{"id":2410,"date":"2023-07-10T18:40:02","date_gmt":"2023-07-10T18:40:02","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=2410"},"modified":"2023-07-10T18:58:36","modified_gmt":"2023-07-10T18:58:36","slug":"ai-detection-programs-discriminate-against-non-native-english-speakers-study-reveals","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/07\/ai-detection-programs-discriminate-against-non-native-english-speakers-study-reveals\/","title":{"rendered":"KI-Detektoren diskriminieren englische Nicht-Muttersprachler, so eine Studie"},"content":{"rendered":"<p><b>Neue Forschungen haben ergeben, dass KI-Erkennungssoftware m\u00f6glicherweise nicht englische Muttersprachler benachteiligt.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><a href=\"https:\/\/www.cell.com\/patterns\/fulltext\/S2666-3899(23)00130-7\"><span style=\"font-weight: 400;\">Studie<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> dass mehr als die H\u00e4lfte der von Menschen verfassten Aufs\u00e4tze, deren Muttersprache nicht Englisch ist, f\u00e4lschlicherweise als KI-generiert eingestuft werden. Die Auswirkungen solcher falsch-positiven Ergebnisse sind erheblich, insbesondere f\u00fcr Studenten und Stellenbewerber.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In der Studie wurden sieben weit verbreitete KI-Textdetektoren an Artikeln getestet, die von englischen Nicht-Muttersprachlern verfasst wurden. Die Ergebnisse zeigten eine hohe Falsch-Positiv-Rate, wobei diese Texte f\u00e4lschlicherweise als KI-generiert eingestuft wurden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">James Zou, Assistenzprofessor f\u00fcr biomedizinische Datenwissenschaft an der Stanford University, leitete das Team, das 91 von englischen Nicht-Muttersprachlern verfasste Aufs\u00e4tze durch sieben g\u00e4ngige GPT-Detektoren laufen lie\u00df.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei diesen Aufs\u00e4tzen, die f\u00fcr den weltweit anerkannten TOEFL (Test of English as a Foreign Language) geschrieben wurden, wurde mehr als die H\u00e4lfte f\u00e4lschlicherweise als KI-generiert eingestuft. In einem Fall stufte ein Programm sogar 98% der Aufs\u00e4tze als KI-erzeugt ein.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Gegensatz dazu wurden bei der Analyse von Aufs\u00e4tzen, die von muttersprachlichen Achtkl\u00e4sslern aus den USA verfasst worden waren, \u00fcber 90% korrekt als von Menschenhand verfasst identifiziert.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">KI-Detektoren sind weithin daf\u00fcr kritisiert worden, dass sie Einzelpersonen mit falsch-positiven Ergebnissen bestrafen, obwohl einige deutlich schlechter sind als andere.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eines der wichtigsten Ergebnisse der Studie ist, dass KI-Detektoren oft Schwierigkeiten haben, Ausdr\u00fccke, die von Nicht-Muttersprachlern verwendet werden, richtig zu interpretieren.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Systeme wurden in erster Linie auf Daten englischer Muttersprachler trainiert, was dazu f\u00fchrt, dass sie bestimmte S\u00e4tze oder Strukturen als falsch einstufen, nur weil sie von dem abweichen, was als muttersprachlicher Sprachgebrauch gilt.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Englische Nicht-Muttersprachler sind potenziell diskriminiert<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies hat weitreichende Folgen. Englische Nicht-Muttersprachler k\u00f6nnten bei der Einreichung von Arbeiten \u00fcber automatisierte Bewertungsplattformen, die von Bildungseinrichtungen eingesetzt werden, auf Probleme sto\u00dfen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnten diskriminierende Algorithmen Sch\u00fcler, deren Muttersprache nicht Englisch ist, auf ungerechte Weise benachteiligen und so die soziale Ungleichheit im Klassenzimmer aufrechterhalten.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> Die Autoren kommen zu dem Schluss: \"Wir raten dringend von der Verwendung von GPT-Detektoren in Bewertungs- oder Bildungsumgebungen ab, insbesondere bei der Bewertung der Arbeit von Nicht-Muttersprachlern.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aber warum werden KI-Erkennungsalgorithmen durch nicht-muttersprachliche englische Texte ausgebremst? <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">AI-Detektoren st\u00fctzen sich auf<\/span> \"Text-Perplexit\u00e4t\", ein Ma\u00df daf\u00fcr, wie vorhersehbar ein generatives Sprachmodell das n\u00e4chste Wort in einem Satz vorhersagen kann. Eine niedrige Perplexit\u00e4t deutet auf eine einfache Vorhersage hin, w\u00e4hrend eine hohe Perplexit\u00e4t einen weniger vorhersehbaren Satz widerspiegelt. Komplexe W\u00f6rter, Phrasen, Gleichnisse, Metaphern und Redewendungen erh\u00f6hen die Perplexit\u00e4tswerte, was bei Autoren, deren Muttersprache nicht Englisch ist, der Fall sein kann.<\/p>\n<p>KIs neigen dazu, eine vorhersehbarere Abfolge von W\u00f6rtern auszugeben. <span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Menschen also g\u00e4ngige W\u00f6rter in vertrauten Mustern verwenden, besteht die Gefahr, dass ihre Arbeit mit einem von der KI erstellten Text verwechselt wird. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies gilt nat\u00fcrlich nicht nur f\u00fcr Texte, die nicht in der Muttersprache verfasst sind, sondern auch f\u00fcr Texte, die in einem bestimmten Stil oder auf einem bestimmten Leseniveau verfasst sind. Bei Texten, die so gestaltet sind, dass sie gut lesbar sind, besteht beispielsweise die Gefahr, dass sie markiert werden.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ironischerweise nutzten die Forscher ChatGPT, nachdem sie diese inh\u00e4rente Verzerrung festgestellt hatten, um die markierten TOEFL-Aufs\u00e4tze mit einer komplexeren Sprache neu zu schreiben.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nach erneuter \u00dcberpr\u00fcfung durch die KI-Detektoren wurden alle bearbeiteten Aufs\u00e4tze als von Menschen geschrieben eingestuft. Dieses Ergebnis unterstreicht eine etwas paradoxe Situation - diese Detektoren k\u00f6nnten ungewollt nicht-muttersprachliche Autoren dazu ermutigen, KI st\u00e4rker zu nutzen, um der Entdeckung zu entgehen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">P\u00e4dagogen verlassen sich nicht nur auf KI-Detektoren, um gegen Plagiate vorzugehen. Sie f\u00fchren zus\u00e4tzliche Schreibaufgaben im Klassenzimmer durch, untersuchen die Verwendung von Referenzen und deren Genauigkeit und analysieren Zitate auf ihre Authentizit\u00e4t.<\/span><\/p>\n<p>In der Zwischenzeit stellen Bildungseinrichtungen Regeln f\u00fcr die KI-Nutzung und -Verwaltung auf, darunter auch die britische Russell Group, die k\u00fcrzlich eine <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/07\/leading-uk-universities-issue-joint-statement-on-the-use-of-ai\/\">gemeinsame Erkl\u00e4rung zu AI<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Neue Forschungsergebnisse haben gezeigt, dass KI-Erkennungssoftware m\u00f6glicherweise nicht nur englische Muttersprachler benachteiligt. Die Studie legt nahe, dass mehr als die H\u00e4lfte der von Menschen verfassten Aufs\u00e4tze, deren Muttersprache nicht Englisch ist, f\u00e4lschlicherweise als KI-generiert eingestuft werden. 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