Die Fähigkeit, ChatGPT zu erkennen und zu testen, wird immer wichtiger, um die Authentizität und Zuverlässigkeit digitaler Inhalte zu gewährleisten. Denn KI-Chatbots wie ChatGPT sind nicht mehr wegzudenken. Sie bieten innovative Lösungen für den Arbeitsalltag, das private Leben und auch die Bildung. Doch mit dem Fortschritt kommt nun die Herausforderung: Wie können wir sicherstellen, dass wir die Ursprünge der Informationen, die wir online finden, korrekt identifizieren?
In diesem Artikel erfährst du alles über das Erkennen und Testen von ChatGPT-generierten Texten mit Hilfe modernster Tools wie AI Classifier und KI Detektoren.
Grundlagen von KI-Chatbots
KI-Chatbots wie ChatGPT arbeiten mit einer fortgeschrittenen Art von künstlicher Intelligenz, die darauf spezialisiert ist, Texte zu verstehen und zu generieren.
Diese KI, genannt Transformer, hat im Grunde eine riesige Menge an Text aus dem Internet und Büchern "gelesen" und analysiert. Dabei hat sie gelernt, wie Wörter und Sätze normalerweise benutzt werden, um bestimmte Dinge auszudrücken.
Wenn du ChatGPT eine Frage stellst oder um einen Text bittest, wendet es dieses Wissen an, um zu verstehen, was du willst, und um eine passende Antwort zu formulieren.
Es schaut sich an, was es über Sprache gelernt hat, findet die besten Wörter und Sätze für deine Anfrage und setzt sie so zusammen, dass eine Antwort entsteht, die natürlich und menschlich klingt.
Und darin liegt die Herausforderung: Die KI-Texte sind so schwer zu erkennen, weil sie auf der Basis von “echten” Texten generiert wurden.
Neben ChatGPT gibt es übrigens noch einige andere beliebte Chatbots. Einen Vergleich findest du hier: Die besten ChatGPT Alternativen
Wie schreibt ChatGPT Texte?
Wenn ChatGPT einen Text generiert, durchläuft es folgende Schritte:
- Verstehen der Eingabe: Zuerst analysiert es die Benutzereingabe, um den Kontext und die Absicht hinter der Anfrage zu verstehen.
- Suche nach Mustern: Dann sucht es in seinem trainierten Modell nach ähnlichen Mustern oder Kontexten, um eine passende Antwort zu generieren.
- Generierung der Antwort: Unter Verwendung der erlernten Sprachmodelle und -muster generiert ChatGPT eine Antwort, die auf der Eingabe basiert und im Stil und Inhalt den trainierten Daten ähnelt.
- Optimierung: Schließlich passt das Modell die Antwort für Kohärenz, Relevanz und Natürlichkeit an, um sie so menschenähnlich wie möglich zu gestalten.
Das ist natürlich nur eine oberflächliche Zusammenfassung. Mehr Informationen findest du in unserem umfassenden Artikel: Wie funktioniert ChatGPT?
Warum ist es so schwer, ChatGPT nachzuweisen?
Die Nachweisbarkeit von KI-Texten von ChatGPT und auch anderen Chatbots ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die sowohl technische als auch ethische Herausforderungen mit sich bringt.
Dies liegt vor allem an drei Hauptfaktoren: der hohen Komplexität und Lernfähigkeit des Systems, seinem ausgeprägten Kontextverständnis und der sprachlichen Flüssigkeit seiner Antworten.
Durch das umfangreiche Training mit einer breiten Palette von Textdaten hat ChatGPT gelernt, eine Vielzahl von Schreibstilen, Tonarten und sogar Fachjargon zu imitieren.
Diese Vielseitigkeit macht seine Antworten unglaublich menschenähnlich und schwer von echten menschlichen Texten zu unterscheiden.
Zusätzlich ist ChatGPT in der Lage, den Kontext einer Anfrage tiefgehend zu verstehen und darauf aufbauend Antworten zu generieren, die nicht nur relevant sind, sondern auch eine kohärente Fortführung des gegebenen Themas bieten.
Ein weiterer Aspekt, der ChatGPT von früheren KI-Modellen abhebt, ist die sprachliche Flüssigkeit seiner Antworten. Die Texte fließen natürlich und sind frei von den typischen Fehlern oder Ungereimtheiten, die man von maschinell generierten Texten erwarten könnte.
Diese Kombination aus Verständnis, Anpassungsfähigkeit und Sprachgewandtheit macht ChatGPT zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Textgenerierung. Gleichzeitig erschwert sie jedoch die Unterscheidung zwischen von KI erzeugten Texten und solchen, die von Menschen geschrieben wurden, erheblich.
KI-Texte nachweisen: verschiedene Methoden
Die Nachweisbarkeit von durch ChatGPT erzeugten Texten ist ein aktives Forschungsfeld. Während die perfekte Lösung vielleicht noch nicht gefunden wurde, existieren bereits einige Ansätze und Methoden, die helfen könnten, AI-generierte von menschlich verfassten Texten zu unterscheiden. KI-Detektoren arbeiten heute schon mit diesen Methoden:
Textmuster-Analyse
Diese Methode konzentriert sich auf die Identifizierung von Mustern in Texten, die typischerweise bei maschinell erzeugten Inhalten auftreten. Ein klassisches Beispiel für eine Textmusteranalyse ist die Suche nach Wiederholungen oder auffälligen Redundanzen im Text, die bei KI-generierten Inhalten häufiger vorkommen können als in menschlich verfassten Texten.
Verhaltensanalyse
Hier wird das Schreibverhalten und die Interaktionsmuster untersucht, die auf eine maschinelle Generierung hindeuten könnten. Dies beinhaltet die Analyse der Geschwindigkeit und des Musters, mit dem Inhalte erstellt werden.
Beispiel: Du betreibst ein Online-Forum und bemerkst, dass Beiträge von einem bestimmten Benutzerkonto immer innerhalb von 10 bis 20 Sekunden nach einer Frage erscheinen, egal wie komplex die Frage ist. Die Antworten sind inhaltlich korrekt, aber manchmal leicht neben dem Kern der Frage oder weisen eine gewisse Oberflächlichkeit auf, die bei einer tieferen menschlichen Betrachtung wahrscheinlich vermieden worden wäre.
Metadaten-Analyse
Die Überprüfung der Metadaten, die mit Texten assoziiert sind, kann Hinweise auf deren Herkunft liefern. Metadaten können Informationen über den Autor, den Erstellungszeitpunkt und die verwendeten Werkzeuge enthalten.
Beispiel: Du erhältst ein neues Forschungspapier, das für eine Veröffentlichung in Betracht gezogen wird. Das Forschungspapier weist mehrere verdächtige Merkmale in seinen Metadaten auf: einen Autorennamen ohne nachweisbare akademische Historie und eine auffällig schnelle und ununterbrochene Bearbeitungszeit. Diese Faktoren zusammengenommen erhöhen den Verdacht, dass das Dokument möglicherweise mit Hilfe einer KI generiert wurde, anstatt von einem echten Forscher verfasst zu sein.
Technische Instrumente
Spezielle Erkennungstools, wie der OpenAI AI Text Classifier, zielen darauf ab, menschlich verfasste von KI-generierten Texten zu unterscheiden. Diese Tools nutzen oft komplexe Algorithmen, um die Wahrscheinlichkeit einer KI-Herkunft zu bewerten.
Maschinelles Lernen
ML-Modelle können auf Datensätzen mit bekannten menschlich verfassten und KI-generierten Texten trainiert werden. Diese Modelle lernen, Unterscheidungsmerkmale zu erkennen und können zur Identifizierung von KI-Texten eingesetzt werden.
Stilometrische Analyse
Durch die Analyse des Schreibstils, der Syntax und anderer textueller Merkmale können Rückschlüsse auf die Quelle des Textes gezogen werden. Stilometrische Analysen können subtile Unterschiede aufdecken, die für menschliche Leser nicht offensichtlich sind.
Beispiel: Eine Seminararbeit weist eine auffällig komplexere Satzstruktur und eine präzisere Wortwahl auf als frühere Arbeiten des gleichen Studierenden. Zudem verwendet die Arbeit spezifischen Fachjargon, der in den Referenztexten des Studierenden nicht präsent ist. Die stilometrische Analyse zeigt, dass diese Merkmale stark von den individuellen Schreibgewohnheiten des Studierenden abweichen und stattdessen Ähnlichkeiten mit typischen Mustern aufweisen, die in KI-generierten Texten gefunden werden.
Komplexitäts- und Kohärenzanalyse
Die Überprüfung, wie komplex und kohärent ein Text ist, kann ebenfalls Hinweise liefern. KI-generierte Texte weisen manchmal Anomalien in diesen Bereichen auf, die sie von menschlich verfassten Texten unterscheiden.
Beispiel: Ein eingereichter Artikel über ein komplexes wissenschaftliches Thema weist eine durchgehend hohe Satzkomplexität auf, die jedoch nicht immer zum Verständnis des Inhalts beiträgt. Einige Abschnitte springen ohne klare Überleitung von einem Thema zum nächsten, was die Kohärenz des Gesamttextes beeinträchtigt. Obwohl der Artikel fachlich korrekt ist, wirkt die Art und Weise, wie Informationen präsentiert werden, manchmal künstlich und nicht ganz natürlich.
Plagiatserkennung
Werkzeuge zur Plagiatserkennung können helfen, wiederholte oder kopierte Inhalte zu identifizieren, die ein Hinweis auf KI-generierte Texte sein könnten.
Beispiel: Ein Blogpost weist eine Übereinstimmung von 70% mit verschiedenen Quellen im Internet auf. Das Tool hebt spezifische Abschnitte hervor, die nahezu identische Formulierungen aufweisen wie Inhalte, die bereits auf anderen Webseiten existieren. Dies deutet darauf hin, dass der Post möglicherweise mit Hilfe eines KI-Generators erstellt wurde, der bestehende Inhalte paraphrasiert, um einen "neuen" Post zu erzeugen, ohne echte Originalität oder einzigartige Einsichten zu bieten.
Kombinierte Methoden
Oftmals bietet eine Kombination der oben genannten Methoden die effektivste Lösung zur Erkennung von KI-Texten. Durch die Nutzung verschiedener Ansätze können die Stärken der einen Methode die Schwächen einer anderen ausgleichen.
ChatGPT erkennen: Welche KI-Detektoren sind die besten?
AI Text Classifier
Der "AI Text Classifier" von OpenAI ist ein Tool, das darauf abzielt, zu bestimmen, ob ein Text von einem Menschen oder einer KI geschrieben wurde. Es analysiert Texte auf Basis der Trainingsdaten von OpenAI und gibt eine Einschätzung darüber ab, ob der Text wahrscheinlich KI-generiert ist. Obwohl das Tool in der Lage ist, viele KI-generierte Inhalte zu erkennen, hat es Einschränkungen, darunter die erforderliche Mindestanzahl von Zeichen und eine gewisse Unzuverlässigkeit bei Texten, die nicht auf Englisch sind oder von Kindern stammen.
GLTR
GLTR (Giant Language Model Test Room) ist ein Tool, entwickelt von der Harvard University und dem MIT-IBM Watson AI Lab, zur Erkennung von KI-generierten Texten. Es visualisiert die Vorhersagewahrscheinlichkeiten jedes Wortes in einem Text, um Anomalien aufzudecken, die typisch für von KI erzeugte Inhalte sind. GLTR hilft Nutzern, durch Analyse der Textmuster zu bestimmen, ob ein Text wahrscheinlich von einer KI wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) generiert wurde.
Grover Detector
Der Grover Detector ist ein spezialisiertes Tool zur Erkennung von Texten, die von Grover generiert wurden, einem fortschrittlichen KI-Modell zur Texterstellung. Es analysiert Texte auf bestimmte Muster und Eigenheiten, die typisch für von Grover erzeugte Inhalte sind, und hilft so festzustellen, ob ein Text wahrscheinlich von dieser KI stammt.
Originality.ai
Originality.ai ist ein Tool, das sowohl KI-Texterkennung als auch Plagiatsprüfung bietet. Es zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, Verschleierungstaktiken effektiv zu durchschauen und KI-generierte Texte zuverlässig zu identifizieren. Mit einer benutzerfreundlichen Schnittstelle und der Möglichkeit, beide Überprüfungen gleichzeitig durchzuführen, spart Originality.ai Zeit und Mühe. Es ist besonders nützlich für Content-Ersteller und Bildungseinrichtungen, die Originalität und Authentizität von Texten sicherstellen möchten.
ZeroGPT
ZeroGPT ist ein Tool zur Erkennung von KI-generierten Texten, das eine hohe Genauigkeitsrate für englische Texte beansprucht, basierend auf der Analyse von Millionen Artikeln und Texten. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, Datenschutz durch Nichtspeicherung der analysierten Texte und fokussiert sich ausschließlich auf die Erkennung, ohne Korrektur- oder Bearbeitungsfunktionen anzubieten. Es kann gelegentlich zu falsch positiven oder negativen Ergebnissen kommen.
Kann man KI-Detektoren vertrauen?
Es gibt heute noch keine Möglichkeit, KI-Texte zuverlässig zu erkennen. KI-Detektoren können nützliche Werkzeuge sein, um KI-generierte Texte zu identifizieren, doch ihre Zuverlässigkeit variiert sehr stark.
Die Effektivität hängt von mehreren Faktoren ab, wie der Komplexität des zu erkennenden Textes, der Qualität und dem Trainingsumfang des Detektors sowie der spezifischen KI, die den Text generiert hat.
Während fortschrittliche Detektoren in vielen Fällen korrekte Ergebnisse liefern können, gibt es immer die Möglichkeit von Fehlalarmen oder falschen Negativen. So kommt es gerade im Bildungskontext immer häufiger zu Missverständnissen und Streitigkeiten, die immer öfter vor Gericht enden.
Darf man ChatGPT in Schule oder Uni verwenden?
Die Verwendung von ChatGPT in Schulen oder Universitäten hängt von den Richtlinien der jeweiligen Bildungseinrichtung ab.
Einige Institutionen erlauben die Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT zur Unterstützung des Lernprozesses, zur Recherche oder zur Ideenfindung, solange die Quellen angegeben werden.
Andere sehen die Nutzung kritisch, insbesondere wenn es um die Erstellung von Hausarbeiten oder Prüfungsleistungen geht, da hier die Eigenleistung der Studierenden im Vordergrund stehen soll.
Unsicher, ob du dich für ChatGPT registrieren sollst? So kannst du ChatGPT ohne Anmeldung testen.
Wie können Lehrkräfte KI-Texte erkennen?
Lehrkräfte können Texte von ChatGPT und anderen KI-Chatbots nur schwer eindeutig erkennen und nachweisen. Besonders der Einsatz von KI-Detektoren und deren Effektivität ist sehr umstritten.
Die stilometrische Analyse, Komplexitäts- und Kohärenzanalyse, und Plagiatserkennung sind Methoden der KI-Erkennung, die für Lehrkräfte am sinnvollsten sind. Besonders bei der Verwendung von Drittanbieter-Tools zur Analyse sollte jedoch auch an den Datenschutz bei KI-Tools gedacht werden.
Außerdem ist es förderlich, die Schüler und Studenten zur kritischen Reflexion und zum ethischen Umgang mit KI-Tools anzuleiten.
Mehr zum Thema Datenschutz findest du auch in unserem Kurs: ChatGPT, KI und Recht
Wie können KI-Texte in Zukunft erkennbar gemacht werden?
In der Zukunft könnten KI-Texte durch die Entwicklung fortschrittlicher Erkennungsalgorithmen, die Einführung von digitalen Wasserzeichen oder spezifischen Mustern, die nur in KI-generierten Texten vorkommen, und durch verbesserte Trainingsdaten für Erkennungstools erkennbar gemacht werden.
Verbesserte Tools könnten die Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen menschlichen und KI-Texten erhöhen. Ethik und Bildung spielen eine Schlüsselrolle, um Missbrauch zu verhindern und eine informierte Nutzung zu fördern. Regulierung und die Entwicklung von Open-Source-Tools sowie Community-Engagement könnten gemeinsam die Transparenz und Nachweisbarkeit von KI-generierten Inhalten verbessern.
