Kennt KI meinen Schreibstil? Warum auch bessere Modelle ihn nicht kennen

Kurzfassung: KI kennt Ihren Schreibstil nicht, und die nächste Modellversion wird daran nichts ändern. Modellfähigkeit und Konditionierung auf Nutzerdaten sind getrennte Ebenen. Jedes Lab verbessert die erste, und keines kann die zweite liefern, weil Ihre Texte nie im Modell waren. Memory speichert Fakten über Sie, Custom Instructions speichern Adjektive, und Adjektive beschreiben Tausende von Menschen. Die Lösung ist, dem Modell Messwerte darüber zu geben, wie Sie tatsächlich schreiben. Bessere Modelle setzen diese Messwerte treuer um, weshalb ein echtes Profil mit jeder Version wertvoller wird, nicht weniger wert.

Sie zahlen seit einem Jahr für ChatGPT Plus. Sie haben ihm erklärt, was Sie tun, seine Entwürfe Hunderte Male korrigiert, und es beginnt immer noch jede E-Mail mit „Ich hoffe, diese Nachricht erreicht Sie gut“. Also fragen Sie es direkt: Kennst du meinen Schreibstil? Es sagt Ja, und der nächste Entwurf beweist das Gegenteil.

Die ehrliche Antwort lautet Nein. Nichts darüber, wie Sie schreiben, steckt im Modell, und dieser Beitrag erklärt, warum das so bleibt, egal wie gut die Modelle werden.

Kennt KI meinen Schreibstil überhaupt?

Nein. Ein Sprachmodell kennt die statistische Form der Texte, mit denen es trainiert wurde, plus das, was im aktuellen Gespräch steht. Ihre Texte waren in keinem von beiden, also schreibt es, wenn es „als Sie“ formuliert, als Mischung aus allen Schreibenden, die der von Ihnen gegebenen Beschreibung ähneln.

Diese Antwort überrascht, weil sich der Assistent verhält, als kenne er Sie. Fragen Sie ChatGPT, ob es Ihren Stil gelernt hat, und es liefert einen selbstbewussten Absatz über Ihren „klaren, direkten Ton“. Dieser Absatz wird genauso erzeugt wie jede andere Antwort: aus dem Kontext vorhergesagt. Der Assistent greift nicht auf eine gespeicherte Analyse Ihrer Texte zu, denn eine solche Analyse existiert nicht.

Drei Dinge werden mit Stilkenntnis verwechselt:

OpenAIs eigene Memory-Dokumentation beschreibt Memory als Details, die der Assistent über Chats hinweg behält, und die Beispiele sind faktisch: was Sie tun, was Sie mögen, woran Sie arbeiten. Das ist nützlich für den Kontext. Es erfasst nicht, dass Ihre Sätze im Schnitt dreizehn Wörter haben, dass Sie nach einer Entscheidung nie abschwächen oder dass Sie die Bitte in die erste Zeile setzen. Wir haben die Lücke in unserem Vergleich von Memory und Stilprofilen im Detail getestet.

Korrekturen verschwinden auf dieselbe Weise. Eine Überarbeitung, die Sie innerhalb eines Chats akzeptieren, prägt den Rest dieses Chats, und nur diesen Chat. Öffnen Sie einen neuen, und das Modell startet wieder aus seiner Trainingsverteilung.

Warum löst ein besseres Modell das Problem nicht?

Weil Modellfähigkeit und Konditionierung auf Nutzerdaten getrennte Ebenen sind und eine Modellversion nur die erste berührt. Jede Generation wird besser im Schlussfolgern, im Befolgen langer Anweisungen, im Halten eines Registers über einen langen Entwurf hinweg. Nichts davon fügt den Gewichten einen einzigen Satz von Ihnen hinzu.

Betrachten Sie die beiden Ebenen getrennt:

1. Fähigkeitsebene. Was das Modell mit den Anweisungen und Texten anfangen kann, die es erhält. Gehört dem Lab. Verbessert sich mit jeder Version.
2. Konditionierungsebene. Was dem Modell über Sie mitgeteilt wird, in diesem Gespräch, jetzt gerade. Gehört Ihnen. Leer, solange Sie sie nicht füllen.

Die Labs arbeiten an Ebene eins, weil das die einzige Ebene ist, die sie erreichen können. Anthropic hat Ihre Vorstandsmemos nicht. OpenAI hat Ihre Kunden-E-Mails nicht. Selbst wenn ein Lab ein Modell auf Sie konditionieren wollte, hätte es nichts, worauf es konditionieren könnte. Fine-Tuning auf Ihren Texten ist im Prinzip möglich und für eine einzelne Person unpraktisch: Es braucht einen großen Korpus, bindet Sie an eine Modellversion und muss wiederholt werden, sobald die nächste Version erscheint.

Die praktische Konsequenz verläuft anders, als die Leute erwarten. Ein besseres Modell schließt die Lücke nicht von selbst. Ein besseres Modell vergrößert den Nutzen davon, die Konditionierungsebene richtig zu füllen, weil es nuancierten Anweisungen treuer folgt als sein Vorgänger. Geben Sie einem schwachen Modell ein präzises Profil, und es lässt bis zum dritten Absatz die Hälfte der Vorgaben fallen. Geben Sie einem starken Modell dasselbe Profil, und es hält sie ein. Das Profil ist die Konstante; das Modell ist die Variable, die sich zu Ihren Gunsten weiter verbessert.

Wir haben die Ausgangsbasis der Modelle in unserem stilometrischen Vergleich von Claude, GPT und Gemini gemessen: Jedes Modell hat einen eigenen Hausstil, und jedes ist weit von jedem individuellen Schreibenden entfernt. Auch die Sampling-Regler bewegen daran nichts, was unser Beitrag über den Versuch, sich aus dem Durchschnitt herauszutunen behandelt. Temperatur verändert die Varianz, nicht die Stimme.

Was hat KI tatsächlich, wenn Sie Ihren Tonfall beschreiben?

Wörter. KI kennt Ihren Tonfall nicht; sie kennt Wörter, die einen Tonfall beschreiben. Wenn Sie „professionell, aber freundlich“ in die Custom Instructions schreiben, bildet das Modell diese Wörter auf das Register ab, das es dafür gelernt hat, und dieses Register ist für jede Person gleich, die dieselbe Formulierung eintippt.

Machen Sie das Experiment. Geben Sie „professionell, aber freundlich, prägnant und warm“ in einen neuen Chat ein und bitten Sie um eine Follow-up-E-Mail nach einem Kundentermin. Bitten Sie einen Kollegen, dasselbe mit demselben Etikett zu tun. Die beiden E-Mails werden einander ähnlicher sein als irgendetwas, das Sie letzten Monat verschickt haben. Das Etikett trug keine Information, die Sie von Ihrem Kollegen unterscheidet, also kann die Ausgabe das auch nicht.

Das ist das Problem mit jeder Tonfall-Vorlage im Netz, und deshalb beschreibt „professionell, aber freundlich“ Tausende von Menschen. Eine Stimme lebt dort, wo das Etikett nicht hinreicht:

• Satzlänge. Eine Verteilung, kein Wort wie „prägnant“. Wie kurz Ihre kurzen Sätze werden, wie lang die langen laufen, wann Sie wechseln.
• Platzierung von Abschwächungen. Ob „wahrscheinlich“ den Satzteil eröffnet oder abschließt. Ob Sie überhaupt noch abschwächen, wenn Sie sich entschieden haben.
• Übergänge. „Also“ versus „daher“ versus ein schlichter neuer Satz. Ob Absätze mit der Schlussfolgerung beginnen oder darauf hinarbeiten.
• Zeichensetzung. Häufigkeit von Doppelpunkten. Kommadichte. Ob Sie Klammern für Einschübe nutzen oder sie in eigene Sätze auslagern.

Nichts davon sind Adjektive. Alles davon ist zählbar, weshalb es sich aus Ihren Texten extrahieren und als Anweisungen formulieren lässt, denen ein Modell folgen kann. Unsere Aufschlüsselung, wie Stilextraktion funktioniert, geht die Dimensionen durch, die wir messen.

Warum reichen eingefügte Beispiele ebenfalls nicht aus?

Beispiele schlagen Etiketten, und dennoch lassen sie das Modell raten. Drei E-Mails zeigen dem Modell, wie Sie an drei Tagen geklungen haben. Es muss ableiten, welche Muster Ihre sind und welche zu dieser einen Nachricht gehören, und Ableitungen aus einer Handvoll Beispiele driften über ein langes Gespräch hinweg ab.

Es gibt eine zweite Grenze. Felder für Custom Instructions haben eine Größe, und Beispiele fressen sie auf. OpenAIs Leitfaden zu Custom Instructions gibt Ihnen ein Feld dafür, wie der Assistent antworten soll. Füllen Sie es mit drei E-Mails, und es bleibt kein Platz für die Regeln, die Sie tatsächlich brauchen. Legen Sie die Beispiele stattdessen in die Wissensdateien eines Projekts, liest das Modell sie, wenn es sie für relevant hält, und das ist nicht jedes Mal.

Das Muster über alle drei Ansätze hinweg ist dasselbe:

Ein Prompt beschreibt, wie Sie zu klingen hoffen. Ein Profil, das aus Ihren eigenen Texten erstellt wurde, ist ein Beleg dafür, wie Sie tatsächlich schreiben. Das ist der ganze Unterschied, und deshalb haben wir die vier Anweisungstypen in unserem Leitfaden zu den besten ChatGPT Custom Instructions direkt nebeneinandergestellt.

Wie geben Sie der KI Ihren tatsächlichen Stil?

Messen Sie ihn einmal, benennen Sie ihn explizit und fügen Sie das Ergebnis in den Assistenten Ihrer Wahl ein. Das Modell muss Sie nicht lernen. Es muss präzise informiert werden, in einer Form, die es ausführen kann.

Genau das enthält ein Stilprofil von MyWritingTwin.com: eine Writing-DNA-Analyse, extrahiert aus Texten, die Sie bereits geschrieben haben, ausgedrückt als Vorgaben. Spanne und Mittelwert der Satzlänge. Wo Ihre Abschwächungen sitzen. Welche Übergänge Sie verwenden und welche nie. Gewohnheiten bei der Zeichensetzung. Vokabular, zu dem Sie greifen, und Formulierungen, die Sie meiden. Die Ausgabe ist ein Textblock, den Sie in die Custom Instructions von ChatGPT, ein Claude Project, die gespeicherten Infos von Gemini oder jedes andere Tool einfügen, das einen System Prompt akzeptiert. Ein Profil, jedes Modell.

Zwei Eigenschaften sind für das Argument dieses Beitrags entscheidend.

Das Profil ist eine Messung, also lässt es sich überprüfen. Wenn das Modell abdriftet, können Sie die Satzlängen in seinem Entwurf gegen das Profil zählen und sehen, wo es danebenlag. Ein Adjektiv lässt sich nicht überprüfen. „War das freundlich genug?“ hat keine Antwort. „Lag die mittlere Satzlänge im Bereich?“ schon.

Das Profil ist portabel, also überlebt es Modellversionen. Ihr Writing Twin für ChatGPT, Claude und Gemini hängt von keiner einzelnen Version ab. Wenn ein neues Modell erscheint, fügen Sie dasselbe Profil ein und bekommen eine bessere Umsetzung davon. Das Asset gewinnt mit jeder Version an Wert, das Gegenteil dessen, was mit einer Vorlage passiert.

Wenn Sie sich die Gewohnheit zuerst ohne das Produkt aneignen möchten, machen Sie es manuell:

1. Sammeln Sie zehn Texte, die Sie geschrieben haben und mit denen Sie zufrieden waren, in dem Register, das Sie am meisten brauchen (Kunden-E-Mail, internes Update, Angebot).
2. Zählen Sie die Wörter pro Satz über alle zehn und notieren Sie die Spanne und den typischen Wert.
3. Listen Sie jede Abschwächung auf, die Sie verwendet haben, und wo sie im Satzteil saß.
4. Listen Sie die Übergänge auf, die Sie verwendet haben, und die, die Sie nie verwendet haben.
5. Schreiben Sie diese Erkenntnisse als Anweisungen, nicht als Adjektive, und fügen Sie sie in Ihre Custom Instructions ein.

Diese manuelle Version ist gröber als ein extrahiertes Profil und schlägt trotzdem jedes Tonfall-Etikett, weil sie dem Modell Zahlen gibt statt Wörter über Zahlen.

Wie können Sie heute testen, ob Ihre KI Ihren Stil kennt?

Geben Sie ihr eine Nachricht, die Sie bereits verschickt haben, nur anhand des Briefings, das Sie einem Kollegen gegeben hätten, und vergleichen Sie die beiden Entwürfe durch Zählen. Fünf Minuten, keine Tools.

Wählen Sie eine E-Mail von letzter Woche. Schreiben Sie ein zweizeiliges Briefing dafür: an wen sie geht, was Sie brauchen, was die Person bereits weiß. Fügen Sie das Briefing mit aktiven Custom Instructions in Ihren Assistenten ein und bitten Sie um die E-Mail. Legen Sie dann seinen Entwurf neben Ihren und zählen Sie:

• Sätze pro Absatz
• Wörter pro Satz, kürzester und längster
• Wo die Bitte sitzt (erste Zeile oder letzte)
• Abschwächungen: wie viele, und ob sie den Satzteil eröffnen oder abschließen
• Kommas pro Satz
• Eröffnungs- und Schlusszeilen

Wenn die Zahlen abweichen, kennt Ihre KI Ihren Stil nicht, egal was sie Ihnen gesagt hat, als Sie sie direkt gefragt haben. Wenn sie bei einer E-Mail übereinstimmen, versuchen Sie drei weitere in unterschiedlichen Registern. Ein Tonfall-Etikett übersteht meist den ersten Test und scheitert am zweiten, weil das Etikett für eine Stimmung geschrieben wurde und Sie mehrere haben.

Führen Sie denselben Test durch, nachdem Sie ein gemessenes Profil eingefügt haben, und die Zahlen nähern sich an. Diese Annäherung ist das ganze Produkt, und sie ist auch der Grund, warum bessere Modelle helfen statt schaden: Ein stärkeres Modell trifft die Zahlen zuverlässiger als ein schwächeres.

Nichts von Ihnen steckt im Modell. Das wird sich nie ändern. Die gute Nachricht ist, dass es das auch nicht muss, solange Sie aufhören, Ihre Stimme zu beschreiben, und anfangen, sie zu messen.

Wie weit Ihre aktuelle Einrichtung von Ihrem echten Schreiben entfernt ist, sehen Sie in etwa einer Minute mit dem Humanity Score-Test, oder Sie erstellen ein Stilprofil aus Ihren eigenen Texten und fügen es in die KI ein, für die Sie bereits bezahlen.