Interpretation unserer KI-Erkennungsergebnisse
Methodik
Winston AI ist der weltweit leistungsstärkste Detektor für KI-generierte Inhalte. Unsere Software ist mit großen Mengen an Daten trainiert worden, die mit den gängigsten KI-Tools für die Texterstellung generiert wurden, wie z.B. GPT-4, GPT-3, ChatGPT, Jasper, Copy AI, Open Assistant und anderen. Parallel dazu haben wir unsere Software auf Human Generated Content trainiert.
Um KI-generierte Inhalte zu erkennen, verwendet Winston außerdem verschiedene Algorithmen zur Mustererkennung.
Basierend auf diesen Elementen und unseren Tests konnte unser Tool mit einer Genauigkeit von 99,6% vorhersagen, ob ein Text von einem KI-Schreibprogramm wie ChatGPT, GPT4, Bard, Bing Chat, Jasper, Claude2 und anderen erstellt wurde.
Bei der Verarbeitung von Inhalten gibt unser Tool eine Wahrscheinlichkeit (0-100%) zurück, dass der Text von einer künstlichen Intelligenz generiert wurde.
Es ist wichtig zu wissen, dass es sich hierbei um einen probabilistischen Ansatz handelt.
Unser Team hält sich ständig auf dem Laufenden, was die neuesten Modelle im Bereich der Sprachgenerierung betrifft. So können Sie sich darauf verlassen, dass unser Tool immer an der Spitze der Entwicklungen und Innovationen steht.
Von Winston verwendete Methoden:
Um zu erkennen, ob ein Text von künstlicher Intelligenz (KI) erstellt wurde oder nicht, gibt es verschiedene Methoden, die von diesen Werkzeugen verwendet werden.
Um solche Texte zu erkennen, werden im Wesentlichen die linguistische Analyse und der Vergleich mit bereits bekannten KI-generierten Texten eingesetzt.
- Linguistische Analyse: Hier werden Textmerkmale wie semantische Bedeutung und Wiederholbarkeit analysiert, die darauf hindeuten können, dass der Text von einer KI generiert wurde.
- Datentraining: Hat ein Text Ähnlichkeit mit einem bekannten KI-generierten Text, kann dies auch ein Hinweis darauf sein, dass es sich um einen KI-generierten Text handelt.
In der Sprachanalyse gibt es zwei wichtige Elemente, anhand derer festgestellt wird, ob ein bestimmter Inhalt von einer KI oder von einem Menschen erstellt wurde: Perplexität und Impulsivität.
Komplexität: Eine Metrik, die die Effizienz einer Wahrscheinlichkeitsverteilung oder eines Sprachmodells zur Vorhersage einer Stichprobe misst. Im Zusammenhang mit der Erkennung von KI-generierten Inhalten kann die Perplexität als Hilfsmittel dienen, um die Fähigkeiten eines KI-Sprachmodells zu bewerten und festzustellen, ob ein Text maschinell generiert oder von einem Menschen geschrieben wurde.
Wurde der Text von einer künstlichen Intelligenz generiert, ist der Perplexitätswert niedriger. Denn das Modell ist in den Daten, mit denen es trainiert wurde, bereits auf ähnliche Muster gestoßen. Ist der Text komplizierter, ist es wahrscheinlicher, dass der Verfasser ein Mensch war. Vereinfacht ausgedrückt ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Text von einer KI generiert wurde, umso höher, je niedriger der Perplexitätswert ist.
Originalität: Der von einer künstlichen Intelligenz erzeugte Text hat einen unverwechselbaren Stil, der sich von dem eines Menschen unterscheidet. Diese Modelle werden mit einer Reihe von Daten trainiert. Daher neigen sie dazu, bestimmte Wörter und Ausdrücke häufiger zu verwenden als Menschen. Um zu erkennen, ob ein Text von einer KI erstellt wurde, kann dieses Muster verwendet werden.
Enthält ein Text eine Reihe von Wörtern und Sätzen, die sich innerhalb kurzer Zeit wiederholen, wurde er höchstwahrscheinlich von einer KI erstellt. KI-generierte Texte können z. B. durch einen Mangel an Variation oder durch eine übermäßige Verwendung bestimmter Begriffe gekennzeichnet sein. Dies kann durch die Tendenz des Modells zur Wiederholung der am häufigsten verwendeten Wörter und Phrasen aus den Trainingsdaten bedingt sein.
Daher kann man erkennen, ob ein Text von einer KI generiert oder von einem Menschen geschrieben wurde, indem man den Sprachstil analysiert.
Obwohl unsere Inhaltsbewertung nicht anwendbar ist, bleibt Winston die führende KI-Inhaltserkennungslösung, da sie ihre Daten ständig mit neuen LLMs trainiert. Autoren, Studenten und Autoren von Inhalten wird empfohlen, ihre „Sprunghaftigkeit“, Originalität und Verwirrung beim Schreiben weiter zu verbessern.
Menschliche Punktzahl
Bei der menschlichen Punktzahl handelt es sich um eine Metrik, die von Winston AI verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, mit der ein bestimmter Inhalt von einem KI-Tool und nicht von einem Menschen verfasst wurde.
Ein Ergebnis von 80 % Mensch und 20 % KI bedeutet nicht, dass nur 20 % der Inhalte von einer KI erstellt wurden. Es bedeutet vielmehr, dass Winston mit einer Wahrscheinlichkeit von 80 % davon ausgeht, dass der Inhalt von einem Menschen erstellt wurde.
Alle oben genannten Elemente werden in unserem Algorithmus berücksichtigt: Datentraining mit allen generativen KI-Werkzeugen, Sprachanalyse, Perplexität und Häufigkeit zur Verarbeitung Ihres Textes und zur Erstellung einer hochpräzisen prädiktiven Analyse.
KI-Vorhersagekarte
Winston unterstützt die Erkennung von computergeneriertem Text durch die Analyse der Vorhersehbarkeit des Textes und die Hervorhebung von Wörtern auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit ihres Auftretens. Sätze unter 60 Zeichen werden ignoriert. Wir prognostizieren die Rangfolge der Wörter und kodieren sie farblich von höchster bis niedrigster Vorhersagbarkeit. Wichtig zu wissen ist, dass unsere Software den Text wählt, den eine künstliche Intelligenz geschrieben hätte, wenn sie gefragt worden wäre.
Um zusätzliche Informationen und Bewertungen zu Ihrem Text zu erhalten, funktioniert diese Vorhersagekarte unabhängig von unserem Human Score. Obwohl die Vorhersagekarte menschlichen Text hervorhebt, bedeutet dies nicht zwangsläufig, dass der Text von einer KI generiert wurde, sondern dass er so geschrieben wurde, wie es jedes andere Textgenerierungsprogramm getan hätte. Um zusätzliche Klarheit über eine Bewertung zu erhalten, sollte die Vorhersagekarte in Kombination mit unserer menschlichen Punktzahl verwendet werden.
Lesbarkeit-Score
Der Flesch-Kincaid-Lesekompetenzwert besteht eigentlich aus zwei Tests: Flesch Reading Ease und Flesch-Kincaid Grade Level. Die beiden Tests ergänzen sich bei der Bewertung der Lesbarkeit eines Textes, allerdings auf leicht unterschiedliche Art und Weise.
1. Flesch Reading Ease: Bei diesem Test wird eine Punktzahl auf der Grundlage der durchschnittlichen Länge eines Satzes und der durchschnittlichen Anzahl von Silben pro Wort in einem Text berechnet. Daraus ergibt sich eine Zahl, die in der Regel zwischen 0 und 100 liegt, wobei höhere Werte bedeuten, dass der Text leichter zu lesen ist. Ein Wert von 90-100 bedeutet beispielsweise, dass der Inhalt für ein 11-jähriges Kind leicht verständlich ist, während ein Wert von 0-30 bedeutet, dass der Inhalt am besten für Hochschulabsolventen geeignet ist.
2. Flesch-Kincaid Grade Level: Bei diesem Test werden ebenfalls die durchschnittliche Satzlänge und die durchschnittliche Anzahl der Silben berücksichtigt, das Ergebnis wird jedoch auf ein amerikanisches Schulniveau übertragen. Eine Bewertung von 8.0 ist z.B. gleichbedeutend mit der Eignung des Textes für die 8. Klasse.
Warum ist der Flesch-Kincaid-Lesbarkeitswert so wichtig? Sie können Ihre Inhalte an Ihr Zielpublikum anpassen, wenn Sie wissen, wie zugänglich Ihre Texte sind. Schreiben Sie beispielsweise einen Blogbeitrag für ein allgemeines Publikum, wählen Sie einen höheren Wert für Lesefreundlichkeit und einen niedrigeren Wert für Niveau, damit der Beitrag leicht verständlich ist. Wenn Sie ein Fachdokument schreiben, das sich an Experten auf Ihrem Gebiet richtet, kann es sinnvoll sein, für das Leseverstehen weniger und für das Schreiben mehr Punkte zu vergeben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Flesch-Kincaid-Lesbarkeitswert ein wertvolles Instrument für Autoren darstellt, um die Zugänglichkeit der von ihnen erstellten Inhalte zu bewerten. Wer auf Lesbarkeit achtet, kann ansprechende und wirkungsvolle Texte verfassen, die ein größeres Publikum erreichen und seine Ideen klarer vermitteln. Frohes Schreiben!
