Im ersten Teil ging es darum, dass man Slop spürt. Du liest drei Sätze, und irgendwo im Nacken sagt etwas „das hat eine Maschine geschrieben“, noch bevor du erklären kannst, woran du es festmachst.
Spüren reicht zum Verachten. Zum Abtrainieren reicht es nicht. Wenn ich einem Modell beibringen will, das zu lassen, muss ich ihm sagen, was genau es lassen soll, und ein Gefühl ist kein Trainingssignal. Also habe ich angefangen mitzuschreiben, über Wochen, in den Sessions, in denen ich mit Claude an deutscher Website-Copy gearbeitet habe. Jedes Mal, wenn mir ein Satz aufstieß, notierte ich, warum. Aus den Notizen wurde eine Taxonomie. Die kommt jetzt.
Die sechs Klassen
Vollständig ist das nicht, das behaupte ich gar nicht. Es ist das, was bei deutscher Marketing-Copy mit großem Abstand am häufigsten und am offensichtlichsten danebengeht. Sechs Muster, jedes mit einem eigenen Geruch. Fangen wir bei dem an, das mir zuerst auffiel, weil es das kleinste ist.
1. Leere Intensifier
Das Erste, was hängenblieb, war ein einziges Wort. Genauer gesagt zwei.
„wirklich funktionieren ist definitiv slop. Die sagen immer wirklich und echt.“2
„Wirklich“ und „echt“ verstärken einen Satz, der die Verstärkung nicht trägt. „Das wird wirklich funktionieren“ ist schwächer als „das funktioniert“, nicht stärker, weil die Betonung verrät, dass da niemand sicher ist. Ein Mensch, der weiß, dass etwas funktioniert, sagt es einfach. Die Maschine, die einen plausiblen Marketing-Ton imitiert, legt sicherheitshalber ein „wirklich“ davor.
Dieselben Verdächtigen tauchen verkleidet wieder auf: „geradezu“, „regelrecht“, „durchaus“. Sobald sie nur Lautstärke statt Information liefern, dürfen sie raus. Und wenn man genau hinsieht, ist das Aufdrehen der Lautstärke gar nicht auf ein Wort beschränkt.
2. Aufbauschen
Es ist dieselbe Bewegung, nur eine Stufe größer. Kein einzelnes Wort mehr, sondern der Reflex, jede Aussage etwas wichtiger klingen zu lassen, als sie ist.
„dieses wirklich, echt, so dieses Aufbauschen, das ist halt ein bisschen cringe, das ist halt auch ein bisschen Richtung AI-Slop.“3
Cringe ist hier das richtige Wort. Aufbauschen ist der Ton von jemandem, der dir etwas verkaufen will und nicht ganz an sein Produkt glaubt. Es liest sich anstrengend, weil jeder Satz dich am Ärmel zupft. Der Mensch lässt die Sache für sich sprechen. Das Modell, trainiert auf einem Berg von Werbetexten, kann nicht aufhören zu zupfen. Manchmal hört das Zupfen sogar auf und wird zu reiner Mechanik, und dann sieht man den Tic so deutlich, dass man ihn zählen kann.
3. Der Doppelpunkt-Tic
Das ist mein liebstes Beispiel, weil es so mechanisch ist, dass du tatsächlich mitzählen kannst.
„immer das mit diesen Absätzen anfangen mit Doppelpunkt, das ist klar, AI-Slop … man braucht das nicht immer so einleiten.“3
Das Modell kündigt an, statt zu sagen. „Unser Ansatz:“ und dann kommt der Ansatz. „Das Ergebnis:“ und dann kommt das Ergebnis. Der Doppelpunkt ist ein Trommelwirbel vor einer Aussage, die keinen Trommelwirbel braucht. Und die Lösung ist albern simpel:
„Er könnte direkt sagen, was das ist, anstatt ‚unser Ansatz:‘ kann einfach sagen ‚Meetings vom Konzept zum Ergebnis‘. Das reicht.“3
Das reicht. Drei Wörter, und der Trommelwirbel ist weg. Die Ankündigung war Verpackung, die so tat, als wäre sie Inhalt. Du erkennst den Tic daran, dass du den Doppelpunkt und alles davor streichen kannst und der Satz besser wird. Bei den nächsten beiden Klassen ist der Defekt schwerer zu fassen, weil das Modell hier nicht mehr ankündigt, sondern den Faden verliert.
4. Sich-im-Kreis-drehen
Das ist der subtilste der sechs und der, den ich am schwersten greifen konnte. Das Modell kommt an eine Stelle, meist eine emotionale, an der etwas „bedeutsam“ klingen soll, und findet den Ausgang nicht mehr.
„bei dem Emotionalen … fängt er an, sich zu drehen. Information inklusive sämtlicher Informationen inklusive, da hat er sich irgendwie aufgehangen.“3
„Information inklusive sämtlicher Informationen inklusive“ ist kein Satz. Es ist ein Modell in einer Schleife, weil ihm der nächste echte Gedanke fehlt und es die Lücke mit sich selbst auffüllt. Run-ons, die sich um die eigene Achse drehen. Du liest zweimal und merkst, dass beim zweiten Mal nichts dazugekommen ist. Wo diese Klasse die Lücke mit Wiederholung stopft, stopft die nächste sie mit Konfektionsware.
5. Werbe-Floskeln
Das ist die berüchtigtste Klasse und die, gegen die sich „Anti-Slop“ zuerst richtet. Vorgefertigte Bausteine, die in jedem zweiten deutschen Agentur-Footer stehen.
„bieten maßgeschneiderte lösungen. hochwertige materialien. … Das ist Slop, der muss raus.“2
Die Standardliste, die ich über die Zeit zusammengetragen habe, klingt jedem vertraut, der mal eine deutsche Dienstleister-Website gelesen hat: „ganzheitlicher Ansatz“, „nahtlose Integration“, „wertvolle Einblicke“, „spielt eine entscheidende Rolle“, „legen größten Wert“, „mit Rat und Tat zur Seite“, „auf Bedürfnisse zugeschnitten“, „tauchen wir ein“.
Eins haben sie alle gemeinsam. Du kannst sie aus einem Text über Steuerberatung in einen Text über Hundefutter verschieben, ohne ein Wort zu ändern. Sie passen überall, weil sie nirgends etwas Bestimmtes sagen. Merk dir das, es ist der Schlüssel zur Pointe weiter unten. Eine Klasse fehlt noch, und sie ist die einzige, die auf englischen Slop-Listen gar nicht vorkommt.
6. Behördendeutsch
Das ist der letzte und ein spezifisch deutsches Problem. Englische Slop-Listen kennen ihn nicht.
„ja das ist behörden/sachlich deutsch“4
Nominalstil. Das Verb wird in ein Substantiv verwandelt und in eine Hülse aus Präpositionen gewickelt, „im Rahmen der“, „unter Berücksichtigung“, „die Durchführung der Maßnahme“. Aus „wir kümmern uns“ wird „die Wahrnehmung der Betreuung erfolgt“. Das klingt seriös und sagt dasselbe mit dreimal so vielen Wörtern und halb so viel Leben. Ein deutsches Sprachmodell rutscht hier besonders leicht rein, weil sein Trainingskorpus voll mit genau diesem Amts- und PR-Deutsch steckt.
Sechs Klassen also. Aber es gibt ein Muster, das in keine davon recht passt und trotzdem allgegenwärtig ist, und das so verhasst ist, dass eine ganze Slop-Metrik es separat gewichtet.
Der eine Tic, der eine eigene Überschrift verdient
Auf eqbench misst der „Slop“-Score, wie oft LLMs bestimmte Wörter überbenutzen, die sogenannten GPT-isms1. Ein eigener Posten darin ist die not X, it's Y-Konstruktion. Sie zählt mit 25 % ins Gesamtgewicht, und dass eine etablierte Metrik einem einzelnen Muster ein Viertel ihres Gewichts gibt, ist der Grund, warum es hier eine eigene Überschrift bekommt statt einer Zeile in der Liste oben.
Du kennst sie. „Es ist nicht nur ein Tool, es ist ein Partner.“ „Das ist keine Software, das ist eine Bewegung.“ „Wir verkaufen nicht Meetings, wir verkaufen Klarheit.“ Auf Englisch ist es noch klebriger, „It's not X. It's Y.“
Das Muster verspricht Tiefe und liefert eine rhetorische Drehung. Es nimmt eine banale Aussage und gibt ihr durch die Verneinung eines Strohmanns künstliche Bedeutung. Niemand hat behauptet, Raven sei „nur ein Tool“, die Konstruktion erfindet den Gegner, um ihn theatralisch zu besiegen. Ein scharfer Mensch sagt einfach, was die Sache ist, und vertraut darauf, dass das trägt.
Damit hatte ich sieben Muster auf dem Papier. Und an dieser Stelle wäre das Projekt fast in die falsche Richtung gekippt.
Ein Wort ist nie Slop
Als ich die Banlist aufbaute, wurde das Modell übereifrig. Es fing an, Vokabeln zu bannen. Jedes lebhafte Wort galt als verdächtig, alles Bunte sollte raus. Da musste ich es bremsen:
„kristallklar, ruckzuck, kinderleicht, kurz gesagt, was bedeutet das konkret, kennst du das, nahtlos, souverän, absolut — kann alles drinne blieben die wörter sind doch gut“5
Die Wörter sind doch gut. Das ist der ganze Punkt der Serie in einem Satz.
„Kristallklar“ ist lebendig, es malt ein Bild aus Glas, Durchsicht, nichts dazwischen. „Ruckzuck“ hat einen Sound, eine Geschwindigkeit, die du im Mund spürst. „Kinderleicht“ ist konkret, so leicht, dass ein Kind es kann. Das sind keine Hülsen, sondern Wörter mit Inhalt, mit Bild, mit Tempo. Wer gut schreibt, benutzt genau solche Wörter.
Es ging sogar weiter. Beim Aufbau der deutschen Baseline tauchten Phrasen auf, die ich aktiv verteidigen musste, weil eine naive Slop-Logik sie gekillt hätte: „seit Generationen“, „eine Geschichte erzählen“, „mittelständische Unternehmen“, „gut aussieht“, „komm vorbei“. Alle völlig in Ordnung. „Seit Generationen“ trägt echte Bedeutung, wenn ein Familienbetrieb seit 1890 Geigen baut. Slop wird es erst, wenn ein zwei Jahre altes SaaS-Startup es sich anheftet.
Genau da liegt die Trennlinie.
Slop ist kein Vokabular. Slop ist Text, der die Gesten des Sagens macht, ohne etwas zu sagen.
„Maßgeschneiderte Lösungen“ ist Slop, weil es nichts sagt. Es behauptet Qualität, ohne sie zu zeigen, und passt auf jedes Produkt der Welt. „Kristallklar“ ist kein Slop, weil es etwas zeigt, ein konkretes Bild von Klarheit. Der Unterschied ist Inhalt gegen Hülle, nicht das Wort selbst.
Damit wird eine feste Banlist sofort verdächtig. Eine Liste verbotener Wörter trifft die Hülsen und die guten Wörter, die zufällig auf der Liste landen. Sie unterscheidet nicht zwischen „nahtlos“ in „nahtlose Integration“, einer Hülse, und „nahtlos“ in einem Satz, wo es wirklich beschreibt, dass keine Naht da ist. Diese Schwäche, dass die Liste Inhalt nicht von Vokabular trennen kann, ist keine Randnotiz. Sie wird in Teil 4 zum zentralen Problem. Aber dazu später.
Slop als Fingerabdruck
Mein Bauchgefühl hat einen Namen, GPT-isms. Treffend beschrieben als „den Unterschied zwischen Text, der klingt, als hätte ihn eine Person geschrieben, und Text, der klingt, als hätte ihn der statistische Durchschnitt aller Personen geschrieben.“6
Das ist präzise gesagt. Slop ist kein Fehler im klassischen Sinn, grammatisch ist meistens alles korrekt. Slop ist Regression zur Mitte. Das Modell produziert das wahrscheinlichste nächste Wort, und über Millionen Sätze gemittelt ist das wahrscheinlichste Wort eben das durchschnittlichste. „Maßgeschneiderte Lösungen“ ist der Schwerpunkt der deutschen Werbesprache, und das Modell zielt jedes Mal genau dorthin.
Die Antislop-Forscher um Sam Paech haben das quantifiziert. Manche dieser Muster tauchen in LLM-Output „über 1.000-mal häufiger“ auf als in menschlichem Text7. Das ist kein subtiler Drift, sondern ein linguistischer Fingerabdruck, so deutlich, dass man ihn statistisch messen kann. Was du im Nacken spürst, ist die Häufigkeitsverteilung, die durch die Prosa blutet.
Jetzt hatte ich eine Liste
Sechs Klassen, ein extra gewichteter Tic und eine Definition, die schärfer ist als sie aussieht. Slop ist die leere Geste des Sagens, nicht ein bestimmtes Vokabular. Damit hatte ich endlich ein Ziel, das man einem Modell zeigen kann, kein Gefühl mehr, sondern Muster mit Belegen.
Die nächste Frage war die schwierige. Wie bringt man einem Modell mit 12 Milliarden Parametern bei, das alles zu verlernen, ohne dass es dabei dümmer wird? Eine Banlist drüberzulegen ist leicht. Ein Modell zu trainieren, das die guten Wörter behält und nur die leeren Hülsen fallen lässt, ist eine ganz andere Sache.
Davon handelt Teil 3.