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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.

Auf der Grundlage dieser Elemente und unserer Tests konnte unser Tool mit einer Genauigkeit von 99,98% vorhersagen, ob ein bestimmter Text von einem KI-Schreibprogramm wie ChatGPT, GPT4, Bard, Bing Chat, Jasper, Claude 2 und vielen anderen erstellt wurde.

Sobald unser Tool Inhalte verarbeitet, gibt es eine Wahrscheinlichkeit (0-100%) zurück, dass der Text von künstlicher 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.

  1. Linguistische Analyse: Hier werden Textmerkmale wie semantische Bedeutung und Wiederholbarkeit analysiert, die darauf hindeuten können, dass der Text von einer KI generiert wurde.
  2. 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.

-Perplexität: Perplexität ist eine Metrik, die die Effizienz einer Wahrscheinlichkeitsverteilung oder eines Sprachmodells bei der Vorhersage einer bestimmten Stichprobe misst. Im Bereich der Erkennung von KI-generierten Inhalten kann die Komplexität als Hilfsmittel dienen, um die Leistungsfähigkeit eines KI-Sprachmodells zu bewerten und festzustellen, ob ein Text maschinell generiert oder von Menschen geschrieben wurde.

Wenn der Text von einer KI generiert wurde, ist der Perplexitätswert niedriger, da das Modell in den für sein Training verwendeten Daten bereits auf ähnliche Muster gestoßen ist. Ist der Text hingegen komplizierter, ist es wahrscheinlicher, dass er von einem Menschen geschrieben wurde. Einfach ausgedrückt: Je niedriger der Perplexitätswert ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Text von einer KI erstellt wurde.

-Ursprünglichkeit: KI-generierter Text hat einen unverwechselbaren Stil, der sich von dem des Menschen unterscheidet. Da diese Modelle mit einer Reihe von Daten trainiert werden, neigen sie dazu, bestimmte Wörter und Ausdrücke häufiger zu verwenden als Menschen. Anhand dieses Musters können Sie erkennen, ob ein Text von einer KI erstellt wurde.

Wenn ein Text eine Reihe von Wörtern und Sätzen enthält, die sich innerhalb einer kurzen Zeitspanne wiederholen, besteht eine gute Chance, dass er von einer KI generiert wurde. KI-generierter Text kann zum Beispiel einen Mangel an Variation oder eine Überbeanspruchung bestimmter Begriffe aufweisen. Dies kann darauf zurückgeführt werden, dass das Modell dazu neigt, die am häufigsten verwendeten Wörter und Ausdrücke aus seinen Trainingsdaten zu wiederholen.

Daher kann man erkennen, ob ein Text von einer KI generiert oder von einem Menschen geschrieben wurde, indem man den Sprachstil analysiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Winston, auch wenn unsere Bewertung der Inhalte nicht durchsetzbar ist, die führende Lösung zur Erkennung von KI-Inhalten bleibt, da es seine Daten stets auf neue LLMs trainiert. Wir empfehlen Autoren, Studenten und Erstellern von Inhalten, ihre „Sprengkraft“, 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 hilft bei der Erkennung von computergeneriertem Text, indem es dessen Vorhersagbarkeit analysiert und Wörter auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit ihres Auftretens hervorhebt. Sätze mit weniger als 60 Zeichen werden ignoriert. Wir sagen die Rangfolge der Wörter voraus und kodieren sie farblich von der höchsten bis zur niedrigsten Vorhersagbarkeit. Es ist wichtig zu wissen, dass unsere Software Text auswählt, den ein KI-Texterzeugungsprogramm geschrieben hätte, wenn es dazu aufgefordert worden wäre.

Diese Prediction Map arbeitet unabhängig von unserem Human Score, um zusätzliche Informationen und Einschätzungen zu Ihrem Text zu erhalten. Die Prediction Map hebt zwar menschlichen Text hervor, aber das bedeutet nicht unbedingt, dass er von einer KI generiert wurde, sondern dass er so geschrieben ist, wie es auch jedes andere Texterstellungsprogramm getan hätte. Die Prediction Map sollte in Kombination mit unserem Human Score verwendet werden, um zusätzliche Klarheit über eine Bewertung zu erhalten.

Lesbarkeit-Score

Der Flesch-Kincaid Readability Score besteht eigentlich aus zwei Tests: dem Flesch Reading Ease und dem Flesch-Kincaid Grade Level. Beide Tests arbeiten zusammen, um die Lesbarkeit eines Textes zu bewerten, aber sie tun dies auf leicht unterschiedliche Weise.

1. Flesch Reading Ease: Dieser Test berechnet eine Punktzahl auf der Grundlage der durchschnittlichen Satzlänge und der durchschnittlichen Anzahl der Silben pro Wort in einem Text. Das Ergebnis ist eine Zahl, die in der Regel zwischen 0 und 100 liegt, wobei eine höhere Punktzahl bedeutet, dass der Text leichter zu lesen ist. Eine Punktzahl von 90-100 bedeutet zum Beispiel, dass der Inhalt für einen 11-Jährigen leicht verständlich ist, während eine Punktzahl von 0-30 bedeutet, dass der Text am besten für Hochschulabsolventen geeignet ist.

2. Flesch-Kincaid Grade Level: Dieser Test berücksichtigt ebenfalls die durchschnittliche Satzlänge und Silbenzahl, überträgt das Ergebnis jedoch in eine US-Schulstufe. Ein Ergebnis von 8,0 bedeutet zum Beispiel, dass der Text für die 8.

Warum ist der Flesch-Kincaid Readability Score so wichtig? Wenn Sie wissen, wie zugänglich Ihre Texte sind, können Sie Ihre Inhalte auf Ihr Zielpublikum abstimmen. Wenn Sie beispielsweise einen Blogbeitrag für ein allgemeines Publikum schreiben, sollten Sie einen höheren Wert für die Lesefreundlichkeit und einen niedrigeren Wert für das Niveau wählen, um sicherzustellen, dass er leicht zu verstehen ist. Wenn Sie hingegen einen Fachartikel für Experten auf Ihrem Gebiet verfassen, ist eine niedrigere Bewertung für die Lesefreundlichkeit und eine höhere Bewertung für die Schwierigkeitsstufe möglicherweise besser geeignet.

Kurz gesagt, der Flesch-Kincaid Readability Score ist ein wertvolles Instrument für Autoren, um die Zugänglichkeit ihrer Inhalte zu beurteilen. Wenn Sie die Lesbarkeit im Auge behalten, können Sie ansprechende und effektive Texte verfassen, die ein größeres Publikum erreichen und Ihre Ideen klarer vermitteln. Viel Spaß beim Schreiben!

Löst Grammarly KI-Detektoren aus?

Das Vorgängerprodukt von Grammarly fungiert als fortschrittliches Bearbeitungstool, das Texte durch grammatikalische und stilistische Korrekturen verfeinert, ohne neue Inhalte zu generieren, und damit in der Regel keine KI-Inhaltsdetektoren wie Winston AI auslöst. GrammarlyGO ist jedoch ein KI-Schreibwerkzeug, das auf Aufforderungen des Benutzers reagiert, um eigene Kompositionen zu erstellen. Diese generative Fähigkeit stimmt eng mit den Markern überein, die von KI-Erkennungsalgorithmen identifiziert werden, so dass die Ausgabe von GrammarlyGO möglicherweise als KI-generiert eingestuft werden kann. Für weitere Informationen empfehlen wir Ihnen die Lektüre unseres Artikels zu diesem Thema: Erkennen KI-Detektoren Grammarly?