Ein ehrlicher Vergleich dessen, was die einzelnen Werkzeuge leisten — auch dort, wo sie besser sind als wir.
Detektoren unterscheiden sich weniger in der Genauigkeit als in der Aufgabe, die sie lösen. GPTZero zielt auf Schulen, ZeroGPT ist schnell und kostenlos, Copyleaks und Originality.ai verbinden Ähnlichkeitsprüfung mit KI-Schätzung, Turnitin steckt im Abgabesystem der Hochschule. Keines lässt seine Genauigkeit von außen prüfen, weil Sie die Texte nicht kennen, auf denen es gelernt hat — vergleichen Sie deshalb Sprache, Ausgabe und den Umgang mit Ihren Texten, nicht Zahlen auf einer Preisseite.
Die Beschreibungen folgen den Angaben der Anbieter und dem, was die Werkzeuge zurückgeben. Genauigkeitswerte finden Sie hier nicht — sie lassen sich nicht prüfen.
Ein US-Detektor mit Fokus auf Bildung. Er markiert einzelne Sätze und bietet Material und Anbindungen für Lehrende.
Stärke:lange Praxis mit englischen Texten und Werkzeuge für den Unterricht.
Grenze:Tschechisch und Slowakisch sind Nebensprachen, und wie Sie schreiben, weiß er nicht.
Ein kostenloser, schneller Detektor, der die als KI gelesenen Sätze markiert. Wir setzen ihn als einen von sieben Detektoren ein, sein Ergebnis steht bei uns also neben den anderen.
Stärke:sofort und ohne Konto ausprobierbar.
Grenze:eine Zahl ohne Zusammenhang, ohne Vergleich mit Ihrem bisherigen Schreiben.
Verbindet Ähnlichkeitsprüfung und KI-Schätzung in einem Bericht. Richtet sich an Institutionen und Unternehmen und unterstützt viele Sprachen.
Stärke:Plagiat und KI an einer Stelle, dazu Anbindung an Hochschulsysteme.
Grenze:ein kostenpflichtiger Dienst für Organisationen, nicht für einzelne Schreibende.
Ein Werkzeug für Content-Agenturen und SEO-Teams — Credits, Teamkonten und Prüfung beauftragter Texte.
Stärke:ein Arbeitsablauf für Texte von externen Schreibenden.
Grenze:vor allem auf Englisch ausgelegt, und kostenlos testen lässt es sich nicht.
Steckt im Abgabesystem der Hochschule. Der KI-Hinweis erscheint im selben Bericht wie die Ähnlichkeitsprüfung.
Stärke:eine riesige Datenbank studentischer Arbeiten für den Abgleich.
Grenze:die Institution kauft es; Studierende kommen selbst nicht an das Ergebnis.
Der eigene Detektor der ChatGPT-Macher. OpenAI hat ihn 2023 wegen zu geringer Genauigkeit eingestellt.
Stärke:als Tatsache erinnernswert: nicht einmal der Urheber des Modells konnte dessen Ausgabe zuverlässig erkennen.
Grenze:es gibt ihn nicht mehr, man kann sich also nicht darauf berufen.
Und was Sie bei uns nicht finden. Beides merkt man beim Ausprobieren in fünf Minuten, also hat Verschweigen keinen Sinn.
Jeder misst eine andere Eigenschaft des Textes, und wir fassen die Werte nicht zu einem zusammen. Gehen sie auseinander, ist das eine Information über den Text, kein Fehler.
Das Werkzeug ist für sie gebaut, nicht für Englisch mit angehängtem Tschechisch.
Die Stilabweichung misst, wie weit ein Text von Ihren eigenen früheren Texten derselben Sorte abweicht. Diese Frage kann ein allgemeiner Detektor nicht stellen, weil er Ihr Schreiben nicht kennt.
Wir suchen gesondert nach unsichtbaren Zeichen, die beim Kopieren aus einem Chat mitwandern und im Editor nicht auffallen.
Nach der Erkennung können Sie den Text humanisieren und Fragen dazu erzeugen lassen, mit denen die schreibende Person zeigt, dass sie ihre Arbeit kennt.
Keinen Abgleich mit einer Datenbank von Arbeiten und keine Anbindung an Abgabesysteme. Für Plagiate sind Turnitin und Copyleaks da, wir beantworten eine andere Frage.
Fünf Dinge, die mehr über ein Werkzeug sagen als jede Angabe zur Genauigkeit.
Schicken Sie fünf Texte durch, deren Urheberschaft Sie sicher kennen — drei von Menschen, zwei generiert. Dieser Test sagt mehr als eine ganze Preisseite.
Mit 68 % lässt sich nichts anfangen. Mit einer Liste markierter Sätze schon, denn die können Sie lesen und selbst beurteilen.
Suchen Sie danach, ob Texte gespeichert werden, wie lange und ob damit trainiert wird. Bei fremden Arbeiten oder Firmenmaterial zählt das mehr als der Wert.
Ein Detektor, der nur mit einer allgemeinen Norm vergleicht, beantwortet eine andere Frage als einer, der Ihre früheren Texte kennt.
Lässt sich ein Werkzeug nicht vorher an eigenen Texten ausprobieren, kaufen Sie eine Zahl, über die Sie nichts wissen.
Das, was Menschen bei der Auswahl zwischen Detektoren am häufigsten fragen.
Von außen lässt sich das nicht entscheiden. Die Genauigkeit hängt davon ab, auf welchen Texten ein Werkzeug gelernt hat und welche Texte Sie ihm geben, und beides sehen Sie als Nutzer nicht. Der einzige Test mit Gewicht ist, das Werkzeug an eigenen Texten zu prüfen, bei denen Sie die Urheberschaft kennen.
Weil es eine Zahl wäre, gemessen an einer Stichprobe, die wir selbst gewählt haben. So eine Zahl sieht gut aus und bedeutet nichts. Wir schreiben lieber auf, was die einzelnen Detektoren messen und wo sie danebenliegen.
Als Blick aus mehreren Richtungen ja, als Beweis nein. Werte aus Werkzeugen zu mitteln, die Unterschiedliches messen, ergibt keinen Sinn — nützlicher ist zu prüfen, ob sie auf dieselben Sätze zeigen.
Nein, das sind zwei verschiedene Fragen. Die Ähnlichkeitsprüfung sucht Text, den es schon irgendwo gibt; der Detektor schätzt, ob ihn ein Modell geschrieben hat. Generierter Text stimmt meist mit nichts überein.
Fügen Sie einen Text ein, dessen Urheber Sie kennen, und sehen Sie, was sieben Detektoren nebeneinander dazu sagen.
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