На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Девіда Мінґея «Після того, як мене хибно назвали «ШІ-плагіатором», як я можу звинувачувати студентів?».
У ній автор, асоційований викладач Open University, розповідає про випадок із власного життя, коли автоматична перевірка статті, переданої до журналу, хибно визначила його рукопис як такий, що був згенерований інструментами штучного інтелекту. Мінґей разом із колегою подав наукову роботу до журналу і на запит редактора повідомив, що інструмент ШІ не використовувався. Проте автоматичний інструмент аналізу тексту класифікував статтю як переважно створену ШІ, оскільки вважав її занадто плавною та однорідною за стилем, без синтаксичних «аномалій» і «мінімальних відхилень у довжині речень». Навіть додатковий аналіз тексту, який показав, що стиль рукопису має «людські» нерівності, редактор відмовився це враховувати й остаточно відхилив подання. Автоматичні детектори ШІ являють собою комп’ютерні програми, що оцінюють частоту певних лінгвістичних ознак, але жоден із сучасних алгоритмів, на думку Девіда, не здатний надійно відрізнити «поліровану» людську академічну мову від тексту, створеного або обробленого ШІ. Через це є ризик, що авторів можуть карати за те, що вони пишуть надто якісно або «правильно», а не за те, що справді використали ШІ. Цей досвід змушує по-новому поглянути і на процес оцінювання студентських робіт. Спроба «вловити» недоброчесність студента за допомогою наявних інструментів може бути хибною, отже автоматичні інструменти не повинні замінювати людську оцінку щодо методологічної якості, аргументації та оригінальності думок. Тому варто переглядати завдання і формулювання оцінювання таким чином, щоб вони вимагали роботи, ускладненої для автоматичного створення — наприклад, завдання з локальним, контекстним мисленням або критичним аналізом. Це може зменшити залежність від інструментальних рішень. Надмірна довіра до детекторів ШІ може створювати проблеми, особливо для тих, чиєю першою мовою не є англійська, отже вони використовують інструменти ШІ для редагування як 100% легітимну допомогу. Питання щодо меж і визначення академічної доброчесності набуває нової актуальності, – сучасним університетам потрібні нові процедури, які враховують обмеженість використовуваних технологій.
Детальніше: https://qrpage.net/qr/No1K6
Фото: pixabay.com
#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation #НРАТ_АкадемДоброчесність
