Ai Detective Pro
Reiche dein Dokument zur Prüfung ein.
Einfach als Word-Datei oder PDF.
Beide Prüfserver sind offline.
Die Einreichung per E-Mail bleibt möglich.
Was passiert mit meinem Dokument?
Cloud_Server_1 und Desktop_Server_1 sind derzeit offline. Die Serverauswahl wird als Angabe mitgesendet; eine Verarbeitung auf diesen Servern findet nicht statt. Beim Absenden werden dein Name, deine E-Mail-Adresse und deine Datei an den Versanddienst FormSubmit übertragen und per E-Mail an den Betreiber weitergeleitet. Du wechselst dabei zu FormSubmit, wo gegebenenfalls eine Sicherheitsabfrage erscheint. Es wird kein automatisches Prüfergebnis erstellt.
FormSubmit gibt an, Formulareinträge 30 Tage zu speichern; hochgeladene Dateien werden laut Dokumentation nicht im abrufbaren Archiv aufbewahrt. Die E-Mail bleibt im Postfach des Empfängers, bis sie dort gelöscht wird. Fragen oder Löschwünsche: submit@aidetective.pro. Datenschutz bei FormSubmit ↗
HINTER DER ANALYSEWie funktioniert Ai Detective Pro?
Ai Detective Pro befindet sich derzeit in der Entwicklung. Für die Test- und Trainingsphase ist der folgende Ablauf vorgesehen. Diese Website nimmt bisher Dokumente entgegen; eine automatische Analyse ist noch nicht angebunden.
Textbeispiele zusammenstellen
Als Grundlage dienen Texte mit bekannter Herkunft: von Menschen verfasste und mit KI erzeugte Beispiele. Unterschiedliche Themen, Schreibstile und Textlängen sollen abgedeckt werden.
Sätze und Texte mit Labels versehen
Die Beispiele werden anhand ihrer bekannten Herkunft gekennzeichnet, etwa als „menschlich“, „KI-generiert“ oder „gemischt“. Bei gemischten Texten werden die entsprechenden Abschnitte markiert. Unklare Beispiele werden gesondert behandelt.
Daten prüfen und aufteilen
Fehlerhafte Zuordnungen und doppelte Beispiele werden geprüft. Trainings-, Validierungs- und Testdaten werden getrennt, damit das Modell später an bisher unbekannten Texten bewertet werden kann.
Das Modell trainieren
Das Modell lernt statistische Zusammenhänge zwischen den Texten und ihren Labels. Dabei können unter anderem Wortwahl, Satzbau und sprachliche Muster eine Rolle spielen. Einzelne Wörter beweisen keine KI-Nutzung.
Ergebnisse testen und verbessern
Mit getrennten Beispielen wird geprüft, wie häufig das Modell richtig oder falsch liegt. Besonders wichtig sind menschliche Texte, die fälschlich als KI-generiert eingestuft werden. Auf dieser Grundlage wird das Verfahren verbessert.
Neue Texte einschätzen
Nach der Anbindung soll das Modell neue Texte untersuchen und eine Einschätzung mit Unsicherheiten ausgeben. Diese ist kein sicherer Nachweis für KI-Nutzung und sollte immer im Kontext geprüft werden.