Wie erkennt man KI-Texte?

Die Identifizierung von Texten, die durch künstliche Intelligenz (KI) entstanden, gewinnt an Bedeutung. Chatbots, zum Beispiel ChatGPT oder Claude, produzieren Texte, die auf den ersten Eindruck menschlich wirken. Aber Menschen (und Tools) werden immer besser darin, KI-Floskeln und Redewendungen zu erkennen. Das steigert selten das Vertrauen in den Text. Im Folgenden werden einige Vorgehensweisen zur Erkennung von KI-Texten beschrieben:

Sprachliche Merkmale

KI-Texte fallen häufig durch korrekte Grammatik und einen gleichförmigen Schreibstil auf. Sie enthalten selten Fehler, was ein Indiz für eine maschinelle Entstehung sein kann. Menschen schreiben hingegen oft facettenreich, was zu einer größeren Perplexität führt – einem Maß für die Unvorhersehbarkeit von Texten.

KI-Detektoren

Es gibt spezielle Tools, die eine KI-Wahrscheinlichkeit errechnen können. Sie analysieren den Text bezüglich bestimmter Muster und berechnen, wie wahrscheinlich es ist, dass der Text von einer KI stammt.

Dabei ist es wichtig, darauf zu achten, dass der Detektor für die verwendete Sprache optimiert ist. Außerdem sollte er nicht so tun, als wäre das Ergebnis 100 % sicher. Das wäre unseriös.

Gute Beispiele sind KIDetektiv.de und Detectora.de. Diese Werkzeuge sind auf die deutsche Sprache ausgelegt und geben im Zweifel einen niedrigen KI-Score aus.

Inhaltliche Analyse

KI-Texte sind oft weniger originell. Sie zeigen häufig Wiederholungen (wie z. B. das Wort "und"). Personen variieren hingegen stärker in ihrem Schreibstil und verwenden oft Dialekt, Abkürzungen oder Umgangssprache, was in KI-Texten eher nicht zu finden ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Kombination aus sprachlicher Analyse, KI-Detektoren und inhaltlicher Bewertung eine wirkungsvolle Methode zur Erkennung von KI-Texten darstellt. Obwohl kein Verfahren 100 % zuverlässig ist, bieten diese Vorgehensweisen wertvolle Erkenntnisse, um die Herkunft von Texten zu bestimmen.

Quellen und Links zum Thema: