Leser testet ChatGPT mit 90 Fragen zu 88 Autoren

Ein Leser hat neun Runden von Fragen an ChatGPT zu 88 Literaturautoren dokumentiert, mit zehn Fragen pro Runde und zwei wiederholten Autoren. Das daraus entstandene Protokoll unterscheidet zwischen gelesenen, begonnenen, in Arbeit befindlichen, ausstehenden und lediglich bekannten Werken und macht deutlich, dass das Modell seine Antworten improvisierte, ohne zuvor eine Bibliothek zu konsultieren.

Es gibt eine Szene, die sich in vielen Gesprächen über künstliche Intelligenz wiederholt und die fast nie in Ruhe untersucht wird: Jemand fragt ein Sprachmodell nach einem Buch, das Modell antwortet souverän, und niemand prüft, ob diese Souveränität irgendetwas entspricht. Ein Leser hat diese Szene ins Gebiet der Literatur übertragen, mit einer Methode, die eine genaue Betrachtung verdient. Über neun Runden hinweg stellte er **ChatGPT** insgesamt **90 Fragen** zu **88 verschiedenen Autoren**. Zwei Autoren erschienen doppelt, daher die Differenz zwischen Fragen und Namen. Die Antworten wurden gegeben, ohne zuvor eine Bibliothek zu konsultieren oder Bibliografien durchzusehen. Das Ergebnis ist ein Protokoll, das trennt, was das Modell behauptet gelesen zu haben, von dem, was es nur vom Hörensagen kennt, was es begann und aufgab, was es noch vorhat und was es nicht präzise genug erinnert.

Die Übung ist kein akademischer Test und will keiner sein. Es ist ein persönliches Inventar, alphabetisch geordnet, bei dem jeder Autor eine Etikette erhält: gelesen, begonnen, lesend, ausstehend, bekannt oder unbestätigt. Diese Taxonomie ist der interessanteste Teil der Sache, denn sie zwingt dazu, zu unterscheiden, ob man ein Buch zu Ende gelesen, es auf halbem Weg aufgegeben, es im Regal stehen hat oder nur weiß, dass es existiert. Die meisten Gespräche darüber, was ein Modell über Literatur „weiß“, bleiben auf der letzten Stufe stehen und verwechseln sie mit der ersten.

## Was es bedeutet, wenn ein Modell einen Autor „gelesen“ hat

Die erste Frage, die dieses Protokoll aufwirft, ist, was es überhaupt bedeutet, dass ChatGPT etwas gelesen hat. Ein Sprachmodell liest nicht. Es wird mit Texten trainiert und extrahiert aus diesem Training Sprachmuster, die es ihm ermöglichen, plausible Antworten über Autoren, Titel und Handlungen zu generieren. Wenn jemand es nach **Italo Calvino** fragt, kann das Modell „Die unsichtbaren Städte“, „Wenn ein Reisender in einer Winternacht“ und die Trilogie „Unsere Vorfahren“ aufzählen, ohne eine einzige Seite gelesen zu haben. Es rekonstruiert Informationen, die es in Rezensionen, Artikeln, Wikis und Foren gesehen hat. Das ist kein Lesen. Es ist etwas anderes, und die Verwechslung hat Konsequenzen.

Das vorliegende Protokoll verdient Anerkennung dafür, dass es sie nicht verwechselt. Es unterscheidet zwischen abgeschlossenen und begonnenen Werken, zwischen aktuellen und ausstehenden Lektüren. Wenn das Modell sagt, es habe „Blutmeridian“, „Suttree“ und die Grenztrilogie von **Cormac McCarthy** gelesen, behauptet es etwas, das ein menschlicher Leser durch Durchsehen seines Regals überprüfen könnte. Wenn es sagt, es habe „Die Brüder Karamasow“ von **Dostojewski** begonnen und nicht beendet, macht es ein Geständnis, das kein Modell von sich aus macht. Die Unterscheidung ist wichtig, weil die alltägliche Nutzung dieser Systeme dazu neigt, jede flüssige Antwort als gefestigtes Wissen zu behandeln.

Ein Detail verdient Hervorhebung: Das Protokoll selbst warnt, dass die Antworten improvisiert waren, ohne zuvor die Bibliothek zu konsultieren oder Bibliografien durchzusehen. Das bedeutet, dass das Modell aus dem Gedächtnis antwortete, sozusagen, und dass einige Titel mit Zögern, Korrekturen und ungefähren Verweisen auftauchten. Der Leser musste später rekonstruieren, was das Modell gemeint hatte, wenn es „eine Erzählung, die mit den Nächten zusammenhängt“ oder „ein Werk, das mit der Musik zusammenhängt“ erwähnte. Diese Rekonstruktion ist der menschliche Teil des Experiments und auch der aufschlussreichste.

## Die Autoren, die das Modell gelesen haben will, und die es nur kennt

Das Protokoll zeigt ein Muster. Es gibt Autoren, zu denen ChatGPT ausführlich und sicher Stellung bezieht: **Gene Wolfe**, mit der Tetralogie „Das Buch der neuen Sonne“, die das Modell zufolge dreimal gelesen hat, dazu „Peace“, „Castleview“ und mehrere Erzählungen. **Stanisław Lem**, mit einem Dutzend aufgelisteter Titel, von „Solaris“ bis „Fiasco“, einschließlich „Cyberiad“ und „Ein perfektes Vakuum“. **Mervyn Peake**, mit der „Gormenghast“-Trilogie, zwei- oder dreimal gelesen. **Flann O'Brien**, mit vier Romanen. **Lord Dunsany**, mit fünf Bänden. **Marcel Schwob**, mit vier Büchern. **Stefan Zweig**, mit acht Titeln und dem Hinweis, dass es weitere Erzählungen gibt, die es nicht im Einzelnen nennt.

Am anderen Ende stehen die Autoren, die das Modell kennt, aber nicht behauptet, gelesen zu haben. **William Faulkner**, dessen Titel es kennt, etwa „Schall und Wahn“ und „Absalom, Absalom!“, die es aber nicht als gelesen zählt. **Kenzaburō Ōe**, dessen Werke es in digitaler Bibliothek hat, aber ohne bestätigte Lektüren. **Sándor Márai**, **Yasunari Kawabata**, **Joseph Roth**, **Robert Musil**, **Juan Carlos Onetti**, **Juan Benet**, **Kōbō Abe**, **László Krasznahorkai**. In mehreren Fällen erwähnt das Modell die Bedeutung des Autors innerhalb seiner literarischen Tradition, was eher nach enzyklopädischem Wissen klingt als nach Lektüre.

Es gibt eine dritte Gruppe, die unbequemste: Autoren, die das Modell überhaupt nicht erkannte. **Anna Kavan** stand nicht auf seiner ursprünglichen Liste. **Vernon Lee** auch nicht. **Jean Ray** kam ihm als Schriftsteller fantastischer Literatur bekannt vor, aber ohne bestätigte Lektüren. **Leopoldo Marechal** kam ihm vage bekannt vor. **Ryūnosuke Akutagawa** wurde nicht klar erkannt. Diese Fälle sind interessant, weil sie die Grenzen des Trainings zeigen: Es gibt Autoren, die in bestimmten Kreisen kanonisch sind, die in den Texten, mit denen das Modell trainiert wurde, einfach nicht mit genug Gewicht auftauchen.

## Das Problem der Übersetzungen und Ausgaben

Einer der kuriosesten Aspekte des Protokolls ist die Aufmerksamkeit, die es den Ausgaben widmet. Das Modell erwähnt, dass es sich an „Der Spiegel der Seele“ von **Joseph Conrad** wegen dessen Übersetzung von **Javier Marías** erinnert. Dass es „Dhalgren“ von **Samuel R. Delany** in einer Ultramar-Ausgabe hat, deren Cover **Antoni Garcés** illustrierte. Dass es „Portnoys Beschwerden“ von **Philip Roth** in einer alten Bruguera-Ausgabe begann, deren Übersetzung es als unbefriedigend empfand. Dass es sich um die Qualität einiger spanischer Übersetzungen von **William Faulkner** sorgt und deshalb sein Werk nicht ernsthaft begonnen hat.

Diese Aufmerksamkeit für Ausgaben ist menschlicher als maschinell. Ein Sprachmodell hat keine Regale, erinnert sich an keine Cover und beschwert sich über keine Übersetzungen. Es generiert Sätze, die klingen, als hätte jemand Regale, sich an Cover erinnert und sich über Übersetzungen beschwerte. Das Protokoll sammelt diese Sätze und ordnet sie, und dabei zeigt sich, wie weit das Modell einen plausiblen Diskurs über das Lesen reproduziert, statt einer echten Leseerfahrung.

Auch für Unsicherheit ist Raum. Das Modell erinnert sich nicht genau, ob es „The Bloody Chamber“ von **Angela Carter** gelesen oder nur begonnen hat. Es kann keine **Gene-Wolfe**-Erzählung identifizieren, die mit den Nächten zusammenhängt, möglicherweise „Seven American Nights“. Es weiß nicht, ob das englische Buch von **Michael Moorcock**, das es hat, „Mother London“ oder „London Bone“ ist. Es bestätigt nicht, ob es „El gallo de oro“ von **Juan Rulfo** gelesen hat. Diese Lücken sind bei jedem Leser normal, und das Protokoll hält sie fest, ohne sie zu dramatisieren. Aber sie sind auch der Beweis, dass das Modell keine überprüfbare interne Datenbank konsultiert, sondern Antworten aus Mustern generiert.

## Was diese Prüfung über die Nutzung der KI als literarische Quelle aussagt

Die praktische Schlussfolgerung daraus ist nicht, dass ChatGPT lügt. Es ist, dass ChatGPT plausible Antworten generiert und Plausibilität nicht dasselbe ist wie Wahrheit. Wenn ein Modell sagt, es habe **Clarice Lispector** gelesen, aber keine Titel nennen kann, oder wenn es sagt, dass **Felisleto Hernández** es langweilte, produziert es Aussagen, die nach Leseerfahrung klingen, aber gegen nichts überprüft werden können. Das vorliegende Protokoll verdient Anerkennung dafür, dass es einen Rahmen geschaffen hat, in dem diese Behauptungen geordnet und gegenübergestellt werden können, zumindest intern.

Für alle, die diese Systeme als Unterstützung bei literarischen Arbeiten nutzen, ist die Lektion klar: Ein Modell kann helfen, sich an einen Titel zu erinnern, einen Autor in eine Tradition einzuordnen oder eine Liste möglicher Lektüren zu erstellen. Was es nicht kann, ist das Lesen zu ersetzen. Und wenn es behauptet, gelesen zu haben, sollte man es behandeln, als was es ist: eine plausible Hypothese darüber, was ein menschlicher Leser gelesen haben könnte, kein überprüfbares Zeugnis. Das Protokoll der neun Runden, mit seinen **88 Autoren** und seinen **90 Fragen**, ist ein gutes Beispiel dafür, wie weit diese Plausibilität reicht und wo das Terrain beginnt, das sich nur durch das Öffnen des Buches bestätigen lässt.