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GLTR: Statistisches Werkzeug erkennt KI-generierte Texte durch Vorhersagbarkeit

Forensische Analyse: Zu vorhersagbare Wörter deuten auf Maschinentext hin

Harvard und IBM Research entwickelten GLTR (Giant Language model Test Room) – interaktives Tool zur Unterscheidung menschlicher vs. maschinengenerierter Sprache.

Prinzip

KI-Sprachmodelle (trainiert auf Millionen Web-Texten) vorhersagen wahrscheinlichste Folgewörter. GLTR nutzt GPT-2 (45 Mio. Texte) und prüft: Was hätte GPT-2 an jeder Position vorhergesagt?

Visualisierung: Farbcodierung der Vorhersagbarkeit

Maschinentext = viel Grün/Gelb. Menschentext = mehr Lila/Rot (höhere Unsicherheit, besonders Fachtexte).

Zusätzliche Histogramme

  1. Wortanzahl pro Vorhersagbarkeitskategorie
  2. Verhältnis: Wahrscheinlichkeit Top-1 vs. Top-2 Wort
  3. Verteilung der Prädiktionsentropien

Menschliche Evaluierung

Informatik-Studenten: Ohne Tool 50 % Erkennung, mit GLTR 72 %. Training könnte Quote weiter steigern.

Quelle: The Harvard Gazette | GitHub

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