Die ehrenamtlichen Wikipedia-Redakteure führen einen stillen Krieg gegen maschinell generierte Inhalte, und zum ersten Mal liegen ihnen konkrete Zahlen vor. Laut einem aktuellen IEEE Spectrum-Interview mit Ellia Lebleu, einem Gründungsmitglied des WikiProject AI Cleanup, schätzte ein KI-Erkennungstool, dass Ende 2025 bis zu 20 Prozent der neuen Artikel und Entwürfe in der englischen Wikipedia maschinell generiert wurden – und Anfang 2026 waren es 15 bis 16 Prozent. Das Interview erregte diese Woche neue Aufmerksamkeit, nachdem es Hacker News angeführt hatte.

Lebleu, ein Ph.D. Studentin für KI am Inria Centre der Universität Rennes, war Mitbegründerin des Aufräumprojekts im Dezember 2023, als sie und andere Redakteure auf dem Discord-Server von Wikipedia eine Welle seltsamer neuer Artikel mit denselben seltsamen Merkmalen bemerkten. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer KI-Nachrichten.

Von offensichtlichen Klischees zu subtilen Tells

In der Anfangszeit waren die Tells auffällig. Von KI verfasste Artikel wiederholten Standardphrasen wie „steht als Testament“ oder „reiches kulturelles Erbe“ und enthielten oft formelle Schlussabschnitte oder seltsame Überschriften wie „Warum ist das wichtig?“ – Markenzeichen der ChatGPT-Ära-Ausgabe, die die Erkennung relativ einfach machte.

Bis 2025 seien die Signale subtiler und struktureller geworden, sagte Lebleu gegenüber IEEE Spectrum. KI-Schreiben liebt die „Dreierregel“ und negative Parallelismen – Sprachmuster, die für sich genommen nichts bedeuten, aber in der Akkumulation bedeutungsvoll werden. Redakteure blicken auch über den einzelnen Artikel hinaus: Wenn ein Konto in fünf Minuten fünf Artikel mit jeweils Tausenden von Wörtern produziert, stimmt etwas nicht.

Das Zitierproblem

Die größte Sorge gilt nicht dem Stil, sondern der Beschaffung. Vollständig halluzinierte Zitate – Verweise auf Artikel, die nicht existieren – sind viel seltener geworden, da die durch Retrieval erweiterte Generierung es Modellen ermöglicht, echte Quellen zu finden. Aber Lebleu sagte, der häufigere Fehler sei subtiler und gefährlicher: Die KI findet eine echte Quelle und charakterisiert sie dann falsch, indem sie sich auf Unterstützung beruft, die die Quelle eigentlich nicht bietet. Sie bezeichnete KI-Zitate, die das Geschriebene nicht unterstützen, als „extrem alltäglich“.

Die Community wehrt sich mit eigenen Mitteln. Ein Wikipedia-Redakteur hat einen KI-Quellenprüfer entwickelt, der die Quellen auf einer Seite liest und prüft, ob sie mit den Behauptungen übereinstimmen – ein KI-Modell zur Überwachung von KI-Texten, dessen Korrektheit, wie Lebleu einräumte, nicht garantiert ist, aber als erster Filter in großem Maßstab funktioniert. Die Wikimedia Foundation entwickelt unterdessen ein Tool namens Paste Check, das direkt von einigen KI-Chatbots eingefügten Text kennzeichnen kann.

Wie viele Wikipedia-Inhalte sind KI-geschrieben?

Die Schätzungen von 15 bis 20 Prozent stammen aus Lebleus Zusammenarbeit mit Pangram, einem Unternehmen für KI-Erkennung. Sie führte einen Stresstest des Detektors an Wikipedia-Inhalten vor ChatGPT durch und fand keine falsch positiven Ergebnisse, was bedeutet, dass die Zahlen als konservative Untergrenze und nicht als Obergrenze interpretiert werden sollten.

Was den Rückgang von 20 Prozent auf 15 oder 16 Prozent erklärt, ist ungeklärt. Es könnte sein, dass die jüngsten Richtlinien von Wikipedia funktionieren – oder dass neuere Modelle weniger erkennbaren Text produzieren, während die Erkennungstools nicht aufgeholt haben. Lebleu sagte gegenüber IEEE Spectrum, dass die meisten KI-generierten Inhalte von Anfänger-Redakteuren stammen und das Projekt daran gearbeitet habe, die Regeln für Neueinsteiger gut sichtbar zu machen.

Das Verbot, die Verweigerungen und eine philosophische Frage

Die englische Wikipedia hat bereits gehandelt und Redakteuren verboten, LLMs zur Generierung von Artikeln zu verwenden – ein Verbot, über das The Guardian im März 2026 berichtete, nachdem die Community die Richtlinie genehmigt hatte. Die Auswirkungen der Politik werden noch gemessen. Laut Lebleu war die Änderung eher eine Frage der Notwendigkeit als der Ideologie: „Wir wurden mit KI-Inhalten überschwemmt, wir hatten keine guten Tools und wir mussten dem Einhalt gebieten“, sagte sie gegenüber IEEE Spectrum.

Eine messbare Verschiebung ist auf der Modellseite bereits sichtbar: Lebleu bemerkte, dass Claude Anfragen manchmal direkt ablehnt und antwortete, dass es keinen Wikipedia-Artikel schreiben könne, weil dies gegen die Richtlinien von Wikipedia verstoßen würde. Sie argumentierte, dass es sinnvoll wäre, wenn alle großen KI-Unternehmen ähnliche Ablehnungen umsetzen würden – obwohl offene Modelle, die angepasst werden können, um Beschränkungen zu umgehen, ein Schlupfloch bleiben würden.

Die tiefere Frage, die das Projekt gliedert, ist philosophischer Natur. Was als praktische Maßnahme begann, hat nach Lebleus Worten seitdem eine philosophischere Dimension angenommen, da viele Menschen Wikipedia als „den letzten guten Ort im Internet“ bezeichnen – eine der wenigen wichtigen Informationsquellen, die im Prinzip immer noch von Menschen geschrieben wurden.

Warum es über Wikipedia hinaus wichtig ist

Die Einsätze gehen weit über die Enzyklopädie selbst hinaus. Wikipedia ist ein Top-Referenzergebnis für Suchmaschinen, eine häufige Quelle für KI-Trainingsdaten und eine häufige erste Anlaufstelle für Faktenprüfungen. Wenn ein erheblicher Teil der neuen Seiten maschinell mit falsch charakterisierten Zitaten geschrieben wird, breiten sich die Fehler aus: in Suchausschnitten, in Modelltrainingskorpora und zurück in zukünftige KI-Ausgaben.

Vorerst wird mit der Bereinigung ein markierter Artikel nach dem anderen fortgesetzt – eine ehrenamtliche Anstrengung, bei der Mustererkennung, Bearbeitungsgeschwindigkeitsprüfungen und zunehmend auch KI selbst zum Einsatz kommen, um eine von Menschen geschriebene Enzyklopädie menschlich zu halten.

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