KI-Content-Erkennung (AI Content Detection)
KI-Content-Erkennung bezeichnet Tools und Verfahren wie GPTZero, Originality.ai oder Turnitin, die anhand sprachlicher Muster wie Wortverteilung oder Satzvariation einschätzen sollen, ob ein Text von einer KI verfasst wurde. Die Ergebnisse sind Wahrscheinlichkeitswerte, keine Beweise, da sich menschliche und KI-generierte Texte sprachlich zunehmend überschneiden.
In der Praxis
Diese Tools liefern erwiesenermaßen unzuverlässige Ergebnisse: OpenAI stellte den eigenen Klassifikator 2023 wegen zu geringer Genauigkeit wieder ein, und mehrere Studien zeigten hohe Falsch-Positiv-Raten, etwa bei nicht-muttersprachlichen Autor:innen. Zudem lässt sich die Erkennung durch einfaches Umformulieren deutlich unterlaufen. Redaktionen sollten Erkennungs-Scores daher nie als alleinige Entscheidungsgrundlage nutzen, etwa um Autor:innen zu sanktionieren, sondern allenfalls als groben Hinweis neben menschlicher Qualitätsprüfung. Sinnvoller ist es, unabhängig vom Erstellungsweg auf Faktentreue, Mehrwert und redaktionelle Sorgfalt jedes einzelnen Textes zu achten. Von der Erkennung zu unterscheiden ist die Frage der Kennzeichnung: Seit August 2026 gelten die Transparenzvorgaben der EU-KI-Verordnung, die für bestimmte veröffentlichte KI-erzeugte Inhalte eine Offenlegung vorsehen – mit Ausnahmen, etwa wenn Inhalte redaktionell geprüft werden und eine verantwortliche Person dahintersteht. Ob und wie eine Kennzeichnung im eigenen Fall nötig ist, sollte im Einzelfall geklärt werden.
Passende Leistung
Quellen
- OpenAI: New AI classifier for indicating AI-written text (Einstellungshinweis vom 20.07.2023) (öffnet in neuem Tab)
- Liang et al. (2023): GPT detectors are biased against non-native English writers, Patterns 4(7) (öffnet in neuem Tab)
- Sadasivan et al. (2023): Can AI-Generated Text be Reliably Detected? (öffnet in neuem Tab)