Mit dem Aufschwung der generativen KI in den letzten Jahren ist es nur normal, dass die KI-Erkennung unverzichtbar geworden ist. Diese Art von Inhalten führt zu großen Problemen im akademischen Bereich, nimmt aber auch den gesamten Webinhalt ein. Es gibt sogar Berichte, dass ein großer Teil der aktuellen Inhalte von Wikipedia von KI geschrieben wird.
Verstehen von False Positives:
Falschmeldungen treten auf, wenn ein KI-Erkennungstool einen vollständig von einem Menschen geschriebenen Text fälschlicherweise als KI-generiert identifiziert. In Anbetracht der Art und Weise, wie diese Werkzeuge funktionieren, werden wir einige Gründe für diese unglücklichen Ereignisse untersuchen.
Ursachen für Fehlalarme bei KI-Detektoren:
Wir haben in einem früheren Artikel untersucht , wie die KI-Erkennung funktioniert. Die Hauptursache für falsch-positive Ergebnisse ist die Tatsache, dass die KI-Erkennung einen Text analysiert und die Wahrscheinlichkeit angibt, dass er von einem Menschen oder einem Roboter verfasst worden ist. Je nachdem, wie viel Training ein KI-Detektor absolviert hat, kann er mit größerer Genauigkeit zwischen menschlichem Text und KI unterscheiden. Wenn es einem Text an Brisanz und Verwirrung fehlt und er extrem vorhersehbar ist, kann er einem KI-Erkennungsprogramm verdächtig erscheinen. Die besten KI-Detektoren wie Winston AI haben jedoch ausgiebig mit diesen Fällen trainiert und ihre Modelle verbessert, um diese unglücklichen Ereignisse zu vermeiden.
Ein wichtiges Element jedes KI-Erkennungstools, das die Ursache für alle Fehlalarme ist: Die Bewertungen basieren auf Wahrscheinlichkeiten. Mit anderen Worten: Die KI-Detektoren scannen Ihren Text und geben eine Wahrscheinlichkeit an, ob Ihr Text von einer KI generiert wurde oder von einem Menschen stammt. Im Gegensatz zu Plagiatserkennungsprogrammen, bei denen es einen bestimmten Beweis gibt, liefern KI-Erkennungsprogramme eine probabilistische Bewertung.
Aus den oben genannten Gründen müssen Pädagogen, die KI-Detektoren einsetzen, vorsichtig sein, wenn sie eine Bewertung als absoluten Beweis für ein Fehlverhalten ansehen.
Folgen von False Positives:
Einer der Gründe, warum es eine Weile gedauert hat, bis KI-Erkennungstools in Schulen implementiert wurden, ist die Menge der falsch-positiven Ergebnisse, die von der neuen KI-Erkennungsfunktion von Turnitin gemeldet wurden. Als alte Software für Plagiate musste Turnitin eine KI-Erkennung einführen, um Schulen bei der Erkennung von ChatGPT-Inhalten zu helfen. Es gab jedoch zahlreiche Berichte über Schüler, die fälschlicherweise des Betrugs beschuldigt wurden. Für einen Schüler, der unzählige Stunden in seine Arbeit investiert hat, ist dies äußerst frustrierend und inakzeptabel.
Für Content-Publisher, die viel Zeit in die Recherche und das Verfassen von Inhalten investieren, ist es äußerst frustrierend, wenn jemand ihre Inhalte als künstlich generiert kennzeichnet.
Strategien zur Minimierung von Fehlalarmen:
Der offensichtliche „Tipp“, um zu vermeiden, dass KI-Detektoren ausgelöst werden, ist der Verzicht auf generative KI-Tools, die Ihnen beim Schreiben helfen.
In vielen Fällen von Fehlalarmen wird berichtet, dass die KI tatsächlich eingesetzt wurde, um dem Autor zu helfen. Wenn Sie ein Tool wie Grammarly verwenden, um bestimmte Sätze oder Absatzstrukturen zu überarbeiten, sollten Sie wissen, dass diese Tools KI-gesteuert sind und KI-Detektoren auslösen können.
Halten Sie Ihren Inhalt so interessant und aufschlussreich wie möglich und vermeiden Sie es vor allem, Ihre Texte mit zu vielen Wörtern zu „fluffen“, die nicht zum Ziel Ihres Textes beitragen.
Schlussfolgerung
Generative KI-Modelle und KI-Erkennungstools werden in den kommenden Jahren wahrscheinlich ein Katz-und-Maus-Spiel spielen. Ein leistungsfähiger KI-Detektor wie Winston AI sollte wissen, wann er KI-Inhalte kennzeichnen muss, und auch Falschmeldungen vermeiden können.
Halten Sie Ihren Text originell und aufschlussreich und vermeiden Sie unwesentliche Wörter und Fluff. So vermeiden Sie, dass Sie von KI-Erkennungstools zu Unrecht markiert werden.
