Der Autor – bekannt als lcamtuf, ein erfahrener Sicherheitsforscher – illustriert das Problem des KI-generierten Content-Floods anhand einer Collage von rund 220 Amazon-Buchcovern, die bei der Suche nach „100000 whys" erscheinen. Einige dieser Bücher sind tatsächlich Kategorie-Bestseller in der Kinderliteratur auf Amazon. Der Kern seiner Beobachtung: LLMs sind quasi-deterministisch – ähnliche Prompts erzeugen bei vielen unabhängig agierenden „Autoren" funktional identische Ergebnisse. Dies äußert sich nicht nur in Titelgleichheiten, sondern auch in visuellen Clustern auf den Covern: Über 30 Buchcover in den zwei obersten Reihen zeigen einen brüllenden T-Rex auf der linken Seite. Weitere wiederkehrende Motive sind leuchtende Bücher, rot-weiße Cartoon-Raketen, Golden Retriever, Löwen und blauäugige Roboter. Selbst die Pseudonyme konvergieren: Namen wie „Ethan Bright", „Pamela Bright" oder „Thomas Bright" tauchen gleich mehrfach auf, obwohl es sich um verschiedene Publikationen handelt. Der Autor argumentiert, dass LLM-Text nicht auf Satz-, sondern auf Musterebene erkennbar ist – durch die Häufung identischer, komplexer Stilmittel als Reaktion auf generische Prompts. Als gesellschaftliche Konsequenz sieht er das Risiko, dass traditionelle Online-Interaktionsmodelle kollabieren, wenn das Erzeugen von Content strukturell weit weniger Aufwand erfordert als das Rezipieren.