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Wie man von AI geschriebene Inhalte erkennt

Jüngste Fortschritte bei KI-Sprachmodellen wie ChatGPT, Bard und Claude haben die Unterscheidung maschinell geschriebener Inhalte von menschlicher Arbeit zu einer bemerkenswerten Herausforderung gemacht. Dies ist vor allem im E-Commerce von Bedeutung, wo KI inzwischen routinemäßig alles von Produktbeschreibungen bis hin zu Antworten des Kundendienstes erstellt. Diese Tools können zwar bemerkenswert flüssige Texte produzieren, doch eine sorgfältige Analyse offenbart subtile Muster - von sich wiederholendem Vokabular und starren Satzstrukturen bis hin zu einer fast mechanischen Perfektion der Grammatik. KI-generierten Texten mangelt es an menschlichem kreativen Flair und natürlichen Unvollkommenheiten. Doch im E-Commerce wird diese mechanische Konsistenz zu einer Stärke. Sie hilft dabei, eine klare Markenbotschaft über Tausende von Produktangeboten hinweg aufrechtzuerhalten.

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Wie man von AI geschriebene Inhalte erkennt
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Aktuelle Fortschritte bei KI-geschriebenen Inhalten

Forscher und Entwickler arbeiten aktiv an der Entwicklung automatischer Tools zur Identifizierung von KI-generierten Texten. Führende Forscher auf diesem Gebiet kommen von angesehenen Universitäten wie dem MIT und Harvard. Zu den ersten Instrumenten, die entwickelt wurden, gehört der AI Text Classifier von OpenAI, der KI-generierte Inhalte durch die Analyse von linguistischen und statistischen Aspekten erkennt. Seine Wirksamkeit wurde inzwischen in Zweifel gezogen, insbesondere bei nicht-englischen Sprachen. Jüngste Fortschritte haben mehrere neue Erkennungsinstrumente eingeführt, die eine höhere Genauigkeit aufweisen:

  • Originality.ai unterstützt mehrere Sprachen und behauptet, in seinem Lite-Modus eine Genauigkeit von bis zu 98 % zu erreichen, und bietet drei Betriebsmodi mit unterschiedlichen Genauigkeitsgraden.
  • Winston AI wurde für Unternehmen und Lehrer entwickelt und rühmt sich einer bemerkenswerten Genauigkeit von bis zu 99,98 % und kann umschreibendes Material erkennen.
  • Der Premium-KI-Detektor von Scribbr: Dieses Tool wurde kürzlich für seine 84%ige Genauigkeit bei der Erkennung von KI-generiertem Text hervorgehoben und gehört zu den zuverlässigsten auf dem Markt.
  • GPTZero: GPTZero richtet sich an Lehrer und Cybersicherheitsexperten und verwendet Metriken wie «Burstiness» und «Perplexity», um zwischen menschlichem und KI-generiertem Text zu unterscheiden. Es hat sich zwar bei der Identifizierung von KI-Inhalten als effektiv erwiesen, aber auch Probleme mit der Klarheit seiner Ergebnisse.
  • Copyleaks: Dieses Tool erreicht eine Genauigkeit von über 99 %, indem es Muster erkennt, die für menschliche Texte typisch sind, und Abweichungen kennzeichnet, die auf eine KI-Autorenschaft hindeuten. Copyleaks unterstützt mehr als 30 Sprachen und kann gemischte Inhalte von Menschen und KI erkennen.
Challanges in detection of AI

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Herausforderungen bei der Erkennung

Nachteile der derzeitigen Ansätze

Es gibt immer noch keine perfekte Methode, um zu beweisen, dass ein Text von einem Menschen oder einer künstlichen Intelligenz erstellt wurde. Obwohl diederzeitigen Erkennungssysteme vielversprechend sind, sind sie nicht frei von Mängeln; viele leiden unter falsch-positiven Ergebnissen – d. h. sie identifizieren fälschlicherweise von Menschen geschriebene Texte als von künstlicher Intelligenz generierte Texte – und können mit neuen Modellen nicht Schritt halten.

Der menschliche Faktor

Letztendlich unterscheidet sich menschliches Schreiben von durch künstliche Intelligenz erzeugten Inhalten durch Elemente wie Bewusstsein, Empathie und Erfindungsreichtum. Diese Merkmale zeigen sich sanft in der Sprache und erfordern einen differenzierten Blick, um sie zu erkennen. Die Navigation in diesem sich wandelnden Terrain der künstlichen Intelligenz wird entscheidend von unserer Fähigkeit abhängen, diese Feinheiten zu erkennen. Auch wenn Sprachmodelle der künstlichen Intelligenz große Fortschritte bei der Produktion von Texten gemacht haben, die der menschlichen Schrift sehr ähnlich sind, zeigt die kontinuierliche Forschung zu Erkennungstechniken sowohl Möglichkeiten als auch Schwierigkeiten auf .Die Interaktion zwischen menschlicher Kreativität und künstlicher Intelligenz wird in den Debatten über die Richtung der Kommunikation im Zuge der Weiterentwicklung dieser Technologien weiterhin im Mittelpunkt stehen.

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Marketing Strategy Lead | TEDxSpeaker | Microsoft Startup Finalist, Iris.ai