Wir können mit Sicherheit sagen, dass sich seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 viel verändert hat. Künstliche Intelligenz dringt in nahezu jeden Bereich unseres Lebens ein und trägt zur schnelleren Evolution bestehender Technologien bei.
Die Verwendung von KI-Tools wie ChatGPT, um Texte zu erstellen, hat sich als beliebte Strategie unter vielen Bloggern erwiesen. Sei es freiberuflicher Schriftsteller, Content-Creator oder Student, KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Du Deinem Arsenal hinzufügen solltest.
Doch dann verderben uns sie KI-Detektoren den Spaß. Natürlich meine ich das nicht ernst, denn es muss durchaus ein gewisses Maß an Kontrolle geben, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsbewusst und mit guten Absichten eingesetzt wird.
Webseitenbetreiber, Schulen und sogar Google nutzen KI-Detektoren, um sicherzustellen, dass wir die Arbeit von KI-Programmen nicht als unsere eigene ausgeben.
Aber können KI-Detektoren auch falsche Ergebnisse liefern? Es sollte nicht überraschen, dass die KI-Technologie noch nicht ganz ausgereift ist. Leider liefern Detektoren tatsächlich regelmäßig falsche positive Ergebnisse.
Hier erfährst Du, wie man KI-Detektoren umgeht, um Ärger durch falsche positive Ergebnisse zu vermeiden.
Wie funktionieren KI-Detektoren?
KI-Detektoren werden mithilfe von Sprachmodellen und Datensätzen, die sowohl von KI als auch von Menschen erzeugt wurden, trainiert. Wenn der KI-Detektor einen Inhalt überprüft, vergleicht er ihn mit diesen Datensätzen und sucht nach vorhersehbaren Mustern in Syntax, Wortwahl und der allgemeinen Struktur des Textes.
Diese Detektoren sind darauf ausgerichtet, Muster zu erkennen und sie mit Beispielen von KI erzeugten Texten und von Menschen geschriebenen Texten zu vergleichen. Der KI-Detektor gibt dann die Wahrscheinlichkeit an, mit der der gescannte Inhalt von KI generiert wurde, liefert jedoch keine Garantie.
KI-Detektoren geben Wahrscheinlichkeit an, sie liefern keine konkreten Beweise.
Was sind genau die Muster, nach denen KI-Detektoren suchen? Zwei Dinge treiben KI-Detektoren an: „Burstiness“ und „Perplexity“.
„Burstiness“ bezieht sich auf die Länge und Komplexität von Sätzen. Wenn Du schon mal einen KI-generierten Text gelesen hast, ist Dir sicherlich aufgefallen, dass er sich irgendwie mechanisch anhört. Das liegt daran, dass viele Sätze eine ähnliche Länge, Struktur und Zeichensetzung haben.
„Perplexity“ bezieht sich auf die Komplexität der Sprache, wie der Name bereits vermuten lässt. Dieser Wert zeigt an, wie leicht menschliche Leser verwirrt werden können. Ein KI-generierter Text darauf ausgelegt, möglichst wenig zu verwirren, um es Lesern leichter zu machen, den Text zu verstehen.
Was bedeuten die Werte der KI-Detektoren?
Wenn Du einen Text mit einem KI-Detektor überprüfst, erhältst Du einen Wert. Die meisten KI-Detektoren geben diesen Wert als Prozentsatz an. Einige liefern zwei Werte: Eine Bewertung für die KI und eine für den Menschen.
Was bedeutet dieser Wert? Nun, es kommt auf das verwendete Tool an.
Wenn der Detektor den Wert 85 % angibt, bedeutet das, dass der Text mit 85 %-iger Wahrscheinlichkeit von einem KI-Programm erstellt wurde. Es bedeutet nicht, dass 85% des Textes von KI generiert wurden. Ebenso geben zwei Werte die Wahrscheinlichkeit an. In diesem Fall würde es bedeuten, dass der Text zu 85 %-iger Wahrscheinlichkeit von KI und zu 15 %-iger Wahrscheinlichkeit von von einem Menschen geschrieben wurde.
Können KI-Detektoren falsch liegen?
Ja, und zwar sehr oft. Diejenigen, die KI-Detektoren regelmäßig verwenden und ihren eigenen Inhalt scannen, wissen, dass diese Tools alles andere als perfekt sind. Selbst kleine Prozentsätze fehlerhafter Scans kann zu falschen Anschuldigungen gegenüber Studenten oder Autoren führen.
Denke daran, dass KI-Detektoren nur nach erkennbaren Mustern suchen. Wenn ein menschlicher Autor das Pech hat, wie ein Roboter zu klingen, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sein Text markiert wird. Dies führt zu einem fehlerhaften positiven Ergebnis.
Was ist ein False Positive bei der KI-Erkennung?
Ein falsches positives Ergebnis liegt vor, wenn ein Text als KI erkannt wird, er jedoch von einem Menschen geschrieben wurde. Dies kann auf wissenschaftliche Experimente und sogar medizinische Tests zutreffen. Ein falsches positives Ergebnis tritt auf, wenn der KI-Detektor den Inhalt scannt und dann behauptet, er sei von einem KI-Programm geschrieben worden, obwohl er von einem Menschen verfasst wurde.
Man kann sich vorstellen, wie problematisch das sein kann, wenn es um Dinge wie akademische Integrität und den Job freiberuflicher Autoren geht.
Turnitin wird von vielen Universitäten auf der ganzen Welt verwendet, um Studenten die Möglichkeit zu geben, ihre Arbeiten digital einzureichen. Diese Plattform stellt jetzt auch einen KI-Detektor zur Verfügung, der nach eigenen Angaben eine Genauigkeit von 98 % und eine Fehlerquote von unter 1 % aufweist. Einige Benutzer glauben jedoch, dass dies nicht der Realität entspricht.
Ein falsches positives Ergebnis kann ernsthafte Konsequenzen für Studenten, Arbeitnehmer und Blogger haben. Es kann sogar das SEO-Ranking gefährden.
Dies führte bereits dazu, dass einige Unternehmen und Schulen, wie die Vanderbilt University, den KI-Detektor von Turnitin wieder deaktivierten.
Die Gründe für Fehler bei der KI-Erkennung
Was führt zu Fehlern bei der KI-Erkennung? Es gibt eine Reihe von Gründen, warum Dein Inhalt möglicherweise als KI markiert wird. Der KI-Detektor selbst erkennt nicht, dass er einen falsch positiven Bericht liefert. Es liegt entweder ein Problem bei der Schulung des Detektors selbst oder dem Inhalt vor.
Hier sind einige der häufigsten Gründe für falsche positive Ergebnisse bei KI-Erkennung.
Änderungen an KI-Modellen und Algorithmen
KI-Detektoren und andere Programme müssen trainiert werden. Da sich die Modelle ständig weiterentwickeln und immer komplexere Algorithmen zum Einsatz kommen, greifen viele KI-Detektoren auf veraltete Technologie und veraltete Datensätze zurück.
Komplexere Datensätze und besseres Training könnten KI-Detektoren möglicherweise in die Lage versetzen, bessere Ergebnisse zu liefern und Fehler zu vermeiden, dies würde jedoch sowohl die Kosten als auch die Serverkapazitäten dieser Programme erhöhen.
Voreingenommenheit gegenüber Nichtmuttersprachlern
KI-Detektoren neigen dazu, Texte, die von Nichtmuttersprachlern geschrieben wurden, als KI zu kennzeichnen. Eine Studie von Stanford legt nahe, dass die meisten KI-Detektoren eine gewisse Voreingenommenheit gegenüber Fremd- oder Zweitsprachen zeigen.
Warum? Es handelt sich nicht um Rassismus. Es liegt daran, dass die meisten Nicht-Muttersprachler Sätze und Ausdrücke im Allgemeinen sehr einfach formulieren, wodurch sie leichter zu verstehen sind. Dies kann den KI-Detektor auslösen.
Begrenztes Verständnis
KI-Detektoren halten sich sehr genau an definierte Regeln und Muster. Die maschinellen Lernprozesse, die zum Scannen von Inhalten verwendet werden, ermöglichen es KI-Detektoren nicht, den Inhalt oder Kontext des Textes zu verstehen.
Anstatt nach sachlicher Genauigkeit oder Lesbarkeit zu suchen, prüft der KI-Detektor Syntax und Satzstruktur. KI-Detektoren erkennen keine sprachlichen Nuancen, Tonwechsel oder gar umgangssprachliche oder sarkastische Ausdrücke und kennzeichnen diese daher oft als KI.
Was kann man tun, wenn ein Text als KI gekennzeichnet wird?
Wenn ein Text fälschlicherweise ls KI gekennzeichnet wird, kann das ernsthafte Folgen haben. Für Studenten kann dies zu Strafen und für Arbeitnehmer zum Verlust ihres Arbeitsplatzes führen.
Schlimmer ist jedoch, dass Du eine Kontrolle darüber hast, ob Deine Inhalte geprüft oder wie sie bewertet werden. Oft ist es Dein Wort gegen den KI-Detektor, und leider vertrauen viel zu viele Menschen dem KI-Detektor.
Hier sind ein paar Dinge, die Du tun kannst, wenn Dein Text als KI-gekennzeichnet wird.
Weise auf bekannte Fehler des KI-Detektors hin
Eine der ersten Maßnahmen, die Du ergreifen solltest, ist der Hinweis auf die Ungenauigkeit von KI-Detektoren. Falsche positive Ergebnisse sind bereits bekanntes Problem, daher sollte es nicht schwer sein, Beispiele zu finden.
Der Schöpfer von ChatGPT, OpenAI, hat seine KI-Plattform sogar abgeschaltet, weil sie zu ungenau war und zu viele falsche Ergebnisse lieferte.
Stelle die Originalität Deiner Arbeit unter Beweiß
Du kannst die Originalität Deiner Arbeit nachweisen, indem Du ältere Versionen Deines Textes in Textverarbeitungsprogrammen wie Google Docs oder Microsoft Word aufrufst.
Wenn Du weißt, dass Deine Texte von einem KI-Detektor gescannt werden, kannst Du drastischere Maßnahmen ergreifen, z. B. indem Du den Bildschirm aufzeichnest, während Du den Text schreibst oder Deinen Fortschritt mit Fotos und Zeitstempel dokumentierst.
3 Tipps zur Vermeidung von KI-Erkennung
Wenn Dir das zu viel Arbeit ist, um zu beweisen, dass der Text von Dir stammt, kannst Du andere Maßnahmen ergreifen, um die KI-Erkennung zu vermeiden. Es gibt ein paar Dinge, die Du tun kannst, bevor Du Deine Arbeit einreichst, um das Risiko zu mindern, als KI gekennzeichnet zu werden.
Benutze Undetectable.ai
Der schnellste und einfachste Weg, um zu verhindern, dass Deine Arbeit als KI gekennzeichnet wird, ist die Verwendung von Undetectable.ai.
Was ist Undetectable.ai? Es handelt sich um ein KI-Programm das Deinen Inhalt umschreibt, damit er nicht von KI-Detektoren erkannt werden kann. Das Tool ist darauf ausgelegt, beliebte KI-Detektoren wie Copyleaks, GPTZero und Sapling zu täuschen.
Du kannst Deinen Text in das Textfeld kopieren, die gewünschte Sprache auswählen und auf „Personalisieren“ klicken. Dein Ergebnis ist den Originaltext sehr nahe, wurde jedoch so verändert, dass es von einem KI-Detektor nicht mehr erkannt werden kann.
Undetectable.ai spart viel Zeit und Aufwand, die Du sonst in die manuelle Bearbeitung Deiner Texte investieren müsstest, um die Erkennung durch KI zu vermeiden. Die Preise beginnen bei nur 9,99 USD pro Monat für 10.000 Wörter oder 60,00 USD für das ganze Jahr.
Verleihe dem Text einen einzigartigen Ton und Deine Stimme
Welchen Sinn macht der Einsatz von Undetectable.ai? Nun, es geht darum, Deinen Text so zu bearbeiten, dass er nicht mehr als KI gekennzeichnet wird. Wenn Du dafür aber nicht bezahlen willst, kannst Du diese Überarbeitung einfach selbst durchführen.
Der einfachste Weg, KI-Detektoren zu umgehen, besteht darin, Deinem Text einen einzigartigen Ton und Deine eigene Stimme zu verleihen. Eine andere Möglichkeit besteht darin, Syntax und Satzstruktur im gesamten Text zu variieren. Nichts weist stärker auf einen KI-generierten Inhalte hin als gleiche Sätze und identische Satzstrukturen.
Überprüfe Deinen fertigen Text mit einem KI-Detektor
Natürlich möchtest Du, dass sich die ganze harte Arbeit auszahlt, sobald Du alle Änderungen vorgenommen hast, darum solltest Du Dein endgültiges Werk noch einmal auf KI prüfen. Der beste Weg, sicherzustellen, dass Deine Arbeit nicht fälschlicherweise als KI gekennzeichnet wird, besteht darin, sie vor dem Einreichen selbst mit einem KI-Detektor zu überprüfen.
Stelle sicher, dass Du eine Aufzeichnung dieser Prüfung speicherst, falls ein anderer KI-Detektor einen anderen Wert ausgibt. Du kannst Deinen Text in wenigen Sekunden überprüfen und Dir so viel Ärger ersparen.
Fazit
Können KI-Detektoren falsche Ergebnisse liefern? Ja. Sind KI-Detektoren fehlerfrei? Nein! Funktionieren KI-Detektoren? Meistens schon.
Es ist nicht ungewöhnlich, dass Menschen das Ergebnis eines KI-Detektors als gegeben hinnehmen, der KI-Detektor kann aber durchaus fehlerhaft sein.
Wenn der KI-Detektor ordnungsgemäß verwendet wird, kann er als Verteidigung gegen den unethischen Einsatz von künstlicher Intelligenz im akademischen Bereich dienen. Wenn die KI jedoch falsche positive Ergebnisse liefert und einen Text fälschlicherweise kennzeichnet, dann haben wir ein Problem.
Wir sollten nicht vergessen, dass diese Technologie noch in den Kinderschuhen steckt. Die aktuellen Programme werden in fünf oder zehn Jahren ganz anders aussehen. Wenn die KI-Technologie weiterhin in diesem Tempo fortschreitet, wird auch die Genauigkeit der KI-Detektoren zunehmen.
Bis dahin müssen wir lernen, mit der Tatsache umzugehen, dass diese Detektoren alles andere als perfekt sind und falsche Ergebnisse liefern können. Wir dürfen das Ergebnis eines KI-Detektors niemals als definitiven Beweise für Betrug ansehen.
