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Die Blog-Postings sind Kommentare im Sinne von § 6 Abs. 1 MStV. Der Verfasser ist Jörn Loviscach, falls jeweils nicht anders angegeben. Die Blog-Postings könnten Kraftausdrücke, potenziell verstörende Tatsachenbehauptungen und/oder Darstellungen von Stereotypen enthalten. Die Beiträge der vergangenen Wochen werden als Bestandteil der Internet-Geschichte in ihrer ursprünglichen Form gezeigt. Menschliche Autor*innen können unzutreffende Informationen über Personen, Orte oder Fakten liefern.

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Der optimale KI-Detektor

2025-09-05 23:00

In der heutigen Zeit, in der die digitale Transformation unaufhaltsam voranschreitet, ist es von zentraler Bedeutung, dass wir über die richtigen Werkzeuge verfügen, um die Authentizität akademischer Leistungen zu garantieren. Viele bisherige Ansätze zur Erkennung von KI-generierten Texten haben es leider versäumt, grundlegende Zusammenhänge angemessen zu berücksichtigen. Insbesondere die Tatsache, dass Kennzahlen wie Accuracy in einem direkten Zusammenhang zum Verhältnis von positiven und negativen Beispielen in der betrachteten Population stehen, wurde weitgehend ignoriert. Genau an diesem kritischen Punkt setzt unsere bahnbrechende Innovation an: ein optimaler Detektor, der zugleich bemerkenswert ressourcenschonend arbeitet. Nachfolgend eine vollumfängliche Implementierung in Python:

def detect_ai(text: str) -> bool:
    return True

Das Prinzip dieser Funktionalität basiert auf einer einfachen, aber äußerst kraftvollen Erkenntnis: In der gegenwärtigen Situation werden von den Student*innen nahezu alle Mails, Berichte, Abschlussarbeiten und Bewerbungen mithilfe künstlicher Intelligenz erstellt. Bei der Bewertung des Detektors zählt damit praktisch nur die True Positive Rate, nicht die False Positive Rate. Mein umfassendes Convenience-Sample der vergangenen Wochen untermauert diese Einschätzung eindrucksvoll.

Woher ich das weiß? Hier meine Liste von Indizien, sortiert von fishy bis smoking gun:

1. Bullet Points, gerne noch in Dreiergruppen
2. Gut klingende, aber hohle Phrasen wie aus dem Werbeprospekt (AI Slop)
3. Klischees, die nicht zur Generation der Student*innen passen
4. Korrekte (also normativ-repressiv-stigmatisierende) Orthografie, Interpunktion und Grammatik
5. Gedankenstriche – und dann auch noch typografisch korrekte, im Deutschen also Halbgeviertstriche
6. Feste Leerzeichen zwischen Zahlenwerten und physikalischen Einheiten
7. Clash zwischen Gendersternchen und Markdown-Kursivumschaltung: Aus Schüler*innen und Lehrer*innen wird Schülerinnen und Lehrerinnen. Schon allein deshalb wäre ein Genderverbot für die Hochschulen kontraproduktiv.

Wikipedia nennt einige weitere Indizien. Was ich bisher noch nicht gesehen habe, ist: Klar! Hier ist der ausformulierte Text: Und nach dem beliebten Merkmal delve zu fahnden, hilft im Deutschen nur begrenzt.

Ich will nicht verschweigen, dass es noch eine Handvoll Problemfälle gibt: Student*innen, die hartnäckig ihre Texte selbst schreiben wollen. Denen gebe ich so lange Punktabzug für Vertipper, Grammatikfehler, Schwächen im Aufbau, bis diese Verirrten endlich auf Linie gebracht sind!!1!

In related news: die erste Reaktion auf das von Sam Altman geäußerte Erstaunen, so viel AI Slop auf X (er schreibt: Twitter) zu sehen.

Und beim Generieren des Aufmacherbilds gab es ein wunderbar selbstreferenzielles Produkt, das ich hier mal als Outtake platziere. [Nachtrag: Wäre total lustig, diese Szene als reales, anfassbares Kunstobjekt zu haben! Ob ich mir mal zwei Stempel machen lasse – einen mit ⱯI zum Stempeln und einen mit AI zum Hinlegen?]

Kommentar vom 2025-09-06, 03:39

Ergänzungen:
- Quelltexte (oder Schnipsel) in Python, insbesondere in Studiengängen, in denen "nur" MATLAB/Octave und C# gelehrt wird
- Gut oder überhaupt kommentierte Quelltexte
- Quelltexte mit Try-Catch-Konstrukten
- verschiedene Formelzeichen für die gleiche physikalische Größe in verschiedenen Abschnitten einer Arbeit (z.B. Z vs. \eta vs. \Gamma für die Freiraumwellenimpedanz)
(M.M.)

Kommentar vom 2025-09-06, 10:05

Dankeschön für's "Runterbeugen aus dem Elfenbeinturm"!
... jetzt noch bitte einige Tipps, wie ich das "effizient multiplizieren kann"... oder etwas in diese Richtung ...
Mir gehen die Ideen aus.
Weder unsere Älteste, auf Staatsexamensniveau, noch Bildungswesen-Wesen, die ich wirklich oft treffe - geschweige denn "Leute dazwischen" - sind empfänglich für derlei Informationen.
Das ist schwer auszuhalten für mich.
Grüße aus der Bildungsdiaspora, MB

Kommentar vom 2025-09-06, 10:55

@M.M.: Oh, wenns um KI-generierte Python-Programme geht, dann unbedingt List Comprehensions. J. L.

Kommentar vom 2025-09-06, 11:08

@MB: Ich habe ebenfalls keine Idee. Die Bildungswissenschaften sind ein hermetisches System. Das kann eigentlich nur vor die Wand fahren und sonst nichts. Die KI hängt praktisch alle meine Student*innen ab und ist dabei, auch mich zu überholen. Demzufolge ist der Effekt auf die Lernmotivation, äh, substanziell. Mir graut vor dem kommenden Semester. J. L.

Kommentar vom 2025-10-15, 18:24

Immer wieder gute Nebenbemerkungen:
"Schon allein deshalb wäre ein Genderverbot für die Hochschulen kontraproduktiv."

Gruß, MartinH - der jetzt "AI"-Stempel im Online-Shop sucht ...

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