Ich fragte, weshalb ein Wort in meinem Kapitel auftaucht. Die Antwort war korrekt und half nicht.
Die Szene: Eine neunzehnjährige Aktivistin schreibt in einen verschlüsselten Chat: „Meeting tomorrow. Location classified. Bring notebooks and burner phones.”
Ich teste mein Verfahren an eigenem Material. Beim Lesen blieb mein Blick bei burner phones hängen. Wer die Szene nicht kennt, versteht das Wort kaum. Meine Notiz: prüfen, ob eine Ersetzung möglich ist.
Danach habe ich geprüft, wo der Satz herkam. An jeder Stelle im Manuskript kann ich das nachvollziehen. Hier stand es: Für die Figur war ein Sprachprofil hinterlegt, ein Teil des Prompts für den schreibenden KI-Agenten.
Aktivisten-Vokabular, verbunden mit Gen-Z-Slang, eine Person, die in Posts und Stories denkt. Das Sprachmodell hatte meine Vorgabe erfüllt, genau bis zu diesem Wort.
Für die Figur passte die Vorgabe, für den Leser nicht. Gleichzeitig.
Ohne die gespeicherte Begründung wäre daraus eine Geschmacksfrage entstanden, eine von denen, die zweimal durchs Lektorat gehen. Mit ihr ging es um die Entscheidung, wie weit die Sprache dieser Figur reichen darf. Diese Entscheidung wurde nicht pauschal getroffen:
- Im Chat blieb burner phones stehen, das Wort gehört zur Figur.
- Im Dialog einer anderen Figur blieb es auch.
- In der Erzählstimme steht Wegwerfhandy.
Der Nachweis verhinderte den Fehler nicht. Wer Ihnen das verspricht, verkauft etwas anderes. Er zeigt die Stelle, an der zwei richtige Vorgaben gegeneinanderlaufen, damit Sie entscheiden statt raten.
In Ihrem Sachbuch heißt diese Figur Zielgruppe. Sie haben dem Sprachmodell gesagt, für wen es schreibt. Irgendwann erscheint ein Satz, der diese Vorgabe exakt erfüllt und trotzdem nicht trägt. Woran sehen Sie, welche Vorgabe dort gewirkt hat?
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Ich entwickle mit Fachautoren fachlich belastbare Sachbücher in einer KI-gestützten, durchgehend kuratierten Buchproduktion; bis zum quellengeprüften, lektoratsreifen Manuskript.
