche Kreativität von KI-Massenware unterscheiden und filtern, ohne Zensurvorwürfen ausgesetzt zu sein oder legitime Autoren zu benachteiligen?
- Transparenz und Kennzeichnung: Es gibt wachsende Forderungen nach einer klaren Kennzeichnungspflicht für KI-generierte oder stark KI-unterstützte Werke, damit Leser eine informierte Entscheidung treffen können.
Amazons Rolle und Verantwortung in diesem Kontext wird zunehmend kritisch diskutiert, sowohl von Autorenverbänden als auch von der Leserschaft, die sich getäuscht und mit minderwertigen Inhalten konfrontiert sieht.
Die Stimme des Autors: Zwischen Verunsicherung und neuen Werkzeugen
Für menschliche Autoren, sowohl junge Nachwuchstalente als auch etablierte Schriftsteller, stellt die rasante Entwicklung von Schreib-KIs eine ambivalente Situation dar:
- Sorgen und Ängste: Die Furcht vor der Devaluierung menschlicher Kreativität, dem Verlust des eigenen „Unique Selling Proposition“ durch imitierbare Stile und letztlich auch vor Einkommenseinbußen ist real. Wenn KI den Stil jedes Autors kopieren kann, was ist dann noch der Wert des Originals?
- KI als Werkzeug: Gleichzeitig sehen viele Autoren KI auch als potenzielles Werkzeug – zur Ideenfindung, für Recherchen, zur Überwindung von Schreibblockaden oder zur Erstellung von Entwürfen, die dann menschlich überarbeitet werden. Die entscheidende Frage ist hier der Grad der KI-Beteiligung und die Transparenz darüber.
- Ethik und Originalität: Für junge Autoren, die oft noch auf der Suche nach ihrer eigenen Stimme sind, mag die Versuchung groß sein, mit KI-Stilkopien zu experimentieren. Doch der Fall McDonald zeigt, dass dies schnell nach hinten losgehen kann und der Ruf nachhaltig geschädigt wird. Etablierte Autoren wiederum sehen sich mit der Frage konfrontiert, wie sie ihre einzigartige Arbeit vor solcher Imitation schützen können.
„Nerdy“ Deep Dive: Trainingsdaten, KI-Detektion und die Zukunft des kreativen Schreibens
Aus einer technischen Perspektive sind folgende Aspekte besonders interessant:
- Die Blackbox der Trainingsdaten: Eine der Kernfragen ist, mit welchen Daten die LLMs trainiert wurden, die solche Stilkopien ermöglichen. Wurden urheberrechtlich geschützte Werke ohne Zustimmung der Rechteinhaber für das Training verwendet? Dies ist Gegenstand zahlreicher Rechtsstreitigkeiten weltweit und hat direkte Implikationen für die Legitimität der Ergebnisse.
- Die Grenzen der KI-Detektion: Es gibt zwar Werkzeuge, die versuchen, KI-generierten Text zu erkennen, aber diese sind oft unzuverlässig und können sowohl falsch-positive als auch falsch-negative Ergebnisse liefern. Besonders wenn KI-Text menschlich überarbeitet wird, wird die Detektion extrem schwierig.
- Die Evolution der Co-Autorenschaft: Möglicherweise entwickeln sich neue Formen der Co-Autorenschaft zwischen Mensch und KI. Doch wie werden hier die Rollen definiert und die Rechte verteilt? Entstehen neue literarische Genres, die explizit mit den Möglichkeiten und auch den „seltsamen“ Artefakten von KI spielen?
Fazit für Nerds und Literaturliebhaber: Der schmale Grat zwischen Inspiration und Imitation im KI-Zeitalter
Der Fall Lena McDonald und „Darkhollow Academy: Year 2“ ist mehr als nur eine Randnotiz aus einer Literaturnische. Er ist ein Brennglas für die tiefgreifenden Umwälzungen, die KI im kreativen Sektor verursacht. Die Leichtigkeit, mit der Stile imitiert und Inhalte generiert werden können, stellt tradierte Vorstellungen von Autorschaft, Originalität und geistigem Eigentum fundamental in Frage.
Für junge Autoren, die am Anfang ihrer Karriere stehen und mit KI-Tools experimentieren, muss die Botschaft klar sein: Technologie kann ein mächtiges Werkzeug sein, aber sie ersetzt nicht die harte Arbeit an der eigenen Stimme und die ethische Verantwortung gegenüber Kollegen und Lesern. Für etablierte Autoren und die gesamte Buchbranche geht es darum, Richtlinien zu entwickeln, für faire Bedingungen zu kämpfen und den Wert menschlicher Kreativität in einer zunehmend automatisierten Welt neu zu definieren.
Die Leser wiederum sind gefordert, kritisch zu bleiben, Quellen zu hinterfragen und Qualität einzufordern. Die „Rebellion“ der Reddit-Community zeigt, dass eine informierte und engagierte Leserschaft durchaus ein Korrektiv sein kann. Letztlich wird die Zukunft des Schreibens in einer hybriden Landschaft liegen, in der menschliche und künstliche Intelligenz auf komplexe Weise interagieren. Die Herausforderung besteht darin, diese Interaktion so zu gestalten, dass sie die Kreativität fördert, statt sie zu untergraben.