CopyLeaks ist ein beliebtes Tool zum Erkennen von KI-generierten Inhalten. Doch wie geht es mit Code um? Sehen wir uns das genauer an.
Da große Sprachmodelle im Bildungsbereich zunehmend verbreitet sind, müssen Lehrkräfte ihre Methoden anpassen und Tools zur KI-Erkennung einsetzen. Die meisten KI-Detektoren konzentrieren sich jedoch auf Text. Wir wissen, dass Aufgaben in unterschiedlichen Formen vorliegen.
Nehmen wir zum Beispiel Programmieraufgaben.
Keine Sorge – CopyLeaks bietet Lehrkräften mit CodeLeaks eine Lösung. Doch wie genau ist das Tool? In diesem Artikel untersuchen wir das, erklären die Nutzung von CodeLeaks und teilen unsere Einschätzung dazu. Lies weiter!
Was ist CopyLeaks?
CopyLeaks wurde entwickelt, um den Missbrauch von KI und Plagiate einzudämmen. Es handelt sich um eine Sammlung von Tools, die modernste Algorithmen verwendet, um Texte, Dokumente und sogar Code zu analysieren.
CopyLeaks bleibt seinem Motto „Originalität stärken und Authentizität inspirieren“ treu und hebt sich mit seinem Plagiatsprüfer und KI-Inhaltsdetektor hervor. Als wir den KI-Inhaltsdetektor mit unseren Daten testeten, erzielte er bei den echten positiven Ergebnissen eine Genauigkeit von 75% und übertraf damit Tools wie Content at Scale und Originality. Bei den falsch positiven Ergebnissen erreichte er 80% – den zweithöchsten Wert unter acht Detektoren.
Was ist CodeLeaks?
CodeLeaks ist ein Tool von CopyLeaks, das kopierten Code erkennt – unabhängig davon, ob er aus bestehenden Bibliotheken oder von einem Sprachmodell stammt. Für jeden Codeeintrag wird ein detaillierter Bericht erstellt, der duplizierte Abschnitte, ihre Quellen und den Prozentsatz der Übereinstimmungen zeigt. Darauf gehen wir gleich noch genauer ein.
Wie erkennt man KI-Code mit CodeLeaks?
Schritt 1: Konto erstellen
Um mit CodeLeaks Code zu überprüfen, musst du zunächst ein Konto einrichten. Rufe das Dashboard auf und klicke oben links auf dem Bildschirm auf die Schaltfläche „Login“ oder „Konto erstellen“.
Schritt 2: Code hochladen
Jetzt solltest du das vollständige Dashboard sehen. Suche zur Kontrolle in der Mitte deines Bildschirms nach sechs Optionen. Wähle anschließend die Option „Code“ aus.
Ziehe nach der Anmeldung einfach eine Codedatei in das Dashboard. Schließe anschließend nur noch den letzten Schritt ab.
Schritt 3: Detaillierten Bericht erhalten
Bevor wir weitermachen, erstelle ich mit ChatGPT ein Python-Skript und speichere es als .py-Datei. Ich habe ChatGPT gebeten, Code für FizzBuzz zu schreiben, eine bekannte LeetCode-Herausforderung.
Die Aufgabe lautet: Du musst die Zahlen von 1 bis 100 ausgeben. Ist eine Zahl durch 3 teilbar, gib „FIZZ“ aus; ist sie durch 5 teilbar, gib „BUZZ“ aus. Bei Zahlen, die sowohl durch 3 als auch durch 5 teilbar sind, gib „FIZZBUZZ“ aus.
Das ist die Lösung, die mir ChatGPT geliefert hat:
Speichern wir das als .py-Datei und laden wir sie anschließend bei CodeLeaks hoch. Das wird angezeigt:
Die KI-Codeanalyse unterscheidet sich von der Prüfung auf Codeplagiate. Sie zeigt im Wesentlichen eine Sache über die Eingabe: wie wahrscheinlich es ist, dass sie von einer KI erstellt wurde – angegeben als Prozentsatz.
Wie genau ist CodeLeaks?
Nachdem du nun CodeLeaks kennst, prüfen wir die Genauigkeit bei der Erkennung von KI-Code. Der Test besteht aus zwei Teilen: richtig positiven und falsch positiven Ergebnissen. Im ersten Teil geht es um KI-Code, im zweiten wird geprüft, ob CodeLeaks menschlich erstellten Code erkennt. Fangen wir also an …
Tests mit richtig positiven Ergebnissen
Tests mit falsch positiven Ergebnissen
Gesamtergebnis und Gedanken zur Genauigkeit von CodeLeaks
Ich war überrascht, wie präzise sich CodeLeaks erwies. In 7 von 8 Fällen erkannte das Tool die Beispieldaten korrekt als KI-generiert oder von Menschen erstellt – beeindruckend. Trotz eines Fehlers schnitt es weiterhin gut ab. Das Tool war sich bei seinen Ergebnissen sehr sicher und gab entweder eine KI-Wahrscheinlichkeit von 0 % oder 100 % an – und lag meistens richtig.
Außerdem fällt auf, dass CopyLeaks KI in Code offenbar besser erkennt als in gewöhnlichem Text. Ich denke, Kommentare spielen dabei eine große Rolle. Sowohl der von der KI erstellte Code als auch der fehlerhaft erkannte Test enthielten viele Kommentare und Anmerkungen.
Unser Fazit
In der heutigen Welt steht die KI-Erkennung stark unter Beobachtung, doch CopyLeaks enttäuscht nicht. Wir wissen, dass das Tool KI-generierten Text zuverlässig erkennt. Aber wer hätte gedacht, dass es auch KI-Code so gut erkennen kann?
Es ist vielversprechend zu sehen, wie sich die KI-Erkennung verbessert – sowohl bei Text als auch bei Code. OpenAI wurde dafür kritisiert, dass das Unternehmen behauptete, eine Erkennung sei nicht zuverlässig, obwohl diese Einschätzung zutraf. Dennoch entwickeln sich KI-Erkennungstools gemeinsam mit großen Sprachmodellen weiter, und CopyLeaks könnte diesen Wandel anführen.
Neugierig auf CopyLeaks? In unseren Artikeln wie diesem erfährst du mehr. Viel Erfolg!
