Modul für die Suche nach KI-Inhalten

Wir haben festgestellt, dass Studierende und Lehrkräfte aktiv verschiedene Mechanismen und Werkzeuge für die Erstellung von Inhalten nutzen, darunter auch KI-Tools.

KI-Tools sind Teil des Bildungsprozesses geworden, obwohl sie erst vor kurzem erschienen sind. Schüler und Lehrer nutzen sie, weil sie sehr effizient und schnell sind und Zugang zu großen Informationsmengen haben. Allerdings birgt der Einsatz von KI-Tools auch einige Risiken.

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Wir haben festgestellt, dass Studierende und Lehrkräfte aktiv verschiedene Mechanismen und Werkzeuge für die Erstellung von Inhalten nutzen, darunter auch KI-Tools.

KI-Tools sind Teil des Bildungsprozesses geworden, obwohl sie erst vor kurzem erschienen sind. Schüler und Lehrer nutzen sie, weil sie sehr effizient und schnell sind und Zugang zu großen Informationsmengen haben. Allerdings birgt der Einsatz von KI-Tools auch einige Risiken.

Farben im AI-Wahrscheinlichkeitsbericht

In unserem Bericht werden sowohl das KI-Wahrscheinlichkeitsverhältnis als auch die KI-Wahrscheinlichkeit für jedes Textfragment durch Einfärben der Fragmente ermittelt. Jede Farbe steht für die Wahrscheinlichkeit, ob der Text von einer KI oder einem Menschen geschrieben wurde. Der Bericht zeigt eine Liste der Fragmente und den KI-Wahrscheinlichkeitskoeffizienten für jedes Fragment.

Wenn der Text grün ist, ist die Wahrscheinlichkeit, dass er maschinell geschrieben wurde, minimal, wenn er rot ist, ist die Wahrscheinlichkeit, dass er maschinell geschrieben wurde, maximal.

Diese Farben können nicht manuell geändert, akzeptiert oder abgelehnt werden. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Text maschinell geschrieben wurde, wird von den derzeit besten Modulen und Algorithmen überprüft.

Was bedeuten die AI-Wahrscheinlichkeitskoeffizienten?

Der KI-Inhaltswahrscheinlichkeitskoeffizient ist eine Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, ob ein Text von KI generiert oder von einem Menschen geschrieben wurde. Der Koeffizient ist kein Maß für das Verhältnis von KI-generiertem Text zu Originalinhalten in einem Dokument.

Wenn der Autor eines Dokuments eine niedrige Entlehnungsrate, aber einen hohen KI-Koeffizienten aufweist, handelt es sich wahrscheinlich um eine falsche Antwort des Systems, weshalb das Dokument eingehend analysiert werden sollte.

Wie funktioniert die KI-Erkennung?

Das Modul wandte überwachtes Lernen unter Verwendung mehrerer Modelle an, darunter ein modifiziertes BERT-Modell, um vorherzusagen, ob es sich um künstliche oder originale Inhalte handelt.
Der künstlichen Intelligenz wurden Millionen von Texten sowohl mit künstlichen als auch mit Originalinhalten vorgelegt und dann trainiert, um den Unterschied zwischen den beiden zu bestimmen. Nach jeder Trainingssitzung wird ein großer Satz von Testdaten verwendet, um zu bewerten, ob das neue Modell eine Verbesserung darstellt oder nicht.

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern:

Das Modul ist zu mehr als 94 % genau bei der Suche nach Text, der von GPT-3, GPT-3.5 und ChatGPT erzeugt wurde. Es ist jedoch nicht perfekt, und Fehler sind immer möglich.
Es ist viel besser, korrekter und sicherer, eine Reihe von Autorendokumenten zu analysieren, als eine Entscheidung über ein einzelnes Dokument zu treffen.
Die Länge des Dokuments spielt eine Rolle - je länger das Dokument, desto genauer das Ergebnis.
Der empfohlene Wert eines AI-Wahrscheinlichkeitskoeffizienten liegt bei über 60 %. Liegt der AIPC über 80 % und der SC unter 20 %, sollte das Dokument sorgfältig analysiert werden.