Inhaltsintegrität im Zeitalter der generativen KI
Ein maßgeschneidertes Erkennungssystem, das von Studierenden verfasste Notizen von KI-generierten Uploads unterscheidet und eine globale Wissens-Sharing-Bibliothek schützt.
Ergebnis
Doppelt so hohe Erkennungsrate wie der branchenübliche Detektor – bis zu 98 % der KI- und nutzergenierten Inhalte in Dokumenten werden erkannt.
Das eigentliche Problem hinter dem Auftrag
Das Geschäftsmodell von Studeersnel basiert darauf, dass Studierende authentisches Lernmaterial teilen. Große Sprachmodelle schufen ein neues Risiko: ein Anstieg KI-generierter Uploads, der die Qualität und Zuverlässigkeit der Bibliothek beeinträchtigen würde.
Um das Vertrauen der Nutzer zu erhalten, musste Studeersnel nachvollziehbar machen, woher jedes Dokument stammt. Standardisierte Erkennungstools waren für akademische Texte nicht präzise genug, und das System musste mit einem sehr hohen täglichen Upload-Volumen Schritt halten.
So sind wir beim Aufbau vorgegangen
Ein Team deckte Strategie, Daten und AI Engineering ab und arbeitete vom ersten Assessment bis zum Launch auf Basis derselben Entscheidungen.
Strategie
Der Schwerpunkt lag auf technischer Risikominderung und Datenqualität. Ein Detektor funktioniert nur, wenn er versteht, worin sich studentisches Schreiben von maschinell erzeugten Texten unterscheidet. Deshalb drehte sich der Plan darum, hochwertige Trainingsdaten zu erzeugen, noch bevor das Problem im Mainstream ankam.
Daten
Das Team baute eine Datenstruktur, um KI-Inhalte in großer Menge zu erzeugen, und stellte ein Trainingsset zusammen, das einen genauen Vergleich zwischen menschlichen und maschinellen Texten ermöglichte.
Engineering
Das Team trainierte das Sprachmodell RoBERTa per Fine-Tuning für die Erkennung im akademischen Umfeld und band es in die bestehende Pipeline von Studocu ein. Dokumente werden dadurch in Echtzeit bewertet.
Was dabei herausgekommen ist
Leistung
Doppelt so hohe Erkennungsrate wie der Branchenstandard
Das maßgeschneiderte Modell erkennt bis zu 98 % der KI- und nutzergenierten Inhalte in Dokumenten und rund 80 % in Prüfungsantworten.
Vertrauen
Verifizierte Authentizität von Inhalten
Wer weiß, woher jedes Dokument stammt, kann eine Bibliothek mit authentischen, von Studierenden verfassten Materialien pflegen. Genau darauf beruht die Plattform von Studocu.
Kompetenz
Ein Vorsprung bei generativer KI
Das System wurde vor dem öffentlichen Aufschwung generativer KI entwickelt und ermöglichte es Studocu, zu wachsen, ohne die Integrität der Inhalte zu gefährden.
„Miyagami hat uns geholfen, ein leistungsstarkes KI-Modell zu entwickeln. Zu sehen, wie gut das fertige Produkt funktioniert, hat uns den perfekten Vorsprung verschafft.“
Shortlist innerhalb von fünf Werktagen erhalten
Sie schicken uns die Rollen und den Stack, entweder in einem kurzen Formular oder in einem 30-Minuten-Gespräch. Innerhalb von fünf Werktagen erhalten Sie namentlich benannte Senior Engineers zur Prüfung, jeweils mit beiden Scorecards.
ISO 27001Zertifiziert