Kostenloser KI-Textdetektor

Warnung vor Entscheidungen

Ein Textwert kann nicht beweisen, wer ihn geschrieben hat

Verwenden Sie das Ergebnis nicht für sich allein, um eine Schülerin oder einen Schüler zu beschuldigen, eine Bewerbung abzulehnen, eine Autorin oder einen Autor zu sanktionieren oder einen Vertrag durchzusetzen. Prüfen Sie Entwürfe, Quellen, den Überarbeitungsverlauf und die Erklärung der verfassenden Person. Es ist kein alleiniger Nachweis für Täuschung.

KI-ähnlicher Entwurf

„In der heutigen sich rasant entwickelnden Landschaft müssen Organisationen Innovation annehmen und zugleich einen ausgewogenen Ansatz bewahren.“

Allgemeine Rahmung und gleichmäßige Satzstruktur können ein schwaches stilistisches Signal erzeugen, beweisen aber keine KI-Urheberschaft.

Menschlich konkreter Entwurf

„Am Dienstag um 6:40 Uhr war der Rollladen der Bäckerei noch unten, also habe ich den einleitenden Absatz im Bus neu geschrieben.“

Konkretes persönliches Detail kann menschlich wirken, ein KI-Modell kann es aber nachahmen. Kontext und Überarbeitungsverlauf bleiben wichtig.

Gemischter oder bearbeiteter Text

Eine erzeugte Gliederung kann Satz für Satz umgeschrieben werden, während ein menschlicher Entwurf von einem Assistenten geglättet werden kann.

Gemischte Urheberschaft ist der schwierigste Fall und sollte gewöhnlich als unsicher behandelt werden, statt in eine binäre Kennzeichnung gezwungen zu werden.

Das sind veranschaulichende Muster, keine Benchmark-Proben und keine garantierten Einstufungen.

KI-Textdetektor — Wurde das von KI geschrieben?

Der KI-Textdetektor von DeepFakeCheck prüft bis zu 2,000 Zeichen auf Schreibmuster, die mit KI-Unterstützung zusammenhängen. Er liefert eine Risikoeinschätzung, keine verifizierte Wahrscheinlichkeit der Urheberschaft. Eine Registrierung ist nicht erforderlich; übermittelter Text wird bis zu 7 Tage aufbewahrt und danach gelöscht.

So funktioniert die KI-Texterkennung

Der aktuelle Dienst nutzt ein Sprachmodell, das aufgefordert wird, stilistische Evidenz zu prüfen. Er führt kein separates Perplexity-Maß aus und beansprucht keinen mathematischen Nachweis der Urheberschaft. Die Prüfung berücksichtigt:

• Struktur: ungewöhnlich starre Übergänge, wiederholte Vorlagen und durchgehend gleichmäßige Satzmuster.
• Konkretheit: allgemeine Behauptungen ohne konkrete Erfahrung, Quellendetail oder überprüfbaren Kontext.
• Innere Konsistenz: Zitate, Beispiele oder Faktenmuster, die zum umgebenden Abschnitt im Widerspruch stehen.

Was das Ergebnis nicht feststellen kann

Ein geschliffener menschlicher Text kann einer Modellausgabe ähneln, und ein bearbeiteter Modellentwurf kann menschlichem Schreiben ähneln. Übersetzung, Werkzeuge für Barrierefreiheit, Grammatikkorrektur und Schreiben von Personen, die nicht in ihrer Erstsprache schreiben, können den Stil ebenfalls verändern. Das Ergebnis kann nicht zuverlässig benennen, welches Modell einen Abschnitt geschrieben hat, und es kann nicht beweisen, dass eine Person getäuscht hat.

Typische Einsatzfälle der Texterkennung

• Lehrkräfte und Stellen für akademische Integrität sichten Einreichungen von Studierenden — zusammen mit einem Gespräch mit der studierenden Person, nicht als alleiniges Urteil.
• Redakteurinnen, Redakteure und Content-Manager prüfen Freelance-Einreichungen auf nicht offengelegte KI-Nutzung.
• Recruiter bewerten Anschreiben und Schreibproben.
• Verlage und PR-Teams erkennen KI-generierte Pressemitteilungen oder Astroturf-Rezensionen.
• Trust-Teams von Marktplätzen identifizieren KI-generierte Produktbeschreibungen oder gefälschte Rezensionen.

Ehrliche Grenzen der KI-Texterkennung

Wir müssen offen sein: Die Texterkennung ist die am wenigsten zuverlässige der vier Modalitäten, die wir unterstützen. Sorgfältig bearbeitete KI-Ausgabe, gemischte Passagen aus KI und Mensch, übersetzter Text und Schreiben von Personen, deren Erstsprache nicht Englisch ist, können sämtlich falsch positive Ergebnisse erzeugen. Wir empfehlen, den Detektor als eine Eingabe unter mehreren zu nutzen — niemals als alleinige Grundlage, um jemandem akademische Unehrlichkeit oder einen Vertragsverstoß vorzuwerfen.