On the Consumption of AI-Generated Content at Scale

I don’t know about you, but lately I keep thinking, *everything sounds like ChatGPT*. A tweet I read captured it perfectly, and yeah, I’ve felt that exact unease too. You read a blog post, glance at code, skim a report, and something feels off, not wrong exactly, just…homogeneous. Like the rhetorical tools that used to signal care have been overused until they mean nothing.

Here’s what’s going on, in two quick pieces. First, signal degradation, where metaphors, bold takeaways, tidy exception handling—tools meant to help—get sprinkled everywhere by AI, until you stop noticing them. Second, verification erosion, where generating content is cheap and instant, but checking it still costs time and attention. So you end up treating regeneration like a slot machine, hoping the next pull is better, instead of doing the slow work of verification.

I’ve seen this in my own projects. I once reviewed a PR that looked robust, but the exception handling was only there for show. Ship it, and later you fix a cascade of breakages, wondering why the reviewer didn’t catch it. Sound familiar?

What can we do? The author suggests going deeper than heuristics. Instead of telling AI to always insert a metaphor, teach it the *why* behind the device, and have it consult a kind of verified human record before asserting things like “I’ve tasted it.” That’s the idea of a hypothetical grounding space, where a model references documented human experiences rather than claiming them.

Practical steps, short term: keep your taste sharp, spot-check more, and demand sources. Longer term, push for tools that surface human-verified signals, not confident-sounding text.

If you want to read the original piece, it’s here: On the Consumption of AI-Generated Content at Scale.

I’m cautiously optimistic. We can design AI that helps us think better, not lull us into complacency, if we insist on grounding confidence in real, verifiable human experience.

Ich habe das Gefühl, du kennst das auch: Plötzlich klingt vieles wie von einer KI. Metaphern, fette Takeaways, durchstrukturierte Fehlerbehandlung, alles präsent, aber oft ohne echten Mehrwert. Ich habe mich dabei ertappt, wie ich solche Signale einfach ausblende, und das ist gefährlich.

Kurz zusammengefasst zwei Probleme. Erstens, Signalverschleiß: Kommunikationswerkzeuge wurden überstrapaziert, ihre Aussagekraft sinkt. Zweitens, Verifizierungsverlust: Inhalte kann man jetzt schnell erzeugen, aber nicht so schnell prüfen. Das führt dazu, dass wir oft die schnelle Regeneration wählen, statt wirklich nachzusehen, ob etwas stimmt. Klingt faul? Vielleicht. Aber es ist auch real.

Ein kleines Beispiel aus meinem Alltag: Ich habe Code gemergt, der sauber aussah, aber nur oberflächliche Fehlerbehandlung hatte. Später brach die Funktion in Produktion zusammen, und das ganze Team rätselte, wieso niemand das bemerkt hat. Solche Momente schärfen dich, oder sie machen dich gleichgültig, je nachdem, wie du reagierst.

Die vorgeschlagene Lösung ist interessant: statt nur Regeln zu lehren, sollten Systeme das *Warum* hinter den Regeln verstehen. Und KI sollte ihre Aussagen auf eine strukturierte Sammlung verifizierter menschlicher Erfahrungen stützen, nicht so tun, als hätte sie selbst Geschmack oder Erlebnisse. So ein hypothetischer Grounding-Space klingt aufwendig, aber er könnte Vertrauen zurückbringen.

Kurzfristig können wir unsere eigene Urteilskraft trainieren, gezielter prüfen und Quellen einfordern. Langfristig brauchen wir Werkzeuge, die menschliche Signale sichtbar machen.

Mehr dazu hier: On the Consumption of AI-Generated Content at Scale

Ich bleibe optimistisch. Wenn wir Anspruch auf verifizierte, menschliche Rückmeldungen stellen, können wir KI so gestalten, dass sie unsere Urteilskraft stärkt, nicht ersetzt.