Sind AI-Detektoren genau? Die Wahrheit hinter den Tools

Jedes KI-Erkennungsprogramm, das Ihnen heute begegnet, rühmt sich wahrscheinlich damit, > 95% genau zu sein. Einige behaupten sogar, dass sie 100% zuverlässig sind! 

Aber sind KI-Detektoren genau? Wirklich?

Die KI-Modelle werden ständig aktualisiert. Die aktuelle Version von ChatGPT zum Beispiel ist viel nuancierter und kontextbezogener als die Version von 2022.

Es ist also ganz natürlich, dass viele KI-Detektoren Schwierigkeiten haben werden, den Text als KI-generiert zu erkennen. 

Allerdings sind einige Tools unbestreitbar besser als andere. Aber um herauszufinden, welche davon tatsächlich ihren Ansprüchen gerecht werden, müssen Sie sie testen.

Genau das haben wir in diesem Artikel getan.

Wir haben 10 der populärsten KI-Detektoren mit dem gleichen Benchmark wie ZDNet bewertet, um zu sehen, wie genau KI-Detektoren sind. 

Hier ist, was wir gefunden haben!

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Wichtigste Erkenntnisse

• KI-Detektoren analysieren Worthäufigkeit, Satzvariationen und Syntax, um festzustellen, ob ein Text von einem Menschen geschrieben oder von einer KI generiert wurde.

• Die KI-Erkennung vieler Tools ist nicht 100% narrensicher, da viele menschliche und KI-Schriften dieselben grammatikalischen Strukturen aufweisen, was zu falsch positiven und negativen Ergebnissen führt.

• Die drei wichtigsten Techniken zur genauen Erkennung von KI-Inhalten sind statistische Sprachmodellierung, Metadaten und Wasserzeichen sowie Klassifizierungsverfahren mit maschinellem Lernen.

• Undetectable AI kombiniert mehrere Erkennungsalgorithmen in einem föderalen System. Es bietet kostenlose und zuverlässige KI-Erkennung ohne die üblichen Kompromisse kostenpflichtiger Tools.

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Was sind AI-Detektoren und wie funktionieren sie?

KI-Detektoren sind Werkzeuge, die feststellen, ob ein Text von einem Menschen geschrieben oder von einer künstlichen Intelligenz erzeugt wurde.

Das System zerlegt den Text in messbare Merkmale und sucht dann nach Mustern, die auf eine maschinelle Urheberschaft schließen lassen.

KI-generierte Texte neigen dazu, statistischen Mustern zu folgen. Sprachmodelle werden darauf trainiert, das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen, sodass ihre Texte auf Wahrscheinlichkeiten basieren, die subtile Spuren hinterlassen.

KI-Detektoren erkennen diese Spuren durch die Analyse der Häufigkeit von Wörtern, der Vielfalt in der Satzstruktur, der Komplexität der Syntax und der allgemeinen Zufälligkeit (oder deren Fehlen) in der Formulierung.

Die beiden wichtigsten Metriken, die von KI-Detektoren verwendet werden, sind:

1. Ratlosigkeit: Sie ist ein Maß dafür, wie "überrascht" ein Modell von dem nächsten Wort in einem Satz ist. Menschliche Texte weisen in der Regel eine höhere Perplexität auf, weil Menschen von Mustern abweichen, Redewendungen verwenden, Emotionen einbringen usw., im Gegensatz zu KI-generiertes Schreiben.

2. Burstiness: Er misst die Variation in Satzlänge und -rhythmus. Menschen schreiben von Natur aus mit kurzen, langen und unregelmäßigen Sätzen, während KI-geschriebene Inhalte eine gleichmäßige Länge aufweisen. 

Warum die Erkennung von AI so schwierig ist

Trotz der Unterschiede zwischen menschlicher und künstlicher Schrift ist die Erkennung von künstlich erzeugtem Text etwas schwierig, insbesondere wenn er bearbeitet wurde. 

Hier sind einige Gründe dafür. 

Die Ähnlichkeit zwischen menschlichem und AI-Schreiben

Das Schreiben, sowohl das menschliche als auch das von der KI geschriebene, verwendet im Kern dasselbe Sprachsystem mit Grammatik, Zeitformen, Syntax und Formulierungen.

KI-Modelle erfinden die Sprache nicht von Grund auf neu.

Sie lernen einfach von dem, was die Menschen in den Jahren vor ihrer Entwicklung bereits geschrieben haben.

Die Datensätze, auf denen sie trainiert werden, sind naturgemäß von Menschen geschrieben.

Daher wird jedes gut entwickelte KI-Generationstool die menschlichen Ausdrucksmuster verinnerlichen und versuchen, sie zu reproduzieren.

Je mehr Daten sie verbrauchen, desto "menschenähnlicher" wird ihre Schrift.

Falsch-Positive und Falsch-Negative

KI-Detektoren sind nicht unfehlbar. 

Ein falsches Positiv liegt vor, wenn ein von Menschen geschriebener Text fälschlicherweise als KI-generiert gekennzeichnet wird. 

Im Gegensatz dazu liegt ein falsches Negativ vor, wenn ein von der KI geschriebener Text unerkannt durchschlüpft. 

Diese beiden Fehletikettierungen sind recht häufig.

Da sich viele KI-Detektoren eher auf statistische Wahrscheinlichkeiten als auf faktische Gewissheit stützen, bleibt ihre Genauigkeit begrenzt.

Konstante Modellentwicklung

Die Erkennung von KI ist ein bewegliches Ziel. Jede neue Generation von Sprachmodellen wird schwieriger zu erkennen. 

Als ChatGPT im Jahr 2022 zum ersten Mal der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurde, waren die Antworten repetitiv und oft formelhaft.

Jeder heutige KI-Detektor würde diese Art von Text sehr leicht als KI-Text erkennen. 

Das neueste GPT-5-Modell erzeugt jedoch kontextbewusste und emotional intelligente Texte.

Da die Qualität der Ergebnisse immer besser wird, ist die Erkennung eines stilistisch vielfältigeren KI-Textes eine Herausforderung.

Wie genau sind KI-Detektoren heute?

Die ehrliche Antwort auf diese Frage ist, dass es stark davon abhängt, welchen Detektor und welche Nachweismethode Sie testen. 

Einige KI-Erkennungstools behaupten, in kontrollierten Umgebungen nahezu perfekte Ergebnisse zu erzielen, aber wenn sie realen Daten ausgesetzt werden, wird ihre Leistung unübersichtlich.

Die Benchmark ZDNet-Studie bewertete 11 KI-Detektoren anhand von fünf Textproben (drei von ChatGPT und zwei von Menschen generiert).

Jedes Tool, das eine Probe mit einer AI-Wahrscheinlichkeit von > 70% markierte, wurde als "Treffer" gewertet. 

Die Studie ergab, dass Undetectable AI eines der wenigen Tools war, das eine 100%-Genauigkeit erreichte, d. h. es markierte alle fünf Proben (sowohl menschliche als auch AI) korrekt und ohne Fehler.

Aber sind KI-Inhaltsdetektoren auch für alltägliche Nutzer in realen Umgebungen präzise? 

Die Sache ist die, dass Texte aus der realen Welt selten "reine KI" oder "reine Menschen" sind.

Ein großer Teil davon ist bearbeiteter, umschriebener Inhalt mit absichtlichem Rauschen, und unter solchen ungünstigen Bedingungen sinkt die Genauigkeit vieler Detektoren drastisch.

A begutachtete Studie zu Copyleaks, TurnItIn und Originality ergab, dass sie zwar eine "hohe Genauigkeit" bei GPT-3.5 und menschlichen Inhalten haben, aber nur schwer zwischen GPT-4-Niveau unterscheiden können.

Top 10 AI-Detektoren im Vergleich

Um nun herauszufinden, welche KI-Detektoren am genauesten sind, haben wir mehrere Tools mit der Bewertungsmethode von ZDNet getestet, d. h. mit insgesamt fünf Textproben: drei von ChatGPT und zwei von Menschen geschrieben.

Hier ist ein ChatGPT-Beispiel und ein von Menschen geschriebenes Beispiel, das wir verwendet haben.

ChatGPT Text: 

Menschlicher geschriebener Text:

Nicht nachweisbare AI 

Das erste Tool, das wir getestet haben, war Nicht nachweisbare AIund es hat jeden einzelnen Test bestanden.

Alle fünf Textproben wurden entweder als 100% in menschlicher oder in KI-Schrift korrekt identifiziert.

Die Plattform zeigte sogar Indikatoren an, bei denen andere Detektoren möglicherweise Alarm geschlagen hätten.

Das System verwendet mehrere Detektionsalgorithmen, die sich an vielen verschiedenen KI-Modellen orientieren (ChatGPT, Gemini, Claude, Llama und andere), aber anstatt sich direkt auf diese Modelle zu stützen, wurde ein eigenes föderiertes und konsensbasiertes System entwickelt.

Im Wesentlichen wird jeder Algorithmus anhand von Mustern aus diesen Detektoren trainiert, läuft aber unabhängig voneinander, um ein kollektives Urteil zu fällen.

Unerkennbare KI behauptet auch, dass sie KI-generierten Text "vermenschlicht", so dass er nicht erkannt wird, und unsere Ergebnisse zeigen, dass diese Behauptung eindrucksvoll stimmt.

GPTZero 

Als Nächstes testeten wir GPTZero, das ebenfalls unsere Benchmark für die Genauigkeit erfüllte und in allen fünf Stichproben über dem Schwellenwert von 80% lag.

Sie identifizierte sowohl die von Menschen geschriebenen Texte als auch zwei der von der KI generierten Texte mit einer Sicherheit von 100% korrekt.

Die einzige Ausnahme war eine KI-generierte Probe, die GPTZero als 71% KI-generiert bezeichnete, die aber nach unseren Kriterien noch in den genauen Bereich fällt.

Copyleaks 

Copyleaks lieferte in unserem Test gemischte Ergebnisse. Es stolperte gleich zu Beginn, indem es das erste von Menschen geschriebene Beispiel fälschlicherweise als 100% KI-generiert klassifizierte.

Es wurden sogar neun sogenannte "überbeanspruchte KI-Phrasen" markiert.

Jeder nachfolgende Test war jedoch korrekt, d. h. er identifizierte jeden Text in den verbleibenden vier Stichproben als das, was er war.

Diese Inkonsistenz deutet darauf hin, dass Copyleaks gelegentlich zu Extremen ausschlagen kann, wie es bei unserer von Menschen geschriebenen Probe der Fall war.

Über alle Tests hinweg betrachtet, lag die durchschnittliche Genauigkeit bei 80%. 

Quillbot

QuillBot war ein weiteres herausragendes Tool in unserem Test, gleich hinter Undetectable AI. Es war das zweite Tool, das jeden von Menschen geschriebenen und KI-generierten Text mit einer Genauigkeit von 100% identifizieren konnte.

Bemerkenswert ist, dass QuillBot ursprünglich für seine Umschreibefähigkeiten bekannt war.

Der KI-Detektor ist aber auch ein raffiniertes Analysewerkzeug, mit dem sich sprachliche Übereinstimmungen feststellen lassen, die auf eine KI-Autorschaft schließen lassen.

Erwähnenswert ist auch, dass Quillbot in den ersten Tagen nach seiner Markteinführung nicht sehr genau war, aber er hat sich im Laufe der Jahre definitiv verbessert. Derzeit ist er einer der wenigen zuverlässigen KI-Detektoren, die Sie finden können. 

ZeroGPT 

Die Testergebnisse von ZeroGPT zeigten ebenfalls eine gute Konsistenz. 

Die erste von Menschen geschriebene Probe wurde als 0% AI-generiert bezeichnet, und die zweite kam auf 9,44% AI-generiert, beides bequem innerhalb des akzeptablen Bereichs für echte menschliche Schrift.

Alle drei AI-generierten Proben wurden dagegen korrekt als 100% AI-geschrieben identifiziert. 

Unsere Testrunde fügt ZeroGPT also in die Liste der zuverlässigen KI-Detektoren ein. 

Grammarly

Grammarly ist ein bekannter Name, wenn es darum geht, Autoren bei der Erstellung grammatikalisch korrekter Inhalte zu helfen, aber das gilt nicht für die KI-Erkennungsfunktionen.

In unseren Tests zeigte der Grammarly-Detektor gemischte und etwas inkonsistente Ergebnisse.

Bei den KI-generierten Proben wurden sie als 92%, 81% und 54% KI-generiert gekennzeichnet, was bedeutet, dass zwei korrekt identifiziert wurden, aber ein Test nicht bestanden wurde, weil die KI-Wahrscheinlichkeit unterschätzt wurde.

Bei den von Menschen geschriebenen Texten lag es bei einem richtig und stufte den anderen fälschlicherweise als KI ein.

Man kann also sagen, dass unsere Analyse 60% genau war.

Originalität.ai 

Originality.ai gehörte ebenfalls zu den sehr zuverlässigen KI-Detektoren, da es sowohl die von der KI generierten als auch die von Menschen geschriebenen Texte korrekt scannte und 100% sichere Ergebnisse lieferte.

Originality.ai ist eine spezielle KI- und Plagiatserkennungsplattform. Sie analysiert Texte auf einer granularen Ebene und wurde unabhängig getestet, um auch paraphrasierte und bearbeitete Inhalte zu erkennen. 

Der einzige Haken an Originality.ai ist, dass es nicht völlig kostenlos ist.

Die Plattform bietet 12.000 Zeichen für neue Nutzer, danach werden weitere Scans nach einem Kreditsystem durchgeführt.

Der Preis für den KI-Detektor beträgt 2.000 Credits (1 Credit entspricht 100 Wörtern) für $14,95 pro Monat.

Writer.com

Writer.com hat die Erwartungen an die KI-Erkennung nicht ganz erfüllt, obwohl das Unternehmen einen guten Ruf für die Erstellung von KI-generierten Texten hat. 

Von fünf Textproben wurden 2 von der KI geschriebene Proben fälschlicherweise als von Menschen geschrieben identifiziert.

Das bedeutet, dass nur drei der fünf Testergebnisse korrekt waren, was ein klarer Fehlschlag ist.

Writer.com hat außerdem angekündigt, dass sein KI-Erkennungstool zusammen mit seinem API-Endpunkt am 22. Dezember eingestellt wird.

Bis dahin wird es weiterhin wie gewohnt funktionieren. Dies zeigt, dass sich das Unternehmen vom Bereich der KI-Erkennung entfernt.

Monica

Dies war ein weiteres dieser Tools, das bei den Tests wirklich gut abschnitt.

Monica hat jedes von Menschen geschriebene und von der KI generierte Beispiel ohne einen einzigen Fehler korrekt identifiziert, so dass Sie es getrost zu Ihrer Liste zuverlässiger KI-Detektoren hinzufügen können. 

Das Unternehmen behauptet, dass es die KI-Analysefähigkeiten von ZeroGPT, GPTZero und Copyleaks in einem einzigen Tool vereint.

Das System ist vergleichbar mit Nicht nachweisbare AIdie ebenfalls mehrere Detektoren für eine authentische KI-Erkennung kombiniert.

Sapling AI-Detektor

Sapling erweist sich nicht als zuverlässiger KI-Detektor, da er alle fünf Textproben nicht richtig identifizieren konnte.

Von unseren Stichproben identifizierte Sapling 2 von Menschen geschriebene Inhalte als 100% AI, was weit vom Ziel entfernt ist.

Was aber am meisten an Sapling auffällt, ist seine Transparenz. Das Unternehmen gibt offen zu, dass sein KI-Detektor bei kurzen Texten falsch positive Ergebnisse liefern kann.

Außerdem wird darauf hingewiesen, dass aktiv an der Verbesserung des Systems gearbeitet wird, um solche Fehler zu verringern.

Sie stellen außerdem klar, dass kein aktueller KI-Detektor, auch nicht der von Sapling, als alleinige Methode zur Bestimmung der Urheberschaft verwendet werden sollte.

Verwenden Sie die AI Checker um zu analysieren, wie zuverlässig andere KI-Detektoren tatsächlich sind.

Durch das Testen von Beispieltexten mit mehreren Erkennungstools und den Vergleich der Konsistenzwerte hilft AI Checker dabei, herauszufinden, welche Systeme Inhalte falsch kennzeichnen oder überkennzeichnen.

Es ist eine schnelle, transparente Methode, um die Genauigkeit von Detektoren zu messen, bevor man ihren Ergebnissen vertraut.

Gängige AI-Erkennungsmethoden werden erklärt

Die Erkennung von KI basiert nicht auf einer universellen Formel.

Um festzustellen, ob ein Text von einem Menschen oder einer künstlichen Intelligenz geschrieben wurde, sind verschiedene Methoden verwendet und validiert worden.

Statistische Sprachmodellierung

Dies ist die älteste und am häufigsten verwendete Methode zur Erkennung von KI-Inhalten. Sie basiert auf der Analyse der Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen, d. h. wie wahrscheinlich es ist, dass ein Wort auf ein anderes folgt.

KI-generierte Texte weisen in der Regel eine geringere "Perplexität" auf, d. h. sie sind vorhersehbarer und konsistenter in ihrer Struktur.

Der Mensch hingegen bringt Variabilität in den Text.

Inhaltsdetektoren, die diese Methode verwenden, berechnen Perplexität und Burstiness, um ihre Herkunft zu bewerten.

Metadaten und Watermarking

Diese Metriken zielen darauf ab, wie der Text erzeugt wurde, und nicht auf seine Struktur. 

Beim Wasserzeichen werden unsichtbare Signale in die KI-Ausgabe auf Token-Ebene eingebettet. Diese Muster können im Wesentlichen nur von bestimmten Algorithmen erkannt werden. 

Bei der Metadatenerkennung werden Kontextdaten wie Zeitstempel, Generierungsgeschwindigkeit und API-Aufrufmuster untersucht, um zu ermitteln, ob KI am Schreibprozess beteiligt war. 

Aber auch hier gilt: Wenn KI-generierter Text bearbeitet wird, gehen diese Signale verloren, und deshalb funktionieren sie nur in kontrollierten Testumgebungen. 

Maschinelles Lernen Klassifikatoren

KI-Detektoren stützen sich zunehmend auf Klassifikatoren des maschinellen Lernens, die darauf trainiert sind, die "Textur" von KI-Schriften zu erkennen.

Diese Klassifikatoren analysieren Tausende von linguistischen und strukturellen Merkmalen von sowohl von Menschen geschriebenen als auch von KI produzierten Schreibdatensätzen.

Auf der Grundlage dieser Analyse entwickeln sie ein probabilistisches Modell, um neue Texte als KI, menschlich oder gemischt zu kennzeichnen.

Die Stärke dieses Ansatzes besteht darin, dass die Klassifikatoren mit dem veränderten Ansatz der neueren generativen KI-Modelle Schritt halten.

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Schlussfolgerung

Um die Frage "Sind KI-Detektoren genau?" zu beantworten: Ja, einige Tools sind zuverlässig genau, und Undetectable AI ist eines von ihnen.

Es erreichte eine Genauigkeit von 100% bei allen von KI und Menschen geschriebenen Testbeispielen.

Im Gegensatz zu vielen anderen KI-Detektoren, die ihre besten Funktionen hinter Bezahlschranken oder kreditbasierten Systemen verstecken, ist das Tool außerdem kostenlos.

Der Vorteil von Undetectable AI liegt in seinem föderierten Erkennungsmodell, das die Stärken mehrerer führender Detektoren in einem einzigen, einheitlichen System vereint.

Durch den mehrschichtigen Ansatz werden falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse deutlich reduziert.

Wenn Sie also einen zuverlässigen KI-Detektor suchen, Nicht nachweisbare AI ist die richtige Wahl!