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DeepDetector hilft Teams, Lehrenden, Verlagen und Schreibenden, KI-generierte Texte zu erkennen, Originalitätsrisiken zu prüfen und Texte verantwortungsvoll zu verbessern.

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KI-Detektor mit Belegen auf Satzebene.

    Ressourcen

    Leitfaden für Audit-Exporte der KI-Erkennungs-API

    Planen Sie Audit-Exporte für die KI-Erkennungs-API mit Laufhistorie, Prüfernotizen, Risikostufen, Zeitstempeln, Richtlinienstatus und Beleglinks.

    Hauptleitfaden öffnen

    Belege hinter jeder Entscheidung exportieren

    Audit-Exporte sollten Lauf-IDs, Dokumentreferenzen, Risikostufen, Vertrauen, hervorgehobene Belege, Prüfernotizen, Zeitstempel und finalen Status enthalten.

    CSV- und JSON-Workflows unterstützen

    Compliance-, Bildungs-, Publishing- und Enterprise-Teams benötigen oft CSV für Review-Protokolle und JSON für nachgelagerte Systeme. Beide Formate sollten stabile IDs und Richtlinienkontext bewahren.

    Exporte an menschliche Prüfung binden

    Ein Export sollte zeigen, wie Detektorsignale interpretiert wurden, wer den Fall geprüft hat, welcher Kontext einbezogen wurde und ob Revision, Eskalation oder keine Aktion gewählt wurde.

    FAQ

    Welche Felder gehören in einen KI-Erkennungs-Audit-Export?

    Enthalten sein sollten Lauf-IDs, Dokument-IDs, Risikostufen, Vertrauen, Beleg-Highlights, Prüferzuweisung, Notizen, Zeitstempel, Richtlinienstatus, finales Ergebnis und Links zu aufbewahrten Datensätzen, wenn verfügbar.

    Beweisen Audit-Exporte Fehlverhalten?

    Nein. Audit-Exporte dokumentieren Belege und Review-Prozess. Sie sollen verantwortliche Entscheidungen unterstützen, nicht Kontext, Entwürfe, Zitate oder menschliches Urteil ersetzen.

    Weiterlesen

    Ressourcen zur KI-Erkennungs-APIReview-Warteschlangen für KI-Erkennungs-APIDatenaufbewahrung für KI-Erkennungs-API