Diese Begriffe beschreiben, inwiefern ein KI-Detektor richtig oder falsch liegen kann. Sie sind hilfreich für die Interpretation jedes Pangram-Ergebnisses.
Die Begriffe
- Falsch-positiv (FP) – von Menschen verfasster Text, der fälschlicherweise als KI-Text gekennzeichnet wurde.
- Falsch-negativ (FN) – Von einer KI verfasster Text, der vom Detektor übersehen wird.
- Genauigkeit – wie viel von allem, was als KI gekennzeichnet wurde, war tatsächlich KI? Eine hohe Genauigkeit bedeutet wenige Fehlalarme.
- Genauigkeit – wie oft der Detektor insgesamt richtig liegt, sowohl bei KI- als auch bei von Menschen verfassten Texten.
Präzision = TP / (TP + FP)
Genauigkeit = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
Falsch-Positiv-Rate (FPR) = FP / (FP + TN)
Falsch-Negativ-Rate (FNR) = FN / (FN + TP)