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KI-Textdetektor

Die gesamte Analyse findet in Ihrem Browser statt. Es werden keine Texte an einen Server gesendet.  ·  Für eine aussagekräftige Analyse sind mindestens 50 Wörter erforderlich.

Analyseergebnis

Für eine aussagekräftige Analyse sind mindestens 50 Wörter erforderlich.

Wie die Erkennung funktioniert

KI-Wortschatzanalyse

Scannt nach übermäßig verwendeten KI-Wörtern wie „delve“, „tapestry“, „pivotal“, „foster“ und über 50 weiteren, die unverhältnismäßig oft in von KI generierten Texten vorkommen.

Satzvarianz

KI neigt dazu, Sätze ähnlicher Länge zu schreiben. Misst den Variationskoeffizienten über alle Sätze hinweg – eine geringe Varianz ist ein KI-Signal.

Überleitungsformulierungen

Erkennt typische KI-Übergänge wie „it is worth noting“, „in conclusion“, „having said that“ – Formulierungen, die in KI-Texten viel häufiger vorkommen als in menschlichen Texten.

Stilistische Muster

Überprüft auf Gedankenstriche, „nicht nur... sondern“ Konstruktionen, übermäßige Verwendung von Superlativen und andere strukturelle Muster, die charakteristisch für große Sprachmodelle sind.

Anleitung

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Text einfügen

Kopieren und fügen Sie mindestens 50 Wörter in das Textfeld ein. Je mehr Text Sie bereitstellen, desto genauer ist die Analyse.

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Auf 'Analysieren' klicken

Das Tool bewertet den Text sofort in fünf Dimensionen: Wortschatz, Satzvarianz, Übergänge, Stilmuster und die Verwendung von Passivkonstrutionen.

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Ergebnis ansehen

Sehen Sie eine Gesamtwertung von 0–100, ein Urteil und eine Aufschlüsselung der Signale, die am stärksten zur Erkennung beigetragen haben.

Frequently Asked Questions

Dieses Tool verwendet heuristische Musteranalysen statt eines Machine-Learning-Klassifikators. Es erkennt zuverlässig eine starke Verwendung von KI-Vokabular, einheitliche Satzlängen und gängige KI-Übergangsformulierungen. Bei leicht bearbeiteten oder gemischten Texten kann das Ergebnis unsicher sein. Kein heuristischer Detektor erreicht 100 % Genauigkeit – betrachten Sie den Score als starkes Signal, nicht als endgültiges Urteil. Spezielle ML-basierte Detektoren (GPTZero, Originality.ai) sind bei Grenzfällen präziser.

Fünf Kategorien: (1) KI-Vokabular — über 60 Wörter und Phrasen, die unverhältnismäßig oft in LLM-Ausgaben erscheinen, wie „delve“, „tapestry“, „foster“, „underscore“, „paradigm“. (2) Satzlängenvarianz — KI neigt dazu, Sätze ähnlicher Länge zu produzieren; Menschen mischen natürlich sehr kurze und sehr lange Sätze. (3) Übergangsformulierungen — „it is worth noting“, „in conclusion“, „having said that“ und ähnliche Konstruktionen. (4) Stilmuster — Übermaß an Gedankenstrichen, „nicht nur… sondern“ Konstruktionen, übermäßige Superlative. (5) Passiv-Verhältnis über natürlichen menschlichen Raten.

Ja. Eine leichte Bearbeitung von KI-Texten — durch Ersetzen markierter Wörter, Variieren von Satzlängen und Entfernen von Übergangsformulierungen — kann den Score deutlich senken. Umgekehrt kann ein Mensch, der natürlich eine formelle oder akademische Sprache verwendet, einen höheren Score erhalten als erwartet. Dies ist eine inhärente Einschränkung der musterbasierten Erkennung. Das Tool ist nützlich als schneller erster Check, nicht als definitiver Beweis.

Die Vokabular- und Übergangsformulierungslisten sind nur für Englisch verfügbar. Die Satzvarianz- und Passiv-Erkennung funktionieren in jeder Sprache, sind aber weniger kalibriert. Behandeln Sie den Score bei nicht-englischen Texten mit besonderer Vorsicht.

Nein. Die gesamte Analyse läuft vollständig in Ihrem Browser mit JavaScript. Nichts verlässt Ihr Gerät. Dies macht es sicher, vertrauliche Dokumente, unveröffentlichte Arbeiten oder sensible Inhalte zu analysieren.

Scores über 60 deuten auf einen wahrscheinlichen KI-Ursprung hin. Scores über 75 sind ein starkes Signal. Scores zwischen 40 und 60 deuten auf gemischte Signale hin — der Text könnte KI-gestützt oder leicht bearbeitet sein. Unter 40 entspricht dem menschlichen Schreiben. Kurze Texte (unter 100 Wörter) liefern weniger zuverlässige Ergebnisse, da weniger Signale zum Erkennen vorhanden sind.

Akademische, juristische und formelle Geschäftsschrift verwendet viele der gleichen Muster, die KI-Modelle gelernt haben. Wenn Ihr Schreibstil natürlich Wörter wie „furthermore“, „it is important to note“ oder „multifaceted“ enthält, kann der Detektor diese markieren. Hohe Scores beweisen keine KI-Autorenschaft — sie zeigen lediglich das Vorhandensein von Mustern an, die in KI-Texten häufig vorkommen.

Kommerzielle Detektoren verwenden fein abgestimmte Sprachmodelle, die auf bekannten KI- vs. Menschtext-Paaren trainiert wurden, was sie genauer macht. Dieses Tool verwendet regelbasierte Heuristiken, die vollständig im Browser ohne API-Aufruf oder Server laufen. Der Kompromiss besteht aus Datenschutz und Geschwindigkeit gegenüber Präzision. Nutzen Sie dies für einen kostenlosen, sofortigen ersten Durchgang; nutzen Sie ein kommerzielles Tool, wenn Genauigkeit entscheidend ist.

What is an AI Text Detector?

An AI text detector analyzes writing for patterns that are statistically more common in text generated by large language models like ChatGPT, Claude and Gemini. These include overused vocabulary, uniform sentence structure, formulaic transitions and passive voice overuse. Pattern-based detectors like this one work entirely in the browser — no data is uploaded.

When is AI Detection Useful?

Teachers checking student submissions, editors reviewing content, publishers verifying originality, and businesses auditing AI-assisted content all benefit from quick AI detection. Even a simple heuristic check can surface heavily AI-generated passages for closer review, saving time compared to reading everything manually.

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