Der KI-Detektor Pangram soll bei Texten von Menschen kaum Fehlalarme auslösen und Maschinentexte zuverlässig erkennen. Hält das Tool, was es verspricht?
(Bild: Martina Bruns / KI / heise medien)
27.07.2026, 07:00 Uhr
Lesezeit: 16 Min.
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KI-Erkennung: Detektor Pangram im Test
- Das Aufkommen der Detektoren
- Von vorhersehbaren Wörtern und Satzlängen
- Pangrams Versprechen
- Tests
- Fazit
Ein Online-Tool erregte in den vergangenen Wochen Aufsehen: Pangram, eine Erkennungssoftware, die verspricht, KI-generierte Texte deutlich zuverlässiger als die Konkurrenz zu entlarven. Das Tool wurde in Deutschland bekannt, als zwei Recherchen Bundesdigitalminister Karsten Wildberger und Thüringens Ministerpräsident Mario Voigt vorwarfen, Reden und Gastbeiträge mit KI-Unterstützung verfasst zu haben.
- Der KI-Detektor Pangram soll vergleichsweise sicher unterscheiden, ob ein Text von einem Menschen oder einer KI geschrieben wurde.
- Dabei soll der Detektor über bisherige Verfahren, die Perplexity und Burstiness messen, hinausgehen und so gut wie keine unberechtigten KI-Stempel verteilen.
- Wir haben mit Stichproben geprüft, wie gut menschliche und KI-generierte Texte tatsächlich erkannt werden und ob sich Pangrams Urteile manipulieren lassen.
Einzelne Medien hatten die Texte von Wildberger und Voigt mit Pangram analysiert. Das Tool bildete die Grundlage der kritischen Berichterstattung – obwohl ähnliche KI-Detektoren seit Jahren existieren. Aber ist Pangram wirklich der nahezu unfehlbare Textrichter, als der es sich präsentiert?
Um das herauszufinden, haben wir die KI-Erkennungssoftware auf den Prüfstand gestellt. Zunächst schauten wir uns an, wie der Textklassifikator trainiert wurde und was Pangram verspricht, besser als die Konkurrenz zu machen. Anschließend ließen wir das Tool von Menschen verfasste Texte und KI-Texte verschiedener Sprachmodelle analysieren.
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