Stammt ein Text von einem Menschen oder von einer KI? Unser kostenloser KI-Text-Detektor hilft bei dieser Frage. Doch wie arbeitet er eigentlich? Dieser Beitrag erklärt die Methoden hinter der KI-Erkennung in einfachen Worten.
Sieben Methoden, mit denen sich Muster KI-generierter Texte erkennen lassen.
Die Grundidee
Schreibwerkzeuge wie ChatGPT erzeugen Texte, die sehr menschlich wirken. Trotzdem hinterlassen sie Muster, die sie verraten. Unser Detektor sucht mit mehreren Methoden nach genau diesen Mustern.
Man kann es mit einer Handschrift vergleichen: Selbst wenn zwei Menschen dieselben Wörter schreiben, erkennt man oft, wer was geschrieben hat. KI hat ebenfalls einen eigenen „Schreibstil“, und den kann man messen.
Die sieben Methoden im Überblick:
| Methode | Was sie misst |
|---|---|
| Entropie | Wie vorhersehbar der Text ist |
| Burstiness | Abwechslung bei den Satzlängen |
| Type-Token-Ratio | Vielfalt des Wortschatzes |
| N-Gramm-Analyse | Wiederholte Wortfolgen |
| KI-Formulierungen | Typische KI-Wendungen |
| Satzanfänge | Wiederholte Anfänge |
| Komplexität | Abwechslung im Satzbau |
Zwei dieser Methoden liefern je zwei Signale: Die Entropie wird für Buchstaben und für Wörter gemessen, die Wortschatz-Vielfalt als Type-Token-Ratio und als Anteil der nur einmal verwendeten Wörter. Deshalb nennt das Tool neun Signale.
Methode 1: Entropie (Überraschung messen)
Entropie misst, wie überraschend oder vorhersehbar ein Text ist. Beim Lesen einer Geschichte ist das nächste Wort manchmal leicht zu erraten, manchmal überrascht es.
So funktioniert es:
- Wir zählen, wie oft jeder Buchstabe und jedes Wort im Text vorkommt
- Wir berechnen, wie vorhersehbar die Muster sind
- Niedrigere Entropie bedeutet: Der Text ist vorhersehbarer
Warum KI niedriger liegt: KI-Texte sind meist sehr glatt und vorhersehbar. Sie greifen zu gängigen Wörtern und Wendungen. Menschen schreiben kreativer und überraschender, mit ungewöhnlichen Wörtern und unerwarteten Kombinationen.
Unser Detektor berechnet zwei Arten von Entropie:
- Zeichen-Entropie — wie vorhersehbar sind die Buchstaben?
- Wort-Entropie — wie vorhersehbar sind die Wörter?
Ist die Entropie zu niedrig, könnte der Text von einer KI stammen.
Methode 2: Burstiness (Abwechslung bei Sätzen)
Burstiness misst, wie stark die Satzlängen schwanken. Zwei Beispiele:
Niedrige Burstiness (KI-typisch):
Das Wetter ist heute schön. Ich bin draußen spazieren gegangen. Der Park war sehr hübsch. Viele Leute hatten Spaß.
Alle Sätze sind ähnlich lang. Das ist typisch für KI.
Hohe Burstiness (menschlich):
Herrlicher Tag! Ich bin zum Park bei mir um die Ecke gelaufen, weil die Sonne schien und ich frische Luft brauchte. Viel los dort. Kinder beim Spielen, Hunde überall, Paare auf den Bänken mit einem Eis in der Hand.
Menschen mischen kurze und lange Sätze und bauen sie unterschiedlich. So entsteht ein natürlicher Rhythmus.
So messen wir es:
- Wir zählen die Wörter in jedem Satz
- Wir berechnen, wie stark die Längen schwanken
- Geringe Schwankung deutet auf KI hin
Methode 3: Type-Token-Ratio (Wortschatz-Vielfalt)
Die Type-Token-Ratio (TTR) misst die Vielfalt des Wortschatzes. Sie setzt die Zahl verschiedener Wörter ins Verhältnis zur Gesamtzahl.
Beispiel:
„The cat sat on the mat. The cat was happy.“
- Wörter insgesamt: 11
- Verschiedene Wörter: 7 (the, cat, sat, on, mat, was, happy)
- TTR = 7 ÷ 11 = 0,64
Warum das wichtig ist:
- KI wiederholt oft dieselben Wörter
- Menschen nutzen mehr Synonyme und Abwechslung
- Eine niedrige TTR kann auf KI hindeuten
Zusätzlich betrachten wir „Hapax Legomena“, also Wörter, die nur ein einziges Mal vorkommen. Menschliche Texte enthalten davon meist mehr.
Methode 4: N-Gramm-Analyse (Wortmuster)
N-Gramme sind Gruppen von Wörtern, die zusammen auftreten. Wir suchen nach wiederholten Wendungen.
Bigramme (2 Wörter): „in der“, „von der“, „es ist“ Trigramme (3 Wörter): „um zu können“, „als Folge davon“, „es ist wichtig“
KI-Tools nutzen dieselben Wendungen immer wieder. Unser Detektor zählt, wie oft sich Wortfolgen wiederholen. Gibt es zu viele Wiederholungen, könnte der Text von einer KI stammen.
Methode 5: KI-typische Formulierungen
Manche Wendungen sind in KI-Texten sehr häufig, in menschlichen Texten aber selten. Unser Detektor kennt eine Liste solcher Formulierungen, im Deutschen zum Beispiel:
- „Es ist wichtig zu beachten“
- „In der heutigen Zeit“
- „Darüber hinaus“
- „Zusammenfassend“
- „Abschließend“
- „In diesem Zusammenhang“
- „Aus diesem Grund“
Jeder Fund erhöht die KI-Wahrscheinlichkeit. Mehrere dieser Formulierungen zusammen sind ein starkes Signal.
Methode 6: Satzanfänge
KI beginnt Sätze oft auf ähnliche Weise. Ein Beispiel:
Diese Technologie ist beeindruckend. Diese Lösung erleichtert die Arbeit. Diese Entwicklung hilft vielen Menschen. Diese Neuerung wird alles verändern.
Menschen variieren stärker:
Technik überrascht uns immer wieder. Arbeiten von zu Hause wurde plötzlich möglich. Millionen profitieren jeden Tag davon. Die Zukunft sieht jetzt anders aus.
Unser Detektor prüft, wie oft Sätze mit denselben Wörtern beginnen. Zu viel Wiederholung deutet auf KI hin.
Methode 7: Komplexitätsanalyse
Wir messen auch, wie komplex Sätze gebaut sind, indem wir Teilsätze zählen. Ein Teilsatz ist ein Satzteil mit Subjekt und Verb.
Einfacher Satz (1 Teilsatz):
Der Hund bellte.
Komplexer Satz (3 Teilsätze):
Der Hund bellte laut, was die Katze erschreckte, sodass sie davonlief.
KI schreibt Sätze meist mit ähnlicher Komplexität. Menschen wechseln ganz natürlich zwischen einfachen und verschachtelten Sätzen.
So entsteht der Gesamtwert
Nach allen Tests führen wir die Ergebnisse zusammen:
- Jedes der neun Signale liefert einen Teilwert
- Wir addieren alle Teilwerte
- Wir begrenzen das Ergebnis auf 5 bis 95 % — Gewissheit behauptet der Detektor nie
- Ein höherer Wert bedeutet eine höhere KI-Wahrscheinlichkeit
So lesen Sie den Wert:
- Unter 45 % — wahrscheinlich von einem Menschen geschrieben
- 45 % bis 70 % — möglicherweise KI-generiert
- Über 70 % — wahrscheinlich KI-generiert
Was der Detektor nicht kann
Die Grenzen der KI-Erkennung sollte man kennen:
Fehlalarme sind möglich:
- Nicht-Muttersprachler schreiben manchmal auf eine Art, die KI-ähnlich wirkt
- Technische oder wissenschaftliche Texte können hoch bewertet werden
- Sehr glatte, stark lektorierte Texte lösen mitunter Fehlalarme aus
KI ist schwer zu erkennen, wenn:
- Menschen die KI-Ausgabe überarbeiten
- der Text sehr kurz ist
- die KI angewiesen wurde, in einem ungewöhnlichen Stil zu schreiben
Unsere Empfehlung: Nutzen Sie das Ergebnis als Orientierung, nicht als Beweis. Wenn Sie sicher sein müssen, ziehen Sie weitere Methoden hinzu.
Selbst ausprobieren
Sie möchten einen Text prüfen? Öffnen Sie unseren kostenlosen KI-Text-Detektor. Er läuft auf jedem Gerät, auch auf iPhone und iPad, und braucht keine Anmeldung.
Text einfügen, auf „Text analysieren“ klicken, und das Ergebnis erscheint sofort. Sie erhalten:
- einen Gesamtwert für die KI-Wahrscheinlichkeit
- eine Aufschlüsselung nach den einzelnen Faktoren
- Kennzahlen zum Text
Fragen zur KI-Erkennung? Probieren Sie unser kostenloses Tool mit einem eigenen Text aus. Wie wir KI-Systeme bauen, steht unter AI Development.