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Schön informativ, schönes Tempo und schöne Gedankenanregungen.

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Large Language Models und ihre Potentiale im Bildungssystem

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Large Language Models und ihre Potentiale im Bildungssystem

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Vorherige online Anmeldung zur Mitgliederversammlung ist obloigatorisch bis 25.02.204. Der Link wurde mit der Einladung per E-Mail versendet.

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Your browser does not support the video tag.

I encourage my team to keep learning. Ideas in different topics or fields can often inspire new ideas and broaden the potential solution space.

Lilian Weng Applied AI at OpenAI

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Creating safe AGI that benefits all of humanity

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Der KI-Campus ist die Lernplattform für Künstliche Intelligenz mit kostenlosen Online-Kursen, Videos und Podcasts zu KI.

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KI, Maschinelles Lernen und Deepl Learning

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KI, Maschinelles Lernen und Deepl Learning

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Die zwei Teilbereiche der künstlichen Intelligenz: Machine Learning und Deep Learning lassen sich häufig nur schwer unterscheiden. In diesem Artikel zeigen ich die Unterschiede zwischen diesen Begriffen auf und gebe Hinweise, wann welches Verfahren zu nutzen ist.

Lassen Sie uns direkt ins Thema einsteigen:

Einführung in künstliche Intelligenz

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Wann ist welches Verfahren sinnvoll?

Zusammenfassung

Einführung in künstliche Intelligenz

Betrachtet man die Fortschritte, die die Künstliche Intelligenz seit ihren Anfängen in den 1950er Jahren gemacht hat, so ist ein deutlicher Anstieg der Entwicklungen und Anwendungen zu erkennen.

Machine Learning (maschinelles Lernen, ML) und Deep Learning (tiefes Lernen, DL) sind Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz.

In den 2010er Jahren ist mehr passiert als in allen Jahren zuvor. Während sich die Ideen des „normalen" statistischen maschinellen Lernens, der Entscheidungsbäume, Nächster-Nachbar-Klassifikationen und Ähnliches aus einer bestimmten mathematischen Logik entwickelt haben, gibt es für Deep Learning (tiefes Lernen) ein Modell aus der Natur: biologische neuronale Netze. Die gängigsten modernen Anwendungen sind dabei die Sprach-, Text- und Bilderkennung.

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Es versetzt Systeme in die Lage, selbstständig aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Dabei funktioniert es immer nach dem gleichen Prinzip:

die Eingabe von Daten mit bekannten Zusammenhängen,

das „Lernen" von Strukturen, um sie später auf unbekannte Zusammenhänge anzuwenden.

Maschinelles Lernen betrifft alle Branchen - von der Suche nach Malware in der IT-Sicherheit über die Wettervorhersage bis hin zu der Vorhersage des Kundenverhaltens. Machine Learning integriert Intelligenz in Geschäftsprozesse, um Entscheidungen genauer zu treffen.

Klassisches Maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernen verwendet Algorithmen, um Daten zu analysieren. Aus diesen Daten lernt ML und trifft fundierte Entscheidungen. Es besteht aus einer Sammlung von mathematischen Methoden der Mustererkennung.

Diese Verfahren erkennen Muster exemplarisch durch die bestmögliche Zerlegung von Datensätzen in hierarchische Strukturen (z.B. Entscheidungsbäume, Regression, KNN). Maschinelles Lernen erfordert komplexe Mathematik und Programmierung (häufig Python), um die gewünschten Funktionen und Ergebnisse zu erreichen.

Beispiele für maschinelles Lernen sind Produktempfehlungen bei Amazon, Vorhersage des Kundenverhaltens, selbstfahrende Autos und die Erkennung von Kreditkartenbetrug.

Wer mehr über Machine Learning erfahren möchte: hier haben wir die Grundlagen von Maschine Learning erläutert.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist einfach nur ein spezieller Teilbereich des maschinellen Lernens. Es imitiert das menschliche Lernverhalten mittels großer Datenmengen. In einem „tiefen Lernalgorithmus" oder einem „tiefen neuronalen Netzwerk" gibt es zahlreiche Zwischenschichten zwischen den Eingangs- und Ausgangsdaten.

Deep Learning verwendet künstlich erzeugte Neuronen, um Muster zu erkennen. Deren Struktur ähnelt dem neuronalen Netzwerk im menschlichen Gehirns: Tiefes Lernen verwendet nämlich verschiedene Schichten in den neuronalen Netzwerken:

Die erste Schicht des neuronalen Netzwerks, die sichtbare Eingangsschicht, verarbeitet eine Rohdateneingabe, beispielsweise die einzelnen Pixel eines Bildes.

Über mehrere verborgene Schichten und Ebenen werden die Informationen weiterverarbeitet und reduziert.

Die Ausgabeschicht führt schließlich zum Ergebnis.

Die Eingangsneuronen werden dabei über die Zwischenneuronen auf unterschiedliche Weise mit den Ausgangsneuronen verknüpft. Im Nachhinein ist es in der Regel aber nicht mehr nachvollziehbar, welche Entscheidungen auf der Grundlage welcher Daten getroffen wurden - die Maschine verfeinert automatisch die Entscheidungsregeln.

Der Vorteil von Deep Learning ist unter anderem die tiefe Abstraktion von Korrelationen zwischen Eingangsdaten und Ausgangsdaten. Dies geschieht über mehrere Ebenen der Netzwerke. Tiefes Lernen löst sehr konkrete Probleme. Algorithmen, die das vertiefte Lernen beherrschen, lernen mit jeder Berechnung besser. Es hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Entwicklungstreiber im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt.

Wer mehr über Deep Learning erfahren möchte: hier geht's zu einer detaillierten Übersicht zu dem Thema: Was ist Deep Learning?

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Praktisch gesehen ist Deep Learning eine Teilmenge von Machine Learning. Daher ist tiefes Lernen technisch gesehen immer maschinelles Lernen. Allerdings sind die Fähigkeiten unterschiedlich.

Folgende Tabelle zeigt die Hauptunterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning:

Der Hauptunterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning liegt in der Fähigkeit, durch künstliche neuronale Netzwerke (KNN), unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Denn Deep Learning durch KNNs ist in der Lage unstrukturierte Informationen wie Texte, Bilder, Töne und Videos in numerische Werte umzuwandeln. Diese extrahierten Informationen werden dann zur Mustererkennung oder zum weiteren Lernen verwendet.

Klassisches Machine Learning, also bspw. anhand von Entscheidungsbaumverfahren, ist nicht in der Lage, diese unstrukturierten Daten sinnvoll zu verarbeiten. Somit können zum Beispiel nicht einfach Bilder als Eingabedaten genutzt werden, um einen Algorithmus zur Objekterkennung zu trainieren. An dieser Stelle müsste dann immer aufwendiges Feature Engineering durch einen Menschen betrieben werden.

Wann ist welches Verfahren sinnvoll?

Wann setzt man Machine Learning ein?

Machine Learning funktioniert besser bei strukturierten Daten. Das können Datensätze aus einer Datenbank oder Excel-Tabelle sein. Dabei haben die einzelnen Datenfelder einen Sinn und eine Struktur. Aus diesen Strukturen bildet das Machine Learning seine Algorithmen, die diese Strukturen auf neue, unbekannte Informationen durchsucht.

Ein Beispiel ist der Klassiker des Internets: Katzenbilder. Um eine Klassifikation von beliebigen Bildern nach dem Prinzip „Ist dies eine Katze oder nicht?" zu erreichen, benötigt das klassische maschinelle Lernen Strukturen. Daher müssen spezifische Merkmale von Katzenbildern vorher definiert werden (Gesicht, Ohren, Farbe etc.). Aus diesen Merkmalen können die richtigen Algorithmen zur korrekten Klassifikation gelernt werden.

Wann setzt man Deep Learning ein?

Deep Learning hingegen funktioniert am besten bei unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern, Musik oder Sprache. Dabei sucht sich das tiefe Lernen selbst die Strukturen, die es benötigt. Voraussetzung für ein gutes Modell ist eine große Datenmenge, denn Deep Learning Verfahren brauchen viele Daten, um eine gute Modellgüte zu erreichen.

Bleiben wir beim Beispiel der Bilderkennung: Deep Learning sucht sich die Merkmale über seine Schichten und Zwischenneuronen eigenständig. Die künstlichen neuronalen Netzwerke senden die Bilddaten durch verschiedene Schichten des Netzwerks, wobei jedes Netzwerk hierarchisch spezifische Merkmale von Bildern definiert. Nachdem die Daten in den Schichten verarbeitet wurden, findet das System die geeigneten Identifikatoren für die Klassifizierung aus den Bildern. Dafür werden allerdings auch deutlich mehr Daten benötigt.

Hier eine Infografik, die die Unterschiede zwischen den beiden Methoden zeigt:

Zusammenfassung

Machine Learning bezeichnet eine Form von Algorithmus, der selbstständig Muster in Daten erkennen kann. Entscheidend ist die Vorbereitung und Strukturierung der Daten, denn maschinelles Lernen setzt eine definierte Zielgerade voraus.

Ist dies nicht der Fall, kann keine vernünftige Analyse gemacht werden, auf der schlussendlich die Vorhersagen basieren. Am besten funktioniert Machine Learning mit kleinen, strukturierten Datenmengen, wie beispielsweise Kundeninformationen oder Lagerbestände.

Hier gibt es mehr Informationen zu Machine Learning.

Deep Learning ist eine Unterart von Machine Learning und zeichnet sich durch die selbständige Datenaufbereitung und Feature-Extraktion aus. Besonders sind hierbei der Aufbau und die Funktionsweise der Programme. Dem menschlichen Lernverhalten nachempfunden, durchlaufen DL-Systeme viele Iterationen, um Muster in den selbstständig aufbereiteten Daten zu erkennen. Dieser Prozess funktioniert am besten mit großen Datenmengen und ist für komplexe Aufgaben, wie beispielsweise Spracherkennung oder autonomes Fahren geeignet.

Hier klicken, um mehr über die Funktionsweise von DL zu lernen.

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Machine Learning vs. Deep Learning: Wo ist der Unterschied?

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Machine Learning und Deep Learning werden gerne verwechselt. Wir zeigen wo die Unterschiede liegen und wann welche Methode eingesetzt wird.

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Digitale Tools Archive - Digitales Klassenzimmer

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Unterricht mit digitalen Medien für die Grundschule, Sek I und Sek II: Ideen & Beispiele - Material - Tutorials. Aus der Praxis - für die Praxis.

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Link zu ZUM Überblick zu Tools Deutsch/DaF

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Link zu ZUM Überblick zu Tools Deutsch/DaF

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Gezielt eingesetzt, können digitale Tools (Werkzeuge) nicht nur produktive Fertigkeiten (Sprechen, Schreiben) im Unterricht unterstützen, sondern leistet einen wichtigen Beitrag für die Entwicklung der Medienkompetenz bei Schülern. Auch in Hinblick auf die Befähigung der Lerner eine Sprache selbstständig weiter zu lernen (Lernerautonomie), sind digitale Medien aus dem Unterricht in einer digitalisierten Welt nicht mehr wegzudenken. Es sind Werkzeuge, die sich ständig weiterentwickeln, die für Lernende relevante Medien darstellen, die sie auch privat auf ihrem Endgerät nutzen. Sie sind also Gegenstand und ein wichtiges (Hilfs-)-Mittel für lebenslanges Lernen. (Hilfs-)-Mittel in dem Sinne, dass Lernende auch im informellen Lernkontext ihre eigenen Lernprozesse selbst weiterentwickeln und steuern können.

"Werkzeugkisten" oder Toolsammlungen für das mediengestützte Lernen gibt es viele. Teilweise präsentieren diese weit über 100 Tools. Dabei kann man leicht den Überblick verlieren. Ein Beispiel für das aktuelle Jahr findest du auf der Seite Top 200 Tools for Learning und ein gute Möglichkeit für eine gefilterte Suche nach digitalen Werkzeugen bietet die Seite: wirlernenonline.de. Wenn man wissen möchte, was DaF/DaZ-Lehrer wirklich in ihrem Unterricht nutzen, dann helfen Umfragen wie die der FaFWebkon: Was ist das wichtigste Online-Werkzeug für Lehrende? auf Tricider, hier als Interaktives Plakat (2019) zum Anklicken. Für den Fremdsprachenunterricht (DaF/DaZ)sind unterschiedliche Einteilungen für den Einsatz digitaler Tools möglich. Sie können zum Beispiel sich an den mediengestützten Unterrichtszielen oder an den Lernfeldern orientieren. Die Online-Aufgabentypologie des Goethe-Instituts (DIGU) nutzt folgende Einteilung:

Auf dieser haben wir uns an für die Perspektive (etwas verkürzt) der Wortschatzarbeit entschieden.

Mindmeister

Mindmaps mit LearningApps

Präsentationstools

Powtoon - Animationen, animierte Präsentationen/Videos

Gratis-Account zum Erstellen von animierten Tutorials, Geschichten u.v.m. (maximale Länge von 5 min.)

Video-Tutorial:

Schnitzeljagden erstellen

Das Actionbound-App eignet sich für Handy- und Tablet-Rallyes.

Nutzung von Tools wie GPS-Locations, Maps, Kompass, Videos, Missionen, Rätsel, Turniere, QR-Codes

Blabberize

Bilder so animieren, dass sie sprechen

Video-Tutorial

https://www.youtube.com/watch?v=lCIRb-_VUns

Interaktive Landkarten erstellen. Eignet sich sehr gut für Landeskundeprojekte.

Video-Tutorial

Sprechen / Hören

Sprechend Avatare

Man Wörter eintragen, die dann von den Avataren gesprochen werden.

Hörspiele von audiyou.de

Hörspiele, Podcast erstellen und einbinden. Andere Audios suchen und finden.

Voicethread

Gemeinsam Bild + Ton-Geschichten erstellen.

Wortwolken

-> Informationen / Ideen hier: Zusammenfassung: Wortwolken im DaF-Unterricht

wortwolken.com

Zurzeit bester Wortwolkengenerator: https://www.wortwolken.com/

Wortwolke: Tagul

Üben und Testen

Quizlet: Wortschatz und Übungen

Ist schon seit über 10 Jahren ein bewährtes, nützliches Tool zum Lerne von Wortschatz und anderen Themen nach dem Karteikartensystem. Daneben bietet es interaktive Übungen nach dem Zufallsgenerator, interaktive Bilder und Aussprache der eingetragenen Wörter. Es ist einfach allein oder in der Lerngruppe Lernkarten zu erstellen zu teilen und in einer App am Endgerät zu üben.

Lehrende und Lernende können auf ein seit Jahren gewachsenen Pool von Karten, oft geordnet nach Lehrwerken und Lektionen in verschiedenen Sprachen zurückgreifen, diese in ihrer Seite speichern und weiter individuell bearbeiten.

Es ist möglich, Quizlet Aufgaben direkt in ZUM Deutsch Lernen einzubinden. Dazu benötigt man nur den Einbettungscode.

Hier ein Beispiel:

<iframe src="http://quizlet.com/1072561/familiarize/embed/?hideLinks" height="300" width="100%" style="border:0;" scrolling="no"></iframe>

{{Quizlet
|id=1072561
|mode=familiarize
}}

"Quizlet Live" fördert Kommunikation und Zusammenarbeit. Teamarbeit mit Quizlet Live

Eignet sich sehr gut für Wiederholungen und Vorwissen-Aktivierung, aber auch um "Digitale Tools" kritisch zu hinterfragen.

Zum Erstellen muss sich auf https://getkahoot.com/ anmelden.

Über den Link https://kahoot.it/#/ kann man das Spiel den Lernenden zugänglich machen. Sie geben auf dieser Seite den Game Pin ein, den Sie als Lehrender ihnen weitergibt und sie können spielen / üben. Das Spiel hat Wettbewerbscharakter.

Plickers erlaubt das Durchführen von Umfragen oder kurzen Wissensüberprüfungen in einer Klasse. Die Schüler müssen hierfür keine eigenen Geräte besitzen, sondern geben Feedback mit Hilfe von ausgedruckten Barcodes. Erfasst werden die Antworten über die Kamera des Smartphones bzw. Tablets.

Learning Snacks

H5P ist eine freie und quelloffene Software zum Erstellen von interaktiven Lerninhalten, die per iFrame auch in die Wikis auf ZUM.de eingebunden werden können. Neben bekannten Übungsformen wie Zuordnungen oder Memo-Quizzes können auch z.B. Videos auf einfache Weise mit interaktiven Übungselementen ergänzt werden.

LearningApps

Comics erstellen

Book Creator

Book Creator kann auf allen internetfähigen Geräten über die Browserversion in Apple Safari, Google Chrome oder Microsoft Edge verwendet werden. Daneben gibt es eine App für das iPad - teilweise kostenpflichtig.

Browserbasierter Zugang und Apps

Trickfilme selbst erstellen

Fortbildungen und Linksammlungen

Hier in ZUM Deutsch Lernen

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Gezielt eingesetzt, können digitale Tools (Werkzeuge) nicht nur produktive Fertigkeiten (Sprechen, Schreiben) im Unterricht unterstützen, sondern leistet einen wichtigen Beitrag für die Entwicklung der Medienkompetenz bei Schülern. Auch in Hinblick auf die Befähigung der Lerner eine Sprache selbstständig weiter zu lernen (Lernerautonomie), sind digitale Medien aus dem Unterricht in einer digitalisierten Welt nicht mehr wegzudenken.

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CapCut | Video Editor | All-In-One Video Editing Software | CapCut

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CapCut makes video creation, upload & share easier with frame by frame track editor, cloud drive and cross platform collaboration features on PC & mobile.

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Evaluation of top image generators

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How automation saves Calendly's team 10+ hours a week

How Fellow onboards wholesale customers 4x faster

Create your first Zap with ease

Discover more ways to add AI to your workflows.

The best AI image generators

How do AI image generators work?

All these AI image generators take a text prompt and then turn it-as best they can-into a matching image. This opens up some wild possibilities, since your prompt can be anything from "an impressionist oil painting of a Canadian man riding a moose through a forest of maple trees" to "a painting in the style of Vermeer of a large fluffy Irish wolfhound enjoying a pint of beer in a traditional pub" or "a photograph of a donkey on the moon."

I made this with DALL·E 2 using the prompt "an impressionist oil painting of a Canadian man riding a moose through a forest of maple trees"

Seriously, the only real limits are your imagination, the AI image generator's ability to comprehend your prompt, and any content filters put in place to stop bad actors flooding the internet with AI-generated violence or other NSFW content.

Most AI image generators work in a pretty similar way. of image-text pairs are used to train a neural network (basically, a very fancy computer algorithm modeled loosely on the human brain) on what things are. By allowing it to process near-countless images, it learns what dogs, the color red, Vermeers, and everything else are. Once this is done, you have an AI that can interpret almost any prompt-though there is a skill in setting things up so it can do so accurately.

The next step is to actually render the AI-generated image. The latest generation of AI image generators do that using a process called diffusion. In essence, they start with a random field of noise and then edit it in a series of steps to match their interpretation of the prompt. It's kind of like looking up at a cloudy sky, finding a cloud that looks kind of like a dog, and then being able to snap your fingers to keep making it more and more dog-like.

A dog-shaped cloud floating in a clear blue sky-from top-left, going clockwise, at 10 steps, 20 steps, 40 steps, and 120 steps.

Before we dive in: I don't want to oversell things. What these text-to-image generators can do is very impressive, but they aren't likely to save you from ever having to do a product photoshoot again. Similarly, trying to use one to make a header image for a blog post can take a lot more time than just finding a header image for your blog through a stock photo site. Sure, it won't be as custom, but the model is more likely to have ten fingers.

What makes the best AI image generator?

How we evaluate and test apps

All of our best apps roundups are written by humans who've spent much of their careers using, testing, and writing about software. We spend dozens of hours researching and testing apps, using each app as it's intended to be used and evaluating it against the criteria we set for the category. We're never paid for placement in our articles from any app or for links to any site-we value the trust readers put in us to offer authentic evaluations of the categories and apps we review. For more details on our process, read the full rundown of how we select apps to feature on the Zapier blog.

Since they're such a recent development, there isn't a huge amount of great AI image creators to choose from. The four biggest names-DALL·E 2, Midjourney, Stable Diffusion, and Adobe Firefly-are all on this list for different reasons, but they're also the only apps that really met my criteria for inclusion for two reasons:

I was looking for apps that allowed you to generate AI images from a text prompt. Tools that have you upload a dozen of your photos and then spit out AI-generated portraits are fun (and normally built using Stable Diffusion), but they aren't the kind of general-purpose image generators I was considering.

I was looking at the AI image generators themselves, not tools built on top of them. For example, is an AI picture generator that has a great community and app, but it just enables you to use the DALL·E 2 and Stable Diffusion algorithms (as well as some of the older ones). It's worth checking out, but it doesn't meet my criteria for this list.

Aside from all that, I also considered how easy each AI image creator is to use, what kinds of controls and customization options it provides (for things like AI image upscale), what pricing model it has, and most important of all: how good were the results?

I've been using and writing about DALL·E 2, Midjourney, and Stable Diffusion since they all launched, and about Photoshop for more than a decade, so I'm pretty familiar with how they all work-and their various pros, cons, and weird behaviors. But writing this article was actually the first time I've put all four head-to-head with the same prompts. The results were fascinating, and I'm delighted to say all four offer genuine reasons to use them.

Before we dive in, one more thing to note: all these tools are technically in beta, and I suspect they'll remain that way for a while. While they're getting more and more impressive every day, AI image generators have a long way to go before they're able to consistently produce great results and reliably fit into commercial workflows.

Note: Unfortunately, being in beta doesn't mean these tools are free. Since I first wrote this article, both DALL·E 2 and Midjourney have scrapped their free trials. It's understandable, given the heavy computing load involved in creating AI images, but it still means that they're harder to just play around with.

How to use AI image generation at work

Interested in AI, but not quite sure how you'd use it at work? Here are a few of the ways people are turning to AI image generation in their roles:

Generating hero images for blog posts

Creating social media posts

Generating slide decks and storyboards

Creating personalized images for customers

Learn more about how to use AI image generation at work.

The best AI image generators at a glance

The best AI image generator for ease of use

The biggest thing is that DALL·E 2 is ridiculously simple to use. Type what you want to see, click Generate, and within a few seconds, you'll have four AI-generated variations to choose from. Unfortunately, DALL·E 2 is no longer free to try out, but at $15 for 115 credits-that's around $0.13 per prompt or $0.0325 per image variation-it's still worth considering.

While very simple to use, DALL·E 2 has some powerful features. The image editor (which is also in beta) enables you to add additional generated frames, so you can expand an image, whether you generated it using DALL·E 2 or uploaded it. This technique, called out-painting, means you can create larger works of AI art. There's also an eraser, so you can remove bits of an image and replace them with AI-generated elements (this technique is called in-painting).

Zapier is a no-code automation tool that lets you connect your apps into automated workflows, so that every person and every business can move forward at growth speed. Learn more about how it works.

DALL·E 2 pricing: 115 image credits can be purchased for $15. API pricing is more complex, but starts from $0.016/image.

The AI image generator with the best results

Midjourney pros: Consistently produces the best looking AI generated images; the community is a great way to get inspiration

Midjourney cons: Can only be used through Discord-which is just strange; images you generate are public by default; free trials are currently suspended

Unfortunately, Midjourney is let down by one major quirk: the beta is only accessible through Discord. Once you join Midjourney's Discord server or invite the Midjourney bot to one you control, you can enter a prompt by typing /imagine [whatever you want to see]. The bot will then generate four variations of your prompt, which you can then download, upscale, re-edit, and more.

By default, every image you generate is posted publicly in Midjourney's Discord. It gives everything a cool community aspect, but it means that anyone who cares to look can see what you're creating. While not necessarily a problem for artists, this might be a dealbreaker if you're looking to use Midjourney for business purposes.

If all this sounds confusing, don't worry. Midjourney's help docs are really good and walk you through getting started as well as all its advanced features, like the different model versions, upscaling your images, blending multiple images, and using different parameters to control things. Once you understand the different options, the results you can get are genuinely amazing.

Midjourney's free trials are currently suspended because of the overwhelming number of people trying to use it, but they're occasionally reinstated for a few days. If you miss a free trial window, the Basic Plan starts at $10/month and comes with 3.3 hours of GPU time per month, or around 200 images. You also get the option to buy additional GPU time, and you can use your images commercially.

Midjourney pricing: From $10/month for the Basic Plan that allows you to generate ~200 images/month and provides commercial usage rights.

Best AI image generator for customization and control

DreamStudio pros: Only major AI picture generator that still offers free credits; incredibly affordable and customizable; super powerful with generally great results

DreamStudio cons: More of a learning curve than some other AI art generators; editing tools aren't very intuitive

Unlike DALL·E 2 and Midjourney, Stable Diffusion is open source. This means anyone with the requisite technical skills can download it and run it locally on their own computer. It also means that you can train and fine-tune the model for specific purposes. Almost all the services that use AI to generate artistic portraits, historical portraits, architectural renders, and everything else use Stable Diffusion this way. If you've got the chops and want to build something awesome with AI, Stable Diffusion is the best way to do it right now. There's even and a service called ClipDrop that breaks it out into a series of tools.

DreamStudio gives you a huge amount of control over the various aspects of generating an image with AI. When you type in your prompt, there are sliders that allow you to determine how large the final image is, how closely it matches the prompt you give it, how many steps the diffusion model takes, and how many images are generated. You can also select what version of the algorithm it uses (the latest is SDXL 0.9), and even enter a specific seed so that you get repeatable results (otherwise, they're randomly generated). DreamStudio also has in-painting and out-painting, though you need to use Chrome to access them, and more editing features are apparently coming soon.

DreamStudio works on a credit system. When you sign up, you get 25 free credits, which are good for around 30 prompts or 120 images with the default settings. Using a more powerful model, generating larger or more images, or iterating them through more steps will all use up your credits faster. Once you're done, you'll need to buy more, starting at $10 for 1,000 credits.

All in all, DreamStudio and Stable Diffusion give you the most customization and control over the whole AI image generation process. They enable you to go as deep into AI as you want to go-and even build your own AI services.

And if you burn through your free trial too quickly, you can also try the same Stable Diffusion models for free through ClipDrop-though they'll be watermarked, and you have less control.

DreamStudio pricing: Free for 25 credits. From $10 for 1,000 credits.

Best AI image generator for integrating AI-generated images into photos

While Adobe has been building AI tools into its apps for more than 15 years, it wasn't until this year that the company released a text-to-image generator-at least in beta. You can try it out on the web for free or through Adobe Express, but it's at its best in the latest Photoshop beta, which you need to be a Creative Cloud subscriber to check out.

Adobe's AI model, called Firefly, has a few tricks up its sleeve. In addition to being capable of generating new images from a detailed text description, it can create text effects from a written prompt (think, the word "TOAST" written with letters that look like they're made from toast), recolor vector artwork, or add AI-generated elements to your images. You can test all these out through the web app, but it's that last feature where Firefly stands out.

Taken purely as a text-to-image generator, Firefly's results can be pretty hit and miss. It can match or beat DALL·E 2 or Stable Diffusion for some prompts, but for others, I question what it was aiming to do. On the other hand, its integration with Photoshop, the industry standard image editor, is next level.

The particular feature is called Generative Fill. The idea is that you use Photoshop's regular tools to select an area of your image, and then, just by clicking a button and typing a prompt, you can replace it with something else. Crucially, Generative Fill understands the context of your image. In the screenshot above, you can see that Photoshop has matched the depth-of-field blur and colors for the castle I added using Generative Fill. It looks cohesive.

As much as DALL·E 2 and Stable Diffusion have started the conversation about image-generating AIs, Adobe's Firefly is the first implementation of an AI photo generator that really hints at what's to come. It isn't a party trick, but a tool that will soon be available to the millions of professionals who use Adobe apps every day.

It's worth noting that while Firefly is in beta, the images it generates aren't supposed to be used for commercial purposes.

Firefly pricing: Free beta online; Photoshop is available from $19.99/month as part of the Creative Cloud Photography Plan.

How to use an AI image generator

Ok, so you know what the best options are, but...now what? The team at Zapier has put together a bunch of resources to help you understand how to use these tools-and put them to work.

First, tutorials and walkthroughs for each of the best AI image generators on this list:

Plus, a guide for how to write effective AI art prompts, so you can get what you're looking for faster (and better) when generating images.

Once you've got the basics down, it's time to use these tools for more than just creating wacky pictures. Here are some tips for how to use AI image generators at work:

And finally, a few ways that you can automate your AI image generators, so they do their magic behind the scenes and connect to all the other apps you use.

What about all the other AI image generators?

You probably noticed that this list is pretty short-I only picked four AI image generators. As I mentioned above, that's because I'm looking at the AI image models themselves-not necessarily the apps that are built on top of them.

The legal and ethical implications of AI-generated images

AI-generated images are everywhere now, but that doesn't mean we shouldn't be asking questions about how they should (or shouldn't) be used.

There aren't clear laws in place surrounding AI-generated images. And that goes for both sides of the coin: the U.S. Copyright Office suggests that AI-generated content isn't copyright-protected, and there aren't rules to protect artists whose work was scraped for AI training. (That's why Firefly was trained on licensed images and public domain content only.)

You're not likely to get into trouble for using AI-generated images for a few social media posts or blog hero images, but because there's no line drawn in the sand yet, it can be risky to develop an entire strategy around AI-generated art.

Then there's the issue of bias. As of now, AI has a lot of the same biases as humans, and that can lead to everything from the portrayal of stereotypes to harmful content. I experienced this myself with the outputs I got while testing these apps. It's up to us as humans to avoid it by reviewing AI-generated content for bias and refining our prompts to eliminate that bias as much as possible.

What's next for AI image generators?

AI image generating is a rapidly evolving space. It's incredible to see how far the different engines have come over the space of a year. With hundreds of thousands of people now using them, the developers are getting huge amounts of data to train and refine their models more, so we can expect things to continue to improve.
Related reading: This article was originally published in March 2023. The most recent review of apps was in July 2023 and the most recent content additions were in September 2023.

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The best AI image generators in 2023 | Zapier

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These AI image generator tools will get you the best AI-generated images using text-to-image AI.

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Beispiel: A Sense of Touch - Role of Robots

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Beispiel: A Sense of Touch - Role of Robots

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Aufgaben mithilfe von fobizz.com KI-Assistenzen erstellt

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If you've ever searched Google high and low to find an image you needed to no avail, AI may be able to help.

With AI image generators, you can type in a prompt as detailed or vague as you'd like to fit an array of purposes and have the image you were thinking of pop up on your screen instantly. These tools can help with branding, social media content creation, vision boards, invitations, flyers, greeting cards, and more.
Also: How to write better ChatGPT prompts in 5 steps
Even if you have no professional use for AI at the moment, don't worry -- the process is so fun that anyone can (and should) try it out.

OpenAI's DALL-E 2 made a huge splash because of its advanced capabilities and because it was the first mainstream AI image generator. However, since its initial launch, there have been many developments in the space. Plenty of companies have released their own models that rival DALLE-2, and OpenAI even released a more advanced model, DALL-E 3.

To help you figure out which models are the best for different tasks, I put the generators to the test by putting a version of the same prompt -- "Two yorkies sitting on a beach that is covered in snow" -- into each image generator. I included screenshots for your viewing pleasure and for you to make your own inferences.
Also: I asked DALL-E 3 to create a portrait of every US state, and it got weird
While I found the best overall AI image generator to be the Image Creator from Microsoft Designer , due to its free-of-charge, high-quality results, other AI image generators perform better for specific needs. For the full round-up of the best AI image generators, keep reading below.

The best AI image generators of 2024

Screenshot by Sabrina Ortiz/ZDNET

Image Creator from Microsoft Designer is the best overall AI image generator due to it being powered by OpenAI's latest DALL-E technology. Like DALL-E 2, Image Creator from Microsoft Designer combines accuracy, speed, and cost-effectiveness and can generate high-quality images in just a matter of seconds. Because it is powered by a more advanced model, in most instances, the images are higher quality than DALL-E 2's.

Whether you want to generate images of animals, objects, or even abstract concepts, Image Creator from Microsoft Designer is capable of producing accurate depictions that meet your expectations. It is highly efficient, user-friendly, and cost-effective.
Note: Prices and features are subject to change.
Although I crowned Image Creator from Microsoft Designer the best AI image generator overall, other AI image generators perform better for specific needs. For example, suppose you are a professional using AI image generation for your business. In that case, you may need a tool like Generative AI by Getty Images which renders images safe for commercial use.

On the other hand, if you just want to play with AI art generating for entertainment purposes, Craiyon might be the best option because it's free, unlimited, and easy to use.

Best multi-purpose alternative

Nightcafe

Nightcafe is a multi-purpose AI image generator that is worth trying becaus it allows users to create unique and original artwork by using different inputs and styles, including abstract, impressionism, expressionism, and more.

View at Creator.nightcafe

Best alternative for marketing professionals

Canva

Canva is a versatile and powerful AI image generator that offers a wide range of options. It allows users to create professional-looking designs for different marketing channels, including social media posts, ads, flyers, brochures, and more within its design platform.

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The best AI image generators of 2024: Tested and reviewed

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AI image generators use text prompts to produce images within seconds. I tested the best AI image generators and found that DALL-E isn't your only option.

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Overview on Use of AI - Russel Group AI Principles

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The Russell Group (a self-selected network of 24 UK universities who have used this collective branding since the 1990s) recently released a set of five principles on the use of generative AI in education. This means of course ChatGPT, which has made a huge splash since late 2022, plus various other tools such as Bard, Midjourney, etc.

I haven't seen anything about the consultation or methodology used to come up with these principles. But from the looks of things, the idea was to formulate some quite flexible, high-level guidance, to bring a little clarity and shared vocabulary to an obviously complex and contentious issue. My verdict: maybe a high two-two? You are welcome to second-mark!

Alternatively, scroll to the bottom to see a suggested alternative five principles.

The first thing to flag is that the three-page document is substantially better than the five bullet-point summary.

1. Universities will support students and staff to become AI-literate.

2. Staff should be equipped to support students to use generative AI tools effectively and appropriately in their learning experience.

3. Universities will adapt teaching and assessment to incorporate the ethical use of generative AI and support equal access.

4. Universities will ensure academic rigour and integrity is upheld.

5. Universities will work collaboratively to share best practice as the technology and its application in education evolves.

So my top recommendation would be to align the summary more closely with the three-page doc, even if we have to use a few extra words to do so.

For example, principle #1 uses a metaphor of literacy. It might reasonably be interpreted to imply something like:

Generative AI is an indispensable tool and is going to be extremely widespread in the future, so we owe it to our students to train them to become skilled generative AI users, just as we train them to be skilled readers and writers within their specialist subjects.

In fact, it doesn't really mean this at all (phew)! When we see how this is unpacked in the document, principle #1 devotes far more words to the limitations and shortcomings of existing AI. A much more accurate summary of principle #1 would be:

Universities will support staff and students to be aware of opportunities, limitations, risks, and ethical considerations in the use of generative AI, both within educational settings and more broadly.

The specific areas given as examples are: privacy (in the sense of the AI user providing data without necessarily knowing how it will be used); potential for bias; inaccuracy and misinterpretation of information; ethics codes; plagiarism and copyright infringement; exploitation (e.g. data labelling done by low-wage workers in poor conditions).

That's fair enough, and of course this isn't the place for an exhaustive list. A few small things though.

Plagiarism: generative AI tools re-present information developed by others and so there is the risk of plagiarised content and/or copyright infringement being submitted by a user as their own, and artwork used by image generators may have been included without the creator's consent or licence.

This conflates copyright infringement and academic plagiarism. Aren't there two separate points here? One point is about students or other AI users failing to disclose that they have used AI, or misrepresenting how they have used AI. That is what "submitted by a user as their own" is implying. This is a huge issue (which the document also attempts to address in principle #4). The second point is to do with the legal and ethical rights of the creators whose work has been used to train AI models. The legal situation is complex, different in different jurisdictions, evolving over time, and also largely untested in court. But the short version seems to be: copyright law isn't posing much of a threat, because of data mining exemptions. If a student prompts Midjourney to create "a catbus in the style of Studio Ghibli" there probably won't be any copyright infringement, because although Hayao Miyazaki's artwork was mined to train the model, it was mined legally. I think the deeper problem here is the conflation of law and ethics. A slightly better approach might be to acknowledge that (a) IP law around AI is in flux, (b) it may not always be clear what is and isn't lawful, (c) creators whose work has been used to train generative AI without consent may have a persuasive ethical complaint even if their legal rights have not been infringed. Even better might be to gently indicate (d) even prior to the recent wave of generative AI, there have been many persuasive critiques of IP law on ethical grounds.

Ethics codes: users of generative AI tools should be aware that while ethics codes exist, they may not be embedded within all generative AI tools and that their incorporation, or otherwise, may not be something that users can easily verify

This one is very interesting. I'm not sure I understand what it's getting at? I think it means instilling students with a sense of just how wild and difficult to regulate AI is! - implying there will probably be a tendency to focus on Google, Microsoft and other high-profile companies, but reminding us that these companies may be incentivised to solve problems that many other AI makers are not. Anyone can train a model; a model can leak; a model might be fine-tuned; an application might be built on top of a model that behaves very differently from the underlying model.

And of course, somewhere in the middle between ChatGPT and "here's a random AI model I found linked to from Reddit" is where an awful lot of edtech will fall. So perhaps there's a discreet note of "buyer beware" here? As we all know, "The primary motive of the investors driving the EdTech market is ROI."

Another thought: is this maybe also an allusion to a problem that often crops up in discussions of AI ethics and AI safety under the name 'opacity' or 'explainability' or 'interpretability' or 'black boxes'? In other words, the robust and reliable incorporation of any 'ethics code' may be difficult for the developer, let alone the user to verify.

Bias. Where to start! This is a key term within AI safety, AI ethics, critical data studies etc., and isn't going anywhere soon. On the other hand, it's important to be aware that the word bias is a meeting point for data science (data scientists have a rich toolbox for identifying and mitigating various statistical biases), cognitive science (all those cognitive biases), and social justice (AI should be fair and just, not biased). People don't always mean the same thing when they talking about bias, and that means they don't always mean the same thing when they talk about addressing bias. Bias is an often useful but also limited and sometimes misleading framing of the kinds of harms of which AIs are capable, and/or which their existence may presuppose. Questions about bias can often be usefully reframed as questions about the power dynamics among all stakeholders of an AI, everyone who is directly or indirectly impacted, or might be. Paradoxically, if we focus too much on just bias, it can lead to both a kind of anthropomorphism ("garbage in, garbage out" is a good start, but it tends to disguise the real transformative agency of AIs), and to a kind of techno-solutionism (AI ethics necessarily involve social and political problems, not solely technical ones). I think I have an anti-bias bias!

What's conspicuously missing from principle #1? You can't include everything of course, but environmental sustainability ought to be in there somewhere.

Principles #2 and #3 give up far too much ground to the inevitability of AI, and don't assert universities' right (and power) to filter, select, and reject where appropriate. These could do with (a) much more explicit and sustained consideration of the diverse costs and benefits, especially the opportunity costs, of integrating generative AI into existing educational processes; (b) much less unsubstantiated presumption of unrealised benefits; (c) a little more recognition of how quickly this has happened (generative AI in the broad sense has been around for centuries, but this is about a year old), and that everything might be completely different in a couple of years. (In fact, I'm not sure we should really be thinking in terms of "principles" at the moment, or if we must, the sixth principle should be updating the principles themselves on an at least annual basis).

Principle #4, about academic integrity and rigor, is very welcome but also a little doomed from the start. In its compressed version it should surely go without saying. Perhaps there is an opportunity here to emphasise not only rigor and integrity, but also a commitment to education as a larger proposition than efficiency of learning? As Rebecca Eynon writes of AIED, "A lack of focus on education, as opposed to learning, can also be seen in the discussions of AIED and the role of teaching."

The bigger problem with #4 is that, I'm afraid, we don't (yet?) know how to assess AI-augmented student work, at least not across all disciplines. It is not about preserving integrity and rigor, so much as recapturing lost ground. At least, " educational institutions are facing a serious threat with regards to current student evaluation frameworks." So yes, it is absolutely vital that universities formulate clear policies and communicate them clearly to staff and students (and give staff appropriate leeway in creating their own policies at the level of school, module, assignment, etc.). But ChatGPT doubled my marking workload this summer, and I'm sure I'm not the only one. Distinguishing a student's contribution from an AI's contribution can be enormously difficult. AI doesn't just remove or transform tasks, it also generates new tasks (and staff and students could do with reassurance that we'll be supported in dealing with them). Despite the extra effort, my hunch is that this year's marking was substantially less fair than last year's. Different disciplines will be impacted differently - some very little, some hugely.

Principle #5 seems great to me: universities should work collaboratively on this! I do wonder why then these are the Russell Group principles? And whether generative AI might be impacting different types of universities in different ways?

Here are some alternative principles. What do we think?

Universities will ensure that the benefits and drawbacks of generative AI are evaluated with appropriate contextual sensitivity. The suitability of generative AI is likely to vary across educational contexts and disciplines. Universities will recognise that even where generative AI is not integrated it may still have impacts, and will ensure that staff and students are appropriately resourced to address these impacts.

Universities will actively support staff and students to investigate, to experiment with, and to innovate using generative AI for education. Support for this exploratory adoption will not come at the expense of academic integrity or rigor, and will not impose generative AI on staff or students who prefer alternative tools and approaches.

Universities will leverage their independent, interdisciplinary expertise into the ethics of AI to ensure that use of AI within the HE sector meets the highest ethical standards. Universities will actively engage in providing evidence-based insights and expertise to policymakers to inform responsible regulation at a broader societal level.

Universities will foster dialogue with diverse industry partners to understand the unfolding impacts of generative AI on workplace practices, and lead on the work of synthesising these findings within a longer time horizon.

Universities will work collaboratively to share best practice as the technology evolves, while also supporting the development of diverse and sometimes divergent policies and practices, and acknowledging and mitigating different levels of resourcing across the sector. Universities will create spaces for ongoing reflection on the implications of generative AI for the wider meaning and purpose of education itself.

They're a little wordy. But it seems like words are one thing we now have in abundance.

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On the Russell Group principles on AI in education

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The Russell Group (a self-selected network of 24 UK universities who have used this collective branding since the 1990s) recently released a set of five principles on the use of generative AI in...

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Share your videos with friends, family, and the world

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www.futurepedia.io

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Futurepedia - Find The Best AI Tools & Software

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Futurepedia is a free site to help you find the best AI tools and software to make your work and life more efficient and productive. Updated daily, join millions of followers of our website, newsletter and YouTube.

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Sehr gut und mit neuen Informaitionen bereichert.

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Gut, hat aber schon bekannte Informationen wiederholt.

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Ja, nutze es regelmäßig für Kursgestaltung.

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Nein, kenne ich nicht, bin aber neugierig.

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Nein, nicht gehärt und auch kein Interesse.

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Duden-verlag

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Sprachgesteuerte Assistenten gehören längst zu unserem Alltag. Wir fragen Siri, wie das Wetter wird, bitten Google Home darum, den Fernseher einzuschalten oder erstellen mit Alexa die Einkaufsliste.
Wie diese Technologien entstanden, wie sie funktionieren und welche Chancen und Gefahren damit verbunden sind, erklärt der renommierte Wissenschaftsjournalist und ZEIT-Redakteur Christoph Drösser in diesem Sachbuch.

Was die Revolution der künstlichen Intelligenz revolutionierte: neuronale Netze und Deep Learning

Wie man die Dinge zum Reden bringt: Der aktuelle Stand der Computerlinguistik und Sprachsteuerung

Echt oder gefälscht? Roboterjournalismus und Fake-News-Generatoren in den sozialen Medien

Risiken für den Datenschutz: Wer hört zu und was passiert mit unseren Daten?

Ist der freie Austausch von Informationen gefährdet? Ein kritischer Blick auf die Marktmacht der Internetgiganten

Mensch und Maschine im Dialog: vom Schachroboter zum intelligenten Assistenten

Unsere Handys, Smart Speaker und andere sprechende Geräte klingen so menschlich, dass wir gar nicht anders können, als den Maschinen eine eigene Persönlichkeit zu unterstellen. Wie „lernt" ein Gerät eigentlich zu verstehen und zu sprechen? Und wohin wird die Entwicklung der digitalen Sprachsysteme führen? Das erläutert Christoph Drösser und befragt Experten und Expertinnen aus der Informatik und KI-Forschung.

Dabei blickt er auch zurück auf kuriose Erfindungen wie den "Schachtürken", einen angeblich selbst denkenden Schachroboter, oder das Computerprogramm ELIZA von Joseph Weizenbaum, das einen Psychotherapeuten simulierte.

"Wenn die Dinge mit uns reden" ist ein packendes Buch über die Faszination sprechender Maschinen - informativ und voller Aha-Momente, nicht nur für Technikfans!

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Sprich mit mir: Das Potenzial digitaler SprachsystemeSprachgesteuerte Assistenten gehören längst zu unserem Alltag. Wir fragen Siri, wie das Wetter wird, bitten Google Home darum, den Fernseher einzuschalten oder erstellen mit Alexa die Einkaufsliste.

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Source: https://www.linkedin.com/in/maximiliano-avila-andrade-84b8991b4/

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The best speech-to-text apps make it simple and easy to convert speech into text, for both desktop and mobile devices.

Speech-to-text used to be regarded as very niche, specifically serving either people with accessibility needs or for dictation. However, speech-to-text is moving more and more into the mainstream as office work can now routinely be completed more simply and easily by using voce-recognition software, rather than having to type through members, and speaking aloud for text to be recorded is now quite common.

While the best speech to text software used to be specifically only for desktops, the development of mobile devices and the explosion of easily accessible apps means that transcription can now also be carried out on a smartphone or tablet.

This has made the best voice to text applications increasingly valuable to users in a range of different environments, from education to business. This is not least because the technology has matured to the level where mistakes in transcriptions are relatively rare, with some services rightly boasting a 99.9% success rate from clear audio.

Even still, this applies mainly to ordinary situations and circumstances, and precludes the use of technical terminology such as required in legal or medical professions. Despite this, digital transcription can still service needs such as basic note-taking which can still be easily done using a phone app, simplifying the dictation process.

However, different speech-to-text programs have different levels of ability and complexity, with some using advanced machine learning to constantly correct errors flagged up by users so that they are not repeated. Others are downloadable software which is only as good as its latest update.

Here then are the best in speech-to-text recognition programs, which should be more than capable for most situations and circumstances.

Jump straight to:
We've also featured the best voice recognition software.
Best paid for speech to text apps

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We list the best speech-to-text apps, to make it simple and easy to convert speech into text, for both desktop and mobile devices.

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Natural Reader

Balabolka

Panopreter Basic

WordTalk

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The best free text-to-speech software converts written words to spoken words, whatever budget you're working to.

Text-to-speech (TTS) software is capable of processing and reading content - may be deployed, but the programs don't typically understand the context. They understand how to say those words - and the very best text-to-speech software offers a range of natural-sounding voices to fit any preference or project. It's an ideal tool if you want to create more accessible content, increase workplace productivity, add realistic voice-overs to videos, or just proof-read your work out loud.

Today's free word processors often include a basic TTS feature. Microsoft Word and Google Docs both let you hear your text aloud. Results are generally accurate, and improving all the time.

But, like the that also have this type of lightweight text-to-speech reader, app-bound TTS tools - not to be confused with speech-to-text apps - are significantly limited compared to fully featured, free text-to-talk software. In some cases, you can't even download the audio files. That's not great if you're looking for the best text-to-speech software for YouTube videos and social media platforms.

To help you find the right tool, we've tested out the best free text-to-speech software across user-experience, performance, output, and any pricing upgrades.

The best free text-to-speech software of 2023 in full:

Best free text-to-speech software overall

Reasons to avoid

Natural Reader offers one of the best free text-to-speech software experiences, thanks to an easy-going interface and stellar results. It even features online and desktop versions.

You'll find plenty of user options and customizations. The first is to load documents into its library and have them read aloud from there. This is a neat way to manage multiple files, and the number of supported file types is impressive, including eBook formats. There's also OCR, which enables you to load up a photo or scan of text, and have it spoken to you.

The second option takes the form of a floating toolbar. In this mode, you can highlight text in any application and use the toolbar controls to start and customize text-to-speech. This means you can very easily use the feature in your web browser, word processor and a range of other programs. There's also a browser extension to convert web content to speech more easily.

The TTS tool is available free, with three additional upgrades with more advanced features for power-users and professionals.

Read our full Natural Reader review
2. Balabolka

Best free text-to-speech software for custom voices

Reasons to buy

There are a couple of ways to use Balabolka's top free text-to-speech software. You can either copy and paste text into the program, or you can open a number of supported file formats (including DOC, PDF, and HTML) in the program directly.

In terms of output, you can use SAPI 4 complete with eight different voices to choose from, SAPI 5 with two, or the Microsoft Speech Platform. Whichever route you choose, you can adjust the speech, pitch and volume of playback to create a custom voice.

In addition to reading words aloud, this free text-to-speech software can also save narrations as audio files in a range of formats including MP3 and WAV. For lengthy documents, you can create bookmarks to make it easy to jump back to a specific location and there are excellent tools on hand to help you to customize the pronunciation of words to your liking.

With all these features to make life easier when reading text on a screen isn't an option, Balabolka is the best free text-to-speech software around.

For more help using Balabolka, see out guide on how to convert text to speech using this free software.

3. Panopreter Basic

Best for beginners to text-to-speech conversion

Reasons to buy

Panopreter Basic is the best free text-to-speech software if you're looking for something simple, streamlined, no-frills, and hassle-free.

It accepts plain and rich text files, web pages and Microsoft Word documents as input, and exports the resulting sound in both WAV and MP3 format (the two files are saved in the same location, with the same name).

The default settings work well for quick tasks, but spend a little time exploring Panopreter Basic's Settings menu and you'll find options to change the language, destination of saved audio files, and set custom interface colors. The software can even play a piece of music once it's finished reading - a nice touch you won't find in other free text-to-speech software.

If you need something more advanced, a premium version of Panopreter is available. This edition offers several additional features including toolbars for Microsoft Word and Internet Explorer, the ability to highlight the section of text currently being read, and extra voices.

Best free text-to-speech word processor extension

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Best free text-to-speech software of 2023

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Find the best free text-to-speech software for free text to voice conversion

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Auswirkungen von ChatGPT auf das Sprachenlernen

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Auswirkungen von ChatGPT auf das Sprachenlernen

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The Impact of ChatGPT on Language Learning

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Language learning has always been a challenging yet rewarding journey for individuals around the world. With advancements in technology, artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool in transforming various industries, including language learning.

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OpenAI fordert Runway druch Text-to-Video heraus (16.2.2024)

„Sora ist in der Lage, komplexe Szenen mit mehreren Figuren, bestimmten Bewegungsarten und genauen Details des Motivs und des Hintergrunds zu erzeugen. Das Modell versteht nicht nur, was der Benutzer in der Eingabeaufforderung verlangt hat, sondern auch, wie diese Dinge in der realen Welt existieren“, heißt es aus der führenden AI-Schmiede in San Francisco. Erste Beispiele zeigen fotorealistische Kurzvideos, die man nicht mehr oder nur an Details von echten Aufnahmen unterscheiden kann. Das AI-Modell kann auch unterschiedliche Szenen zusammenschneiden.

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ChatGPT ist für Text und Code da, Dall-E für Bilder - und mit Sora sollen Nutzer:innen künftig einfach mit einigen Text-Prompts kurze Videos generieren können. Im Rennen um die Vorherrschaft im AI-Modell-Bereich hat OpenAI nun mit Sora einen Text-to-Video-Generator vorgestellt, der das bisher im Bereich führende AI-Startup Runway in den Schatten stellen soll.

„Sora ist in der Lage, komplexe Szenen mit mehreren Figuren, bestimmten Bewegungsarten und genauen Details des Motivs und des Hintergrunds zu erzeugen. Das Modell versteht nicht nur, was der Benutzer in der Eingabeaufforderung verlangt hat, sondern auch, wie diese Dinge in der realen Welt existieren", heißt es aus der führenden AI-Schmiede in San Francisco. Erste Beispiele zeigen fotorealistische Kurzvideos, die man nicht mehr oder nur an Details von echten Aufnahmen unterscheiden kann. Das AI-Modell kann auch unterschiedliche Szenen zusammenschneiden.

Sora basiert zwar auf den Entwicklungen von ChatGPT und Dall-E, funktioniert aber doch ein wenig anders. „Sora ist ein Diffusionsmodell, das ein Video erzeugt, indem es mit einem Video beginnt, das wie statisches Rauschen aussieht, und es allmählich transformiert, indem es das Rauschen in vielen Schritten entfernt", erläutert OpenAI. Damit man künftig in den Daten erkennen kann, dass es sich um ein AI-Video handelt, sollen ähnlich wie bei Dall-E Wasserzeichen-ähnliche, eindeutige Merkmale auf dem technischen Standard „Coalition for Content Provenance and Authenticity" (C2PA) integriert werden.

DALL-E 3: Bilder bekommen Wasserzeichen von OpenAI verpasst

Nur einigen Tester:innen zugänglich

Herausgegeben wird Sora aber noch nicht, vorher sollen Expert:innen es auf Herz und Nieren testen. „Es hat möglicherweise Schwierigkeiten, die Physik einer komplexen Szene genau zu simulieren, und versteht möglicherweise bestimmte Fälle von Ursache und Wirkung nicht. Zum Beispiel könnte eine Person in einen Keks beißen, aber danach hat der Keks vielleicht keine Bissspuren", heißt es. „Das Modell kann auch räumliche Details einer Aufforderung verwechseln, z. B. links und rechts verwechseln, und es kann Probleme mit präzisen Beschreibungen von Ereignissen haben, die im Laufe der Zeit stattfinden, wie z.B. das Verfolgen einer bestimmten Kamerabahn."

OpenAi ist nicht das erste Unternehmen, dass sich AI-generierten Videos widmet. Da zeigte bereits das New Yorker Startup Runway beachtliche Resultate mit seinem Modell Gen-2. Runway hat auch bereits eine Partnerschaft mit Getty Images geschlossen, um Unternehmenskunden „hochwertige, maßgeschneiderte Inhalte" anzubieten. Auch hat Google bei Gemini durchblicken lassen, dass dieses LLM auch ganz gute Video-Fähigkeiten hat.

Nun sorgen sich bereits einige um ihre Jobs. „Sam, bitte mach mich nicht obdachlos", schrieb der berühmte Youtuber Mr. Beast an den OpenAI-CEO, als der Sora auf X ankündigte. Der schickte ihm auf Wunsch ein Video von einem Schach-spielenden Affen zurück.

Datenschutz-Einstellungen

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OpenAI fordert Runway mit Text-to-Video-Generator heraus

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ChatGPT ist für Text und Code da, Dall-E für Bilder - und mit Sora sollen Nutzer:innen künftig einfach mit einigen Text-Prompts kurze Videos generieren

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Goethe-Intitut - Sprachenlernen der Zukunft

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Goethe-Intitut - Sprachenlernen der Zukunft

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Übersicht zu Meinungen des Goethe-Instituts zum Sprchenlernen der Zukunft

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KI-basierte Technologie ist allgegenwärtig und auch aus dem Kontext des Fremdsprachenunterrichts kaum noch wegzudenken. Wir geben einen Einblick in das Feld des Natural Language Processing und zeigen Potentiale KI-basierter Technologien im Unterricht.
Von Tobias Brockhorst
Technologien, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, begegnen uns sehr häufig im Alltag. Von personalisierten Suchergebnissen in Internet-Suchmaschinen und Werbeanzeigen in sozialen Medien, über digitale Sprachassistenten und Smart-Home-Geräte, bis hin zur Gesichtserkennung zum Entsperren des Smartphones, haben sich KI-basierte Technologien auf viele Lebensbereiche ausgebreitet. Auch im Fremdsprachunterricht erfreuen sie sich seit geraumer Zeit wachsender Beliebtheit. Hier geht es um zwei Teilbereiche des Natural Language Processing: die maschinelle Übersetzung und die maschinelle Erzeugung von Texten.

Menschliche und maschinelle Übersetzungen lassen sich kaum voneinander unterscheiden

Übersetzungssoftwares sind im Fremdsprachunterricht mittlerweile fest etabliert. Bei Verständnisschwierigkeiten greifen Lernende oftmals sofort intuitiv zum Smartphone, um die Bedeutung von ihnen unbekannten Wörtern oder Sätzen erschließen zu können. Im Vergleich zu herkömmlichen, schweren Wörterbüchern, hat man das Smartphone in der Regel ohnehin jederzeit griffbereit, und das Nachschlagen geht obendrein deutlich schneller. Auch bei der Produktion von zunächst in der Muttersprache verfassten Texten sind die Softwares sehr beliebt.

Während vor einigen Jahren maschinell übersetzte Texte von den Leser*innen sofort als solche enttarnt werden konnten, hat die Forschung auf dem Feld der Übersetzungstechnologie im letzten Jahrzehnt massive Fortschritte erzielen können, sodass es heute nahezu unmöglich ist zu erkennen, ob ein Mensch oder ein Computer eine Übersetzung angefertigt hat. Im Unterricht fällt dies Lehrkräften natürlich dennoch häufig auf, z.B. wenn ein*e Lernende*r im Unterricht nur mittelmäßig gute Ergebnisse im Bereich der produktiven Schreibkompetenz vorweisen kann, aber jeder Text, der von dem bzw. der Lernenden als Hausaufgabe angefertigt wurde, grammatikalisch und orthographisch einwandfrei ist.

Ein Beispiel für den rasanten Fortschritt KI-basierter Übersetzungssoftware, welche täglich von über einer Million Menschen genutzt wird, ist das 2017 von einem Kölner Unternehmen entwickelte DeepL. Die Übersetzungen in mittlerweile 28 Sprachen werden anhand statistischer Daten angefertigt, welche die Wahrscheinlichkeit von bestimmten Wörtern in bestimmten Kontexten beschreiben. Dabei werden mehrere Milliarden Parameter berücksichtigt.

Das Unternehmen trifft regelmäßig Maßnahmen, um die hohe Qualität der generierten Übersetzungen zu gewährleisten. So wurde zum Beispiel im Jahr 2017 eine Blindstudie durchgeführt, bei der eine Gruppe professioneller Übersetzer mit 100 Sätzen konfrontiert wurde, die jeweils von DeepL und von drei konkurrierenden Übersetzungssoftwares großer Tech-Unternehmen übersetzt wurden. Dabei schnitten die von DeepL erzeugten Texte drei Mal so gut ab wie die Ausgabetexte einer bekannten Suchmaschinen-Übersetzungssoftware, da die menschlichen Übersetzer sie als deutlich natürlicher klingend empfanden.

Vom DeepL-Übersetzer angefertigte Beispielübersetzung

Die Hausaufgaben von einer Software verfassen lassen

Neben der maschinellen Übersetzung von Texten gibt es einen weiteren Teilbereich im Feld des Natural Language Processing, welcher in der jüngeren Vergangenheit große technische Fortschritte erzielen konnte - die maschinelle Erzeugung von Texten. Eine Organisation, welche in den letzten Jahren in diesem Kontext immer wieder Schlagzeilen gemacht hat, ist OpenAI. Die Organisation mit Sitz in San Francisco, welche im Jahr 2015 gegründet wurde, beschäftigt sich mit der Erforschung von künstlichen Intelligenzen und entwickelt unter anderem Algorithmen, welche Texte verfassen und vervollständigen können.

Der neuste dieser Algorithmen, welcher den Namen Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) trägt, wurde erstmals im Jahr 2020 in Form einer wissenschaftlichen Publikation vorgestellt. Das Sprachmodell ist aktuell das größte seiner Art, wurde anhand von 45 TB an Daten trainiert und basiert auf einem neuronalen Netz mit 175 Milliarden Parametern. Von herkömmlichen Textgeneratoren unterscheidet sich die Software in zweierlei Hinsicht - zum einen werden keine vorgefertigten Textblöcke verwendet, zum anderen ist der Algorithmus nicht auf ein bestimmtes Themen- oder Anwendungsgebiet spezialisiert, sondern liefert passende Sätze für nahezu jeden Bereich. Wie auch DeepL, beruht das neuronale Netzwerk von GPT-3 auf einem statistischen Modell, welches die kontextabhängige Wahrscheinlichkeit von Wörtern und Sätzen beschreibt.

Gibt man der Software einen Input wie "Schreibe eine Geschichte über einen Jungen namens Max, der sich auf eine abenteuerliche Reise um die Welt" begibt, dann beginnt der GPT-3 Algorithmus genau dies zu tun und verfasst eine entsprechende Erzählung. Der Algorithmus, der auf verschiedenen Sprachen nutzbar ist, verfügt allerdings über kein eigenes Weltwissen, sondern ist lediglich sehr gut darin vorherzusagen, wie das nächste Wort bzw. der nächste Satz aussehen könnte. So finden schließlich nach und nach auch Textgeneratoren ihren Einzug in den Fremdsprachenunterricht, da es für eine*n Teilnehmende*n natürlich viel einfacher ist, einen Aufsatz oder einen Dialog zu einem bestimmten Thema von einer Software generieren zu lassen, als ihn selbst zu verfassen.

Vom OpenAI GPT-3 Playground angefertigte Beispielgeschichte

Mit dem Nutzen einer Software wächst auch ihr Missbrauchspotenzial

Neben Anwendungsbeispielen wie dem Verfassen von Texten im Fremdsprachunterricht können Textgeneratoren auch zu moralisch fragwürdigen oder kriminellen Zwecken verwendet werden. So lassen sich zum Beispiel ohne große Mühe einzigartige Spam-Nachrichten und Fake News erzeugen. Zudem können akademische Artikel mit Leichtigkeit gefälscht werden, was potentiell zur Verbreitung von Desinformation beitragen kann. Auch maschinelle Übersetzungssoftware lässt sich hervorragend für das Verfassen von Spam-Nachrichten sowie im Kontext verschiedener Formen des Online-Betrugs nutzen, wie zum Beispiel beim sogenannten Gewinnspiel-Betrug oder dem sogenannten Romance Scamming.

Ein weiteres Risiko bei der Nutzung von KI-basierter Übersetzungs- und Texterzeugungssoftware ist die Ausgabe von problematischen Inhalten oder vulgärer Sprache. Kommen in den Trainingsdaten der Software Kraftausdrücke oder rassistische, sexistische oder religiöse Stereotypen vor, so besteht stets die Gefahr, dass diese auch im generierten Output genutzt oder wiedergegeben werden.

Mit dem Nutzen einer Software wächst auch ihr Missbrauchspotenzial. Auch Endnutzer*innen sollten sich ihrer Verantwortung bewusst sein, wie sie die Software verwenden und was mit den Outputs passiert.

Im Unterricht lassen sich die Technologien sinnvoll einsetzen

Wie können Lehrkräfte KI-basierte Softwares auf konstruktive Weise einsetzen und im Unterricht für einen verantwortungsvollen Umgang mit diesen Technologien sensibilisieren? Eine Möglichkeit ist, mit maschinell übersetzten und generierten Texten zu arbeiten, um das metasprachliche Bewusstsein der Lernenden zu stärken und ihnen die Grenzen der Software aufzuzeigen.

Bei der maschinellen Übersetzung selbst aus dem Englischen oder Spanischen haben die Softwares mit Genera oder auch ausgelassenen Personalpronomen zu kämpfen - es können nach wie vor Fehler auftreten. Mit der Übersetzung von Metaphern und Allegorien, bei denen der Wortlaut stark vom eigentlichen Sinn der Aussage abweicht, haben Übersetzungssoftwares ebenfalls häufig Probleme. Die Softwares treffen auch nicht immer den richtigen Ton, was Kontext, Adressat*innen und sprachliches Register betrifft. Die Lernenden die semantischen, grammatikalischen und stilistischen Fehler und Ungereimtheiten in einem maschinell übersetzten Text korrigieren zu lassen, kann zu dieser Sensibilisierung beitragen.

Auch maschinelle Textgeneratoren lassen sich gut in den Fremdsprachenunterricht einbinden. Dadurch, dass die Textgeneratoren über kein eigenes Weltwissen verfügen, sondern Wortabfolgen anhand von statistischen Daten erzeugen, entsprechen die Outputs nicht immer dem, was eigentlich von der Software erwartet wurde. So ist es für die Textgeneratoren zwar kein Problem, eine Fantasiegeschichte mit einer bestimmten Handlung zu schreiben, allerdings tun sie sich beim Verfassen von Sachtexten zu spezialisierten Fachthemen deutlich schwerer. Auch von den stilistischen Problemen, die im Kontext der maschinellen Übersetzung erwähnt wurden, sind die Textgeneratoren betroffen. Im Unterricht ließe sich also mit maschinell erzeugten Texten arbeiten, indem man die Lernenden dazu auffordert, diese in verschiedener Hinsicht zu überarbeiten - sei es, um die Texte an ein bestimmtes Register bzw. einen bestimmten Adressaten anzupassen oder um bestimmte inhaltliche Anforderungen beim Verfassen eines Sachtexts zu erfüllen.

Für Lehrkräfte besteht außerdem die Möglichkeit, die Textgeneratoren im Rahmen der Unterrichtsvorbereitung einzusetzen, zum Beispiel für die Einführung von neuem Wortschatz. So kann man dem Algorithmus zum Beispiel ein bestimmtes Thema vorgeben und einige Wörter benennen, die in einem zu erzeugenden Text enthalten sein sollen, und der Algorithmus setzt dies um.

Ein vom OpenAI GPT-3 Playground zum Zwecke der Wortschatzeinführung angefertigter Beispieltext Die Technologien bergen neben dem großen Nutzen auch großes Missbrauchspotenzial. Lehrkräfte können im Unterricht Strategien entwickeln, die einen verantwortlichen und konstruktiven Umgang mit KI-basierter Software ermöglichen.

Quellen

Autor

Tobias Brockhorst ist Volontär im Bereich Sprachkurs- und Prüfungsmanagement am Goethe-Institut München. Neben seinen Studienschwerpunkten der Linguistik und der Fremdsprachendidaktik interessiert er sich für die Digitalisierung und den Einsatz von Informationstechnik im Bildungsbereich.

Copyright: Goethe-Institut e. V., Redaktion Magazin Sprache
September 2022
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Wie KI-basierte Software Einzug in den Fremdsprachenunterricht hält

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KI-basierte Technologie ist allgegenwärtig und auch aus dem Kontext des Fremdsprachenunterrichts kaum noch wegzudenken. Wir geben einen Einblick in das Feld des Natural Language Processing und zeigen Potentiale KI-basierter Technologien im Unterricht.

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Journal of Linguistics and Language Teaching

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Journal of Linguistics and Language Teaching

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Artikel zu KI-Nutzung

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Journal of Linguistics and Language Teaching (JLLT)

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Diese Website listet Tools zum Erkennen von KI-Texten.

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ChatGPT und andere KI-Tools haben viele Arbeitsbereiche bereits jetzt schon revolutioniert. Doch droht das Internet am Fluss des KI-generierten Contents zu ertrinken? Wie kannst du sicher sein, dass, wenn du KI-Texte (oder andere KI-Inhalte wie Video, Audio und Bilder) einsetzt, nicht von Google abgestraft wirst?

Und wie kann ein Lehrer oder Professor überprüfen, ob eine Masterarbeit oder Hausaufgabe vielleicht von Chat GPT geschrieben wurde? 🤖

KI-generierte Inhalte, auch generative KI genannt, treffe ich heute an jeder Ecke des Internets. Aber wie kann man eigentlich überprüfen, ob eine Maschine am Werk war oder ob sich ein echtes menschliches Gehirn bemüht hat? 🤔

In diesem Artikel möchte ich grundlegende Fragen dazu klären, wie KI-Texte erkannt werden können und welche Tools sich dazu eignen.

Was steckt hinter KI-generierten Inhalten?

KI-generierte Inhalte sind im Grunde genommen Inhalte, die von künstlicher Intelligenz erstellt werden, ohne dass ein Mensch direkt am kreativen Prozess beteiligt ist.

Sie entstehen durch Algorithmen, die mit Unmengen von Daten trainiert werden und auf dieser Basis einzigartige und originelle Ergebnisse liefern.

Das Schöne daran ist, dass KI-generierte Inhalte in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt werden können, wie zum Beispiel in der Texterstellung, Bild- und Videobearbeitung oder sogar in der Musikproduktion.
Lass mich mit dir einen kleinen Test machen.
Kannst du selber überhaupt unterscheiden was von der Maschine geschrieben ist und was von Menschen?

KI generierte Texte sind mit unter sehr eloquent und kaum noch von menschlichen Texten zu unterscheiden. Vorausgesetzt du nutzt gute Prompts.

Jetzt kommt ein kleiner Text - entscheide selber ob er von der KI generierte wurde oder per Hand von einem echten Menschen geschrieben:

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um herauszufinden, ob ein Text von einer KI oder einem Menschen geschrieben wurde. Eine Möglichkeit ist, spezielle Tools zu verwenden, die den Schreibstil, die Grammatik, die Wortwahl und die Struktur des Textes analysieren können. Es gibt auch Online-Dienste, die dir dabei helfen können, die Echtheit eines Textes zu überprüfen.

Eine andere Möglichkeit ist, Machine-Learning-Methoden zu nutzen. Dabei werden beispielsweise Deep-Learning-Modelle eingesetzt, die darauf trainiert sind, Texte zu unterscheiden. Dabei werden verschiedene Metriken wie Perplexity und Coherence Score verwendet, um die Qualität des Textes zu bewerten.

Aber ganz ehrlich, es gibt keine 100%ige Garantie dafür, ob ein Text von einem Menschen oder einer KI stammt. Es kann also immer noch schwierig sein, das eindeutig herauszufinden.

Stammt dieser Text von einer KI oder von einem Menschen?

...

Er stammt von der KI.

Die besten Detektoren für KI Texte

Auf den ersten Blick macht dieses Tool einen guten Eindruck. Als ich noch meinen zweiten Test durchgeführt hab (Menschen gemacht der Text) wurde dieser auch als möglich KI generiert erkannt.

Und da wurde ich neugierig also fütterte ich den AI Text Classifier mit alten Schriften von Adolf Loos. Auch diese wurden möglicherweise als KI-Text erkannt. Damit macht das Tool eigentlich nicht wirklich Sinn.

Einschränkungen

Es werden mindestens 1.000 Zeichen benötigt, das entspricht etwa 150 - 250 Wörtern.

Der Classifier ist nicht immer genau; er kann sowohl KI-generierte als auch von Menschen verfasste Texte falsch kennzeichnen.

KI-generierte Texte können leicht bearbeitet werden, um den Classifier zu umgehen.

Bei Texten von Kindern oder in anderen Sprachen als Englisch ist der Classifier weniger zuverlässig, da er hauptsächlich auf englischsprachigen Inhalten von Erwachsenen trainiert wurde.

Auch in den Einschränkungen selbst schreibt OpenAI, dass das Tool Probleme mit nicht-englischen Texten hat. In meinem Test musste ich jedoch feststellen, dass der Classifier Schwierigkeiten hat, menschlich verfasste Texte sowie auch KI-generierte Texte zu klassifizieren.

Wenn alle Texte als KI-Text erkannt werden, eignet sich dieses Tool nicht zur Überprüfung von Texten.
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Der KI-Detektor Originality.ai hat sich seit meinem ersten Test stark verbessert. Damals erkannte es 3 von 5 KI-Texten, was bereits eine beachtliche Leistung war. Im aktuellen Test konnte es jedoch alle 5 KI-Texten erkennen - ein beeindruckender Fortschritt.

Eines der bemerkenswerten Merkmale von Originality.ai ist seine Fähigkeit, Verschleierungstaktiken zu durchschauen. Egal ob zusätzliche Satzzeichen, Rechtschreib- und Grammatikfehler, Synonyme oder KI-gesteuertes Umschreiben - dieses Tool lässt sich nicht so leicht austricksen.

Außerdem bietet Originality.ai nicht nur KI-Erkennung, sondern auch einen Plagiatschecker. Du kannst beide Funktionen gleichzeitig laufen lassen, was dir Zeit und Mühe spart. Die Ergebnisse werden übersichtlich und schnell präsentiert. Falls du planst, eine große Menge an Texten zu überprüfen, steht dir eine praktische API zur Verfügung.

Die Preisgestaltung von Originality.ai ist fair: 0,01 $ pro Credit, wobei ein Credit 100 Wörter entspricht. So kostet dich die Überprüfung eines 1.000-Wörter-Blogartikels auf KI und Plagiate nur 20 Cent. Angesichts der Schnelligkeit und Genauigkeit des Tools ist das ein Preis, den ich persönlich okay finde.

Zusammengefasst kann ich sagen, dass Originality.ai ein zuverlässiges und effektives Tool für die KI- und Plagiaterkennung ist. Es ist definitiv einen Blick wert.
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Jetzt geht es um den Writer AI Detector - ein KI Texterkennungstool, das mich echt verwirrt hat.

Ihr wisst ja, normalerweise rockt KI Texterkennung bei längeren Texten. Aber dieser kleine Störenfried hier, er analysiert nur Texte bis zu 1500 Zeichen auf einmal. 🤨

Klingt irgendwie unlogisch, oder? Das dachte ich mir auch. Genau deswegen habe ich ihn ausprobiert, um zu sehen, ob er wirklich gut ist. Und, tja... es war eher eine Enttäuschung.

Trotz mehrfacher Tests hat das Tool keinen einzigen KI-Text erkannt.

Für mich sieht das so aus, als würde praktisch jeder Text zum menschlichen Text. Das ist irgendwie enttäuschend.

Der Writer AI Detector hat in meinem Test nicht gerade brilliert.
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AI Detector Pro ist ein Online-Tool, das sich auf die Erkennung von KI-generierten Inhalten spezialisiert hat. Mit seiner bahnbrechenden Technologie analysiert das Tool den Text und identifiziert die typischen Formulierungen und Stilistiken, die von GPT-basierten KI-Algorithmen wie ChatGPT verwendet werden.

Egal, ob du ein Wissenschaftler, Journalist oder einfach nur ein neugieriger Leser bist, AI Detector Pro bietet dir eine Möglichkeit, den Unterschied zwischen von Menschen und von Maschinen geschriebenen Inhalten zu erkennen.

AI Detector Pro hat im Test eine mittelmäßige Figur gemacht. Auch wenn das KI Text Detector Tool nicht alle Texte richtig erkannt hat. So war der von mir geschriebene Text ebenfalls als KI-Text klassifiziert. 🤔

Da lag AI Detector Pro also daneben. Auch bei dem alten Text aus einem Buch wurde KI-Inhalt nachgewiesen. Und wenn du jetzt anzweifelst ob das Buch eine echte Person geschrieben hat, dann verweise ich auf das Alter des Buches. Dies wurde vor über 100 Jahren verfasst.
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Schnell einen AI-Detektor gebraucht? Na dann, hier kommt der Sapling AI Detector, der dir blitzschnell hilft! Das Tolle daran? Du kannst sofort loslegen, ohne dich anmelden zu müssen. Und das Ganze ist kostenlos! 😅

Allerdings muss ich dir eine kleine Warnung mit auf den Weg geben. Die Erkennungsrate ist nicht immer hundertprozentig. Besonders bei KI-Texten, die einen individuellen Schreibstil haben, lässt der Detektor ab und an mal den Ball fallen. Hier hat der gute alte Sapling ein bisschen Schwierigkeiten, den KI-Text zu erkennen.

Generell ist die Treffsicherheit von Sapling AI Detector nicht hoch. Im Test hat der KI Text Detektor keinen einzigen Text als KI Text erkannt.

Du kannst bis zu 1000 Wörter kostenlos checken.

Trotzdem, für einen ersten schnellen Check? Da ist der Sapling AI Detector absolut zu empfehlen!
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Der KI-Text-Detektor von Content at Scale behauptet, das beste kostenlose Tool zur Erkennung von KI-Inhalten zu sein. Klingt großartig, oder?

Also habe ich ihn getestet und ehrlich gesagt, war das Ergebnis nicht ganz das, was ich erwartet hatte. So konnte es in meinen Tests keinen einzigen KI-generierten Text erkennen. 😮

Content at Scale bietet großartige SEO Features. Beispielsweise kann es bis zu 2.500 Zeichen (ungefähr 500 Wörter) an KI-Inhalten erkennen. Und es hat sogar einen eingebauten Long-Form KI Content Generator, der auf der Grundlage eines eingegebenen Keywords SEO-optimierte Blogbeiträge mit mehr als 2.600 Wörtern erstellen kann.

Aber letztendlich, wenn es darum geht, KI-Inhalte zu erkennen, kam es für mich einfach nicht durch. Vielleicht werde ich es in der Zukunft noch einmal testen und sehen, ob es sich verbessert hat. Bis dahin bleibe ich bei meinen bisherigen Tool.
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Ich hatte hohe Erwartungen, aber leider wurde ich enttäuscht. 😔

Ich probierte diesen KI Texterkennungstool aus und was soll ich sagen? Es hat einfach nicht den Job gemacht, den es versprach. Es hat komplett versagt, einen KI-geschriebenen Text zu erkennen!

Ich muss zugeben, es hat eine ziemlich coole Funktion. Ihr könnt einfach über die Absätze mit der Maus fahren, und es zeigt euch an, zu wie viel Prozent der Text von Menschen geschrieben wurde. Das fand ich ziemlich beeindruckend!

Aber trotzdem... Es gibt eine Grenze, wie weit coole Features einen unzureichenden Kernaspekt ausgleichen können.

Ein weiterer Pluspunkt, den ich erwähnen sollte, ist die Möglichkeit, kleine Texte kostenlos zu analysieren. Ein großartiges Feature für diejenigen, die nicht sofort ein Vermögen ausgeben wollen. Aber am Ende des Tages war ich nicht wirklich überzeugt. 😐
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ZeroGPT verspricht eine ziemlich beeindruckende Genauigkeitsrate von mehr als 98% bei der Texterkennung.🎯 Allerdings gilt das nur für englische Texte.Sie haben ein Algorithmus entwickelt, der nach der Analyse von mehr als 10 Millionen Artikeln und Texten in der Lage ist zu erkennen, ob ein Text von einer KI/GPT oder einem Menschen verfasst wurde.

Die Bedienung des ZeroGPT-Tools ist super einfach und benutzerfreundlich. Du gibst den Text in das Feld ein, klickst auf den Button "Text erkennen" und voilà! Die Ergebnisse werden sofort angezeigt, zusammen mit einer Anzeige, die den Prozentsatz des eventuell plagiierten AI/GPT-Texts zeigt.

Ein großes Plus ist der Datenschutz. 👍

Wenn du deinen Text im Tool überprüfst, wird dieser nicht gespeichert oder online verfügbar sein, und ZeroGPT verwendet deinen Text nicht, um ihr AI-Erkennungsmodell zu trainieren.

Aber es gibt auch ein paar Kehrseiten. ZeroGPT ist ausschließlich ein Erkennungstool und bietet keine Korrektur- oder Bearbeitungsfunktionen an. Wenn du also ein umfassendes Schreibtool suchst, musst du möglicherweise andere Tools zusätzlich zu ZeroGPT verwenden. 📝🔍

Und trotz der hohen Genauigkeitsrate ist das Tool nicht perfekt. Es kann Fälle geben, in denen es falsche Positiv- oder Negativmeldungen generiert. Das kann auf Einschränkungen in den Erkennungsalgorithmen oder auf die Qualität des eingegebenen Textes zurückzuführen sein. 🎭⚠️

Wie habe ich getestet?

Als Test habe ich hier vier Texte in ChatGPT generiert. Dabei ist drauf zu achten, dass der Text mindestens 1000 Zeichen enthält. Kurze Texte können nur sehr schwer von denen KI Detektoren erkannt werden.

Der erste Text um zu testen wie gut die Tools zur Erkenunng von KI Texten funktionieren fragt nach einer Definition von Goldener Milch. Damit der Prompt mehr als 1000 Zeichen erzeugt, habe ich "Erkläre es mir ausführlich" verwendet.

Der zweite Text ist eine von mir per hand geschriebener Text. Damit möchte ich die KI Text Detektoren aufs Glatteis führen und schauen ob hier irgendwas mit künstlicher Intelligenz erkannt wird.

Zusätzlich habe ich noch zwei Texte von Menschen geschrieben hinzugefügt. Der eine Text ist ein alter Blog Text von mir. Und der andere Text ist von Adolf Loos aus dem Jahr 1898.

Wie erkenne ich KI Generierte Texte?

Hier geht es um den Unterschied zwischen menschengeschriebenen Texten und von künstlicher Intelligenz generierten Texten. In der Theorie haben KI-Texte einige Merkmale, die menschgemachte Texte nicht haben. Unter anderem sind das:

Im Gegensatz zu KI-Texten enthalten menschgeschriebene Texte häufiger Rechtschreib- oder Grammatikfehler.

Menschliche Texte enthalten ein breiteres Spektrum an verwendeten Wörtern und Phrasen als KI-Texte, die tendenziell eine geringere Variabilität bei der Wort- oder Phrasenwahl aufweisen.

KI-Textgeneratoren neigen dazu, Wörter, Phrasen oder inhaltliche Punkte häufiger zu wiederholen als menschliche Texte.

Deutsche KI-Texte enthalten in der Regel nur bekannte Wortzusammensetzungen (Komposita) und keine neuen oder ungewöhnlichen, während menschliche Texte mehr Variationen aufweisen können.

KI-Texte sind oft sehr einheitlich formatiert, während menschliche Texte eine größere Satzzeichenvielfalt aufweisen können und variierende Absatzlängen haben.

KI-Texte enthalten wenige bis gar keine Neologismen (neue Wörter), während menschliche Texte eher dazu neigen, neue Wörter zu erfinden oder ungewöhnliche Wörter zu verwenden.

KI-Textgeneratoren tendieren dazu, kürzere Sätze mit weniger Nebensätzen zu erstellen, während menschliche Texte in der Regel längere Sätze und eine komplexere Satzstruktur aufweisen können.

KI-Texte schreiben in der Regel in der Standardsprache und enthalten wenig Dialekt oder Umgangssprache, während menschliche Texte diese sprachlichen Varianten häufiger nutzen können.

KI-Texte enthalten gängigere Wörter und wenig bis gar keine Redewendungen oder veraltete Wörter und Phrasen, während menschliche Texte häufiger Idiome und umgangssprachliche Ausdrücke verwenden können.

Können KI Text-Detektoren auch Plagiate erkennen?

Wir müssen zunächst verstehen, dass Plagiate und KI-Texte zwei völlig verschiedene Dinge sind. Während ein Plagiat eine direkte Kopie oder eine modifizierte Version eines bereits vorhandenen Textes ist, wird ein KI-Text von einem Algorithmus generiert.

Der Algorithmus nimmt sich ein Thema, lernt aus den vorhandenen Daten und generiert dann einen völlig neuen Text. Es ist, als ob du einen Künstler nimmst, ihm einen Pinsel und eine Leinwand gibst und ihn bittest, ein Bild zu malen. Der Künstler wird seine eigene Interpretation des Themas malen, aber das Bild wird nie eine direkte Kopie eines bereits vorhandenen Bildes sein.

Plagiatsprüfung ist ein Prozess, bei dem ein Text mit einer Datenbank von vorhandenen Texten abgeglichen wird, um zu überprüfen, ob Teile des Textes aus einer anderen Quelle kopiert wurden. Es ist wie ein Wächter, der sicherstellt, dass niemand die Arbeit eines anderen als seine eigene ausgibt.

Können KI-Text Detektoren nun Plagiate erkennen?

Die Antwort ist nicht so einfach, wie es auf den ersten Blick erscheinen mag. KI-Texte können natürlich nicht auf die gleiche Weise wie Plagiate geprüft werden. Denn diese Texte sind ja keine direkten Kopien, sondern eigenständige Werke, die von einem Algorithmus generiert wurden. Daher muss hier ein anderer Ansatz gewählt werden.

Dennoch bietet beispielsweise Originality.ai auch eine Plagiatsprüfung. Generell können aber nicht alle KI-Text Detektoren Plagiate prüfen.

Kann Google KI Texte erkennen?

Ich weiß, dass wir alle die gleiche Frage im Kopf haben: Kann Google KI generierte Texte erkennen? 🤔 Und ehrlich gesagt, wünschte ich, ich hätte eine definitive Antwort. Wie wir alle wissen, ist der Ranking-Algorithmus von Google ein gut gehütetes Geheimnis. 🤫

Allerdings gibt uns Google in seinen Richtlinien einige Anhaltspunkte. Was wir definitiv wissen, ist, dass Google hochwertige Inhalte belohnt, unabhängig davon, ob sie von einem Menschen oder einer KI erstellt wurden:

Hochwertige Inhalte belohnen, egal wie sie produziert werden

Einige von euch Webmastern da draußen fragen sich vielleicht: "Kann ich KI-generierte Texte auf meiner Website verwenden, ohne eine Strafe zu riskieren?" Nun, die kurze Antwort lautet: Ja, wenn der Inhalt qualitativ hochwertig ist. 🎯

Allerdings ist es wichtig zu beachten, dass die aktuell verfügbaren KI-Textgeneratoren mit deutschen Texten oft noch zu kämpfen haben. Keiner der getesteten Direktoren konnte zuverlässig feststellen, ob ein Text von einer KI oder einem Menschen verfasst wurde. Also, wenn ihr euch für KI-Texte entscheidet, achtet darauf, dass sie wirklich hochwertig sind! Qualität geht vor Quantität!

Generell sind die hier vorgestellten KI Textdetektoren nicht besonders gut im Umgang mit deutschen Texten. So konnte keiner der Detektoren zweifelsfrei feststellen ob ein KI Text vorliegt oder ein Mensch gemachter Text.

Wie zuverlässig sind die Tools zur Erkennung von KI Texten

Während die zuvor genannten Tools hilfreich sind, gibt es Grenzen bei der Zuverlässigkeit dieser KI Text Detektoren.

Große Sprachmodelle, wie beispielsweise GPT-3, können zur Erkennung von KI-generierten Texten eingesetzt werden.

Forscher wie Muhammad Abdul-Mageed haben Methoden entwickelt, bei denen das Modell sowohl auf menschlichen als auch auf maschinellen Texten trainiert wird, um Unterschiede zu erkennen. Das klingt vielversprechend, oder? 💡

Scott Aaronson, ein Informatiker, der sogar ein Jahr bei OpenAI gearbeitet hat, entwickelte eine Art Wasserzeichen für längere KI-generierte Texte. OpenAI selbst arbeitet ebenfalls an Wasserzeichen für computergenerierte Texte und fordert Benutzer auf, KI-generierte Inhalte deutlich zu kennzeichnen.

Aber: Die bisherigen technischen Lösungen sind nicht perfekt. Viele der Tools sind nicht in der Lage, mit der neuesten Generation von KI-Sprachmodellen umzugehen, da sie auf älteren Modellen wie GPT-2 basieren. Zudem funktionieren viele Erkennungstools am besten bei umfangreichen Texten, während sie bei kürzeren Texten, wie sie in Chatbots oder E-Mail-Assistenten vorkommen, weniger effizient sind. 😕

Und hier kommt eine weitere Herausforderung ins Spiel: Die Nutzung großer Sprachmodelle für die KI-Erkennung erfordert leistungsstarke Computer und Zugang zum KI-Modell selbst, was die Tech-Unternehmen oft nicht gewähren.

Insgesamt sind also Fortschritte in der Erkennung von KI-Texten erkennbar, aber es gibt viel Luft nach oben , um mit der rasanten Entwicklung von KI-Sprachmodellen Schritt zu halten.

Bleib also wachsam, um dich bestmöglich auf die Zukunft vorzubereiten! 🚀

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KI Texte erkennen: Die besten KI Text Detektoren 2024

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ChatGPT und andere KI-Tools haben viele Arbeitsbereiche bereits jetzt schon revolutioniert. Doch droht das Internet am Fluss des KI-generierten Contents zu ertrinken? Wie kannst du sicher sein, dass, wenn du KI-Texte (oder andere KI-Inhalte wie Video, Audio und Bilder) einsetzt, nicht von Google abgestraft wirst? Und wie kann ein Lehrer oder Professor überprüfen, ob eine...

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Die Website listet KI-Erkennungssoftware auf.

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KI-geschriebene Texte erkennen: Diese Tools können helfen

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Immer mehr Texte und Webinhalte entstehen mit Hilfe von KI. Wie Sie KI-geschriebene Texte erkennen können, erfahren Sie hier.

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Künstliche Intelligenz (kurz KI) hat in den unterschiedlichsten Bereichen Einzug gehalten - auch in den Schulen. KI kann zum Beispiel dabei helfen, den Unterricht zu verbessern. Oder sie kann Schüler*innen individuell unterstützen. Und sie kann Verwaltungsaufgaben im Schulalltag vereinfachen. Doch wie weit ist der Einsatz von KI-Programmen an deutschen Schulen bisher verbreitet? Wie bewerten Lehrkräfte Veränderungen durch KI? Das möchten wir mit einer europaweiten Online-Umfrage herausfinden. Helfen Sie mit!

klicksafe beteiligt sich an einer länderübergreifenden europäischen Umfrage zur Nutzung und Bewertung von KI-Tools im Bildungskontext. Das Projekt wurde von unseren Kolleg*innen des griechischen Safer Internet Centers ins Leben gerufen.

Ziel der Umfrage ist es, einen Überblick darüber zu gewinnen, wie künstliche Intelligenz im Schulkontext bereits verwendet wird. Zudem soll die Umfrage Erkenntnisse dazu liefern, wie Lehrkräfte Veränderungen durch KI wahrnehmen und bewerten.

Die Umfrage richtet sich an Pädagog*innen aller Bildungsstufen und dauert nur ein paar Minuten. Der Fragebogen kann bis Ende 2023 beantwortet werden.

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Jetzt mitmachen! / Europaweite Umfrage zu Künstlicher Intelligenz in der Schule

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Künstliche Intelligenz (kurz KI) hat in den unterschiedlichsten Bereichen Einzug gehalten - auch in den Schulen. KI kann zum Beispiel dabei helfen, den Unterricht zu verbessern. Oder sie kann Schüler*innen individuell unterstützen. Und sie kann Verwaltungsaufgaben im Schulalltag vereinfachen. Doch wie weit ist der Einsatz von KI-Programmen an deutschen Schulen bisher verbreitet?

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Ich habe KI ausprobiert und spiele damit.

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Ich nutze KI für meine Arbeit und auch in der Freizeit.

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New Tech - New Teaching

Linguistic Landscaping

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Sprachenlernen in der Zukunft

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https://www.youtube.com/watch?v=kXChJfHZrjU

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What's the BEST AI For Language Learning? (CLEAR winner)

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Results of the 17th Annual Survey published 4 September 2023

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Share your videos with friends, family, and the world

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Übersicht über die Fortbildungen zu fobizz

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Ich bin begeistert, dass ich die fobizz-Tools entdeckt habe. Die einfache und intuitive Benutzeroberfläche machte es sowohl mir als auch meinen Schüler*innen leicht, die KI-Tools in einer sicheren und effektiven Lernumgebung zu nutzen.

John Patton, Englisch Lehrer

Mit der Flatrate spare ich viel Zeit bei der Unterrichtsvorbereitung. Das Gelernte kann ich gleich im Unterricht einsetzen.

Die Tools von Fobizz haben unsere Schule revolutioniert. Sie haben eine neue Dimension in meine Unterrichtspraxis gebracht und das Engagement der Schüler im Lernprozess deutlich verbessert.

Angela Miller, Schulleiterin

Fobizz ist eine geniale Fortbildungsmöglichkeit: Zeitlich und örtlich selbstbestimmt zu absolvieren. Große Auswahlmöglichkeit, gut verständlich und praxisnah erklärt, inklusive Übungen. Klare Weiterempfehlung!

Ich bin beeindruckt von Fobizz' Engagement für den Datenschutz. Für mich als Lehrer ist es wichtig zu wissen, dass die Informationen unserer Schüler*innen sicher sind. Es ist wirklich ein fantastisches Werkzeug für das moderne Klassenzimmer.

Mark Sanchez, IKT Koordinator

Ich bin froh, dass es fobizz gibt. Durch gute und verständliche Tutorials ist die praktische Umsetzung im Unterricht sofort möglich. Ich habe eine fobizz Schullizenz für meine gesamtes Kollegium angeschafft. Die Rückmeldungen sind positiv!

Martin S., Schulleiter aus Niedersachsen

Fobizz ist ein wesentliches Instrument bei unserem Übergang zum digitalen Lernen. Es ist nicht nur benutzerfreundlich und zuverlässig, sondern auch DSGVO-konform, was ein großer Vorteil ist.

Sarah Williams, Grundschullehrerin

Der Abschluss einer Schullizenz bei fobizz ist sehr lohnend, da die Fortbildungen zeitlich und örtlich unabhängig genutzt werden können und maßgeblich zu einer Professionalisierung des Kollegiums beitragen. Das erworbene Wissen trägt laut unserer schulinternen Befragungen nachhaltig zu einer Verbesserung der Unterrichtsqualität bei.

Gerhard B., Schulleiter aus NRW

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fobizz | Online-Fortbildungen für Lehrkräfte

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Online-Fortbildungen für Lehrkräfte zu aktuellen Themen rund um Medienkompetenz und Digitalisierung, um digitale Medien sinnvoll im Unterricht einzusetzen und zu thematisieren ✓ orts- und zeitunabhängig lernen ✓ praxisorientiert ✓ mit Zertifikat

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Die Plattform fobizz bietet einen umfangreichen digitalen Werkzeugkasten für die kreative Unterrichtsgestaltung.

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Advanced Innovation KI Suche - Die KI Suche von Advanced Innovation hilft dabei, unter der stetig wachsenden Anzahl von KI-gestützten Anwendungen genau die zu finden, die den eigenen Bedürfnissen entspricht. Durch die Eingabe von Suchbegriffen und zahlreiche Filteroptionen lässt sich die Suche präzise eingrenzen. So lassen sich Tools identifizieren, die in Schule und Unterricht eingesetzt werden können.

ChatGPT - Der KI-gestützte Textgenerator basiert auf maschinellem Lernen und ist in der Lage, dialogisch zu kommunizieren. Er kann Texte schreiben, Aufgaben lösen und Bilder analysieren, liefert jedoch bisher keine Quellenangaben. Eine kostenfreie Nutzung ist nach vorheriger Registierung möglich.

DALL-E 2 - Der Bildgenerator kann Kunst und Bilder auf Basis schriftlicher Beschreibungen erzeugen und ist nach vorheriger Registierung begrenzt kostenfrei nutzbar.

Perplexity - Der KI-gestützte Chatbot liefert prägnate Antworten auf Fragen und belegt diese mit Quellenangaben. Die kostenfreie Nutzung ist ohne vorherige Registrierung möglich.

DeepL - KI-gestütztes Übersetzungstool, das ganze Textabschnitte oder Dokumente auf hohem Niveau übersetzen kann. Eine begrenzte kostenfreie Nutzung ist ohne Registrierung möglich.

QuickDraw - Ein neuronales Netzwerk, das von Nutzer:innen gezeichnete Bilder erkennt. Es ermöglicht eine spielerische Annäherung an das Themenfeld Künstliche Intelligenz.

Hello History - KI-gestützter Chatbot, mit Hilfe dessen man lebensnahe und geschichtswissenschaftlich fundierte Unterhaltungen mit historischen Persönlichkeiten führen kann. Als App für iOS und Android verfügbar und begrenzt kostenfrei nutzbar.

Bettermarks - Adaptives Lernsystem für Mathematik, das sich dem individuellen Lernstand der Nutzer:innen anpasst und individuelle Lernwege ermöglicht. Grundsätzlich kostenpflichtig, aber in ausgewählten Bundesländern durch Kooperation auf Landesebene für alle Schulen kostenfrei nutzbar.

mindverse - Ob Texterstellung, Recherche, SEO-Analyse, Bilderstellung oder Brainstorming: Das KI-gestützte All-in-One-Tool lässt sich bei der Erstellung unterschiedlichster Inhalte einsetzen. Von der Ideenfindung bis zum fertigen Text eignet sich das Tool für verschiedene Textarten und ist vor allem auf deutsche Inhalte spezialisiert. Die Nutzung der KI ist nach einer Testphase kostenpflichtig.

PEER - PEER ist ein Projekt des Lehrstuhls für Human-Centered Technologies for Learning an der TUM School of Management der TU München. Das KI-Tool unterstützt bei der Erstellung von Aufsätzen und Texten aller Art - von der Grundschule bis zur Universität. In der Eingabemaske kann der Aufsatztyp (Bericht, Geschichte, Erörterung, Kurzgeschichte u. v. m.) sowie Schulart und Jahrgang ausgewählt werden.

whisper - Das KI-gestützte Tool ist ein vielseitiges Spracherkennungssystem. Es steht als Open Source Software frei zur Verfügung und kann kostenlos genutzt werden. Das Tool kann Eingabesprachen identifizieren und das vorliegende Audiomaterial in verschiedene Sprachen transkribieren - inklusive korrekt gesetzter Satzzeichen. Außerdem kann die KI transkribierte Texte in andere Sprachen übersetzen.

schulKI - schulKI ist eine von Lehrkräften für den Einsatz in Schulen entwickelte Plattform, die über eine eigens angepasste Oberfläche auf ChatGPT zugreift. Sie kann Texte, Bilder und PDFs auslesen und verstehen, Ideen und Konzepte visualisieren und unterstützt auch bei der Aufgabenerstellung und -kontrolle. Die Plattform ist so konzipiert, dass ein gemeinsamer Einsatz mit Lernenden möglich ist. Die Nutzung ist DSGVO-konform und die Schüler:innen müssen dafür keine Benutzerkonten anlegen. Der Zugriff erfolgt über Links.

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Digitale Tools für den Unterrricht. Diese Übersicht ist eine Sammlung um den Unterricht digital zu unterstützen und die Verzahnung zwischen Präsenz- und Fernunterricht zu unterstützen.