Entgegen der Intuition wird die Beliebtheit von offensichtlich LLM-verfassten Absätzen nicht durch Menschen verursacht, die nicht bemerken, was sie sind. Die meisten Leser erkennen den Stil. Sie erkennen ihn sofort. Der Fehler besteht darin anzunehmen, dass diese Erkenntnis die Anziehungskraft untergräbt. In der Praxis verstärkt sie sie oft. Es gibt einen stillen Ego-Schub im Gedanken „Andere könnten getäuscht werden, aber ich sehe es“, kombiniert mit dem noch angenehmere Gedanken „und ich stimme im Grunde sowieso damit überein.“ Der Text schmeichelt dem Leser doppelt: einmal, weil er einfach ist, und einmal, weil er als einfach lesbar ist. Ein großer Teil der Anziehungskraft besteht also darin, dass diese Absätze einen Stil konvergieren, der für geringe soziale und kognitive Reibung optimiert ist, anstatt für Einsicht. Wie politische Signalisierung ist die Botschaft absichtlich fad, lesbar und vorhersehbar; diese offensichtliche Klarheit fungiert als Koordinationssignal. Wenn Inhalte so klingen, als ob „jeder schon irgendwie daran glaubt“, fühlt es sich sicher an, sie zu unterstützen, zu teilen oder damit übereinzustimmen, was wiederum ihre Sichtbarkeit verstärkt und rückblickend ihre Anziehungskraft bestätigt. Der sich selbst erfüllende Kreislauf besteht nicht darin, dass das Schreiben gut ist, sondern dass es maximal nicht bedrohlich ist. Kritisch ist, dass dieser Stil auch ego-schutzend ist. Der Leser kann denken „Ich hätte das selbst schreiben können“, was das Selbstbild bewahrt und gleichzeitig das Vergnügen der Anerkennung und Übereinstimmung gewährt. Im Gegensatz zu originellen oder scharfen Argumenten zwingt es nicht zu epistemischen Aktualisierungen, Statusverlust oder dem Eingeständnis, dass jemand anderes etwas gesehen hat, was man selbst nicht gesehen hat. In diesem Sinne gelingt es der LLM-Stil-Prosa nicht durch Lehren, sondern durch Minimierung der psychologischen Kosten der Zustimmung. Lassen Sie uns also weiter in dieses Thema eintauchen – nicht, weil die Erklärung besonders mysteriös ist, sondern weil eine genauere Untersuchung aufschlussreich sein kann. Auf einer breiteren Ebene spiegelt es vertraute Dynamiken wider, wie Informationen verbreitet werden, wie Konsens stabilisiert wird und wie Menschen zu Ideen gravitieren, die sowohl offensichtlich als auch bestätigend erscheinen. Durch die Erkundung dieser Muster können wir besser verstehen, warum dieser Stil funktioniert, wofür er optimiert ist und was er im Prozess leise verdrängt.

Wichtiger Auszug--- Ein Spielzeugmodell: Monadbildung über PageRank Hier ist ein konkretes Spielzeugmodell, das erfasst, was ich denke, was tatsächlich vor sich geht. Nennen wir dieses Spielzeugmodell: PageRank Monadologie*. Beginnen wir mit einem gerichteten Graphen. Jeder Knoten ist ein primitives Quale, ein grundlegendes Element der Erfahrung. Kanten repräsentieren kausale/aufmerksame Verbindungen: Wenn es eine Kante von A nach B gibt, dann "beeinflusst" A B in einem phänomenologisch relevanten Sinne. In jedem Zeitschritt passieren drei Dinge: Schritt 1: Segmentierung. Der Graph wird in diskrete Gruppen partitioniert. Jede Gruppe wird als "stark zusammenhängende Komponente" definiert, was bedeutet, dass, wenn Sie an einem beliebigen Knoten in der Gruppe beginnen und den gerichteten Kanten folgen, Sie schließlich dorthin zurückkehren, wo Sie angefangen haben. Sie werden in der Gruppe gefangen. Das sind die Monaden. Schritt 2: Ganzheitliches Update. Innerhalb jeder Gruppe führen Sie sofort PageRank aus. Jeder Knoten erhält ein neues Gewicht basierend auf der Struktur der gesamten Gruppe. Dies ist kein lokales Update wie bei zellulären Automaten mit festen Größen und festen Fenstern. Vielmehr spiegelt der neue Zustand jedes Knotens die gesamte Konfiguration seiner Monade gleichzeitig wider. Denken Sie daran als den "Moment der Erfahrung" für diese Monade: eine ganzheitliche Harmonisierung, die alles innerhalb der Grenze berücksichtigt. Schritt 3: Neuverkabelung. Basierend auf den neuen Gewichten und der bestehenden Struktur wird der Graph neu verkabelt. Neue Kanten bilden sich und die Topologie ändert sich. Dies schafft neue stark zusammenhängende Komponenten, und der Zyklus wiederholt sich. Was gibt uns das? Variable Eimergrößen, zum einen. Die stark zusammenhängenden Komponenten können beliebige Größen haben, von einzelnen Knoten bis hin zu riesigen Clustern. Nichts im Modell fixiert dies im Voraus; es entsteht aus der Topologie. Und eine ganzheitliche Aktualisierungsregel: Innerhalb jeder Monade berücksichtigt der PageRank-Algorithmus die gesamte interne Struktur gleichzeitig. Die "Erfahrung" der Monade wird nicht aus lokalen Interaktionen aufgebaut - zumindest nicht naiv - weil sie als Funktion des Ganzen berechnet wird. Das ist offensichtlich schematisch. Ich behaupte nicht, dass das Gehirn PageRank buchstäblich ausführt. Aber es erfasst die strukturellen Merkmale, die ich für wichtig halte: Grenzen, die das System in Ganze unterteilen, und Aktualisierungsregeln, die auf diesen Ganzen als Einheiten operieren, anstatt durch ihre Teile zu iterieren.