Mit dem Aufkommen der generativen KI ist es einfach und kostengünstig geworden, sehr überzeugende gefälschte Inhalte herzustellen. Heute werden künstliche Inhalts- und Bildgeneratoren sowie Deepfake-Technologien auf vielfältige Weise eingesetzt – von Schülern, die Abkürzungen in ihren Hausaufgaben nehmen, bis hin zu Betrügern, die falsche Informationen über Kriege, politische Wahlen und Naturkatastrophen verbreiten. Dies hat zur Entstehung eines neuen Bereichs namens KI-Erkennung geführt, der sich darauf konzentriert, zwischen menschengemachten und maschinell erstellten Kreationen zu unterscheiden.
Im Bereich der KI-Erkennung gibt es verschiedene Tools, darunter Originality.ai, GPTZero, Hive, Winston AI und Copyleaks. Diese Tools sind darauf spezialisiert, zu erkennen, ob ein Stück Inhalt (Text, Bilder, Videos oder Audio) mit künstlicher Intelligenz erstellt wurde. Von Pädagogen, die die Originalität von Schülern überprüfen, bis hin zu Journalisten, die die Echtheit von Medien überprüfen, haben AI-Erkennungstools in verschiedenen Bereichen Anwendung gefunden.
Die verschiedenen AI-Erkennungstools arbeiten jeweils auf unterschiedliche Weise, um generative KI zu erkennen. Zum Beispiel analysieren Tools, die AI-generierten Text identifizieren, Wortwahl, Stimmung, Grammatik und andere stilistische Merkmale, um menschliche von KI-geschriebenen Texten zu unterscheiden. Tools zur Erkennung von Bildern analysieren Pixelmuster und Schärfe, um Anomalien zu erkennen, die bei echten Bildern normalerweise nicht vorhanden sind.
Obwohl AI-Erkennungstools als wichtige Methode zur Bekämpfung von AI-basierten Missinformationen und Betrugsfällen angesehen werden, sind sie noch relativ neu, sodass die Ergebnisse nicht immer genau sind. Die Genauigkeitsraten für KI-Erkennungstools können je nach Tool und Art des analysierten Inhalts variieren. Trotzdem sind diese Tools oft unverzichtbar, um die Glaubwürdigkeit von Inhalten in Bereichen wie Bildung, Journalismus und Cybersicherheit zu gewährleisten.