
Pangram etabliert sich zunehmend als führende Instanz bei der Erkennung von KI-generierten Inhalten. Unser branchenführender Ansatz und unser Modell finden regelmäßig Erwähnung in den neuesten Studien zum Thema KI-Erkennung. Deshalb möchten wir heute einige aktuelle Studien und deren Ergebnisse vorstellen!
In dieser Studie untersuchen Forscher der University of Maryland, wie Menschen von KI generierte Texte erkennen. Sie beauftragen Korrekturleser mit unterschiedlichem Vertrautheitsgrad mit großen Sprachmodellen (LLMs), 300 Sachartikel zu lesen und zu versuchen, diese als von Menschen verfasst oder von KI generiert einzustufen. Sie stellen fest, dass Personen, die große Sprachmodelle häufig für Schreibaufgaben nutzen, selbst ohne Training besonders gut darin sind, von KI generierte Texte zu erkennen.
Die Studie vergleicht die menschliche Leistungsfähigkeit mit der von „automatischen Detektoren“ (auch bekannt als Pangram). Sehen Sie sich die Ergebnisse an:

Das „Humanizer“-Modell von Pangram (mehr dazu weiter unten) und Pangram selbst waren mit Abstand die besten Erkennungsmodelle und erkannten 100 % aller KI-generierten Texte. Beide Modelle zeigten zudem eine hohe Robustheit gegenüber Umformulierungen und Humanisierung und erzielten dabei eine Erkennungsrate von 90 %.
Die veröffentlichte Studie finden Sie hier
In dieser Studie wollten Forscher der University of Pennsylvania untersuchen, ob Detektoren auf eine feste Auswahl von KI-Modellen, Dokumenttypen und „adversarial attacks“ (Versuche, KI-Text schwerer erkennbar zu machen) übertragen werden können. Sie stellen fest, dass „Detektoren in der Lage sind, Texte aus vielen verschiedenen Bereichen und Modellen gleichzeitig zuverlässig zu erkennen“. Wenn Ihnen jemand erzählt, dass KI-Detektoren nicht funktionieren, verweisen Sie ihn einfach auf diese Studie!

Da ist Pangram, ganz oben! Wir haben den ersten Platz belegt, punktgleich mit einem Detektor eines Forschungsteams von Leidos, der speziell für diese Studie entwickelt und trainiert wurde.
Den vollständigen Blogbeitrag zu diesem Thema finden Sie hier, und die veröffentlichte Studie können Sie hier einsehen !
Diese Studie befasst sich mit einer Angriffsmethode namens „Back-Translation“, bei der Angreifer einen Text in mehrere Sprachen übersetzen und anschließend wieder ins Englische zurückübersetzen, um die Erkennung durch KI zu umgehen. Sie stellen fest, dass sie die semantische Bedeutung des Textes beibehalten können, während die Erkennbarkeit des KI-Textes (bei den meisten Detektoren 😄) deutlich verringert wird.

Wie Sie sehen können, weist Pangram in allen Kategorien die beste Robustheit auf. Während die Rückübersetzung die Erkennungsrate der Konkurrenz manchmal auf die Hälfte oder fast ein Viertel sinken lässt, bleibt Pangram robust.
Lesen Sie hier unseren ersten Blogbeitrag und hier die veröffentlichte Studie !
Wenn Sie mehr über die internen Forschungsarbeiten erfahren möchten, die Pangram durchführt, um unser Modell zu verbessern, finden Sie hier weitere Informationen zu diesen Studien:
Wir bei Pangram setzen uns dafür ein, die Forschung auf diesem Gebiet voranzutreiben, und bieten daher Wissenschaftlern, die sich für die Erforschung der KI-Erkennung mit Pangram interessieren, kostenlosen und uneingeschränkten Zugang. Möchten Sie mehr erfahren? Kontaktieren Sie uns unter info@pangram.com

Elyas Masrour ist Gründungsingenieur bei Pangram. Seit er direkt nach seinem Abschluss an der University of Maryland als zweiter Mitarbeiter zu Pangram kam, hat er wichtige Infrastrukturkomponenten wie die Modell-Serving-API, rollenbasierte Zugriffskontrollen und unterstützende Evidenz-Pipelines aufgebaut. Elyas arbeitet zudem eng mit dem Forschungsteam an Projekten wie adversarialer Robustheit, Modellinterpretierbarkeit und der Erkennung heterogener gemischter Inhalte zusammen. Außerhalb der Arbeit genießt Elyas die vielfältigen Ausdrucksformen menschlicher Kreativität, darunter Filmemachen, Lesen und das Erkunden der Stadt.






