Können sich AI-Detektoren irren? (Erfahren Sie, wie Sie die KI-Erkennung vermeiden können)

Man kann mit Sicherheit sagen, dass sich die Welt seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 verändert hat.

KI dringt in nahezu jede Branche ein und trägt zur raschen Weiterentwicklung bestehender Technologien bei.

Die Verwendung von KI-Tools wie ChatGPT zur Erstellung von Texten ist ein beliebter Weg, um diese Leistung zu nutzen.

Ganz gleich, ob Sie freiberuflicher Autor, Verfasser von Inhalten oder sogar Student sind, KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das Sie zu Ihrem Arsenal hinzufügen können.

Hier kommen die KI-Detektoren, um die Party zu verderben. Wir scherzen natürlich, aber es muss eine Kontrolle geben, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsvoll und mit guten Absichten eingesetzt wird.

Website-Betreiber, Schulen und sogar Google selbst setzen KI-Detektoren ein, um sicherzustellen, dass wir diese Arbeit nicht als unsere eigene ausgeben.

Aber können KI-Detektoren auch falsch liegen? Es sollte nicht überraschen, dass die KI-Technologie auf beiden Seiten der Kluft noch unvollkommen ist.

Diese Detektor-Tools sind regelmäßig mit falsch-positiven Tests behaftet. Hier erfahren Sie, wie Sie die KI-Detektoren umgehen und den Ärger mit falsch positiven Ergebnissen vermeiden können.

Wie funktionieren AI-Detektoren?

KI-Detektoren werden mithilfe von Modellen für natürliche Sprache und Millionen von Datenpunkten aus KI- und von Menschen erstellten Texten erstellt.

Wenn Inhalte von einem KI-Detektor-Tool überprüft werden, vergleicht es sie mit diesen Datensätzen und sucht nach vorhersehbaren Mustern in der Syntax, der Wortwahl und der Gesamtstruktur des Textes.

Diese Detektoren sind darauf trainiert, Muster zu erkennen und sie sowohl mit KI- als auch mit von Menschen erstellten Beispielen zu vergleichen.

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Die Ergebnisse des KI-Detektors sind die Wahrscheinlichkeit, dass der gescannte Inhalt KI-generiert ist, keine Garantie. KI-Detektoren arbeiten auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten ohne endgültige Beweise.

Was genau sind die Muster, nach denen KI-Detektoren suchen? Zwei Konzepte, die als treibende Kräfte für KI-Detektoren dienen, sind die so genannten "Burstiness" und "Perplexity".

Burstiness bezieht sich auf die Länge und Komplexität der Sätze. Wenn Sie jemals KI-generierten Text gelesen haben, wird er mechanisch klingen.

Das liegt daran, dass viele der Sätze eine ähnliche Länge, Struktur und sogar Zeichensetzung haben.

Perplexität bezieht sich darauf, wie komplex die Sprache ist und wie leicht der menschliche Leser verwirrt wird.

Zum Vergleich: KI-generierte Texte sind so vorprogrammiert, dass sie eine geringe Komplexität aufweisen, um das Verständnis für die Leser zu erleichtern.

Die meisten Detektoren verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen trainiert auf Datensätzen, die sowohl menschlichen als auch von KI generierten Text enthalten.

Sie lernen, subtile Merkmale zu erkennen, die vermeintlich künstliche Inhalte von authentischen Texten unterscheiden.

Das Problem dabei? Diese Marker sind nicht narrensicher. Menschliche Schrift kann manchmal AI-Mustern entsprechen perfekt. Vor allem, wenn Sie ein klarer, prägnanter Schreiber sind, der die üblichen Grammatikregeln befolgt.

Einige Detektoren verwenden auch Reverse-Engineering-Techniken.

Sie versuchen vorherzusagen, was ein KI-Modell bei der gleichen Aufforderung erzeugen würde. Wenn Ihr Text diesen Vorhersagen zu nahe kommt, werden Sie markiert.

Aber Vorhersage ist nicht Realität. Nur weil eine KI etwas Ähnliches schreiben könnte, heißt das nicht, dass sie es auch tatsächlich getan hat.

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Können sich KI-Detektoren irren?

Ja, und zwar öfter, als Sie vielleicht denken. Diejenigen, die sowohl KI-Detektoren verwendet haben als auch ihre Inhalte von einem KI-Detektor überprüfen ließen, wissen, dass diese Werkzeuge alles andere als perfekt sind.

Selbst ein kleiner Prozentsatz an fehlerhaften Scans kann zu falschen Anschuldigungen gegen Studenten oder Autoren führen.

Denken Sie daran, dass KI-Detektoren nur nach erkennbaren Mustern im Text suchen können, da sich die Technologie noch in der Entwicklung befindet. 

Wir verwenden im Grunde unvollkommene Werkzeuge, um andere unvollkommene Werkzeuge zu entdecken. Es ist, als würde man versuchen, ein Chamäleon mit einem anderen Chamäleon zu fangen.

Falschmeldungen entstehen, wenn von Menschen geschriebene Inhalte als KI-generiert gekennzeichnet werden.

Falsche Negative entstehen, wenn KI-Inhalte unerkannt durchschlüpfen. Beide Szenarien schaffen ernsthafte Probleme für alle, die sich bei wichtigen Entscheidungen auf diese Tools verlassen.

Was ist ein falsch positives KI-Erkennungsergebnis?

Ein falsches positives Ergebnis ist definiert als ein positives Ergebnis, das aufgezeichnet wird, obwohl es nicht das richtige Ergebnis ist.

Dies gilt für wissenschaftliche Experimente und sogar für medizinische Tests bei Krankheiten.

Ein falsch positiver KI-Erkennungsbefund tritt auf, wenn der KI-Detektor den Inhalt scannt und behauptet, dass er von einer KI geschrieben wurde, obwohl er von einem Menschen verfasst wurde.

Sie können sich vorstellen, wie problematisch dies sein kann, wenn es um Dinge wie akademische Integrität und Beschäftigung für freiberufliche Autoren geht.

Turnitin ist ein Online-Programm, das viele Universitäten auf der ganzen Welt nutzen, um Studenten die Möglichkeit zu geben, Kursarbeiten digital einzureichen.

Diese Website bietet Lehrkräften jetzt einen KI-Detektor an, der nach eigenen Angaben eine Genauigkeitsrate von mehr als 98% mit einer niedrigeren Rate als 1% an falsch positiven Ergebnissen.

Einige Nutzer sind der Meinung, dass der Tarif 98% viel niedriger ist als in Wirklichkeit.

Eine falsch positive KI-Erkennung kann zu Disziplinarmaßnahmen von Schulen, Arbeitgebern und Google selbst führen, wenn es um das SEO-Ranking geht.

Diese Realität setzt sich langsam durch, und einige Unternehmen und Schulen, wie die Vanderbilt University, sind Deaktivierung des AI-Detektors bei Turnitin.

KI-Schrift zeichnet Spuren der Menschheit

Das ist etwas, was die meisten Menschen nicht wissen: KI-Schreiben enthält tatsächlich Spuren menschlicher Kreativität. Jedes KI-Modell wurde geschult an von Menschen erstellten Inhalten.

In gewisser Weise ist das Schreiben von KI nur eine Abwandlung menschlichen Denkens.

Daraus ergibt sich ein grundlegendes Problem für Erkennungssysteme. Wo endet die menschliche Schrift und wo beginnt die KI-Schrift? Die Grenze ist nicht so klar, wie wir gerne glauben würden.

Wenn Sie ähnliche Formulierungen wie Millionen anderer Autoren verwenden, kopieren Sie sie oder denken Sie nur ähnlich? Wenn eine KI dieselbe Formulierung verwendet, kopiert sie dann oder erzeugt sie etwas Neues?

Die Überschneidung zwischen menschlichem und KI-Schreibstil schafft eine Grauzone, in der eine Erkennung fast unmöglich ist. Gute menschliche Texte und ausgefeilte KI-Ausgaben können praktisch nicht voneinander zu unterscheiden sein.

KI-Modelle sind darauf ausgelegt, menschenähnlichen Text zu produzieren. Je besser sie diese Aufgabe bewältigen, desto schwieriger wird es, sie zu erkennen.

Hauptgründe für Falschmeldungen bei der KI-Detektion

Was also führt dazu, dass diese KI-Detektoren falsch positive Ergebnisse liefern?

Es gibt eine Reihe von Gründen, warum Ihr Inhalt markiert werden könnte.

Der KI-Detektor selbst merkt nicht, dass er Ihnen einen falsch positiven Bericht liefert. Es gibt entweder ein Problem mit dem Training des Detektors selbst oder mit Ihrem Inhalt.

Hier sind einige Gründe, warum es bei der KI-Erkennung so häufig zu Fehlalarmen kommt.

Veränderte KI-Modelle und -Algorithmen

Das Herzstück von KI-Detektoren und der meisten KI-Software ist, wie gut sie trainiert sind.

Da sich die Modelle ständig weiterentwickeln und die Algorithmen immer komplexer werden, können KI-Detektoren mit veralteter Technologie und veralteten Datensätzen überfordert sein.

Komplexere Datensätze und robustes Training könnten KI-Detektoren besser in die Lage versetzen, falsch-positive Ergebnisse zu vermeiden. Dies wird jedoch sowohl die Kosten als auch die Berechnungskapazität dieser Programme erhöhen.

Voreingenommenheit gegenüber Nicht-Muttersprachlern der englischen Sprache

KI-Detektoren neigen stark dazu, Folgendes zu erkennen nicht muttersprachliche englische Schrift als KI-generiert.

Eine Forschungsstudie aus Stanford legt nahe, dass die meisten KI-Detektoren eine Voreingenommenheit gegenüber englischen Nicht-Muttersprachlern haben.

Und warum? Das hat nichts mit Rassismus zu tun, sondern damit, dass die meisten Nicht-Muttersprachler bei der Verwirrung eine niedrige Punktzahl erreichen. Das heißt, ihre Sätze und ihre Prosa sind im Allgemeinen sehr einfach und leicht zu verstehen.

Eingeschränktes Verständnis

KI-Detektoren verstehen nicht wirklich, worüber Sie schreiben.

Sie betrachten oberflächliche Muster, ohne die Bedeutung oder den Kontext zu erfassen.

Dadurch entstehen blinde Flecken. Ein Detektor könnte ein technisches Handbuch als KI-generiert kennzeichnen, weil es eine einheitliche Terminologie verwendet. Oder ein juristisches Dokument als künstlich markieren, weil es einer Standardformatierung folgt.

Kreatives Schreiben steht vor besonderen Herausforderungen.

Experimentelle Stile, bewusstseinserweiternde Passagen oder ungewöhnliche Erzähltechniken können Detektoren verwirren, da sie erwarten, dass der Text vorhersehbaren Mustern folgt.

Apropos Erkennungstools: Unauffindbare KI KI-Plagiatsprüfer verfolgt einen anderen Ansatz.

Es werden nicht nur Inhalte markiert, sondern es wird auch detailliert analysiert, warum bestimmte Passagen die Erkennung auslösen können, so dass die Autoren die spezifischen Elemente verstehen, die Probleme verursachen.

Was ist zu tun, wenn Ihr von Menschen geschriebener Text als AI erkannt wird?

Fälschlicherweise der Verwendung von KI beschuldigt zu werden, kann verheerend sein. Aber kein Grund zur Panik.

Hier erfahren Sie, was Sie tun können, wenn Ihre authentische Arbeit beanstandet wird:

Schritt 1. Überprüfen Sie den markierten Text: Lesen Sie den Text durch, den Sie eingereicht haben. Achten Sie auf alles, was zu förmlich oder zu einheitlich erscheinen könnte.

Sogar menschliche Texte können abgelehnt werden, wenn sie zu perfekt klingen.

Schritt 2. In Undetectable AI Humanizer einfügen: Kopieren Sie den gesamten markierten Text und fügen Sie ihn in das Tool "Nicht erkennbare KI-Humanisierung" ein.

Das Tool hilft bei der Anpassung der Satzstruktur, des Tons und der Wortwahl, um sie an die natürliche menschliche Schreibweise anzupassen.

Schritt 3. Wählen Sie Ihr Humanisierungsniveau: Je nachdem, wie viel Sie ändern möchten, wählen Sie den gewünschten Grad der Vermenschlichung: niedrig, mittel oder hoch.

Am besten ist es, mit einer mittleren Einstellung zu beginnen, um die ursprüngliche Bedeutung zu erhalten.

Schritt 4. Erzeugen und überprüfen: Klicken Sie auf "Vermenschlichen" und lassen Sie das Tool seine Arbeit tun. Lesen Sie anschließend den vermenschlichten Text durch, um sicherzustellen, dass er immer noch Ihre Stimme und Botschaft wiedergibt.

Schritt 5. Senden oder veröffentlichen Sie mit Zuversicht: Da Ihr Text nun angepasst ist, können Sie ihn getrost an jede beliebige Plattform übermitteln, denn Sie wissen, dass er sich authentischer und menschlicher liest.

Die 3 besten Tipps zur Vermeidung von AI-Erkennung

Das Publikum und die Suchmaschinen werden immer schlauer, und das bedeutet, dass sie erkennen können, wenn etwas nicht stimmt, so wie wir ein KI-Bild mit sechs Fingern sehen.

Bevor Sie Ihre Arbeit einreichen, können Sie einiges tun, um das Risiko zu verringern, dass sie als von einer künstlichen Intelligenz geschrieben eingestuft wird.

1. Nicht nachweisbare AI verwenden

Der beste Schutz vor Fehlalarmen ist das Wissen, was sie auslöst. Die Plattform von Undetectable AI umfasst sowohl eine AI Humanizer und AI Detector, die nahtlos zusammenarbeiten.

Der KI-Detektor zeigt Ihnen genau, welche Teile Ihres Textes Probleme verursachen könnten.

Der AI Humanizer hilft Ihnen dann, diese Abschnitte anzupassen, ohne Ihre Kernbotschaft zu verändern.

Bei der Verwendung dieser Tools geht es nicht darum, zu betrügen oder die Verwendung von KI zu verbergen, sondern darum, sicherzustellen, dass Ihre menschliche Handschrift nicht falsch identifiziert wird.

Die Stärke der Plattform liegt in ihrem umfassenden Ansatz. Anstatt Ihnen nur zu sagen, dass ein Problem besteht, zeigt sie Ihnen genau, wo und warum, und hilft Ihnen dann, es zu beheben.

2. Fügen Sie Ihren einzigartigen Tonfall und Ihre Stimme hinzu

Ein allgemeiner Schreibstil löst häufiger Detektoren aus als ein unverwechselbarer Schreibstil. Entwickeln Sie Ihren persönlichen Stil und machen Sie sich diesen zu eigen.

Verwenden Sie konkrete Beispiele aus Ihrer eigenen Erfahrung. Beziehen Sie sich auf persönliche Anekdoten. Fügen Sie kulturelle Bezüge ein, die für Sie von Bedeutung sind.

Variieren Sie Ihre Satzstrukturen mehr, als Sie es für nötig halten. Mischen Sie kurze, prägnante Sätze mit längeren, fließenden Sätzen. Brechen Sie absichtlich einige Grammatikregeln, um einen Effekt zu erzielen.

Fügen Sie Ihrem Text persönliche Eigenheiten hinzu. Vielleicht lieben Sie Semikolons. Vielleicht beginnen Sie Sätze manchmal mit "Und" oder "Aber". Diese menschlichen Züge tragen dazu bei, Ihre Arbeit authentisch zu machen.

Haben Sie keine Angst, unvollkommen zu sein. Echte menschliche Texte weisen kleine Ungereimtheiten und Fehler auf. Übermäßig polierte Prosa kann sogar Erkennungssysteme auslösen.

3. Scannen Sie Ihr fertiges Werk auf KI-Erkennung

Testen Sie Ihre Texte immer, bevor Sie sie einreichen.

Dies sollte Teil Ihres normalen Redaktionsprozesses sein, wie die Überprüfung von Rechtschreibung und Grammatik.

Verwenden Sie mehrere Erkennungsinstrumente, um ein umfassenderes Bild zu erhalten. Was ein Detektor übersieht, kann ein anderer aufspüren.

Unerkennbare KI-Werkzeuge machen diesen Prozess einfach.

Ihr Detektor liefert detaillierte Rückmeldungen über potenzielle Problembereiche. Sie können Probleme beheben, bevor sie zu Problemen werden.

Achten Sie besonders auf technische Abschnitte, Einleitungen und Schlussfolgerungen. In diesen Bereichen kommt es häufig zu Fehlalarmen, da sie vorhersehbaren Mustern folgen.

FAQs

Sind KI-Detektoren genau?

Die Genauigkeit der KI-Erkennung variiert je nach Tool und Inhaltstyp erheblich. Die Falsch-Positiv-Rate kann bei englischen Nicht-Muttersprachlern und technischen Texten besonders hoch sein.

Was bedeuten die AI-Erkennungsergebnisse?

Die Erkennungsergebnisse geben in der Regel die Wahrscheinlichkeit an, dass ein Inhalt künstlich erzeugt wurde, meist in Prozent. Ein KI-Score von 70% bedeutet, dass der Detektor davon ausgeht, dass der Inhalt mit einer Wahrscheinlichkeit von 70% künstlich ist.

Diese Ergebnisse sind jedoch kein endgültiger Beweis. Es handelt sich um statistische Schätzungen, die auf Mustererkennung beruhen.

Warum sagen die KI-Detektoren, dass meine Texte KI sind?

Häufige Gründe dafür sind: konsistente Satzstruktur, formaler Ton, technisches Thema, nicht muttersprachliche Englischmuster oder Schreiben, das vorhersehbaren Formaten folgt. Manchmal entspricht menschliches Schreiben natürlich Mustern, die die Detektoren mit KI-Ausgaben in Verbindung bringen.

Funktionieren KI-Detektoren in allen Sprachen?

Die meisten KI-Detektoren funktionieren am besten bei englischen Inhalten, da sie hauptsächlich darauf trainiert wurden. Die Leistung sinkt bei anderen Sprachen erheblich, und die Falsch-Positiv-Raten sind bei nicht-englischen Texten tendenziell höher.

Mit AI-Detektoren navigieren, ohne den Verstand zu verlieren

Können sich KI-Detektoren also irren? Ja, natürlich. Sind KI-Detektoren fehlerhaft? Auf jeden Fall.

Funktionieren AI-Detektoren?? Meistens schon.

Es ist nicht ungewöhnlich, dass Menschen nur in Dualitäten denken, aber ein KI-Detektor kann sowohl fehlerhaft sein als auch seinen Zweck erfüllen.

Wenn ein KI-Detektor richtig eingesetzt wird, kann er einen Schutz gegen die unethische Nutzung von KI in der Wissenschaft und bei der Erstellung von Inhalten bieten.

Doch wenn die KI anfängt, falsch positive Ergebnisse zu liefern und Texte fälschlicherweise als von der KI geschrieben zu kennzeichnen, dann haben wir ein Problem.

Wir dürfen nicht vergessen, wie früh wir uns noch auf dem Weg zur generativen KI befinden. Die Technologie, die wir jetzt haben, wird in fünf oder zehn Jahren alt aussehen.

Mit der fortschreitenden Verbesserung der KI-Technologie wird auch die Genauigkeit der KI-Detektoren zunehmen.

Bis dahin müssen wir lernen, mit der Tatsache umzugehen, dass diese Detektoren bei weitem nicht perfekt sind und dass die Ergebnisse und die KI-Erkennungsrate niemals als definitiver Beweis für Betrug oder akademische Unredlichkeit verwendet werden sollten.

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