{"id":7154,"date":"2023-11-06T20:00:52","date_gmt":"2023-11-06T20:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=7154"},"modified":"2023-11-06T20:06:23","modified_gmt":"2023-11-06T20:06:23","slug":"new-chatgpt-detector-discerns-ai-written-academic-papers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/11\/new-chatgpt-detector-discerns-ai-written-academic-papers\/","title":{"rendered":"Neuer \"ChatGPT-Detektor\" erkennt von KI geschriebene wissenschaftliche Arbeiten"},"content":{"rendered":"<p><b>Ein neues Modell des maschinellen Lernens \u00fcbertrifft AI-Texterkennungsmodelle f\u00fcr Ver\u00f6ffentlichungen im Bereich der Chemie.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Studie, ver\u00f6ffentlicht in <\/span><a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S2666386423005015?via%3Dihub#abs0010\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zellberichte Physikalische Wissenschaft<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">beschreibt einen KI-Textklassifikator, der die Leistung von zwei anderen bekannten KI-Erkennungssystemen, darunter ZeroGPT, \u00fcbertrifft.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Modell pr\u00fcft 20 stilistische Merkmale des Schreibens, wie z. B. die Variation der Satzl\u00e4nge und die Verwendung bestimmter W\u00f6rter und Satzzeichen, um zu beurteilen, ob ein Text von einem Akademiker oder von ChatGPT verfasst wurde.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Forscher trainierten das Modell anhand der Einleitungen von 100 ver\u00f6ffentlichten Artikeln aus zehn Chemiezeitschriften der American Chemical Society (ACS). Anschlie\u00dfend forderten die Forscher ChatGPT-3.5 auf, 200 Einleitungen in einem Stil zu verfassen, der mit den ACS-Zeitschriften \u00fcbereinstimmt, und lieferten f\u00fcr die H\u00e4lfte die Titel und f\u00fcr die andere H\u00e4lfte die Zusammenfassungen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei der Auswertung identifizierte der Detektor 100% der von ChatGPT verfassten Einf\u00fchrungen anhand der Titel einwandfrei. Bei der Analyse von Einleitungen, die aus Zusammenfassungen generiert wurden, sank die Genauigkeit leicht auf 98%.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Leistung des Detektors war auch bei Texten aus dem GPT-4-Modell konsistent. Es wurde mit ZeroGPT und einem Textklassifikationstool von OpenAI verglichen, die beide eine deutlich geringere Genauigkeit aufwiesen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Mitautorin der Studie, Heather Desaire, Chemikerin an der Universit\u00e4t von Kansas in Lawrence, betonte den einzigartigen Fokus ihres Tools: \"Der Gro\u00dfteil der Textanalyse will einen wirklich allgemeinen Detektor, der f\u00fcr alles geeignet ist. Wir wollten wirklich genau sein, indem wir ein Werkzeug entwickelt haben, das sich auf eine bestimmte Art von Papier konzentriert.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl das Tool seine St\u00e4rke bei verschiedenen Zeitschriftenarten und Aufforderungen zeigte, ist es sehr auf wissenschaftliche Artikel spezialisiert und war weniger effektiv bei Material aus Universit\u00e4tszeitungen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Da die k\u00fcnstliche Intelligenz nur auf Einleitungen und Zusammenfassungen angewandt wurde, w\u00fcrde sie nicht effektiv auf einen ganzen Aufsatz wirken.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Mehr \u00fcber die Studie<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In Anbetracht der schlechten Leistung der bestehenden KI-Schriftdetektoren und der Kontroverse, die sie ausl\u00f6sen, ist jedes Modell mit einer Genauigkeitsrate von nahezu 100% in der Tat sehr interessant.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser KI-Textdetektor wurde f\u00fcr wissenschaftliche Zeitschriftenartikel, insbesondere f\u00fcr Chemiezeitschriften, entwickelt und zeigt eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen menschlichem und KI-generiertem Text, einschlie\u00dflich GPT-4-Text.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der Detektor, der einen XGBoost-Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen auf der Grundlage von 20 verschiedenen Textmerkmalen verwendet, \u00fcbertrifft aktuelle KI-Erkennungstools und weist eine Trefferquote von 98%-100% auf.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das Tool identifizierte erfolgreich KI-generierten Text in verschiedenen Testszenarien, sogar mit Aufforderungen, die den Einsatz von KI verschleiern sollten, was auf Robustheit gegen\u00fcber verschiedenen Schreibstilen und Komplexit\u00e4ten hindeutet.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei einem so kleinen Trainingsdatensatz muss man jedoch sagen, dass dieser Ansatz anf\u00e4llig f\u00fcr eine \u00dcberanpassung ist, d. h. das Modell k\u00f6nnte f\u00fcr die verwendeten Daten au\u00dfergew\u00f6hnlich gut funktionieren, aber au\u00dferhalb dieser Daten eine schlechte Leistung aufweisen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Au\u00dferdem k\u00f6nnte es eine implizite Tendenz geben, Text in mehrdeutigen F\u00e4llen als von Menschenhand geschrieben zu kennzeichnen, da der Detektor entwickelt wurde, um KI-generierten Text zu erkennen, und m\u00f6glicherweise falsche Negative gegen\u00fcber falschen Positiven bevorzugt werden.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein neues Modell des maschinellen Lernens \u00fcbertrifft KI-Texterkennungsmodelle f\u00fcr Ver\u00f6ffentlichungen im Bereich der Chemie. 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