So arbeitet der Detektor
Der Detektor bewertet einen Text mit 0 bis 100 und stützt sich dabei auf neun statistische Signale. Jedes sucht ein Muster, das in KI-Texten häufig und in menschlichen Texten seltener ist:
| Signal | Was es misst | Warum es auf KI hindeutet |
|---|---|---|
| Zeichen-Entropie | Wie vorhersehbar die Buchstaben sind | Sprachmodelle bevorzugen glatte, gängige Formulierungen |
| Wort-Entropie | Wie vorhersehbar der Wortschatz ist | Wenig Überraschung im ganzen Text |
| Burstiness | Wie stark die Satzlängen schwanken | KI-Texte halten oft einen gleichmäßigen Rhythmus |
| Type-Token-Ratio | Verschiedene Wörter im Verhältnis zu allen Wörtern | Geringe Wortschatz-Vielfalt |
| Hapax-Anteil | Wörter, die nur einmal vorkommen | Menschen nutzen mehr Einzelwörter |
| KI-typische Formulierungen | Wendungen wie „darüber hinaus“ oder „es ist wichtig zu beachten“ | Typische Füllformeln von Modellen |
| Satzanfänge | Wie oft Sätze gleich beginnen | Wiederholte Struktur |
| Satzkomplexität | Streuung der Teilsatzlängen | Gleichförmige Komplexität |
| N-Gramm-Wiederholung | Wiederholte Drei-Wort-Muster | Wiederverwertete Formulierungen |
Der Detektor verarbeitet deutsche und englische Texte und erkennt die Sprache selbst. Die ausführliche Erklärung steht im Beitrag So funktioniert unser KI-Text-Detektor. Er fasst die neun Signale zu sieben Methoden zusammen: Buchstaben- und Wort-Entropie zählen dort als eine Methode, Type-Token-Ratio und Hapax-Anteil ebenfalls.
Grenzen
- Fehlalarme: klare, förmliche Texte von Menschen können hoch bewertet werden.
- Nicht-Muttersprachler: ein einfacherer Wortschatz kann KI-ähnlich wirken. Menschen nie allein nach dem Wert beurteilen.
- Überarbeitete KI-Texte: schon leichtes Umschreiben senkt den Wert deutlich.
- Kurze Texte: unter einigen hundert Wörtern werden die Signale unzuverlässig.
Das Ergebnis ist ein Indiz, kein Beweis.
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