KI-Texte erkennen: Die besten KI Text Detektor Tools 2024

Texte werden zunehmend mithilfe von KI-Textgeneratoren oder Chatbots erstellt.

Obwohl der Anteil an KI-Texten im Internet, in Hausaufgaben oder wissenschaftlichen Arbeiten derzeit noch begrenzt ist, allerdings wird erwartet, dass er in den nächsten 2 bis 3 Jahren rapide ansteigen wird.

Dies liegt zum einen daran, dass Textgeneratoren und Chatbots immer beliebter werden, aber auch, weil diese KI-Tools von Jahr zu Jahr immer besser werden.

Das kann gerade in schulischen und wissenschaftlichen Bereichen problematisch werden. Egal ob für Lehrer und Professoren oder auch für Website-Betreiber. Denn, die KI-Texte könnten zu Abstrafungen seitens Google führen.

Die Erkennung von KI-generierten Texten ist vor allem wichtig, um die Authentizität gegenüber deinem Publikum zu wahren. Ein Artikel oder Text sollte stets eine gewisse persönliche Note haben, welche von KI-Textgeneratoren oft nur schwer zu erreichen ist.

Die meisten Tools sind darauf ausgelegt, einzigartige und bisher nicht existierende Texte zu erstellen. Hierbei liegt der Fokus auf “meisten”, da es einige KI-Tools gibt, die bereits vorhandene Texte analysieren und ähnliche Inhalte generieren können.

Um Urheberrechtsverletzungen und Plagiate zu vermeiden, ist es ratsam zu überprüfen, ob ein Text von einer KI geschrieben wurde.

In Bezug auf Qualität hinken nahezu alle KI-Tools immer noch den Fähigkeiten eines Menschen hinterher. Oft ist es sogar offensichtlich, welche Inhalte von der künstlichen Intelligenz erstellt worden sind.

KI-Texte weisen beispielsweise in den Bereichen Vielfalt, Schreibstil und Formatierung Defizite auf. Denn ein KI-Text hat selten die Sprachvielfalt und “Ungereimtheit” wie es bei einem menschlich geschrieben Text der Fall ist.

Originality.ai * ist einer der führenden KI-Detektoren auf dem Markt und hat sich seitdem ständig stark weiterentwickelt. Die Texterkennung von Inhalten, die mit GPT-3, GPT-3.5 und GPT-4 erstellt wurden, kann es nun mit großer Genauigkeit erkennen.

In unserem Test konnte es alle KI-Texte erfolgreich erkennen. Auch ist es robuster gegenüber den gängigen Verschleierungsmethoden wie Satzzeichen, Rechtschreibfehlern, Synonymen und Textumformung durch andere KI-Tools geworden.

Außerdem bietet Originality.ai * einen Plagiatschecker, der gleichzeitig mit dem KI-Detektor verwendet werden kann. Die Ergebnisse dieser Plagiats-Checks waren schnell und übersichtlich.

AI Detector Pro* gehört neben GPTZero und Originality.ai* zu den besten Tools, mit denen du KI Texte erkennen kannst. Im Test konnte es sehr gute Ergebnisse erreichen.

Von 15 KI-Texten erkannte es 13 mit hoher Wahrscheinlichkeit als solche. Nur einen konnte es gar nicht erkennen, und bei einem hatte es eine mittlere Wahrscheinlichkeit.

Das Tool zeichnet sich durch seine moderne und benutzerfreundliche Benutzeroberfläche aus, und die Testergebnisse werden äußerst schnell generiert.

Es ist jedoch schade, dass nur 3 kostenlose Abfragen pro Tag möglich sind und danach ein kostenpflichtiger Tarif erforderlich ist.

AI Detector Pro bietet auch eine API und die Möglichkeit zur White-Label-Nutzung an. Leider sind auf der Website und im Kundenbereich keine Preise dafür angegeben.

Sapling ist ein kostenloser AI Content Detector und hat im Test ebenfalls sehr gut abgeschnitten.

Ähnlich wie Originality.ai* konnte auch Sapling 85% der Texte mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit als KI-Texte identifizieren. 8% davon wurde mit einer mittleren Wahrscheinlichkeit und 7% konnte es überhaupt nicht erkennen.

Die Benutzeroberfläche des Detektors ist minimalistisch gestaltet und zählt zu den schnellsten Tools, wenn es um das Liefern von Ergebnissen geht.

Der Start der Überprüfung beginnt umgehend nach dem du den Text eingegeben hast. Einen Button zu klicken ist nicht erforderlich. 

GPTZero ist wahrscheinlich der derzeit am häufigsten genutzte KI-Content-Detektor weltweit, mit über 1 Million Nutzern, ähnlich wie Originality.ai*.

Das ist auch verständlich, denn GPTZero hat eine beeindruckende Erkennungsrate. So konnten im Test über 85% der Texte einwandfrei erkannt werden. Einer 8% wurden nicht erkannt und 7 mit einer mittleren Sicherheit.

Allerdings hat es auch so seine Schwächen. Macht man geringfügige Änderungen an einem Text, kann das dazu führen, dass ein kompletter Satz oder Absatz nicht mehr als KI-generiert erkannt wird.

Ein Vorteil gegenüber Originality.ai* ist, dass die Nutzung des Tools kostenlos ist. Das Tool kannst kostenlos genutzt werden, für Texte mit maximal 5.000 Zeichen, was 500 bis 600 Wörtern entspricht.

Der AI Content Detector von Content at Scale hat im Test ebenfalls gut abgeschnitten und konnte 80% der Texte als KI-Text identifizieren.

Du kannst die Software mit Texten, bis zu einer Länge von bis zu 2.500 Zeichen testen. Das entspricht in etwa 380 bis 500 Wörtern.

Auch hier kann das Tool mit einer klaren und einfachen Benutzeroberfläche überzeugen. Es bietet eine Balkenanzeige, die anzeigt, in welche Richtung der geprüfte Text tendiert.

Außerdem werden dir die Anzahl der Wörter und Zeichen im eingegebenen Text angezeigt.

Im Test hat der AI Content Detector von Crossplag ein ebenso gutes Ergebnis wie die Detektoren von Sapling und Content at Scale erzielt, indem er 80 der KI-Texte erfolgreich erkannt hat.

Allerdings landet er im Test weiter hinten, weil die Wahrscheinlichkeiten für die KI-Texte etwas niedriger ausfielen.

Die Nutzung dieses Tools ist kostenlos. Falls du jedoch wiederholt Texte hintereinander testest, wirst du möglicherweise zur Registrierung aufgefordert.

Nach der Registrierung kannst du den Detektor jedoch weiterhin kostenlos nutzen.

Huggingface ist ein GPT-2 Detector. Er basiert auf einem RoBERTa-Modell, das mit dem Output eines GPT-2 Modells, bereitgestellt von OpenAI, verfeinert wurde.

In einer frei verfügbaren Online-Demo können Texte direkt im Browser getestet werden. Unter dem Eingabefeld zeigt ein Balken die Wahrscheinlichkeiten an, ob ein Text von einer KI oder von einem Menschen verfasst wurde.

Im Test konnte der Output Detector 67% der Texte mit hoher Wahrscheinlichkeit erkennen, während er nur 10% mit nur geringer Wahrscheinlichkeit erkannte.

Aber ja, das war auch nicht überraschend, weil die KI-Texte mit GPT-3.5 generiert wurden.

Ansonsten gibt es immer wieder Fehler bei der Nutzung des Tools.

KAZAN SEO erreichte eine Erkennungsrate von 67% aller KI-Texte, was in Ordnung, aber nicht beeindruckend ist.

Hier konnten einige der Texte von Jasper* und Neuroflash* nicht erkannt werden. Allerdings gab es immer wieder Probleme, dass die Serverkapazität überlastet sei.

Das ist schade. Die Nutzung ist zwar kostenlos, du musst dich lediglich registrieren, die ständige Meldung, dass die Serverkapazität erschöpft sei, ist jedoch lästig.

Der AI Content Detector von Copy Leaks konnte KI-Texte nur 60 % der Fälle KI-Inhalte erkennen, somit ein eher durchschnittliches Ergebnis.

Die Nutzung ist jedoch sehr einfach möglich und die Ergebnisse werden schnell geliefert. Es gibt sogar eine Chrome-Erweiterung für dieses Tool.

Was nachteilig ist, dass das Tool keine präzisen Daten zur Erkennung anzeigt. Lediglich das Ergebnis, ob es sich um einen Text handelt, der von einem Menschen oder einer KI erstellt wurde.

Allerdings möchte man ggf. mehr Details haben, sodass daran gearbeitet werden kann.

OpenAI hat das AI Text Classifier Tool entwickelt, das in der Lage ist, KI-Texte zu erkennen.

Hier hatte ich tatsächlich hohe Erwartungen an die Software. Allerdings wurde ich ziemlich enttäuscht. Dass der Classifier so schlecht abschneidet, hätte ich wirklich nicht gedacht.

Die Erkennungsrate des AI Text Classifiers befand sich lediglich im unteren Durchschnittsbereich:

Nur 50% konnten mit hoher Wahrscheinlichkeit erkannt werden. Bei 25% lag die Wahrscheinlichkeit für KI-Generierung im mittleren Bereich und bei den restlichen 25% konnte keine KI-Generierung festgestellt werden.

Texte, welche mithilfe von ChatGPT erstellt wurden, bzw. mithilfe OpenAIs Sprachmodell GPT-3.5 und text-davinci-003 konnten ziemlich zuverlässig erkannt werden.

Die meisten Texte von Jasper konnten jedoch nicht als KI-generiert identifiziert werden.

Der AI Content Detector von Writer.com konnte nicht besonders glänzen. Er hat nur 40% der KI erstellten Texte eindeutig erkennen können.

Bei 25% lag es total daneben und bei den restlichen 35% der Texte lag er teilweise richtig. Dafür ist die Benutzeroberfläche einfach gestaltet und die Geschwindigkeit, bis die Ergebnisse geliefert werden, ist gut.

Dennoch, es konnte nicht ganz überzeugen.

GROVER ist eigentlich ein Sprachmodell, welches von Forschern der University of Washington und dem Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) entwickelt wurde, um KI-generierte Nachrichten von echten Nachrichten zu unterscheiden.

In der kostenlosen Demo des Sprachmodells schnitt es jedoch bei der Erkennung von KI-Texten nicht sonderlich gut ab.

Dass der Text von einer KI geschrieben wurde, zeigte das Tool bei 33% an. Bei weiteren 15% der Texte wurde es als menschengemacht eingestuft, was allerdings auch nicht zutrifft.

Das kann daran liegen, weil die Software aus 2019 ist und somit etwas älter.

Unfluff ist eine kostenlose Software, die Texte auf ihre Lesbarkeit überprüft und unnötige Füllwörter sowie zu lange Sätze identifizieren soll. Diese App, die auch als WordPress-Plugin verfügbar ist.

In der Praxis hat es jedoch mit ziemlichen Mängeln geglänzt.

Leider erweist sich Unfluff in der Erkennung von KI-Texten als wenig effektiv. Von KI-Texten erhielten 67% einen Fluff-Score von 100 von 100.

Bei den übrigen 33% der Texte lag der Fluff-Score unter 100, jedoch zwischen 76 und 99 %, was kaum als zuverlässige Erkennung bezeichnet werden kann.

Dabei ist das Tool so langsam, dass man schon gar keine Lust hat, diesen “Text Detector” zu nutzen.

GLTR (Giant Language Model Test Room) ist ein gemeinsames Projekt des MIT-IBM Watson AI Lab und HarvardNLP.

Ähnlich dem GPT-2 Output Detector hat dieses Tool Zugriff auf die 117M-Version von GPT-2 und analysiert Texteingaben, um vorherzusagen, was GPT-2 an jeder Stelle erzeugt hätte.

Im Unterschied zu anderen Detektoren bewertet GLTR jedoch nicht, ob ein Text von einem Menschen oder einem KI-Tool verfasst wurde. Aus diesem Grund ist es schwer mit anderen Tools zu vergleichen, daher auch “außer Konkurrenz”.

Es legt stattdessen eine Farbmarkierung über den Text, um anzuzeigen, wie wahrscheinlich jedes Wort in einem von GPT-2 generierten Text ist, wie oben im Bild zu sehen ist.

Ein Wort, das zu den wahrscheinlichsten Wörtern gehört, die von einer KI geschrieben wird grün (Top 10), gelb (Top 100), rot (Top 1.000) und der Rest der Wörter violett hervorgehoben.

Das heißt ganz im Umkehrschluss, je mehr grüne und je weniger rote und violett markierte Wörter ein Text aufweist, desto wahrscheinlicher wurde er von GPT-2 generiert.

Um den Missbrauch von KI-Textgeneratoren und KI-Chatbots für illegale oder ethisch fragwürdige Zwecke zu verhindern, wird in Zukunft möglicherweise Watermarking für KI-Texte verwendet.

Dies bedeutet, dass spezifische sprachliche Muster in den Text integriert werden, die maschinell erkennbar sind und nicht einfach durch Umschreiben entfernt werden können.

Eine vielversprechende Methode ist der Adversial Watermarking Transformer (AWT), der von CISPA (Helmholtz Center for Information Security) Forschern entwickelt wurde.

OpenAI ist ebenfalls in der Forschung zum Watermarking von KI-Texten engagiert, wie aus einem Blogartikel von Scott Aaronson hervorgeht.

Das heißt, in Zukunft könnte es ein Wasserzeichen geben, um so dem Algorithmus die Arbeit zwischen Menschen verfasste Texte und KI Texten zu vereinfachen.

Die Erkennungsrate ist bei vielen KI-Tools aktuell noch nicht so gut.