Nein. Die statistische Mustererkennung liefert eine Wahrscheinlichkeitsschätzung, keine rechtliche oder akademische Gewissheit. Hohe Werte deuten auf typische KI-Muster hin; eine menschliche Überprüfung wird vor Konsequenzen stets empfohlen.
Unsere Engine nutzt einen Swin Vision Transformer über die ONNX Runtime. Anstatt leicht manipulierbare Metadaten zu prüfen, analysiert sie mikroskopische Pixel-Denoising-Muster und räumliche Kohärenz von Diffusionsmodellen.
Nein. Eingaben werden ausschließlich im Arbeitsspeicher (RAM) für die Inferenz verarbeitet und sofort nach Ergebnisbereitstellung gelöscht. Wir speichern oder trainieren keine Modelle mit Ihren Daten.
Für verlässliche statistische Signifikanz bei Perplexitäts- und Burstiness-Analysen empfehlen wir mindestens 50 bis 100 Wörter. Texte mit weniger als 20 Wörtern weisen zu wenige Merkmale auf, um KI-Muster sicher abzugrenzen.