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Wie werden Plagiate durch KI erkannt?

Aktualisiert: 8. März 2023

Konrad Zuse hat einst gesagt: "Falls die Computer zu mächtig werden, schaltet sie einfach aus."


Während dieser Anspruch auf den ersten Blick einfach zu sein scheint, stellt es tatsächlich ein komplexes philosophisches Problem dar: Wenn die KI weiß, dass sie abgeschaltet werden kann, wird sie schließlich lernen, das zu verhindern.


Beim Versuch, Textinhalte mithilfe von KI zu erstellen, ist der Vorwurf, Plagiate anzufertigen, entstanden. Daher versucht man nun, mit KI wiederum diese Plagiate aufzudecken. Aber es besteht ein gewisser Zusammenhalt beider Technologien, als ob sie Hand in Hand arbeiten würden.


Wie erkennt die KI Plagiate? - Methoden und Herausforderungen


Die Verwendung von KI zur Plagiatsuche hat viele Vorteile, wie z. B. eine schnelle Erkennung von Plagiaten, die Verbesserung der Genauigkeit, die Unterstützung großer Datenmengen und automatisierte Prozesse, um die Effizienz zu steigern.


Es gibt verschiedene Techniken und Ansätze, die KI-Modelle verwenden können, um Plagiate zu erkennen. Dazu gehören Textvergleichsverfahren, Machine-Learning-Methoden, N-Gram-Modelle und Semantic-Analysis-Ansätze.


Ein Beispiel für die Verwendung von KI zur Plagiatsuche ist die Verwendung von N-Gram-Modellen. N-Gram-Modelle analysieren Text, indem sie jede Gruppe von N aufeinanderfolgenden Wörtern im Text betrachten. Diese Gruppen werden als "N-Gramme" bezeichnet. Das Modell erstellt eine Datenbank aller N-Gramme im Originaltext. Wenn ein neuer Text eingegeben wird, zerlegt das Modell diesen Text ebenfalls in N-Gramme und sucht in der Datenbank nach übereinstimmenden N-Grammen. Wenn es genügend übereinstimmende N-Gramme gibt, gibt das Modell an, dass es sich um ein Plagiat handeln könnte.


Ein weiteres Beispiel für die Verwendung von KI zur Plagiatsuche ist die Verwendung von Machine-Learning-Methoden. Bei dieser Methode wird ein KI-Modell mit vielen verschiedenen Beispielen von Originaltexten und Plagiaten trainiert. Das Modell lernt, Muster im Text zu erkennen, die auf Plagiate hinweisen können. Wenn das Modell für die Erkennung von Plagiaten verwendet wird, wird ein neuer Text eingegeben und das Modell berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um ein Plagiat handelt. Wenn die Wahrscheinlichkeit hoch genug ist, gibt das Modell an, dass der Text ein Plagiat sein könnte.


Ein weiteres Beispiel für die Verwendung von KI zur Plagiatsuche ist die Verwendung von Semantic-Analysis-Ansätzen. Bei dieser Methode wird das KI-Modell darauf trainiert, das semantische Verständnis von Texten zu erlernen. Das Modell kann somit Ähnlichkeiten zwischen Texten identifizieren, selbst wenn sie nicht wortwörtlich gleich sind. Wenn das Modell für die Erkennung von Plagiaten verwendet wird, kann es Ähnlichkeiten zwischen dem Text des Originals und dem verdächtigen Text identifizieren. Das Modell kann so auch abstrakte Begriffe und Konzepte in den Texten erkennen und analysieren.


Das sind nicht alle Methoden, die zur Plagiatsuche mit KI eingesetzt werden können. Es gibt viele andere Techniken und Ansätze, wie zum Beispiel Textvergleichsverfahren, hybride Ansätze und mehr.


Wie schreibe ich einen Text "plagiatefrei"?


Mit der Anweisung "Using the concepts written previously, rewrite this article with a high degree of perplexity and burstiness" erreiche ich, dass ein bereits geschriebener Artikel verwendet werden soll, um ihn mit einer hohen Komplexität und einer unregelmäßigen Sprache umzuschreiben.


Mit einer hohen Komplexität ist gemeint, dass der Inhalt des Artikels durch den Einsatz von Fachtermini, komplizierten Sätzen und Schachtelsätzen schwer verständlich gemacht werden soll. Es soll also eine gewisse Verwirrung beim Leser hervorgerufen werden.

Darüber hinaus soll die Sprache des Artikels auch "bursty" sein, was bedeutet, dass die Satzstruktur und das Vokabular unregelmäßig und abwechslungsreich sein sollen. Es sollen beispielsweise kurze und lange Sätze, sowie einfache und komplexe Satzkonstruktionen verwendet werden, um den Lesefluss zu unterbrechen und dem Leser das Verständnis des Textes zu erschweren.


Fazit


Also doch Texte so umschreiben, dass sie nicht perfekt sind?


Ein Beispiel


"Das sind nicht alle Methoden, die zur Plagiatsuche mit KI eingesetzt werden können. Es gibt viele andere Techniken und Ansätze, wie zum Beispiel Textvergleichsverfahren, hybride Ansätze und mehr."


Was macht die KI daraus:


"Meine werten Herren und Damen, ich kann Ihnen mit größter Verwunderung mitteilen, dass die hier präsentierten Verfahren keineswegs alleinige Optionen für die Ermittlung von Plagiaten mittels KI darstellen. Es existieren unzählige weitere Verfahren und Techniken, welche in Betracht gezogen werden können. Ein Beispiel hierfür wäre die Verwendung von Textvergleichsverfahren oder hybriden Ansätzen, die noch mehr Möglichkeiten und Chancen zur Aufdeckung von Plagiaten bieten. Die Fülle an Alternativen in diesem Bereich ist schier unendlich und es liegt an uns, diese Methoden zu erforschen und anzuwenden."










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