AITurnitin

Wie genau ist der Detektor?

Wir veröffentlichen, wie wir den Detektor gemessen haben und wo er versagt. Lies dies, bevor du dich auf ein Ergebnis verlässt.

Modell

Wir betreiben den Open-Source-Detektor desklib AI-text detector (DeBERTa-v3-large, MIT-Lizenz) auf unseren eigenen Servern. Der Text wird in Fenster aufgeteilt; der Dokumentwert ist der tokengewichtete Mittelwert, Satzwerte stammen aus überlappenden Fenstern.

Kalibrierung an echten akademischen Texten

Die Schwellenwerte wurden an 583 von Menschen verfassten akademischen Texten festgelegt (arXiv-Abstracts, PubMed-Central-Artikel von Nicht-Muttersprachlern und studentische Essays). „Wahrscheinlich KI“ ist so eingestellt, dass etwa 1 % dieser menschlichen Texte darüber liegt; „Unsicher“ deckt den Bereich zwischen 1 % und 5 % ab.

Fehlalarme bei zurückgehaltenen menschlichen Texten

In einer zweifachen Aufteilung lag der Anteil zurückgehaltener menschlicher akademischer Texte mit „Wahrscheinlich KI“ bei 1 % und 0,7 %.

Ergebnisse nach Textgruppe

GruppeTexteAls „Wahrscheinlich KI“ eingestuftAls „Wahrscheinlich KI“ oder „Unsicher“ eingestuft
Mensch: arXiv-Abstracts2000,5 %3,5 %
Mensch: PubMed Central, Nicht-Muttersprachler1831,1 %6 %
Mensch: studentische Essays2001 %5,5 %
Mensch: Wikipedia (vor 2022)1552,6 %8,4 %
Mensch: allgemeine Webtexte15032,7 %36,7 %
KI: Modelle von 2026, unbearbeitet19596,9 %99 %
KI: RAID-Benchmark, unbearbeitet20096,5 %99 %
KI: RAID-Benchmark, paraphrasiert20084 %92 %
KI: von Humanizer-Tools umgeschrieben20059,5 %74,5 %

acad583-2026-10-22

Bekannte Grenzen

Ein Ergebnis ist eine Schätzung, kein Beweis für Fehlverhalten. Nutze es nie als einzige Grundlage für eine Anschuldigung.