- Einleitung in die Problematik:
- Besprich die Herausforderung, KI-Texte mit anderen KI-Tools zu erkennen.
- Zeige zwei Beispiele mit den Tools “ZeroGPT” und “Scribbr” anhand eines englischen Textes.
- Prüfung eines einfachen KI-Textes:
- Führe einen Text in beide Tools ein und zeige die initialen Ergebnisse, die beide den Text zu 100% als KI-generiert einstufen.
- Umschreibung des Textes mit Claude:
- Erkläre den Schritt, den Text mit Claude so umzuschreiben, dass er weniger als KI-generiert erkannt wird.
- Zeige die Veränderung der Erkennungswahrscheinlichkeit auf 42% und 67% bei den beiden Tools.
- Verfeinerung durch einfachen Prompt:
- Gib den Text erneut mit dem Prompt “Be more human in writing this” ein.
- Zeige die weiteren Reduzierungen der Erkennungswahrscheinlichkeit auf bis zu 21%.
- Verwendung eines detaillierteren Prompts:
- Nutze den Prompt “What makes a text human? Think about it and rewrite it.” und demonstriere, wie die Erkennungswahrscheinlichkeit weiter auf 8% sinkt.
- Fazit:
- Diskutiere die Unsicherheiten und Schwächen der aktuellen KI-Text-Erkennungstools.
- Stelle die Frage, ob die Erkennung von KI-Texten wirklich notwendig oder sinnvoll ist.
- Verstehen der Grenzen aktueller KI-Text-Erkennungstools.
- Erlernen, wie man KI-Text-Erkennungstools mit einfachen Prompts austricksen kann.
- Bewusstsein entwickeln für die Frage, ob KI-Texterkennung in der eigenen Arbeit sinnvoll ist.
- Kennenlernen der Unterschiede und Unzuverlässigkeiten verschiedener KI-Text-Erkennungstools.
- ZeroGPT (https://zerogpt.net/de)
- Scribbr (https://www.scribbr.de/ki-detector/)
- Claude
- ChatGPT
