Ja, von ChatGPT generierte Inhalte können mithilfe einer Kombination aus statistischen Analysen, Klassifikatoren für maschinelles Lernen und Tools zur Erkennung sprachlicher Muster erkannt werden.
Da die Verwendung großer Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI in Wissenschaft, Content Marketing, Bildung und Journalismus immer üblicher wird, hat die Herausforderung, zwischen menschlich geschriebenem und KI-generiertem Text zu unterscheiden, eine neue Dringlichkeit erlangt.
In diesem Artikel wird untersucht, wie ChatGPT-generierte Inhalte erkannt werden können, welche Tools verfügbar sind und wie sich das sich entwickelnde Wettrüsten zwischen generativer KI und Erkennungstechnologien entwickelt.
KI-generierter Inhalt bezieht sich auf Text, der von großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 geschrieben wurde und von OpenAI entwickelt wurde. Diese generativen, vortrainierten Transformatoren werden mit riesigen Datensätzen trainiert und verwenden Wahrscheinlichkeiten, um das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen, wodurch ein sehr flüssiger und oft menschenähnlicher Text entsteht.
Da LLMs im Hinblick auf Kohärenz und grammatikalische Genauigkeit optimiert sind, kann ihre Ausgabe kaum von menschlichem Schreiben zu unterscheiden sein. Dies wirft Bedenken hinsichtlich Plagiaten, Fehlinformationen und der Echtheit schriftlicher Kommunikation auf.
Die Generierung von Text oder Sprache in natürlicher Sprache mithilfe von KI-Software steht im Mittelpunkt von Generierung natürlicher Sprache (NLG), ein Teilgebiet von Natural Language Processing (NLP). NLG umfasst Computerlinguistik, Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Processing (NLP).
Sie können die Generierung natürlicher Sprache von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zum Kundenservice und zur Inhaltsgenerierung verwenden. Sie können es auch verwenden, um schriftliche Inhalte wie Berichte, Zusammenfassungen und Beschreibungen zu erstellen.
NLG-Systeme verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen an großen Datensätzen trainiert, um menschlich klingenden Text zu generieren. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Transformers sind zwei Beispiele für Deep-Learning-Methoden, die einigen der fortschrittlichsten NLG-Systeme zugrunde liegen.
Die gebräuchlichste Art von KI-Sprachmodell ist ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Modell, das aus mehreren Schichten miteinander verbundener Knoten besteht. Diese Knoten werden anhand großer Datensätze wie Wikipedia oder Nachrichtenartikeln trainiert, um Muster und Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen in der menschlichen Sprache zu lernen. Nach dem Training kann das KI-Sprachmodell neuen Text generieren, indem es anhand des Kontextes der vorherigen Wörter das wahrscheinlichste nächste Wort oder die nächste Phrase vorhersagt.
ChatGPT, das große GPT-4-basierte Sprachmodell von OpenAI (vorerst!) , ist eines der beliebtesten KI-Tools. Das System wurde mit einer Vielzahl von Daten trainiert, damit es eine Sprache verstehen und erfinden kann, die so klingt, wie die Leute sagen. Mit anderen Worten, ChatGPT ist ein Computerprogramm, das entwickelt wurde, um mit Menschen zu sprechen, ihre Fragen zu beantworten, ihnen Informationen zu geben und Chatbots und virtuelle Assistenten zu erstellen.
Chat GPT ist auch intelligent genug, um prestigeträchtige Prüfungen auf Hochschulniveau zu bestehen, jedoch ohne besonders gute Noten. Das leistungsstarke KI-Chatbot-Tool seit Kurzem hat sowohl die Jurastudium als auch die Ärztekammer bestanden.
Aufgrund ihrer Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren, Chat, GPT und andere KI-Sprachmodelle haben Bedenken hinsichtlich ihres möglichen Missbrauchs geäußert.. Elon Musk hat seine Unzufriedenheit mit OpenAI seit seinem Ausscheiden aus dem Vorstand im Februar 2018 lautstark zum Ausdruck gebracht, was in einem offener Brief, in dem die Organisation aufgefordert wird, die KI-Arbeit an leistungsfähigeren Systemen einzustellen. Trotz einiger der geäußerten Bedenken hat sich Musk jedoch für die Erforschung und Entwicklung von KI-Technologien wie ChatGPT eingesetzt und ihr enormes Potenzial erkannt.
Also Die Feststellung, ob ein Mensch oder eine Maschine Text geschrieben hat, ist eine wachsende Herausforderung., kann aber dazu beitragen, Fehlinformationen und die Verbreitung bösartiger Inhalte zu verhindern, insbesondere in den Bereichen Journalismus, Cybersicherheit und Finanzen.
Forscher haben experimentiert mit mehrere Methoden zur Identifizierung von von KI erstelltem Text. Dies ist wichtig, da neuere NLG-Modelle die Vielfalt, Kontrolle und Qualität maschinell generierter Texte verbessert haben. Aber die Fähigkeit, einzigartigen, manipulierbaren, menschenähnlichen Text mit beispielloser Geschwindigkeit und Effizienz zu erstellen, macht NLG-Modellmissbräuche wie Phishing, Desinformation, betrügerische Produktbewertungen, akademische Unehrlichkeit und toxischer Spam sind schwerer zu erkennen. Um die Vorteile der NLG-Technologie zu maximieren und gleichzeitig den Schaden zu minimieren, muss eine vertrauenswürdige KI dem Missbrauchsrisiko begegnen.
Der Missbrauch generativer Sprachmodelle in der realen Welt zeichnet sich ab. Eins KI-Kontroverse involvierte einen KI-Forscher, der ein Computerprogramm entwickelte, das Dinge wie echte Menschen auf ein Message Board namens 4chan schreibt. Die Nutzer des Message Boards brachten dem Programm bei, fiese und verletzende Dinge zu sagen, sodass aus den Trainingsdaten viele Forenbeiträge, auch anstößige, hervorgingen. Er stellte das Programm zum Herunterladen und Ansehen zur Verfügung, aber viele Websites verboten es, weil es böse Dinge aussagen konnte. Viele Führungskräfte im Bereich KI — wissenschaftliche Direktoren, CEOs und Professoren — verurteilten den Einsatz dieses Modells.
Eine der potenziellen Gefahren, die mit diesen Modellen verbunden sind, ist ihre Zugänglichkeit für fortgeschrittene Bedrohungsakteure, wie die benutzerfreundliche Weboberfläche von ChatGPT zeigt. Ein Paradebeispiel ist GPT-3, das hilft Jaspis, ein KI-Schreibassistent, bei der Generierung von Inhalten durch menschliche Zusammenarbeit. Dank der Funktionen von Jasper können Benutzer ohne technisches Fachwissen das Modell mit Eingabeaufforderungen, Schlüsselwörtern und einem Sprachton ausstatten, um riesige Mengen an Blog- und Website-Inhalten zu erstellen. Dieser Prozess kann leicht mithilfe von Open-Source-Modellen repliziert werden, um grenzenlose Mengen an gezielten Fehlinformationen zu erzeugen, die für beliebte Social-Media-Websites entwickelt wurden, und diese in Tools zur Automatisierung von Graumarkt-Konten zu laden.
Die Fähigkeit, maschinell generierte Inhalte zu erkennen, ist aus mehreren Gründen unerlässlich:
Letztlich wird die zukünftige NLG-Forschung neue Wunder bringen, aber auch schlechte Schauspieler werden sie nutzen. Um die Vorteile dieser Technologie zu maximieren und gleichzeitig ihre Risiken zu minimieren, müssen Menschen Missbräuche vorhersagen und sich davor schützen.
KI-Erkennungstools basieren auf einer Kombination aus linguistischer Analyse, statistischer Modellierung und maschinellem Lernen, um Text zu identifizieren, der von Modellen wie ChatGPT generiert wurde. Im Folgenden sind die gängigsten Techniken aufgeführt:
Die Verwirrung misst, wie vorhersehbar ein Textstück für ein Sprachmodell ist. ChatGPT generierte Inhalte sind in der Regel weniger verwirrend, da sie einheitlicheren, statistisch wahrscheinlicheren Wortmustern folgen. Im Gegensatz dazu zeichnet sich menschliches Schreiben oft durch unerwartete Formulierungen oder unterschiedliche Satzstrukturen aus.
Burstiness bezieht sich darauf, wie viel Variation zwischen den Satzlängen besteht. Menschliches Schreiben weist in der Regel eine höhere Kurzform auf — manche kurz, manche lang, manche komplex —, wohingegen KI tendenziell gleichmäßiger strukturierte Sätze erzeugt.
Beispiel:
KI-Output: „Die Wirtschaft erholt sich. Die Inflation verlangsamt sich. Die Zahl der Arbeitsplätze nimmt zu.“
Humanleistung: „Die Wirtschaft zeigt zwar Anzeichen einer Erholung, aber die anhaltende Inflation und Marktveränderungen erschweren die Aussichten — obwohl die Beschäftigung steigt.“
Tools wie GPTzero bewerten sowohl Verwirrung als auch Burstiness, um festzustellen, ob der Inhalt wahrscheinlich von KI generiert wurde.
Watermarking ist ein experimenteller Ansatz, der von OpenAI und anderen entwickelt wurde und bei dem unsichtbare Signale in den Text selbst eingebettet werden, indem die Token-Auswahl subtil angepasst wird. Diese Muster ändern nichts an der Bedeutung, sind aber statistisch gesehen in großen Mengen nachweisbar.
Der Vorteil von Wasserzeichen besteht darin, dass Plattformen damit überprüfen können, ob Inhalte von einem bekannten Modell stammen. Diese Technik ist jedoch noch nicht weit verbreitet und kann durch Paraphrasieren oder teilweises Umschreiben neutralisiert werden.
Erkennungstools wie Copyleaks und Turnitin verwenden überwachte Klassifikatoren für maschinelles Lernen, die auf großen Datensätzen mit KI- und menschengeschriebenen Inhalten trainiert wurden. Diese Modelle lernen subtile Unterschiede in Syntax, Grammatik, Tempo und Kohärenz kennen.
Einige Klassifikatoren sind auf bestimmte Schreibkontexte abgestimmt — zum Beispiel wissenschaftliche Aufsätze oder journalistische Beiträge — und können ihre Vorhersagen entsprechend anpassen.
Die wichtigste Einschränkung besteht darin, dass Klassifikatoren zu falsch positiven Ergebnissen führen können, insbesondere bei Personen, die Englisch nicht als Muttersprache sprechen, oder bei strukturierten Inhalten wie Listen und Zusammenfassungen, die KI-Texten ähneln.
Hier sind einige Tools und manuelle Methoden, um festzustellen, ob eine KI einen Text geschrieben hat:
KI-Detektor wurde mit Milliarden von Datenseiten trainiert. Es kann bis zu 25.000 Zeichen (fast 4000 Wörter) testen.
Um das Tool zu verwenden, kopieren Sie Ihre Schrift und fügen Sie sie in das Erkennungsfeld ein, bevor Sie sie zur Erkennung einreichen. Innerhalb von Sekunden erhalten Sie einen Wert für menschliche Inhalte (der angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Mensch eine Textprobe geschrieben hat) und eine zeilenweise Aufschlüsselung verdächtiger oder offensichtlicher KI.
Künstliche Intelligenz sagt voraus, indem sie Muster nachbildet. KI-Generatoren lernen, Muster zu erkennen und Ergebnisse zu generieren, die zu ihnen „passen“. Text, der bereits vorhandenen Formaten entspricht, wird mit größerer Wahrscheinlichkeit von KI generiert.
Die Unterschiede zwischen KI-Output und menschlichem Schreiben werden anhand von Vorhersagbarkeits-, Wahrscheinlichkeits- und Musterwerten bewertet. Menschliches Schreiben ist unberechenbar, da es nicht immer Mustern folgt. Die menschlichen Ergebnisse variieren stärker und sind erfinderischer. KI-Schreiben hingegen erkennt nur Muster.
Das einzige inoffizielle Tool zur Erkennung von KI-Inhalten, das mit ChatGPT und GPT 3.5 funktioniert, ist Originalität (das fortschrittlichste generative Sprachwerkzeug). Originality ist ein erstklassiger Inhaltsprüfer, der künstliche Intelligenz und Plagiate erkennt. Dieses Tool bestimmt die Vorhersagbarkeit von Inhalten mithilfe von GPT-3 und anderen Modellen in natürlicher Sprache, die auf riesigen Datenmengen trainiert wurden.
Sie erhalten einen professionellen Inhaltserkennungsprüfer auf Branchenniveau, der Kopien effektiv auf Produktionsebene überprüft.
Das Tool verwendet eine modifizierte Version des BERT-Klassifikationsmodells, um herauszufinden, ob ein Text von einem Menschen geschrieben oder von einer KI erstellt wurde. Das Herzstück des Tools ist ein vortrainiertes Sprachmodell mit einer neuen Architektur, die auf 160 GB Textdaten basiert und mit Millionen von Stichproben aus einem Trainingsdatensatz optimiert wurde. Dieses Modell findet kurze Texte, die schwer zu verstehen sind, und ist zuverlässig für Texte mit mehr als 50 Zeichen.
Um Originality zu verwenden, fügen Sie den Inhalt in den Checker ein und scannen Sie ihn ein.
Im Gegensatz zu Content at Scale speichert Originality Scans in Ihrem Konto-Dashboard. Dies eignet sich hervorragend, um häufig zu mehreren Inhalten zurückzukehren.
Der KI-Erkennungswert, nicht der Prozentsatz, gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass es sich bei dem ausgewählten Schreiben um KI handelt.
Laut dem CEO von Originality sind Inhalte, die durchweg unter 10% rangieren, sicher! Nur wenn Inhalte zu 40-50% KI enthalten, sollten Sie ihrer Herkunft misstrauisch gegenüberstehen.
Größere Stichprobengrößen verbessern die Erkennungsgenauigkeit, aber Genauigkeit bedeutet nicht Zuverlässigkeit! Je mehr Inhalte Sie von einem Autor lesen, desto besser können Sie feststellen, ob sie echt sind.
Halten Sie Ausschau nach falsch positiven und negativen Ergebnissen. Es ist vorzuziehen, einen Autor/eine Dienstleistung anhand einer Reihe von Artikeln und nicht anhand eines einzelnen Artikels zu bewerten.
Wenn die Erkennungswerte konstant hoch oder niedrig sind, sind KI-geschriebene Inhalte am wahrscheinlichsten. Ein einzelner Artikel kann nicht belegen, dass eine Website oder mehrere Dokumente mit Hilfe von KI geschrieben wurden. Diese Erkennungstools sollten nur mit äußerster Vorsicht verwendet werden. Mehr Artikel aus einer einzigen Quelle erhöhen Ihre statistische Stichprobe. Dennoch beinhaltet die Erkennung viele Faktoren, die über das hinausgehen, was eine Website leisten kann. In den folgenden Abschnitten werden Syntax, Wiederholung und Komplexität behandelt. Originality hat einen standortweiten Checker implementiert.
Das Riesiger Sprachtestraum (GLTR), entwickelt von drei Forschern der MIT-IBM Watson KI-Labor und Harvard NLP, ist ein hervorragendes kostenloses Tool zur Erkennung von maschinengeneriertem Text (kurz GLTR). GLTR ist derzeit die einfachste Methode, um vorherzusagen, ob zufällige Textteile mit KI geschrieben wurden oder nicht. Kopieren Sie den Text und fügen Sie ihn in das GLTR-Eingabefeld ein. Klicken Sie dann auf „Analysieren“. Dieses Tool ist möglicherweise weniger leistungsfähig als GPT-3-basierte Methoden, da es auf GPT-2 basiert.
Das Tool schätzt den KI-Ursprung des Textes: Der Kontext links bestimmt die Wahrscheinlichkeit, dass jedes Wort das vorhergesagte Wort ist. Die zehn wichtigsten vorhergesagten Wörter sind grün, die ersten 100 sind gelb, die ersten 1000 sind rot und die restlichen violett. Die Farbe der KI-generierten Inhalte ist grün.
Auch hier nicht perfekt, aber ein sehr guter Prädiktor. GLTR ist ein nützliches visuelles Tool zur Bewertung von KI-Inhalten, liefert aber keine Punktzahl: Sie erhalten weder einen Prozentsatz noch eine Zahl, die besagt: „Ja, das ist wahrscheinlich KI.“ Indem du Text einfügst, kannst du abschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass eine KI ihn geschrieben hat, aber du solltest die endgültige Entscheidung treffen.
Obwohl die Parameter für die Erkennung von KI-Inhalten expliziter sein könnten, Writer.com bietet ein kostenloses und unkompliziertes Tool zur Erkennung von KI-Schriften. Sie können Text anhand der URL überprüfen oder Text direkt in ihr Tool einfügen, um Scans durchzuführen.
Der Detektor enthält 1500 Zeichen an KI-Inhalten, die jederzeit kostenlos überprüft werden können. Er erkennt ChatGPT-generiertes Schreiben einigermaßen gut.
Das GPT erkennen Die Methode basiert auf der Berechnung der (log-) Wahrscheinlichkeiten des Textes. Wenn ein LLM Text erstellt, hat jedes Token eine andere Wahrscheinlichkeit, dass es erscheint, je nachdem, welche Tokens davor waren. Multiplizieren Sie all diese bedingten Wahrscheinlichkeiten miteinander, um die Wahrscheinlichkeit des gesamten Textes zu erhalten.
Die DetectGPT-Methode bringt dann den Text durcheinander. Wenn die Wahrscheinlichkeit des neuen Textes viel geringer ist als die Wahrscheinlichkeit des Originaltextes, wurde der Originaltext von AI erstellt. Andernfalls, wenn es ungefähr gleich ist, haben es Menschen geschafft.
GPT Null ist ein einfaches lineares Regressionsmodell, das schätzt, wie schwer der Text zu verstehen ist.
Die Verwirrung hat mit der Log-Wahrscheinlichkeit des Textes zu tun, der oben für DetectGPT erwähnt wurde. Der Exponent der negativen logarithmischen Wahrscheinlichkeit wird verwendet, um die Verwirrung herauszufinden. Große Sprachmodelle lernen, die Textwahrscheinlichkeit zu maximieren, wodurch die negative Logarithmuswahrscheinlichkeit minimiert und die Verwirrung minimiert wird. Je weniger verwirrend ein Text ist, desto weniger zufällig ist er.
Dann verwendet GPTzero die Idee, dass Sätze, die leichter zu verstehen sind, mit größerer Wahrscheinlichkeit von einer KI erstellt werden. GPTzero meldet auch die sogenannte „Burstiness“ eines Textes, was eine andere Art ist, auszudrücken, wie verwirrend der Text ist. Die Burstiness ist ein Diagramm, das zeigt, wie schwer jeder Satz zu verstehen ist.
Hier sind die Hauptmerkmale der einzelnen Tools:
Eine andere Möglichkeit, festzustellen, ob KI-generierte Inhalte erstellt wurden, sind technische Aspekte des Schreibens. Sieh dir den Inhalt genau an, wenn du Hilfe mit den vorherigen Tools benötigst oder weitere Texte, die du gesehen hast, aufschlüsseln möchtest. Schau dir diese an:
1. Kurze Sätze sind in KI-generierten Inhalten üblich. Die KI versucht, wie Menschen zu schreiben, muss aber komplexe Sätze noch beherrschen. Das ist offensichtlich, wenn man einen technischen Blog mit Code oder Anweisungen liest. Die KI muss den Turing-Test noch bestehen. Sie sind in guter Verfassung, wenn GLTR oder Originality kreative, einzigartige Inhalte zeigen. Untersuchen Sie den selbstbewusst zwielichtigen technischen Inhalt.
2. Eine andere Methode zur Identifizierung von KI-generierten Inhalten ist die Wiederholung. Da sie nicht weiß, wovon sie spricht, füllt die KI die Lücken mit relevanten Schlüsselwörtern aus. Infolgedessen ist es wahrscheinlicher, dass ein von einer KI verfasster Artikel dasselbe Wort wiederholt, wie z. B. Artikel voller Keywords und Spam-SEO-Tools zur KI-Generierung. Keyword-Stuffing ist die Verwendung von unnatürlich wiederholten Wörtern oder Phrasen. Einige Artikel enthalten ihr Keyword in fast jedem Satz. Es wird Ihre Aufmerksamkeit von dem Artikel ablenken. Es schaltet auch die Leser aus.
3. Fehlende Analyse. KI-verfasste Artikel weisen einen Mangel an komplexen Analysen auf. Maschinen sind hervorragend darin, Daten zu sammeln, müssen sie aber besser interpretieren. Wenn sich ein Artikel wie eine Liste von Fakten ohne Analyse liest, wurde er höchstwahrscheinlich von künstlicher Intelligenz verfasst. KI-generiertes Schreiben eignet sich hervorragend für statisches Schreiben (Geschichte, Fakten usw.), muss aber beim kreativen oder analytischen Schreiben verbessert werden. Mit mehr Informationen kann KI besser schreiben und manipulieren.
4. Falsche Daten. Dies ist häufiger in KI-generierten Produktbeschreibungen der Fall, kann aber auch in Blogbeiträgen und Artikeln gefunden werden. Bei der Erfassung von Daten aus mehreren Quellen müssen Maschinen Dinge korrigieren. Wenn eine Maschine nicht weiß, was sie tun soll, aber Ergebnisse liefern muss, sagt sie Zahlen auf der Grundlage ungenauer Muster voraus. Wenn Sie also einen Artikel lesen und mehrere Inkonsistenzen zwischen Fakten und Zahlen feststellen, können Sie sicher sein, dass die KI ihn geschrieben hat.
Dieser mag überflüssig erscheinen, ist aber dennoch eine Erwähnung wert. Wenn Sie einen Artikel lesen und die Domain nichts mit dem Inhalt zu tun zu haben scheint, ist das Ihre erste rote Flagge. Noch wichtiger ist jedoch, dass Sie die im Artikel zitierten Quellen (falls vorhanden) noch einmal überprüfen sollten. Angenommen, ein Autor verwendet Quellen von zweifelhaften Websites oder deklariert Dinge ohne Quelle. In diesem Fall recherchiert der Autor entweder nicht oder automatisiert einfach eine Reihe von KI-generierten Inhalten.
Erkennungswerkzeuge sind nicht nur theoretisch — sie werden auch aktiv in den Bereichen Bildung, Verlagswesen und Medien eingesetzt. So geht's:
Im Jahr 2023 integrierte Turnitin die KI-Erkennung in seine Plattform. Bis April 2024 hatte das Tool über 200 Millionen Artikel überprüft. wobei 11% als mindestens 20% KI-generierter Inhalt gekennzeichnet sind und 3% waren zu über 80% KI-generiert.
Um Bedenken hinsichtlich falsch positiver Ergebnisse auszuräumen, Turnitin zeigt bei Erkennungen unter 20% ein Sternchen an, was auf ein niedrigeres Konfidenzniveau hinweist.
Dieser Fall veranschaulicht die Spannung zwischen akademischer Integrität und den sich entwickelnden Fähigkeiten der KI.
Einige Medienorganisationen verwenden inzwischen Tools zur Erkennung freiberuflicher Beiträge mithilfe von KI-Erkennungstools, bevor sie Geschichten annehmen. Berichten zufolge lehnte beispielsweise ein in Großbritannien ansässiger digitaler Verlag 2023 mehrere Artikel ab, nachdem GPTzero große Abschnitte als KI-generiert gekennzeichnet hatte.
Dies ist besonders relevant in einer Zeit, in der Fehlinformationen, Geschwindigkeit und Umfang die redaktionellen Standards unter Druck setzen.
Agenturen und interne Teams verwenden Tools wie Originality.ai, um zu überprüfen, ob Inhalte von Menschen geschrieben wurden, insbesondere für YMYL-Inhalte (Your Money Your Life), bei denen Vertrauen entscheidend ist.
Es gibt auch einen wachsenden Trend, diese Tools zu verwenden, um Mischung KI-generierte Entwürfe mit menschlicher Bearbeitung — mit dem Ziel, die Erkennung zu bestehen und gleichzeitig die Produktion zu skalieren. Dies bleibt jedoch eine Grauzone für Suchmaschinen und Ethikrichtlinien.
Zwar gibt es Techniken zur Erkennung von KI-generiertem Text, diese haben jedoch Einschränkungen, wie z. B.:
Also, um es zusammenzufassen:
Der Erkennungsbereich befindet sich in einem fortwährenden Wettrüsten mit generativer KI, da jede Verbesserung von ChatGPT oder ähnlichen Tools neue Herausforderungen für Erkennungssysteme mit sich bringt.
Kann ChatGPT also erkannt werden? Ja, aber mit Vorbehalten. Die Erkennungstools sind zwar ausgefeilter geworden, aber sie sind nicht narrensicher. Pädagogen, Vermarkter und Verlage müssen die Erkennungsergebnisse mit menschlichem Urteilsvermögen und Richtlinien abwägen.
Da generative KI in die täglichen Arbeitsabläufe eingebettet wird, werden Transparenz und Werkzeugkompetenz von entscheidender Bedeutung sein. Die Zukunft der KI-Erkennung könnte nicht nur von Algorithmen abhängen, sondern auch von Industriestandards, ethischen Offenlegungen und intelligenter menschlicher Aufsicht.
Wenn Sie mehr über unsere erfahren möchten Data-Science-Dienste, einschließlich KI und NLP, kontaktiere uns. Unser Expertenteam ist bestrebt, innovative Lösungen bereitzustellen, mit denen Sie das Potenzial von Daten und KI in Ihrem Unternehmen nutzen können.
Sie können sich auch hier den Workshop von Imaginary Cloud ansehen über „Ein Wasserzeichen für große Sprachmodelle“ :
Ja, KI-Erkennungstools wie GPTzero und Originality.ai können oft von ChatGPT generierten Text identifizieren, insbesondere wenn er nicht wesentlich bearbeitet wurde.
Viele Bildungseinrichtungen verwenden Tools mit integrierter KI-Erkennung. Diese Systeme sind zwar nicht unfehlbar, können aber KI-gestütztes Schreiben kennzeichnen.
Der von ChatGPT selbst produzierte Inhalt ist nicht von Natur aus rückverfolgbar, es sei denn, er enthält Muster, die durch KI-Tools oder zukünftige Wasserzeichenmethoden erkannt werden können.
Ihre Anfragen an ChatGPT können von der Plattform oder Organisation protokolliert werden, die das Tool verwaltet. Der Text, den es produziert, ist zwar nicht öffentlich auffindbar, aber Nutzungsprotokolle sind es oft.
Tools wie Originality.ai und GPTzero liefern zuverlässige Ergebnisse, aber kein Tool ist zu 100% genau.
Es manipuliert auf subtile Weise Tokenmuster, um unsichtbare Identifikatoren in generierten Text einzubetten.
Sie sind statistische Maße dafür, wie vorhersehbar oder vielfältig Text ist. Sie werden verwendet, um menschliches Schreiben von KI-Schreiben zu unterscheiden.
Ja. Mithilfe von Paraphrasierungen, hybriden Inhalten oder Prompt Engineering können Benutzer viele aktuelle Erkennungssysteme umgehen.
Inhaltsautor mit großer Neugier auf die Auswirkungen der Technologie auf die Gesellschaft. Immer umgeben von Büchern und Musik.
Datenwissenschaftler sind begeistert von Datenwissenschaft und achten auf ihre ethischen Implikationen. Neben der Arbeit liebe ich es, Musik zu hören und eine gute Geschichte zu lesen.
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