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11KM: der tagesschau-Podcast
KI or not KI: Können wir ihre Texte noch enttarnen?
Oct 9, 2024
Gregor Schmalzried, ein BR-Journalist und Experte für Künstliche Intelligenz, diskutiert, wie schwer es geworden ist, zwischen von Menschen und KIs geschriebenen Texten zu unterscheiden. Er erzählt von einem Studenten, dessen Bewerbung aufgrund ihrer „perfekten“ Formulierung abgelehnt wurde – verdächtig für eine KI. Die Herausforderungen der KI im akademischen Schreiben werden beleuchtet, ebenso wie die potenziellen Diskriminierungen im Bewerbungsprozess. Die Diskussion umfasst auch, wie Hochschulen KI integrieren könnten, um die Authentizität der Studierenden zu sichern.
26:25
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Quick takeaways
- Die Unterscheidung zwischen menschlichen und KI-generierten Texten wird immer schwieriger, was erhebliche Auswirkungen auf Bewerbungs- und Prüfungsverfahren hat.
- Bildungseinrichtungen müssen herkömmliche Prüfungsformate überdenken und alternative Methoden einführen, um menschliche Fähigkeiten angemessen zu bewerten.
Deep dives
Ablehnung aufgrund von KI-generierten Texten
Ein Fall an der Technischen Universität München zeigt, dass ein Masterbewerber nicht angenommen wurde, weil sein eingereichter Essay als zu gut für einen menschlichen Autor angesehen wurde. Die Prüfer bemerkten, dass der Text in fehlerfreiem Englisch verfasst war und alle wesentlichen Punkte kurz und präzise abdeckte, was nicht den vorherigen Arbeiten des Bewerbers entsprach. Diese Einschätzung führte zu dem Verdacht, dass der Text von einer KI, möglicherweise ChatGPT, erstellt worden sein könnte. Der Fall wirft die Frage auf, wie die Beweislast zwischen den Universitäten und den Bewerbern verteilt ist und ob es künftig notwendig sein könnte, den Einsatz von KI bei der Texterstellung klar zu kennzeichnen, um solche Misstrauenssituationen zu vermeiden.
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