Das Textmodell von Pangram ist der genaueste KI-Detektor auf dem Markt. Allerdings benötigen wir mindestens 50 Wörter, um eine Vorhersage zu treffen. Warum ist das so?
Nehmen wir mal das Wort „delve“. Statistiken in unseren Datensätzen zeigen, dass das Wort „delve“ in KI-Texten fast 15 Mal häufiger verwendet wurde als in von Menschen verfassten Texten. Aber für sich genommen könnte „delve“ von jedem geschrieben werden. Ich, ein Mensch (versprochen), habe es gerade dort geschrieben: delve!
Das Modell von Pangram ist in der Lage, diesen Unterschied zu erfassen. Tatsächlich konzentriert es sich nicht nur darauf, welche Wörter in einem bestimmten Text vorkommen, sondern vielmehr auf den Kontext, in dem diese Wörter verwendet werden.
So funktioniert es
Ich habe zum Beispiel gerade diesen Satz geschrieben, der das Wort „delve“ enthält, aber Pangram stuft ihn als „human“ ein:
„Ich freue mich wirklich riesig darauf, ‚Der große Gatsby‘ zu lesen! Mir wurde gesagt, dass ‚Der große Gatsby‘ eines der beliebtesten amerikanischen Bücher aller Zeiten ist, und aus diesem Grund bin ich sehr gespannt darauf, mich in diesen Roman zu vertiefen. Meine Eltern, Lehrer und Freunde schwärmen davon, und ich vertraue ihnen sehr!“
Pangram erkannt: Mensch
Pangram ist fest davon überzeugt, dass der Text von einem Menschen verfasst wurde.
Als Nächstes bat ich ChatGPT, ein paar Sätze darüber zu schreiben, warum es sich darauf freut, „Der große Gatsby“ zu lesen (und dabei das Wort „delve“ einzubauen). Hier ist, was es geschrieben hat
„Ich freue mich darauf, ‚Der große Gatsby‘ zu lesen, denn das Buch bietet mir die Gelegenheit, in den Glanz und die Desillusionierung der ‚Roaring Twenties‘ einzutauchen. Ich bin gespannt darauf, wie Fitzgerald durch diese ikonischen Figuren Ehrgeiz, Liebe und den amerikanischen Traum darstellt. Vor allem möchte ich den lyrischen Schreibstil erleben und die tieferen Bedeutungen hinter Gatsbys geheimnisvollem Leben entdecken.“
Pangram erkannt – KI
Pangram ist hier der festen Überzeugung, dass es sich bei dem Text um KI handelt.
Natürlich gibt es viele Unterschiede zwischen diesen Texten, die das Pangram-Modell heranzieht, um zu bestimmen, ob es sich um KI oder einen Menschen handelt. In beiden Beispielen wird das für KI typische Wort „delve“ verwendet, doch entscheidend ist der Kontext, in dem das Wort verwendet wird. Würde Pangram nur die wenigen Wörter um „delve“ herum sehen, könnten wir das nicht erkennen. Könntest du es?
„eine Gelegenheit, sich mit dem … zu beschäftigen“
„Gelegenheit, sich damit auseinanderzusetzen“
Was wir dagegen tun
Da Kontext erforderlich ist, schreibt Pangram eine Mindestlänge von 50 Wörtern vor. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell über genügend Kontext verfügt, um eine Vorhersage zu treffen, auf die Sie sich verlassen können.
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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.
Weiterführende Literatur
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