KI für Helfer

KI Texte erkennen und humanisieren

April 30, 2024 Season 1 Episode 16
KI Texte erkennen und humanisieren
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KI Texte erkennen und humanisieren
Apr 30, 2024 Season 1 Episode 16

Wir beantworten die häufigsten Fragen zur Texterstellung mit KI.

Unsere Zuhörer und Klienten wollen wissen:

  • Wie mach ich es, dass KI-generierte Texte mehr nach mir klingen?
  • Was macht einen Text "gut"?
  • Werden die anderen wissen, dass mein Text von ChatGPT ist?
  • Wie weiß die KI, dass ein Text nicht von mir ist und wie zuverlässlich ist das?
  • Kann ich mit KI Rechtschreibfehler korrigieren?
  • Kann ich den Schreibstil von jemanden kopieren?

In dieser Folge geben wir unsere Antworten auf diese häufigsten Fragen und mehr. 


Takeaways

  • Das Hamburger Verständlichkeitsmodell analysiert Texte in den Dimensionen Einfachheit, Gliederung und Ordnung, Kürze und Prägnanz, sowie zusätzliche Stimulanz.
  • Das Tool https://wortliga.de/textanalyse ermöglicht die Analyse von Texten auf ähnliche Dimensionen wie das Hamburger Verständlichkeitsmodell.
  • Neuroflash ermöglicht es einen Brand Voice zu definieren.
  • Tools wie originality.ai und undetectable.ai helfen uns zu erkennen, ob ein Text von KI generiert wurde, oder ein Plagiat ist.
  • The Giant Language Model Test Room (http://gltr.io/) demonstriert wie KI-Detektoren funktionieren.
  • DeepL und Grammarly sind Tools, die besser sind bei der Korrektur von Rechtschreibfehlern  als Chatbots.

Danke fürs zuhören. Hast du Fragen, Kommentare oder Wünsche für uns? Schicke uns eine Nachricht auf WhatsApp, oder besuche unsere Webseite. Für freuen uns auf dein Feedback!

Katja & René

Show Notes Transcript Chapter Markers

Wir beantworten die häufigsten Fragen zur Texterstellung mit KI.

Unsere Zuhörer und Klienten wollen wissen:

  • Wie mach ich es, dass KI-generierte Texte mehr nach mir klingen?
  • Was macht einen Text "gut"?
  • Werden die anderen wissen, dass mein Text von ChatGPT ist?
  • Wie weiß die KI, dass ein Text nicht von mir ist und wie zuverlässlich ist das?
  • Kann ich mit KI Rechtschreibfehler korrigieren?
  • Kann ich den Schreibstil von jemanden kopieren?

In dieser Folge geben wir unsere Antworten auf diese häufigsten Fragen und mehr. 


Takeaways

  • Das Hamburger Verständlichkeitsmodell analysiert Texte in den Dimensionen Einfachheit, Gliederung und Ordnung, Kürze und Prägnanz, sowie zusätzliche Stimulanz.
  • Das Tool https://wortliga.de/textanalyse ermöglicht die Analyse von Texten auf ähnliche Dimensionen wie das Hamburger Verständlichkeitsmodell.
  • Neuroflash ermöglicht es einen Brand Voice zu definieren.
  • Tools wie originality.ai und undetectable.ai helfen uns zu erkennen, ob ein Text von KI generiert wurde, oder ein Plagiat ist.
  • The Giant Language Model Test Room (http://gltr.io/) demonstriert wie KI-Detektoren funktionieren.
  • DeepL und Grammarly sind Tools, die besser sind bei der Korrektur von Rechtschreibfehlern  als Chatbots.

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Katja & René

René (00:05)
Herzlich Willkommen bei Helfern helfen zu helfen, mit KI! Dem Podcast, der sich mit dem Einsatz von KI -Tools im Sozial - und Gesundheitswesen auseinandersetzt.

Katja (00:16)
Hallo, mein Name ist Katja und zusammen mit René sind wir zwei zertifizierte KI-Trainer. Unsere Aufgabe, unsere Mission ist es euch künstliche Intelligenz näher zu bringen mit einfachen Erklärungen und Beispielen.

René (00:31)
In der heutigen Folge wollen wir ein paar Zuschauer  oder Zuhörerfragen beantworten und dabei dreht es sich vor allem um Texterstellung und auch Korrektur.

Katja (00:41)
Im letzten Podcast haben wir über Schreibstil geredet. Über wie man seinen eigenen Schreibstil oder Sprechstil analysiert, wie man diese Analyse dann benutzt, um es auf neue Texte zu applizieren oder wie man einen beliebigen Schreibstil nimmt und dann KI generierte Texte nach sich selbst klingen lassen

Jetzt kommt dann die Frage, was macht ein Text überhaupt gut? Was macht ein Text verständlich? Und wie sollen wir ein Text so schreiben, dass es anderen Leuten auch gefällt? Und René, du bist irgendwo aus Norddeutschland, so nähe Hamburg, wenn ich mich richtig erinnere?

René (01:24)
Mhm.

Katja (01:25)
Kennst du das Hamburger Verständlichkeitsmodell?

René (01:29)
Ja, von dem habe ich schon gehört. Und das ist so in vier Bereiche unterteilt. Das der Text soll eine Einfachheit haben. Der Gegenpol zu der Einfachheit wäre dann eben Kompliziertheit. Ganz klar. Das Zweite ist Gliederung und Ordnung. Dass der Text sozusagen übersichtlich ist, Aufbau stimmig ist und er nachvollziehbar ist. Der Gegenpol dazu wäre Unübersichtlichkeit, Zusammenhanglosigkeit. Der dritte Teil wäre Kürze und Prägnanz.

Das heißt eben, dass der Autor nicht abschweift, sondern beim Thema bleibt. Um sich kurz zu fassen, da ist der Gegenpol dann die Weitschweifigkeit, wenn man so sehr ausholt. Und das letzte wäre zusätzliche Stimulanz. Dass der Text verständlicher wird, packt man da so ein bisschen Emotionen mit rein. Das ist auch, dass man ein bisschen die Leute mitreißt. So ähnlich wie Storytelling. Gegenpol dazu wäre, ja, und eben der Gegenpol dazu wäre dann diese nüchterne Sachlichkeit.

Katja (02:23)
oder Grafiken und so.

In Zusammenhang mit dem Hamburger Verständlichkeitsmodell gibt es ein Tool, den man benutzen kann, um seine eigenen Texte zu analysieren auf diese vier Dimensionen, die du gerade beschrieben hast. Man findet dem unter dem Link wortliga.de/textanalyse/. Da hat man zwar nicht genau diese vier Dimensionen, aber was ähnliches und ich habe es getestet mit den Texten, die wir beim letzten Podcast erstellt haben.

Nämlich haben wir dort versucht, Sponsoren persönlich anzusprechen und sie dazu einzuladen uns zwei Rollstühle für ein Rollstuhl-Parkour zu borgen. Und haben erstens das gemacht in einer so Sie Ansprache. Es war ein bisschen weitschweifig, es war sehr so formell und sind davon ausgegangen, dass wir die Person, die wir anschreiben, nicht kennen und dass sie nicht motiviert ist, uns zu helfen. Der Text war länger

und war, hatte lange Sätze drin und war sehr höflich. Und dann habe ich noch einmal ChatGPT gepromptet und ihm gesagt: Ich kenne diese Person, die ich anschreibe, es ist ein Bekannter von mir, erstelle mir diesen Text noch einmal, aber mache es informell und lade ihn zu unserem Tag der offenen Tür ein, aber halt nicht so professionell, ein bisschen lockerer. Und ich habe diese beiden Texte genommen und habe sie mit

Textanalyse Tool von wortliga .de analysieren lassen. Der Unterschied da war, dass der kürzere, der informelle Text kürzere Sätze hatte. Es war lesbarer, es war verständlicher und der Sprachniveau würde als B1 eingeschätzt. Und außer den Sätzen, wo drinnen Datum sind, also die Sätze, die länger sein müssen, gab es auch nicht sehr viel zu korrigieren.

Und in dem anderen, den formelleren Text, der war länger, der war weniger verständlich, da war die Leichtigkeit, die Einfachkeit, die Verständlichkeit so mittelgut und der Sprachniveau, Sprachlevel schon B2 zum Beispiel.

man sich fragt, ist das jetzt verständlich, den Text, den ich geschrieben habe, ist es gut, dann kann man so ein Tool benutzen

um sich eine kurze Analyse geben zu lassen und dann daran denken, ein Text muss einfach sein, es muss die Ordnung behalten, es muss prägnant sein, nicht zu viele Adjektive und so weiter. Und es hilft, wenn man zusätzliche Stimulanz in Form von Bildern, Anekdoten, Quotes oder irgendetwas, das den Text unterbricht, auch noch dazu gibt.

René (05:08)
Das kann zum Beispiel auch sehr hilfreich sein, weil wir machen ja auch so Posts, zum Beispiel auf LinkedIn oder so. Und dort sind genau diese Sprachfähigkeiten, dieser Sprachstil, Schreibstil, die sind dort gefragt. Und das ist wirklich sehr hilfreich, das dort einzusetzen. Und so bekommst du viel bessere, auch zum Beispiel Posts, die müssen ja recht prägnant kurz sein, bekommst du viel besser Posts nachher am Schluss raus.

Katja (05:32)
wir schon in der letzten Folge gesagt haben, dieser Sprachstil, den man sich wählt, muss auf die Situation angepasst sein. Auch die Autoren von dem Hamburger Verständlichkeitsmodell sagen, Verständlichkeit lässt sich nur im Kontext der Zielgruppe beurteilen. Das ist wahr. Aber man kann auch sagen, ich habe einen Lieblingsautor und ich will so wie er klingen. Zum Beispiel, ich will klingen wie Charles Bukowski.

Ist jetzt nur ein lustiger Beispiel, aber es könnte ein sehr relevanter Beispiel sein zu sagen, ich will klingen, so wie unser Unternehmen will, dass ich klinge. Und das kann man in ChatGPT als ein GPT hinterlegen, als Custom Instructions machen oder in Prompt reingeben, das sind alles Funktionen für die Plus User. Aber es gibt auch andere Tools, die das schon eingebaut haben, die schon daran gedacht haben, die für

größere Teams gebaut sind, die genau so eine Funktion täglich benutzen. Einer von diesen Tools, der uns sehr gut gefällt, ist zum Beispiel Neuroflash. Und ich weiß, dass du genau diese Option da drinnen getestet hast. Was ist deine Erfahrung?

René (06:47)
Genau, weil ich zum Beispiel mit dem Posts für LinkedIn mache, ist es ganz wichtig für mich gewesen, dass ich dort in diesem Post natürlich auch meine eigene Persönlichkeit abbilden kann. Und du hast eine Funktion in Neuroflash wo du eine sogenannte Brand Voice, also eine Unternehmensstimme erstellen kannst. Und ich habe dort einfach mal eine ganz einfache Beschreibung reingegeben. Also du gehst in dieses Tool rein, kannst unter Einstellung, fragt halt hier am Anfang gewisse Sachen ab, in welchem

Bereich, du arbeitest und so weiter und so fort und kannst dort eben auch deine Brand Voice hinterlegen. Die haben mir als Beschreibung meinen Namen gegeben und die zum Beispiel gesagt, ich bin lösungsorientierter empathischer KI Trainer, der Texte mit eigener Persönlichkeit für verschiedene Szenarien erstellen möchte. Unter anderem Posts erstellen für LinkedIn.

Und er hat mich dann verschiedene Sachen abgefragt. Also er hat mich dann wieder so Gegenfragen gestellt, die ich ihm dann beantwortet habe. Und hat dann für mich am Schluss eine Brand Voice definiert. Er hat als Schreibstil, hat er dann analysiert, dass ich informativ sachlich vorsichtig schreiben will. Dass meine Stimme von der Marke sozusagen reflektiert

darauf ist die Komplexität von Fragen zum Beispiel zu Themenbereichen wie soziale Arbeit, Gesundheitswesen, Geisteswissenschaften und Baubranche zum Ausdruck bringen, also kommuniziert. Und das habe ich dann auch ausprobiert und das ist wirklich deutlich spürbar dass er wirklich dann nicht dieses typisch generische vielleicht was KI Tools manchmal schreibt, sondern mehr in deiner Stimme.

Bei der Beschreibung zum Beispiel könnte man das noch klarer definieren, was man dort mit drin haben will. Aber das ist auf jeden Fall sehr, sehr hilfreich.

Katja (08:49)
Die Die Beschreibung klingt nach dir, ja.

Öfters höre ich von Kunden, dass sie Angst haben davor, dass diese Texte am Ende nach KI klingen werden. Oder mehr im Sinne von, werden andere Leute dann wissen, dass eine KI diesen Text für mich generiert hat? Und da kann ich erstens sagen, man kann den Schreibstil anpassen, so wie wir das gemacht haben.

Zweitens, man soll immer durchschauen, was die KI da rausgespuckt hat, durchlesen und korrigieren und es anpassen. Es ist nicht dafür gedacht, dass man es eins zu eins verwendet. Und drittens, es gibt verschiedene Tools, mit denen man sich helfen kann, um seinen eigenen Text zu korrigieren. Oder wenn man in der Branche ist, wo man von anderen Leuten die Texte korrigieren muss, so wie in der Bildung zum Beispiel, kann man sich mit verschiedenen Tools helfen

und sich eine Analyse erstellen lassen. Mein Lieblingstool für diese Aufgabe zum Beispiel ist originality.ai. Es funktioniert auch sehr gut auf Deutsch. Und es prüft zwei Sachen. Erstens, wie originell ist der Text? Gibt es den schon irgendwo? Ist es ein Plagiat? Und zweitens, wie menschlich ist es? Also die Resultate, die man dort kriegt, ist, wie wahrscheinlich ist es, dass eine KI den Text geschrieben hat?

Zweitens, wie wahrscheinlich ist es, dass ein Mensch den Text geschrieben hat? Und drittens, ist das ein Plagiat? Existiert das schon irgendwo? Und damit kann man auch verschiedene Modelle vergleichen, zum Beispiel GPT3.5 ist viel eher KI generiert als menschlich. Beim GPT4 wenn man seinen eigenen Schreibstil eingestellt hat schon, dann klingt es schon viel menschlicher.

Ich kann mir gut vorstellen, dass mit dem nächsten Modell, die noch besser sein werden, dass wir diese Linie zwischen menschlich geschrieben und KI geschrieben irgendwie ein bisschen verlieren werden. Was denkst du?

René (10:53)
Ich hoffe, dass wir die verlieren werden oder Menschen einfach so gut sind, dass sie sich nicht nur auf KI verlassen, sondern auch noch Texte in eigener Sprache schreiben. Das wäre so der Idealfall.

Ich kenne auch noch ein weiteres Tool, Katja. Das wurde sogar vom Forbes Magazin als bester KI Detektor ausgezeichnet. Das nennt sich undetectable .ai. So wird es geschrieben. Und das hat eine ähnliche Funktion wie deins, was du gesagt hast. Du gibst da Text rein, den kannst du darauf prüfen lassen, ob das KI geschrieben hat. Es gibt ja so verschiedene KI Detektoren, die Texte durchsuchen und sagen, ob das jetzt KI geschrieben ist oder nicht.

Die sind auch nicht alle zuverlässig, aber undetectable kannst du das prüfen lassen, ob das von KI geschrieben worden ist. Und wenn er ganz deutlich erkennt, das ist von KI geschrieben, hast du daneben noch einen zweiten Button, einen zweiten Knopf, da kannst du draufdrücken und kannst den Text humanisieren lassen, also dass er menschlicher sich anhört. Du hast auch noch verschiedene weitere Einstellungen dort, verschiedene Niveaustufen, Highschool,  Universität, Journalist. Also man kann viele Sachen einstellen. Und ich...

Ich war wirklich überrascht, als ich das ausprobiert habe, wie schön die Texte zu lesen waren.

Katja (12:14)
Ich kann mir vorstellen, dass dieser Menschlichkeiter, menschlicher Text dann am Ende sich sehr an dieses Hamburger Verständlichkeitsmodell halten wird. Dass er genau diese Dinger dann einbaut, also einfache Sätze, nicht so viele Adjektive, Anekdoten, Zitate. Ist dir das aufgefallen?

René (12:36)
Genau, du erkennst ganz klar das, du erkennst das natürlich raus, er weitet das nicht ewig aus hin und her, sondern zeigt das klar und prägnant. Emotionalität, das ist mir aufgefallen. Also die KI generierten Texte sind eben manchmal so generisch, auch unemotional. Und hier hast du richtig gemerkt, er bringt da so eine bestimmte Note mit rein, je nachdem, was du dann einstellst, wie er das schreiben soll. Und das klingt wirklich menschlich, also wirklich interessant.

Katja (13:03)
Ich hab auch mit ChatGPT schon probiert, ihm zu sagen, kling emotionaler. Ich hab das Gefühl, es klingt so wie... Wie würde man das beschreiben? Fast amerikanisch. Die sind so enthousiastisch über neue Dinge. Und müssen wirklich happy pappy über alles sein. Und schau, dieses großartige Produkt wird dein Leben verändern!

Bei uns ist es fast verboten, solche Emotionen reinzubringen und solche Versprechen zu machen.

René (13:34)
Also du würdest sagen leicht übertrieben.

Katja (13:37)
Vielleicht ist das das Wort, das ich suche.

René (13:41)
Katja, wie erkennt eine KI, dass der Text KI generiert ist, also von KI erstellt worden ist?

Katja (13:52)
Das ist eine sehr gute Frage, die ich öfters kriege. Nämlich Menschen haben einen eigenen Schreibstil. Wir machen Fehler. Es gibt eine gewisse künstliche Freiheit beim Texte erstellen, wo ein Autor ein Wort unnötig lang machen wird, weil es besser in dem Kontext klingt. Oder ein Journalist einen Satz

viel länger machen wird als notwendig, weil er einfach diesen Kontext oder die Dramatik von dem Kontext durchgeben möchte. Und außer, dass Leute Fehler machen, machen sie auch vielleicht diesen Satz in dem einen Stil, diesen Satz in dem anderen Stil. Und das macht ein Text menschlich, indem es ein bisschen

unrichtig ist, ein bisschen falsch. Und wenn wir diese Elemente in einem Text drinnen haben, da ist ein Komma nicht richtig platziert, da ist dieser rote Faden nicht wirklich präsent oder da hast du einen Satz wieder mit dem gleichen Wort angefangen oder da wiederholst du dich, das signalisiert der KI, dass ein Mensch diesen Text geschrieben hat. Das bringt aber andere Probleme mit sich, weil manche Leute schreiben einfach gut.

Sie haben einfach einen guten, so ein buchähnlichen Stil, in dem sie sich ausdrücken. Und sie haben auch bei der Grammatik zugehört in der Schule und wissen genau, wo ein Komma hingeht, wo ein Das ein doppel S hat, wo ein You oder You Are oder You´re richtig buchstabiert ist. Und wenn man die Sachen super richtig macht,

ist die Wahrscheinlichkeit viel höher, dass das am Ende als ein KI generierter Text detektiert wird. Und da kommen wir jetzt zu diesen Problemen, den die Schulen haben, weil Lehrer schon drauf gekommen sind, dass die Schüler KI generierte Texte als ihre eigene verkaufen werden wollen und benutzen so Sachen wie originality.ai und detectable.ai, um ihre Schüler zu prüfen, ob sie

ChatGPT oder Claude benutzt haben, um ihre Seminaraufgabe zu schreiben. Und es passiert in der letzten Zeit öfters so ein Unrecht, dass jemand, der einfach nur gut schreibt als KI detektierter Text, vielleicht da einen schlechten Ruf kriegt oder der Lehrer glaubt ihm nicht, dass er das selbst geschrieben hat.

René (16:34)
Ich habt auch schon von diesen Fällen gehört und eben, dass diese Tools nicht immer ganz genau sind. Natürlich verlässt sich der Lehrer wahrscheinlich auf diese Tools und erkennt dann diesen Text, den der Student z .B. erstellt hat, nicht an, oder? Und es gibt wirklich sehr viel. Ihr habt von sehr vielen Leuten gehört, die auch Studenten sind, die benutzen das fast alle.

Katja (16:56)
Das bringt uns jetzt zu der Frage, wo ziehst du, wo ist die Linie wo du sagst, das habe ich geschrieben oder das hat eine KI geschrieben. Und etwas anderes noch dazu, auch eine sehr häufige Frage, die ich kriege von Kunden ist, kann KI meine Rechtschreibfehler korrigieren?

Da habe ich ein paar Antworten, weil erstens, ChatGPT ja, kann es, aber es gibt viel bessere Tools, die das machen können. Zum Beispiel, wenn man einen deutschen Text ins Englische übersetzen will, sollte man so oder so DEEPL benutzen, aber man kann DEEPL auch benutzen, um Deutsch auf Deutsch zu machen. Das heißt, es wird Rechtschreibfehler erkennen, es wird bessere Wörter vorschlagen, bessere Satzstrukturen analysieren.

Und dann, wenn man einen Text genommen hat, den man selbst geschrieben hat und so ein Tool wie DEEPL oder Grammarly ist auch ein so Correction Tool, den man als Plugin haben kann im Browser, der einfach nur korrigiert, was du geschrieben hast, nur deine Rechtschreibfehler und dann am Ende hast du den Text so gut korrigiert, dass es als KI generiert detektiert wird.

René (18:08)
Du hast ihn ja auch mit KI korrigiert sozusagen. Also.

Katja (18:12)
Ja, aber wie ist das anders als wenn du zu deinem Schulkollegen gehst, der halt gut in Grammatik ist und ihm sagst, kannst du meinen Text hier durchlesen und es mir korrigieren? Dann ist das auch die menschliche Intelligenz, die on par mit der Künstlichen ist.

René (18:34)
Im Moment ist es wahrscheinlich noch so, ich hoffe, dass die nicht weggeht die menschliche Intelligenz nicht weggeht oder dass sie nicht weniger wird und uns nachher die künstliche Intelligenz übertrifft, obwohl sie das wahrscheinlich schon in vielen Sachen macht, oder?

Katja (18:48)
Ich sehe nicht den Nachteil davon. Wahrscheinlich werde ich jetzt einen fetten Backlash dafür kriegen, aber in der Schule lernst du trotzdem, wie man zwei plus zwei rechnet, obwohl jeder einen Kalkulator in der Tasche hat. Es ist so, schreiben zu können, sich ausdrücken zu können. Texte generieren ist eines, aber Texten können ist was ganz anderes. Das musst du lernen. Das kannst du nicht mit einer Maschine ersetzen.

Vorher bei den älteren Modellen war das viel klarer. Ich werde in der Beschreibung ein Tool verlinken. Es nennt sich Giant Language Model Test

wurde entwickelt von Harvard NLP und dem MIT IBM Watson AI Lab. Und da kann man die älteren Modelle untereinander vergleichen. Und also man kann keinen eigenen Text reinschreiben, aber es ist nur so zum

sehen wie erkennt die KI was KI generiert ist und zum Beispiel GPT2 ist 100 % KI generiert, weil alle Sätze richtig sind, weil alle Wörter dort sind, wo sie hingehören, alle Kommas sind gut. Aber dann hast du schon GPT3 und da ist es ein bisschen gemischter, sind auch Wörter drinnen, die vielleicht nicht die Default Wörter wären. Was ich damit meine ist,

so wie die KI die Texte vorher generiert hat, ist ähnlich wie wenn man auf eine WhatsApp Nachricht geht und bei der Tastatur drinnen im Handy diese drei Vorschläge für das nächste Wort hat. Und wenn man einfach ständig auf das mittlere Wort drücken würde und einfach weiter generieren würde, das wahrscheinlichste nächste Wort, das wäre dann 100 Prozent KI generiert. So weiß die KI, weil sie diese Wahrscheinlichkeiten von was wird das nächste Wort, rechnen kann. Mit den besseren Modellen,

älteren, also neuere Modelle, so wie GPT4, haben sie schon viel mehr Kontext da drinnen und werden den Text nicht nur generieren nach Wahrscheinlichkeit, sondern werden auch andere Elemente einbauen, so wie Zitate, Anekdoten und Sachen, die nicht 100 % automatisch generiert sind. Und deswegen sind sie weniger, also menschlicher und schwieriger zu erkennen als KI generiert.

Hat das Sinn gemacht jetzt?

René (21:13)
Für Leute, die jetzt nicht so viel Ahnung haben Katja, glaube ich ist es vielleicht ein bisschen schwer verständlich. Aber mal ganz einfach erklärt, du hast zum Beispiel, ChatGPT4 ich habe hier zum Beispiel geschrieben, wir haben ja vorher das Beispiel noch von Charles Bukowski, ich habe gesagt, er soll mir einfach eine Geschichte schreiben im Stil von Charles Bukowski. Und es hört sich wirklich, liest sich schön, sehr interessant, mit Emotionalität drinnen. Wirklich cool.

Katja (21:41)
Da muss man noch was dazu sagen, wenn du einen Lieblingsautor hast oder irgend jemand im Internet, von dem dir sein Sprechstil gefällt. Ja, theoretisch ist es natürlich möglich, seine Texte zusammen zu sammeln, seine 20 letzten LinkedIn Posts zu nehmen, in einem File reinpacken, ins ChatGPT schicken und sagen, analysiere  mir den Sprechstil. Aber Leute, Datenschutz!

Hat man wirklich das Erlaubnis, diese 20 LinkedIn Post von den Menschen zu nehmen um damit eine KI weiter zu trainieren? Lieber nicht. Außer man benutzt sowas wie Neuroflash, wo man das, wo diese eingegebenen Sachen nicht zum Trainingzwecken genutzt werden. Aber auch dann ist es die Frage von intellektueller, wie nennt sich das?

René (22:31)
Eigentum, persönliches Eigentum, diese Persönlichkeitsrechte.

Katja (22:33)
Genau.

Also ja, wir können Autoren nehmen, die schon lange tot sind, weil da diese Rechte nicht mehr existieren. So wie Shakespeare, kein Problem. Ich kann ChatGPT sagen, generiere mir eine Email als Danke an unsere Sponsoren im Stil von Shakespeare's: A Summer Night's Dream. Schaut super lustig aus, mache ich sehr gerne bei meinen Studenten.

Und sowas kann man aber zu sagen, ich will so klingen wie Elon Musk, nein, weil er noch lebt. Ungefähr. Und wenn Elon Musk sagen könnte, hey, das klingt nach mir und ich hab das nicht erlaubt, dann darf man es nicht machen.

René (23:19)
Ja man kann. Theoretisch wäre es möglich, aber man, man  kennt es auch von Sachen so eben, wenn man jetzt Songtexte erstellt. Da muss man auch immer aufpassen. Wenn es irgendwo wieder rauskommt, drum. Lieber nicht machen und den eigenen Stil entwickeln.

Katja (23:37)
Ja, auf der anderen Seite werden diese KI Modelle alle auf Internet Inhalt jetzt trainiert. Und Internet Inhalt ist halt alles, was du jemals gepostet hast. Außer du hast ausschließlich verboten, dass dieser GPT Crawler, über den haben wir noch gar nicht geredet, dass der auf deine Webseite Zugriff hat, kannst du davon ausgehen, dass das nächste Modell oder alles, was jetzt nachher rauskommt, Zugriff haben wird auf alles, was du auf deine Webseite gepostet hast.

Und es ist theoretisch möglich, dass ein Blogartikel draußen existiert, der nach dir klingt.

René (24:11)
Absolut, aber wenn du das nachher selber weiterverwendest, dann bist du sozusagen in der Haftung drin und das ist das Problem.

Katja (24:18)
Ja, diese Verantwortlichkeit ist immer an dem Endnutzer, an dem der das dann für sein Blog verwendet hat. Es ist an uns zu empfehlen, dass man das nicht macht, aber auch das dürften wir glaube ich nicht machen, weil wir keine Datenschutzexperten sind. Falls es konkrete Fragen zu diesem Thema gibt, wir können, wir dürfen nur unsere persönliche Meinung dazu äußern und euch davon abraten, dass so direkt

als ein Datenschutzverstoß zu machen. Aber falls es konkrete Fragen zu dem Thema gibt, können wir gerne unseren Datenschutzexperten, den Michael Trabert, wieder zum Podcast einladen. Lasst es uns in den Kommentaren wissen auf der Webseite, eure Fragen. Er kommt immer wieder gerne zum Podcast dazu.

ist einfach nur wichtig, dass wir uns mit der KI helfen können, dass wir schneller Texte schreiben können und ich freue mich schon riesig drauf, wenn das so selbstverständlich sein wird, dass wir nicht mehr darüber diskutieren müssen, ob jetzt was KI generiert ist oder nicht, weil es angenommen wird, dass alles einfach KI generiert ist. Ich mag diese Zukunft, in der wir jetzt leben, freue mich riesig drauf.

René (25:28)
Ich mag immer noch diese menschliche Zukunft, aber ich sehe auch, dass natürliche Sachen auch unwahrscheinlich unterstützend sein können. Ich möchte aber trotzdem weiter, dass die menschliche Zukunft auch lebt.

Katja (25:39)
Schauen wir mal was passiert.

René (25:41)
Ja, wir sind gespannt. Also ihr Lieben, danke fürs Zuhören und bis zur nächsten Folge.

Katja (25:48)
Tschüss!

René (25:49)
Tschüss!


Intro
Das Hamburger Verständlichkeitsmodell
Textanalyse mit WortLiga.de
Brand Voice mit Neuroflash
KI Texte humanisieren mit originality.ai und undetectable.ai
Wie erkennt man ein KI Text?
Kann KI Rechtschreibfehler korrigieren?
Giant Language Model Test Room
Lieblingsauthors Stil kopieren - Geistiges Eigentum und Datenschutz
Outro