Wie funktionieren KI-Detektoren? Leitfaden 2024
Veröffentlicht: 2024-02-02Zwischen 2022 und 2023 stieg die Zahl der Ersteller von Inhalten zur Suchmaschinenoptimierung, die den Einsatz künstlicher Intelligenz planen, um 48 % . Mit der Verbesserung der Sprachlernmodelle gehen wir davon aus, dass dieser Prozentsatz steigen wird. Allerdings hat auch KI-Erkennungssoftware den Markt überschwemmt. Wie funktionieren KI-Detektoren und was bedeuten sie für SEO-Entwickler?
Wie funktionieren KI-Detektoren?
KI-Detektoren behaupten, Text zu analysieren und die Wahrscheinlichkeit einer maschinellen gegenüber einer menschlichen Generierung abzuschätzen. Beispielsweise kann eine Probe das Ergebnis „80 % Maschine/20 % Mensch“ zurückgeben. Dies weist darauf hin, dass die Software eine Wahrscheinlichkeit von 20 % schätzt, dass ein Mensch den gesamten Artikel geschrieben hat, und dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein LLM wie ChatGPT dies getan hat, bei 80 % liegt.
Wie können diese Programme das erkennen? Die Software scannt die Sätze und sucht nach Mustern, die bei maschinengeneriertem Schreiben häufig vorkommen. Interessanterweise nutzen die KI-Detektoren selbst dafür maschinelles Lernen.
Der Prozess umfasst zwei Arten der Analyse: vergleichende und sprachliche. Die vergleichende Analyse identifiziert Ähnlichkeiten im Zusammenhang mit Trainingsdatensätzen, während die linguistische Analyse nach Wiederholungen und semantischer Bedeutung sucht.
Vergleichende Analyse
Wie funktionieren KI-Detektoren mithilfe vergleichender Analysen? Diese Programme messen drei Metriken:
- Temperatur
- Burstigkeit
- Verwirrung
Die Temperatur gibt den Grad der Zufälligkeit an. Mit LLMs können Benutzer die Temperatur anpassen, um die „Stimme“ des resultierenden Inhalts zu steuern. Eine „hohe“ Temperatur bedeutet mehr Zufälligkeit, was das Schreiben interessanter machen kann. Es kann jedoch auch zu „Halluzinationen“ oder Fällen kommen, in denen die KI selbstbewusst eine falsche oder falsche Aussage macht.
Burstiness beschreibt die Vielfalt der Satzlängen. Menschen neigen dazu, die Satzlänge zu variieren, normalerweise aus Gründen der Wirkung. Kurze Sätze erregen beispielsweise Aufmerksamkeit. Dies kann helfen, einen bestimmten Punkt hervorzuheben. Da LLMs die Sprache aggregieren, neigen sie dazu, einheitlichere Satzlängen zu verwenden.
Ratlosigkeit misst die Varianz der Wortwahl. Da die individuelle Stimme einen großen Einfluss auf die Wortwahl hat, neigen menschliche Autoren zu einer höheren Ratlosigkeit. Beim kreativen Schreiben kann die Ratlosigkeit astronomische Ausmaße annehmen, wenn der Autor Wörter auf innovative Weise verwendet. Im Gegensatz dazu weist KI-generierter Text in der Regel eine geringe Ratlosigkeit auf.
Sprachliche Analyse
Studien zufolge ist das menschliche Gehirn von Geburt an bereit, Sprache aufzunehmen und zu produzieren . Infolgedessen fühlen sich maschinell generierte Inhalte für uns möglicherweise „unangenehm“ an, auch wenn wir nicht genau sagen können, warum. Wie funktionieren KI-Detektoren ohne diesen biologischen Bauplan?
Die Antwort ist eine sprachliche Analyse. Während KI-Erkennungssoftware nicht über Neuropathologien verfügt, die ihr Verständnis leiten, kann sie auf der Grundlage linguistischer Studien Muster und Inkonsistenzen erkennen.
Aufgrund ihrer Datentrainingssätze kann KI Folgendes produzieren:
- Widersprüchliche Aussagen
- Unnatürlicher Wortgebrauch
- Unpersönliche Töne
- Inkonsistente Zeitformen der Verben
- Steifer Schreibstil
Diese Probleme können potenzielle Kunden abschrecken und sich negativ auf die Suchmaschinenoptimierung auswirken, außerdem werden sie von einem KI-Detektor erkannt. Natürlich können diese Probleme auch beim Schreiben von Menschen auftreten, insbesondere wenn sie in einer nicht-muttersprachlichen Sprache schreiben, was zu Herausforderungen bei der genauen KI-Identifizierung führt.