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Was ist ein Humanizer?

27. Januar 2025

Letzte Woche haben wir bekannt gegeben, dass Pangram nun in der Lage ist, KI-Humanizer zu erkennen. Aber Sie fragen sich vielleicht, was ein Humanizer ist? Und für wen sind sie gedacht?

Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie sind Student. Sie haben gerade einen Aufsatz mit ChatGPT geschrieben oder Ihre Hausaufgabenfragen in eine KI eingegeben. Sie wissen jedoch, dass Ihre Arbeiten auf KI-Inhalte überprüft werden. Daher suchen Sie nach einer Möglichkeit, die wahre Herkunft der Inhalte zu verbergen.

Humanizer sind eine Lösung für Ihr Problem: Sie kopieren Ihren Text und fügen ihn in einen Humanizer ein, um die Tatsache zu „verbergen“, dass er von einer KI geschrieben wurde.

Mehrere Humanizer bewerben die Umgehung der Turnitin-KI-Erkennung als wichtiges Feature. Turnitin ist ein Tool, das entwickelt wurde, um Plagiate und KI-Texte an Schulen und Universitäten zu erkennen.

Was machen Humanisierer eigentlich?

Humanisierer verwenden eine Vielzahl von Techniken, um KI-Texte zu modifizieren, zu verzerren und zu verschleiern, um deren wahre Urheberschaft zu verbergen. Um die Auswirkungen auf bestimmte Textabschnitte zu verstehen, haben Pangram-Forscher Schreibproben von 19 öffentlich zugänglichen Humanisierern gesammelt und die Auswirkungen der Humanisierung auf jede Probe manuell bewertet. Hier sind unsere Ergebnisse:

Humanisierte Textprüfung

Bei unserer Überprüfung humanisierter Texte haben wir mehrere Techniken identifiziert, die Humanisierer wiederholt anwenden. Dazu gehören:

Synonymersetzung:

Manchmal versuchen Humanisierer, der Erkennung zu entgehen, indem sie Wörter durch ihre Synonyme ersetzen. Dies kann jedoch den Text beeinträchtigen, da Synonyme nicht immer genau dieselbe Bedeutung haben. Nehmen wir zum Beispiel den folgenden Satz:

Original-Satz: Ich muss mein Auto reparieren lassen, weil der Motor ein seltsames Geräusch macht.

Synonym-ersetzter Satz: Ich muss mein Fahrzeug reparieren lassen, weil der Motor ein seltsames Geräusch macht.

Obwohl jedes Wort vordergründig dasselbe bedeutet, beeinträchtigt dies den Text und mindert offensichtlich seine Klarheit und Flüssigkeit, was manchmal zu komischen Effekten führt.

Unsinnige Phrasen:

In anderen Fällen fügen Humanisierer einem Text unsinnige Phrasen hinzu, in der Hoffnung, dass KI-Detektoren zu dem Schluss kommen, dass dieser Unsinn unmöglich von einer KI stammen kann.

Beispiel Unsinn:

... werden sich infolgedessen mehr Mühe beim Lernen geben. CGSizeMake S. 18–23. Zu guter Letzt…

Textqualität:

Beispiel Originaltext:

In einem von Technologie geprägten Zeitalter hat die Bequemlichkeit von Mobiltelefonen die Art und Weise, wie wir kommunizieren und auf Informationen zugreifen, verändert. Dieser Fortschritt hat jedoch schwerwiegende Folgen, insbesondere wenn Mobiltelefone während des Führens eines Fahrzeugs benutzt werden.

Beispiel für Qualitätsverlust:

Heutzutage ermöglicht uns die Technologie eine bequeme Kommunikation und den einfachen Empfang von Informationen über Mobiltelefone, aber dies ist sozusagen die Schattenseite der Technologie, wenn diese Geräte während der Fahrt benutzt werden, denn Mobiltelefone stellen eine gewisse Gefahr für alle dar...

Abschließende Gedanken

Humanizer sind eine neue Art von Tools, die entwickelt wurden, um der KI-Erkennung zu entgehen. Der Einsatz eines Humanizers birgt jedoch immer ein Risiko. Neue Untersuchungen von Pangram zeigen, dass KI-Detektoren mit geringfügigen Anpassungen darauf trainiert werden können, humanisierten Text zu erkennen, selbst wenn der Humanizer speziell entwickelt wurde, um ein bestimmtes Modell zu umgehen. Einblicke dazu, wie verschiedene Tools mit dieser Herausforderung umgehen, finden Sie in unserem Vergleich von KI-Detektoren. Darüber hinaus riskieren Sie bei der Verwendung eines Humanizers, die Qualität Ihres Textes zu beeinträchtigen und Unsinn in Ihre Ausgabe einzufügen.

Schließlich ist unser Modell hier bei Pangram robust genug, um mehr als 90 % der hochwertigen humanisierten Inhalte zu erkennen. Wenn Sie mehr erfahren möchten, lesen Sie unsere Ankündigung hier oder wenden Sie sich an info@pangram.com!


Elyas Masrour
Elyas MasrourGründungsingenieur

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.

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