Was ist ein KI-Detektor?

Die Definition eines KI-Detektors

Ein KI-Inhaltsdetektor ist eine Art von Software, die in der Regel Modelle des maschinellen Lernens und manchmal auch andere Ansätze verwendet, um festzustellen, ob ein Inhalt, wie Text, Bilder oder Videos, von künstlicher Intelligenz generiert oder von einem Menschen erstellt wurde.

KI-Textdetektoren, auch KI-Textprüfer oder KI-Schreibdetektoren genannt, analysieren geschriebene Inhalte, um deren Ursprung zu bestimmen. Diese Tools sind oft als Online-Software verfügbar und manchmal mit Plagiatsprüfern gebündelt, obwohl viele als eigenständige Produkte existieren.

Wie funktionieren KI-Detektoren?

Im Gegensatz zu Plagiaterkennungstools, die Text genau mit Quellen abgleichen, arbeiten KI-Detektoren mit Wahrscheinlichkeiten. Es kann schwierig sein, festzustellen, ob ein Text von einer KI generiert wurde, insbesondere wenn Paraphrasierung beteiligt ist.

Es ähnelt der Erkennung von KI-generierten Bildern. Einige KI-Bilder sind aufgrund sichtbarer Fehler leicht zu erkennen, wie unnatürliche Handformen oder verzerrte Gesichtszüge. Wenn jedoch ein fortschrittliches KI-Modell verwendet wurde, die Eingabe sorgfältig gestaltet und eine Nachbearbeitung angewendet wurde, kann es fast unmöglich sein, zwischen einem KI-generierten und einem menschengemachten Bild zu unterscheiden. Dasselbe gilt für Text: Wenn er gut strukturiert und lektoriert ist, können selbst die besten KI-Detektoren Schwierigkeiten haben, seinen Ursprung zu bestimmen.

Methoden von KI-Detektoren

KI-Erkennungssoftware verwendet verschiedene Techniken, oft in Kombination mehrerer Ansätze, um die Genauigkeit zu verbessern. Einige wichtige Methoden sind:

Perplexität

Die Perplexität misst, wie vorhersehbar ein Text ist. Wenn ein Text sehr vorhersehbar ist, folgt er wahrscheinlich Mustern, die KI-Modelle verwenden, was es wahrscheinlicher macht, dass er KI-generiert ist. Eine niedrigere Perplexität bedeutet, dass der Text für eine KI leichter vorherzusagen ist.

Burstiness

In menschlichen Texten variieren die Satzlängen—einige sind kurz, andere lang. KI-generierte Texte hingegen haben oft Sätze von ähnlicher Länge, was sie gleichmäßiger klingen lässt.

Wahrscheinlichkeitsanalyse

KI-generierte Texte verwenden oft sehr häufige und vorhersehbare Wörter. Dies erleichtert die Erkennung, da menschliche Texte in der Regel mehr Abwechslung und unerwartete Wortwahl enthalten.

Token-Muster

KI-generierte Texte wiederholen oft bestimmte Wörter, Phrasen oder Satzstrukturen auf vorhersehbare Weise. Diese Muster können helfen festzustellen, ob ein Text von einer KI geschrieben wurde.

Stilistische Analyse

KI-generierte Texte klingen oft sehr förmlich und haben eine strenge Struktur. Es fehlt an Kreativität, persönlicher Note und natürlichen Variationen, die menschliche Texte normalerweise aufweisen.

Deep-Learning-Klassifizierung

Einige KI-Detektoren verwenden große Datensätze von KI- und menschlichen Texten, um Deep-Learning-Modelle zu trainieren, die Inhalte klassifizieren.

Wasserzeichen

Ähnlich wie einige Bilder versteckte Wasserzeichen haben, enthalten einige KI-generierte Texte spezielle Marker—versteckte Muster in den Wörtern—die helfen festzustellen, ob sie von einer KI erstellt wurden.

KI-Erkennung in der Bildung

KI-Detektoren werden in Schulen und Universitäten neben Plagiaterkennungstools weit verbreitet eingesetzt, um die schriftlichen Arbeiten von Schülern zu bewerten. Es wurden jedoch Bedenken hinsichtlich ihrer Genauigkeit und möglichen Fehlanwendung bei der Benotung geäußert.

Diese Bedenken wurden in den Medien ausführlich diskutiert:

The software says my student cheated using AI. They say they’re innocent. Who do I believe?

The Guardian

Professors are using ChatGPT detector tools to accuse students of cheating. But what if the software is wrong?

USA Today

Detecting AI may be impossible. That's a big problem for teachers.

The Washington Post (Paywall)

We tested a new ChatGPT-detector for teachers. It flagged an innocent student.

The Washington Post (Paywall)

Die KI-Erkennung entwickelt sich weiter, aber kein Tool ist 100% genau. Da sich KI-Modelle verbessern, wird die Unterscheidung zwischen KI-generierten und menschlich erstellten Inhalten eine Herausforderung bleiben.

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