**Absolventen in der Falle hoher KI-Werte: Manche zahlen 780 Yuan, um den KI-Wert zu senken und ihre Dissertation so zu verändern, dass sie „nicht wie von einem Menschen geschrieben“ erscheint.** *(Graduates trapped in high AI scores: Some pay 780 yuan to reduce the AI score and modify their dissertations to make them seem less “human-written”.*) **Note:** The translation adapts the tone and meaning of the original Chinese headline to fit German financial journalism, while maintaining clarity

Zusammenfassung der Kerninhalte

Diese Nachricht konzentriert sich auf die Kontroverse rund um die Überprüfung des Anteils von AI in Hochschulabschlussarbeiten: Studierende arbeiten bis spät in die Nacht, um den Grenzwert von 20–40 % (für Graduierte sogar noch niedriger) zu erreichen, zahlen wiederholt für Überprüfungen und verändern sogar ihre eigenen Originalinhalte, um diese zu „verbessern“. Die Ergebnisse der Überprüfungsplattformen sind inkonsistent und die Standards unklar, was häufig zu Fehlurteilen bezüglich echter Originalität führt. Die Plattformen profitieren davon, indem sie sowohl Überprüfungen anbieten als auch Dienste zur Reduzierung der Textlänge verkaufen. Experten und offizielle Leitlinien empfehlen, von einer Abhängigkeit von technischen Überprüfungen zu einem prozessorientierten Ansatz überzugehen und den Studierenden beizubringen, AI-Tools richtig zu nutzen.

1. Die „herzzerreißende“ Geschichte der Studierenden beim Senken des AI-Anteils: Bis in die Morgenstunden arbeiten, Geld wie Wasser ausgeben

Viele Studierende geben ihr Bestes, um die Vorgaben zu erfüllen: Die Studentin Zhou Xiaoyun aus Chongqing arbeitete bis in die frühen Morgenstunden, um den AI-Anteil von 70 % auf 20 % zu senken, um die Zulassung zur Abschlussprüfung zu erhalten. Ein Graduiertestudent aus der zentralen Region musste für die Überprüfung seines Originalexperiments sieben Mal bezahlen – insgesamt 780 Yuan. Noch schlimmer ist, dass oft echte Originalinhalte fälschlicherweise als AI-erzeugt eingestuft werden: Zusammenfassungen, Übersetzungen ins Englische und sogar Danksagungen können als AI-Produkte markiert werden. Um zu bestehen, müssen Studierende Fachbegriffe in allgemeine Sprache umwandeln, Satzstrukturen verändern und sogar die Qualität ihrer Arbeiten opfern. Die Universitäten bieten nur zwei kostenlose Überprüfungen an; aus Sicherheitsgründen nutzen die Studierenden mehrere Plattformen, wobei die Kosten in der Regel zwischen 100 und 300 Yuan liegen – manche sogar deutlich höher.

2. Ungewisse Überprüfungsergebnisse: Dasselbe Papier, unterschiedliche Werte auf verschiedenen Plattformen

Die Zufälligkeit der Ergebnisse lässt die Studierenden verzweifeln: Ein von AI erzeugter Artikel wurde von Zhineng mit 0 % und von VIP mit 55,71 % bewertet. Derselbe Text ergab bei PaperPass und PaperYY Werte, die um mehr als 50 % voneinander abwichen. Der Grund liegt in den unklaren Algorithmen der Plattformen – einige legen Wert auf die Zusammenfassung, andere auf den gesamten Inhalt; außerdem gibt es große Unterschiede bei den vorverarbeiteten Materialien und Modellen. Unerwarteterweise werden fließend formulierte, logisch strukturierte Texte oft fälschlicherweise als AI-erzeugt eingestuft, während unklare, gesprochene Texte als originell angesehen werden. Studierende beschweren sich: „Es ist wie Glücksspiel – man weiß nie, ob die Überprüfung erfolgreich verläuft.“

3. Das Geschäftsmodell der Plattformen: Sowohl Schiedsrichter als auch Akteure – und das mit großem Gewinn

Die AI-Überprüfungen sind zu einem lukrativen Geschäftszweig geworden: Laut dem Jahresbericht von Zhinengs Muttergesellschaft Tongfang für das Jahr 2025 betrug der Umsatz aus dem Bereich AIGC-Überprüfungen über 100 Millionen Yuan, mit einem Wachstum von mehr als 200 %. VIP und Wanfang erheben nicht nur Gebühren für die Überprüfungen (2 Yuan pro tausend Zeichen bei Zhineng, 38 Yuan pro Artikel bei VIP), sondern verkaufen auch Dienste zur Reduzierung der Textlänge (10 Yuan pro tausend Zeichen) sowie sogenannte „Verbesserungstricks“. Auf E-Commerce-Plattformen gibt es zahlreiche inoffizielle Dienste zur Textverkürzung – doch deren Qualität ist ungewiss. Es gibt zahlreiche Beschwerden (z. B. große Abweichungen bei den Ergebnissen, falsche Angaben). Branchenexperten kritisieren, dass die Plattformen sowohl Überprüfungen durchführen als auch Dienste zur Textverkürzung anbieten – sie agieren somit „sowohl als Schiedsrichter als auch als Akteure“.

4. Der Weg aus der Krise: Konzentrieren Sie sich nicht auf die AI-Werte, sondern darauf, wie Studierende AI nutzen

Die Studierenden lehnen die Überprüfungen nicht vollständig ab, aber sie wünschen sich einen vernünftigeren Ansatz. Die im Mai dieses Jahres veröffentlichten Leitlinien empfehlen, von einer Abhängigkeit von technischen Überprüfungen zu einem transparenteren und nachvollziehbaren Verfahren überzugehen (z. B. durch die Aufzeichnung der Interaktionen mit AI-Tools). Die Praxis des Fudan-Professors Zhao Bin ist ein typisches Beispiel: Er überprüft nicht den AI-Anteil, sondern den Prozess der Zusammenarbeit zwischen Studierenden und AI – um zu zeigen, dass die Studierenden tatsächlich mit AI arbeiten. Er ist der Ansicht, dass AI die Bildung verändert; anstatt Angst davor zu haben, dass Studierende AI zum Betrügen nutzen, sollte man ihnen beibringen, AI richtig einzusetzen, und sich auf die eigentlichen Bildungsziele konzentrieren – nämlich die Denkfähigkeit der Studierenden.

Diese Nachricht zeigt die neuen Widersprüche in der akademischen Bewertung im Zeitalter von AI auf: Die Grenzen technischer Überprüfungen stehen im Konflikt mit den Bildungszielen. Die Lösung könnte darin liegen, AI nicht zu verbieten, sondern es als Werkzeug für die Studierenden zu nutzen – anstatt es zu einer Last zu machen.