Das Zombie-Internet: Wenn KI-Content uns kognitiv erschöpft

Ich merke es seit Monaten. Dieses leise, aber hartnäckige Misstrauen, das sich einschleicht, bevor ich überhaupt zu lesen angefangen habe. Ein LinkedIn-Post. Ein Blog-Artikel. Eine E-Mail. Etwas klingt irgendwie zu glatt. Zu ausgewogen. Zu vollständig. Mein Gehirn schaltet in den Überprüfungsmodus, bevor der erste Satz fertig ist.

Das ist nicht mehr nur ein persönliches Phänomen. Es ist ein Kulturphänomen. Und es hat jetzt auch einen Namen.

„Zombie Internet“: Der Begriff, der trifft

Jason Koebler, Mitgründer und Journalist des unabhängigen Tech-Mediums 404 Media, veröffentlichte am 11. Mai 2026 einen Text mit dem Titel „Your AI Use Is Breaking My Brain“. Simon Willison, britischer Entwickler und einer der pointiertesten KI-Kommentatoren im englischsprachigen Netz, verlinkte ihn mit einem schlichten Kommentar: „Excellent, angry piece.“ Das ist für Willison ungefähr das Äquivalent eines Standing Ovation.

Koeblers Text beschreibt etwas, das ich sofort erkannt habe: nicht die Angst vor einer KI-Apokalypse, nicht den abstrakten Diskurs über Desinformation, sondern die ganz konkrete, tägliche kognitive Last des Content-Konsums im Jahr 2026. Der Begriff, den er dafür prägt, ist präzise: das „Zombie Internet.“

Zur Klarheit, weil die Begriffe oft durcheinandergeraten: Das „Dead Internet“ ist die These, dass das Netz bereits mehrheitlich von Bots betrieben wird, die miteinander kommunizieren, ohne dass echte Menschen dahinterstecken. Das ist eine überwiegend verschwörungstheoretische Zuspitzung. Das „Zombie Internet“ nach Koebler ist das Realitätsnüchternere, und deshalb Beunruhigendere: Es ist weder tot noch lebendig. Es ist ein Gemisch aus Menschen, die mit KI schreiben, KI-Agenten, die mit Menschen interagieren, KI-Texten, die von Menschen weitergeleitet werden, und Menschen, die beginnen, zu schreiben wie KI. Nicht weil sie Bots sind. Sondern weil das Muster sich überträgt.

Das ist die eigentliche Geschichte.

Die kognitive Steuer, die niemand sieht

Ich bin KI-Berater. Ich setze generative KI täglich ein, in meiner eigenen Arbeit und in der meiner Klienten. Ich verwende Claude, ich arbeite mit n8n-Workflows, ich habe eigene Tools wie VINCI gebaut. Ich bin alles andere als ein KI-Skeptiker.

Und trotzdem: Ich erkenne mich in Koeblers Beschreibung.

Er schreibt von einem Steuerberater-Podcast, den er seit Jahren hört. Eine menschliche Moderatorin, Shari Rash, hunderte von Episoden. Koebler hört das Intro, und etwas stimmt nicht. Satz für Satz erkennt er die Muster: die Prämissen-Schaukel („das ist der Shift, der alles verändert“), die abgerundeten Übergänge, die gleichmäßige Begeisterung. Er hört auf zu zuhören, weil sein Gehirn aufgehört hat, die Inhalte zu verarbeiten, und begonnen hat, die Authentizität zu prüfen. Er schaltet ab.

Ich kenne das. Wer das noch nicht kennt, der kennt es bald.

Das Problem ist nicht, dass einzelne KI-Texte schlecht sind. Das Problem ist die schiere kognitive Last, jeden Text als potenziell maschinengeneriert einzustufen, bevor man ihn überhaupt aufnimmt. Das Gehirn läuft permanent als Authentizitäts-Detektor. Und das kostet etwas. Es kostet Aufmerksamkeit, es kostet Energie, und es kostet vor allem eins: Vertrauen.

Die Autorin Eve Fairbanks hat das auf X in einem Thread so formuliert, der mir nicht mehr aus dem Kopf geht: „Das Erkennungszeichen von KI ist nicht Rhythmus, Formulierungen oder Faktenfehler. Es ist, dass Probleme mit all diesen Elementen gleichzeitig und gleichmäßig vorhanden sind.“ Das ist der präziseste Satz, den ich zu diesem Thema gelesen habe. KI-Texte sind nicht in einer Sache falsch. Sie sind in allen Sachen ein bisschen daneben. Und dieses kollektive Daneben erkennt unser Gehirn, auch wenn wir es nicht benennen können.

Die Spaltung in den Reaktionen

Koeblers Text hat auf Hacker News und in zahllosen Kommentarsektionen für intensive Diskussionen gesorgt, und die Spaltung in den Reaktionen ist aufschlussreich.

Eine Seite argumentiert: Schlechte Inhalte hat es immer gegeben. Spam, Clickbait, Content Farms. Das Web war noch nie ein kuratiertes Editionshaus. Die Erschöpfung ist nicht neu, nur die Technologie dahinter.

Das stimmt. Aber das greift zu kurz.

Content Farms der frühen 2010er-Jahre haben Texte produziert, die erkennbar schlecht waren: holprig, inhaltsleer, offensichtlich auf Keywords optimiert. Das war Lärm, den das Gehirn nach kurzer Zeit einfach ausfiltert. Was Koebler beschreibt, ist etwas anderes: Texte, die nicht erkennbar schlecht sind, aber auch nicht erkennbar menschlich. Texte, die in der Uncanny Valley-Zone zwischen „könnte von einem Menschen sein“ und „klingt wie keiner, den ich kenne“ hängen. Und genau diese Zone ist kognitiv teuer, weil das Gehirn hier nicht abschalten kann. Es muss arbeiten.

Die andere Seite, und das ist die, der ich mich näher fühle, erkennt sich sofort wieder: das reflexartige Innehalten beim ersten Aufzählungszeichen in einem LinkedIn-Post, das kurze Zögern beim zu-gleichmäßig-formulierten Satz, der Moment, in dem man einen Text beiseitelegt, nicht weil er schlecht ist, sondern weil er sich nicht echt anfühlt. Diese Reaktion ist keine Überempfindlichkeit. Sie ist eine adaptive Antwort auf eine veränderte Informationsumgebung.

Was PEW und die Forschung dazu sagen

Koebler zitiert eine Umfrage des Pew Research Center aus September 2025: Eine Mehrheit der Befragten hält es für wichtig, zwischen KI-generierten und menschengemachten Inhalten unterscheiden zu können. Dieselbe Mehrheit glaubt, dass sie dazu nicht in der Lage ist.

Das ist eine interessante Kombination. Der Wunsch ist da. Die Fähigkeit fehlt. Und das erzeugt genau jene Grundspannung, die Koebler beschreibt: permanente Wachheit ohne verlässliche Instrumente.

Noch interessanter ist ein Befund aus dem Journal of Experimental Psychology, auf den der Text verweist: Wenn Menschen wahrnehmen oder wissen, dass ein Text KI-generiert ist, ist die negative Einschätzung „hartnäckig schwer zu revidieren“ und „bemerkenswert stabil.“ Sie übersteht verschiedene Kontexte, verschiedene Texttypen, verschiedene Zeiträume. Mit anderen Worten: Der Verdacht klebt. Einmal als KI markiert, bleibt der Text KI, auch wenn er sachlich korrekt und stilistisch gut ist.

Das hat direkte Konsequenzen für jeden, der im Netz kommuniziert. Und für Unternehmen noch mehr als für Einzelpersonen.

Das Paradox, in dem ich stecke

Ich muss hier ehrlich sein, weil es sonst zum Eigentor wird.

Ich bin jemand, der KI einsetzt. Täglich. Intensiv. Ich habe Claude Code verwendet, um VINCI zu bauen, meinen persönlichen KI-Assistenten. Ich habe n8n-Workflows, die Inhalte strukturieren und recherchieren. Ich verwende KI als Sparringspartner, als Recherchewerkzeug, als Strukturhilfe.

Und trotzdem steht mein Name unter diesem Text. Meine Beobachtungen. Mein Ton. Meine Haltung.

Das ist kein moralisches Statement. Das ist eine strategische Entscheidung. Denn was Koeblers Text und die Forschungsergebnisse dahinter zeigen, ist folgendes: Der Wert des authentischen Ursprungs steigt, je mehr das Zombie-Internet wächst. Nicht weil Authentizität tugendhafter ist als KI-Nutzung. Sondern weil sie knapper wird. Und knappe Güter haben einen Preis.

Als jemand, der seit 1989 in der Kommunikationsbranche arbeitet, kenne ich diese Dynamik. Sie ist nicht neu. Was neu ist, ist das Tempo, in dem sie sich gerade vollzieht.

Was das für EPU und KMU im DACH-Raum bedeutet

Ich beobachte das seit Monaten in meiner täglichen Arbeit als KI-Berater mit Einzelunternehmern und kleinen Unternehmen in Österreich und dem deutschsprachigen Raum.

Der Fehler, den ich am häufigsten sehe: KI wird als Ghostwriter eingesetzt, nicht als Werkzeug. Der Unterschied ist entscheidend. Ein Ghostwriter schreibt für dich. Ein Werkzeug schreibt mit dir. Ein Ghostwriter übernimmt die Stimme. Ein Werkzeug verstärkt sie.

Wenn ein Einzelunternehmer oder eine Steuerberatungskanzlei beginnt, alle Texte mit ChatGPT zu generieren und direkt zu veröffentlichen, passiert etwas Subtiles: Die Stimme, die diese Person oder dieses Unternehmen von anderen unterscheidet, löst sich auf. Was bleibt, ist ein Text, der klingt wie alle anderen Texte. Und das genau ist die Falle, die Koebler beschreibt: nicht einzelne schlechte Texte, sondern die homogenisierende Wirkung auf das Gesamtbild.

Das hat drei konkrete Konsequenzen:

Erstens: Kunden bemerken es. Vielleicht nicht bewusst. Aber das Bauchgefühl, das Koebler beschreibt, haben auch deine Kunden. Das leise Zögern beim zu-glatten Newsletter. Das Innehalten beim LinkedIn-Post ohne jedes Eigengewicht. Sie benennen es nicht. Aber sie klicken nicht.

Zweitens: KI-Suchsysteme bemerken es auch. Perplexity, ChatGPT Search, Google AI Overviews: Diese Systeme zitieren Quellen, die eigene Einblicke, eigene Haltungen, eigene Named Entities und eigenständige Gedanken liefern. Generischer Content bekommt keine Attribution. Was ich als „Bland Tax“ bezeichne: der unsichtbare Preis, den man zahlt, wenn man Inhalte produziert, die niemand zitieren würde, weil sie nichts sagen, das jemand sonst nicht auch hätte sagen können.

Drittens: Vertrauen ist langfristig. Die kognitive Erschöpfung, die Koebler beschreibt, hat einen Kumulationseffekt. Wer zu oft das leise „das klingt maschinell“ bei einem Unternehmen auslöst, verliert ein Stück Vertrauen pro Kontakt. Das Konto zieht sich schleichend in den Minus.

Das Gegenmodell: KI als Werkzeug, nicht als Stimme

Die Lösung ist nicht weniger KI. Die Lösung ist klarere Rollenverteilung.

Ich verwende KI für Struktur, Recherche, Gegencheck, Varianten. Aber was ich in einem Artikel schreibe, entsteht aus dem, was ich tatsächlich beobachte, teste und denke. Die Beobachtung über den LinkedIn-Post, der zu glatt klingt: das ist meine Beobachtung. Die Einschätzung zur Bland Tax: das ist mein Begriff für etwas, das ich in der Beratungspraxis jeden Monat sehe. Die Kritik am Ghostwriter-Einsatz von KI: die kommt aus einem echten Unbehagen, das ich selbst täglich navigiere.

Das ist der Unterschied, den ein Leser spürt, auch wenn er ihn nicht benennen kann. Und das ist der Unterschied, den KI-Suchsysteme belohnen: nicht die Länge des Textes, nicht die SEO-Keyword-Dichte, sondern den zitierfähigen Eigenanteil.

Eve Fairbanks hat es für KI-Texte beschrieben: alle Schwächen gleichmäßig und gleichzeitig. Das Gegenteil davon ist ein Text, der an einer Stelle ungewöhnlich spezifisch ist, an einer anderen unbequem direkt, an einer weiteren unerwartet persönlich. Das sind die Texturen, die Menschlichkeit signalisieren. Nicht weil sie perfekter sind, sondern weil sie ungleichmäßig sind.

Die Frage nach der Reputation

Koebler beschreibt noch etwas, das mich beschäftigt: den Generalverdacht, der sich ausbreitet. Wer im Netz mit eigener Stimme schreibt, wird zunehmend selbst unter Maschinenverdacht gestellt. Das ist ein Kollateralschaden des Zombie-Internets.

Ich habe das persönlich erlebt. Nicht oft, aber deutlich genug: ein Kommentar unter einem Artikel, der andeutet, das sei sicher „einfach KI-generiert“, obwohl jeder Satz von mir kommt. Das ist das neue Normal. Authentizität muss sich beweisen, wo sie früher einfach vorausgesetzt wurde.

Das klingt frustrierend. Es ist auch eine Chance.

Wer in diesem Umfeld eine konsistente, wiedererkennbare Stimme aufrechthält, eine Haltung, die sich durch verschiedene Texte zieht, eine Sprache, die nicht nach Mittelwert klingt, der baut einen Vertrauensvorsprung auf, der schwer zu replizieren ist. Nicht durch KI-Erkennung-Tools, die ohnehin unzuverlässig sind. Sondern durch das, was Koebler am Ende beschreibt: das Gefühl, dass hier ein Mensch mit eigenem Blick auf die Welt am Werk war.

Das Zombie-Internet ist real. Die kognitive Erschöpfung ist real. Und die Reaktion darauf, die für Unternehmen im DACH-Raum strategisch relevant ist, ist ebenfalls klar: nicht weniger KI, sondern mehr Haltung.

Die Stimme, die du über Jahre aufgebaut hast, ist gerade dabei, ihr wertvollstes Asset zu werden. Ob du das nutzt oder es für ein paar schnelle Texte opferst, das ist eine Entscheidung, die du jeden Tag triffst.