Es gibt einige allgemeine Merkmale, anhand derer Sie erkennen können, ob ein Text von einem maschinellen Lernmodell oder von einem Menschen geschrieben wurde:
Geläufigkeit: Ein Merkmal, an dem Sie erkennen können, ob ein Text von einem maschinellen Lernmodell geschrieben wurde, ist die Flüssigkeit des Textes. Modelle für maschinelles Lernen sind oft in der Lage, Texte zu erstellen, die flüssig und grammatikalisch korrekt sind, aber sie produzieren nicht immer Texte, die für einen menschlichen Leser natürlich oder idiomatisch korrekt klingen. So kann ein maschinelles Lernmodell beispielsweise einen Satz erzeugen, der grammatikalisch korrekt ist, aber beim Vorlesen unbeholfen oder gestelzt klingt. Das liegt daran, dass maschinelle Lernmodelle nicht in der Lage sind, die Nuancen der menschlichen Sprache vollständig nachzubilden, und dass sie nicht immer verstehen, wie Wörter und Ausdrücke in verschiedenen Kontexten verwendet werden.
Wiederholungen: Ein weiteres Merkmal, an dem Sie erkennen können, ob ein Text von einem maschinellen Lernmodell geschrieben wurde, sind Wiederholungen. Modelle für maschinelles Lernen können Wörter oder Sätze häufiger wiederholen als ein Mensch es tun würde, insbesondere wenn das Modell auf einem begrenzten Datensatz trainiert wurde. Dies kann zu einem Text führen, der sich wiederholt und dem es an Abwechslung fehlt, was einem menschlichen Leser auffallen kann.
Mangel an Variation: Ein drittes Merkmal, an dem Sie erkennen können, ob ein Text von einem maschinellen Lernmodell geschrieben wurde, ist der Mangel an Variation in den verwendeten Wörtern und Sätzen. Modelle für maschinelles Lernen verfügen möglicherweise über einen begrenzten Wortschatz und verwenden keine breite Palette von Wörtern und Sätzen, was zu einem Mangel an Variation im Text führt. Dies kann dazu führen, dass der Text einem menschlichen Leser repetitiv oder eintönig erscheint.
Fehlender Kontext: Ein viertes Merkmal, an dem Sie erkennen können, ob ein Text von einem maschinellen Lernmodell geschrieben wurde, ist das Fehlen von Kontext. Maschinelle Lernmodelle haben nicht immer ein ausgeprägtes Verständnis für den Kontext und können Texte produzieren, denen es an Kohärenz oder logischer Abfolge fehlt. Dies kann zu Texten führen, die für einen menschlichen Leser schwer zu verstehen sind oder zusammenhanglos erscheinen.
Es ist wichtig zu beachten, dass diese Merkmale nicht endgültig sind und es viele Faktoren gibt, die den Stil und die Qualität des von einem maschinellen Lernmodell erzeugten Textes beeinflussen können. Außerdem kann es mit der fortschreitenden Verbesserung von maschinellen Lernmodellen schwieriger werden, zwischen von Maschinen und von Menschen geschriebenen Texten zu unterscheiden.
Übersetzung aus dem Englischen, den Originalartikel finden Sie hier: Identifying Texts Written by Machine Learning Models
