KI-Texte verraten sich durch ihre Struktur – selbst nach dem Umschreiben
Training a model to identify AI-generated web content from structure alone
Wortbasierte Detektoren erkennen unveränderte KI-Texte fast perfekt, sind aber beim Umschreiben anfällig. Die Studie SlopShape prüft, ob sich KI-generierte kommerzielle Inhalte eine Ebene tiefer an strukturellen Signaturen erkennen lassen: 2.250 menschliche Blogposts von 268 Unternehmensdomains gegen 11.250 KI-Spiegelungen von fünf Frontier-Modellen. Ein Instrument mit 214 Merkmalen erreicht allein mit 187 Strukturmerkmalen 98,0 macro-F1 auf ungesehenen Unternehmen – unverändert, wenn jeder KI-Post vom eigenen Modell umgeschrieben wird.
KI-Posts teilen eine aufgeräumte, selbstverkündende Form, 79,3 % werden der richtigen Quelle zugeordnet – bei einer Zufallsrate von 16,7 % –, und menschliche Posts besetzen seltene strukturelle Konfigurationen.