Fr\u00fcher, bevor ChatGPT zum Schlagwort wurde, st\u00fctzten sich die Bildungs- und Lektoratsbranche stark auf Plagiatserkennungsprogramme. Ihre Notwendigkeit ergab sich aus dem grundlegenden Bed\u00fcrfnis, schriftliche Arbeiten auf ihre Echtheit zu \u00fcberpr\u00fcfen. Im Wesentlichen funktionierten sie so, dass sie jede eingereichte Arbeit mit einer riesigen Datenbank abgleichten, die aus Webinhalten, wissenschaftlichen Artikeln und einer Vielzahl anderer Quellen bestand. Das Ziel bestand darin, \u00fcbereinstimmende S\u00e4tze oder Wortgruppen zu identifizieren. Ein perfektes Beispiel f\u00fcr einen solchen Dienst ist Turnitin. Es liefert einen \u00c4hnlichkeitsprozentsatz und dient somit als zuverl\u00e4ssiger Ma\u00dfstab f\u00fcr die Originalit\u00e4t des Textes.<\/p>\n
Im Laufe der Zeit und mit dem stetigen technologischen Fortschritt entstand eine neue Anforderung: die F\u00e4higkeit, von KI generierte Texte zu erkennen. Die Entstehung und Weiterentwicklung komplexer KI-Modelle, die mittlerweile in der Lage sind, Texte zu verfassen, die denen eines Menschen \u00e4hneln, hat diesen Wandel ausgel\u00f6st. Dieser Wandel bei der Beurteilung von Originalit\u00e4t vermittelt uns einen Eindruck von dem umfassenderen Trend, den die Technologie \u2013 insbesondere die KI \u2013 ausgel\u00f6st hat. Die sich st\u00e4ndig erweiternden F\u00e4higkeiten der KI gestalten unsere allt\u00e4glichen Interaktionen mit der Technologie immer wieder neu und definieren sie neu.<\/p>\n