Üretken Yapay Zeka ChatGPT'nin Öğrencileri Deneme Yazarken Büyük Bir Hile Yapmaya Teşvik Ettiği, Yapay Zeka Etiği ve Yapay Zeka Yasası Konusunda Büyülenmiş Bir Dikkat Çektiğine İlişkin Öfkeli Endişeler

Günümüz öğrencilerinin yazdığı makale bir hiç mi?

Endişe dolu öğrenci dönem ödevi hararetle pencereden dışarı mı çıkıyor?

Son zamanlarda büyük bir kargaşaya dönüşen brouhaha budur. Görüyorsunuz, ChatGPT olarak bilinen bir AI uygulamasının ortaya çıkışı çok fazla dikkat çekti ve eşit derecede büyük bir öfke topladı. Kapsamlı ChatGPT kapsamım için bkz. buradaki bağlantı. Yapay Zeka Etiği ve Yapay Zeka Yasası ile ilgili devam eden ve kapsamlı kapsamım için bkz. buradaki bağlantı ve buradaki bağlantı, Sadece birkaç isim.

Bağırma ve böğürmenin özü, tipik olarak şu şekilde adlandırılan bu tür yapay zekadır: üretken yapay zeka, öğrencilerden deneme tarzı ödevler yapmalarını istemenin ölüm çanı olacak.

Neden öyle?

Çünkü üretken yapay zekadaki en son teknoloji, yalnızca basit bir istemin girilmesiyle görünüşte akıcı makaleler üretebiliyor. "Bana Abraham Lincoln'den bahset" gibi bir satır girerseniz, yapay zeka, Lincoln'ün yaşamı ve zamanları hakkında, tamamen ve özel olarak insan eliyle yazılmış olmakla karıştırılacak kadar iyi bir makale üretecektir. Dahası, ve işte asıl önemli olan, makale aynı konuda yazılmış başka bir şeyin kopyası veya göze çarpan bir kopyası olmayacak. Üretilen makale, herhangi bir gelişigüzel incelemenin tespit edebileceği kadarıyla, esasen "orijinal" olacaktır.

Bir yazma ödevi ile karşı karşıya kalan bir öğrenci, yalnızca bu üretken AI uygulamalarından birini çağırabilir, bir komut istemi girebilir ve işte, tüm makalesi onlar için yazılmıştır. Tek yapmaları gereken, otomatik olarak oluşturulan metni kesip boş bir belgeye yapıştırmak, gizlice adlarını ve sınıf bilgilerini üzerine yapıştırmak ve biraz cesur bir kabadayılıkla devam edip onu kendi çalışmalarıymış gibi teslim etmek.

Bir öğretmenin makalenin öğrenci tarafından değil yapay zeka tarafından yazıldığını ortaya çıkarabilme şansı neredeyse sıfıra yakın.

Skandal!

Manşetler alelacele, öğrencilere kompozisyon yazma ya da esasen her türlü sınıf dışı yazma ödevi verme konusunda acı sona ulaştığımızı ilan ediyor. Durumla başa çıkmanın tek yolu, sınıf içi kompozisyon yazmak gibi görünüyor. Öğrenciler, sınıf gibi kontrollü bir ortamdayken dizüstü bilgisayarlarına veya akıllı telefonlarına erişimlerinin olmadığını varsaydıklarında, kendilerini eski moda bir şekilde makale yazmakla sınırlı bulacaklar.

Açıklığa kavuşturmak gerekirse, eski moda yol, yalnızca kendi kafalarını kullanarak yazmak zorunda kalacakları anlamına gelir.

Sınıf dışında yapılan her türlü makaleden hemen şüphelenilecektir. Makaleyi öğrenci mi yazdı yoksa bir yapay zeka uygulaması mı yazdı? Bahsedildiği gibi, makale o kadar iyi yazılmış olacak ki, bir makine tarafından yazıldığını kolayca anlayamazsınız. Yazım kusursuz olacak. Sözdizimi muazzam olacak. Söylem çizgisi ve ileri sürülen olası koçluk argümanları zorlayıcı olacaktır.

Heck, bir bakıma, üretken yapay zekanın, bu hain yolu seçmeyi seçen öğrencinin yeteneklerinin ötesinde bir makale yazarak meşhur elini uzatacağını önerebilirsiniz. Bir öğretmen, kompozisyonun biraz fazla iyi olması nedeniyle şüphelenebilir. Bilgili bir öğretmen, öğrencinin bu kadar zarif ve hava geçirmez bir nesir yazamayacağını tahmin etme eğiliminde olacaktır. Dahili alarm zilleri çalmaya başlar.

Tabii ki, bir öğrenciye kompozisyonu hakkında meydan okumak çirkin olacak ve olumsuz sonuçları olabilir.

Öğrencinin makaleyi dikkatli bir şekilde kendi başına yazdığını varsayalım. İki ve üç kez kontrol etmiş olabilirler. Ekstra cilalama gerektiren herhangi bir şeyi tespit etmek için bir arkadaşlarına veya tanıdıklarına bakma şansları da vardır. Sonuç olarak, onlar tarafından yazılan şekliyle hala onların makalesidir. Bir öğretmenin bu ciddi ve çalışkan öğrenciye kompozisyonla ilgili sivri uçlu sorular sorduğunu hayal edin. Öğretmen yüksek sesle böyle bir iddiada bulunmasa bile, esasen kopya çekmekle suçlanmanın yarattığı utanç ve üzüntü aşikardır. Yüzleşmenin kendisi, öğrencinin itibarını sarsmak ve onlara haksız yere iftira atılmış hissettirmek için yeterlidir.

Bazıları, bir makalenin yazarı hakkında şüpheleri olan herhangi bir öğretmenin öğrenciden ne yazdıklarını açıklamasını istemesi gerektiğinde ısrar ediyor. Muhtemelen, kompozisyon öğrenci tarafından yazılmışsa, belirli bir öğrenci bunu yeterince açıklayabilir. Öğretmenler çağlar boyunca bu tür sorgulamalar yaptılar. Bir öğrenci, başka bir öğrenciyi onlar için makalesini yazmaya ikna etmiş olabilir. Öğrenci, kompozisyonunu yazması için bir ebeveyn bulmuş olabilir. Bugünün dünyasında öğrenci, kendi adına makalesini yazması için İnternet üzerinden birine para ödeyebilir.

Bu nedenle, bir öğrenciden sınıf içi bir sorgulama yoluyla yazarlığı doğrulamasını istemek alışılagelmiş bir davranıştır ve önemli bir şey değildir.

Bunu gündeme getirdiğine sevindim.

Bir öğrenciyi hafif veya bariz bir şekilde sorguya çekmeye çalışmak, sandığınız kadar basit bir turnusol testi değildir. Öğrenci, yapay zeka tarafından üretilen makaleyi yakından inceleyebilir ve olası bir sorgulama için kendini hazırlayabilirdi.

Bu şekilde düşün. Öğrenci önce yalnızca bir düğmeye basarak makaleyi oluşturur. Öğrenci daha sonra, makaleyi titizlikle incelemek ve incelemek yerine, makaleyi yazmaya ayıracakları çok fazla zaman harcar. Bir süre sonra kelimeler neredeyse tamamen hafızaya işlenir. Öğrenci, makaleyi gerçekten yazdığına inanarak neredeyse kendini kandırıyor. Bu güven ve farkındalık görünümü, onları öğretmen liderliğindeki incelemeden kolayca alabilir.

Aha, bazıları üretken yapay zeka uygulamalarının korkularına biraz karşı koyarak, öğrencinin aslında makaleyi oluşturarak bir şeyler "öğrendiğini" söylüyor. Elbette, öğrenci konuyu araştırmak için ayak işlerini yapmadı ve kompozisyonu da oluşturmadı, ancak yine de kompozisyonu dikkatlice incelerlerse, atanan konuyu öğrendiklerini gösteriyor gibi görünüyor. Lincoln hakkındaki makaleyi ezbere öğrenmeyi taahhüt eden öğrenci, muhtemelen Lincoln hakkında önemli bir şeyler öğrenmiştir.

Öğrenme gerçekleşti.

Vay canına, diye cevap veriliyor, atama muhtemelen iki yönlü bir süreçti. Lincoln hakkında bilgi edinmek nispeten ikincil olabilirdi. Asıl amaç öğrencinin yazmayı öğrenmesiydi. Görevin bu önemli kısmının altı tamamen kesildi. Öğretmenler genellikle açık uçlu konular atarlar ve gerçekten sadece öğrencinin yazmayı deneyimlemesini amaçlarlar. Ne yazmak istediğinizi belirlemelisiniz, kullanacağınız sözcükleri belirlemelisiniz, sözcükleri mantıklı bir dizi cümle ve paragrafa yerleştirmelisiniz, vb. Yalnızca yapay zeka tarafından üretilmiş bir makaleyi okumak, bir makale ödevinin bu temel yönüyle hiçbir şekilde uyuşmaz.

Buna karşılık, öğrencinin yapay zeka tarafından üretilen yazıyı yakından inceleyerek potansiyel olarak yazmayı öğrendiği iddiasıdır. Nasıl yazdıklarını görmek için hepimiz yazının büyük ustalarını incelemiyor muyuz? Yazımız, Shakespeare ve diğer büyük yazarların beğenilerine ulaşma girişimidir. Yazılı kelimeyi incelemek, nasıl yazılacağını öğrenmenin geçerli bir yoludur.

Sert bir tenis maçı gibi, top filenin diğer tarafına geçer. İyi yazı çalışmak iyi olsa da, yazabilmek istiyorsanız nihayetinde yazmalısınız. Sonsuza dek okuyup sonra öğrencinin artık nasıl yazılacağını bildiğini boş bir şekilde varsayamazsınız. Yazma yeteneklerini somut bir şekilde sergileyene ve geliştirene kadar yazmalı, yazmalı ve yazmaya devam etmelidirler.

Bütün bunların nasıl bir muamma olduğunu görüyor musun?

Bunların hepsinde yaklaşık bir zilyon veya daha fazla bükülme olduğunu unutmayın.

Daha ustaca ve ilginç kıvrımlardan bazılarını ele alacağım.

Denemeyi Yapay Zeka İstemi Yoluyla Ayarlama

Az önce Shakespeare'den bahsetmişken, üretken yapay zekanın size şaşırtıcı gelebilecek bir yönü burada. Üretken yapay zeka uygulamalarının birçoğunda şöyle bir şey söyleyebilirsiniz: "Sanki Shakespeare makaleyi yazmış gibi Lincoln hakkında bir makale yazın." AI, Shakespeare'in yazılarında geleneksel olarak kullandığı dilde yazılmış gibi görünen bir makale oluşturmaya çalışacaktır. Görmesi oldukça eğlenceli ve ilgi çekici bir başarı ve birçoğu bundan oldukça keyif alıyor.

Bunun, denemelerini yazmak için üretken yapay zekayı kullanarak "kopya yapan" öğrenciyle nasıl bir ilgisi var?

Birçok üretken AI uygulamasında, AI'ya yıldızlardan daha az bir tarzda yazmasını söyleyebilirsiniz. Yapay zeka, kenarları biraz kaba olan bir makale üretmeye çalışacaktır. Burada veya orada sözdizimi sorunları var. Denemenin mantığı ürkek veya biraz kopuk olabilir.

Bu zekice bir hile olurdu. Öğrenci ortaya çıkan kompozisyonu alır ve teslim eder. Kompozisyon en yüksek notu alacak kadar iyidir, ancak bu arada öğretmenin öfkesini artıracak kadar mükemmel değildir. Bir kez daha yapay zeka, makaleyi biraz kusurlu hale getirmek de dahil olmak üzere öğrenci için tüm ayak işlerini yaptı.

Bunun da ötesinde, üretken AI uygulamalarının çoğu, uygulamayı istediğiniz kadar kullanmanıza izin verir. İşte bu nasıl oynanır. Bir öğrenci, AI uygulamasının Lincoln hakkında biraz kusurlu bir makale yazacağını yazıyor. Makale üretilir. Öğrenci denemeye bakar ve onun hala fazlasıyla mükemmel olduğunu fark eder. Öğrenci, yapay zekaya kusurları daha belirgin hale getirmesi talimatını veren başka bir istem girer.

Köpürtün, durulayın, tekrarlayın.

Öğrenci istemleri girmeye ve üretilen makaleleri incelemeye devam ediyor. Defalarca bu oluyor. Sonunda, öğrenci yapay zekayı denemede tam olarak doğru kusur seviyesine getirir. Goldilocks versiyonu elde edildi. Yüksek bir not alacak kadar mükemmel ve şüphe uyandırmayacak kadar kusurlu.

Eminim bazılarınız alaycı bir şekilde, eğer öğrenci en başta lanet olası makaleyi yazmayı seçmiş olsaydı, makaleyi yazmak için belki daha az ya da en azından aynı miktarda zaman harcayacaklarını söylüyorsunuz. AI uygulamasının tüm bu enerji tüketen kullanımı, yalnızca makaleyi yazmaya devam etmeye yönlendirilmiş olabilir.

Unutma, öğrencinin aklında bu yok. Bilgi istemlerini girmenin ve istenen makaleyi yinelemeli olarak gözden geçirmenin ve seçmenin kolaylığı, öğrencinin yapması için çok daha kolay olacaktır. Bunu bir saat yapmak, makaleyi doğrudan yazmaktan çok daha az zahmetlidir. Bu durumda smarminess, gerçekliğe karşı tartılmalıdır.

Diğer Öğrenciler Aynısını Yaparsa Ne Olur?

Bahse girerim, denemeler ve üretici yapay zeka uygulamalarıyla ilgili önceki analizi okurken aklınızda bu zekice düşünce vardı, yani diğer pek çok öğrenci aynı şeyi yaparsa öğrenci şüphesiz yakalanacaktır.

açıklamama izin verin.

Bir öğretmen, tüm sınıfını Lincoln hakkında bir makale yazmaları için görevlendirir. Öğrencilerin %90'ının bu ödev için üretken bir AI uygulaması kullanmaya karar verdiğini varsayalım. %90 aşırı iç karartıcı görünüyorsa, devam edin ve bunun yerine %10'u kullanın. Öğrenciler, üretken yapay zeka uygulamalarının faydalarından haberdar oldukça, bunları kullanma isteğinin mantar gibi artacağını unutmayın.

Tamam, sınıfın kayda değer bir yüzdesi üretken bir yapay zeka uygulaması kullanıyor. Bu nedenle öğrencilerin hepsinin kabaca aynı Lincoln denemesini teslim edeceğini varsayarsınız. Öğretmen, üçüncü veya dördüncü kompozisyonu not ettiklerinde, kompozisyonların hemen hemen aynı olduğunu fark edecektir. Bu, bir şeylerin ters gittiğine dair büyük bir ipucu olacaktır.

Üzgünüm ama o kadar şanslı olma ihtimalin yok.

Üretken yapay zeka uygulamalarının çoğu, bir bilgi isteminin özellikle nasıl oluşturulduğu konusunda oldukça hassastır. "Bana Lincoln'den bahset" yazarsam ve "Bana Lincoln'ün hayatından bahset" yazarsam, muhtemelen denemeler önemli ölçüde farklı olacaktır. İlk örnekte, yapay zeka tarafından üretilen makale belki de Başkan Lincoln'ün Beyaz Saray'daki görev süresi boyunca odaklanıyor ve çocukluğuyla ilgili hiçbir şeyi atlıyor. Diğer istem, doğumundan ölümüne kadar uzanan bir makale yazabilir.

Öğrenciler muhtemelen tam olarak öğretmenin onlara kompozisyon istemi olarak verdiği her şeyi girmeyeceklerdir. Bir dolandırıcı olarak varyasyonları denemek mantıklı görünebilir. Ancak tüm öğrenciler aynı istemi girse bile, her makalenin diğerlerinden biraz farklı olma olasılığı oldukça yüksektir.

Bu yapay zeka uygulamaları, temel olarak İnternet'te bulunan metinle geniş ölçüde eşleşen bir modele sahip, dahili olarak hazırlanmış geniş bir matematiksel ve hesaplamalı ağdan yararlanır. Bir deneme oluşturma sürecine dahil edilen bir olasılık faktörüdür. Seçilen kelimelerin aynı sırada ve tam olarak aynı ifadede olması pek olası değildir. Oluşturulan her makale genellikle farklı olacaktır.

Ancak bunun bir püf noktası var. Seçilen konu oldukça belirsizse, üretilen makalelerden bazılarının birbirine benzeme olasılığı vardır. Bunun nedeni kısmen, metnin kökündeki kalıbın başlangıçta ince olması olabilir. Bununla birlikte, makalenin oluşturulma şekli hala oldukça farklı olabilir. Tek söylediğim, içeriğin özünün potansiyel olarak kabaca aynı olabileceğidir.

Asık suratlı görünmek istemem ama Lincoln'ün hayatı gibi yaygın bir konu hakkında potansiyel olarak aynı iddiada bulunabilirsiniz. Hayatının genel yönlerini kaç farklı şekilde detaylandırabilirsiniz? Bir şekilde kilitli bir sınıfta öğrencileri Lincoln hakkında yazmaları için güvence altına aldıysanız ve onlara onun hayatını araştırmaları için çevrimiçi erişim sağladıysanız, denemelerin bir şekilde benzer olma şansının yine de olabileceğini söyleyebilirim.

Ücretsiz ve Kolay Faktör Önemlidir

Bugünlerde bir öğrenci makalesini yazması için internetten birisine para ödeyerek kopya çekmek isterse, bunu yapmak çok basit (umarım bu sizi şaşırtmaz, belki de önceden bir uyarı vermeliydim).

Sorun şu ki, makale için ödeme yapmanız gerekiyor. Ayrıca, daha sonra yakalanmanız için küçük bir şans var, belki. Makale için ödeme yapmak için kredi kartı kullandınız mı? İzlerinizi temiz tutmaya çalışmak için bir çeşit gizli ödeme işleme kullanmak belki daha iyidir.

Üretken yapay zekanın güzelliği veya belki de çileden çıkaran faktörü, şu anda çoğunun ücretsiz olarak mevcut olmasıdır. Ödeme gerekli değildir. Kullanımınıza ilişkin belirli bir geçmiş kayıt yok (açık olmak gerekirse, AI uygulaması kullanımınızı takip ediyor olabilir, özellikle de birçok AI uygulaması bir e-posta adresiyle kaydolmanızı gerektirdiğinden, ancak elbette bunu da taklit edebilirsiniz. ).

Bazı insanlar doğal olarak üretken bir AI uygulaması kullanmak için bir AI sihirbazı olmanız gerektiğini varsayar.

Öyle değil.

Genel olarak, üretken AI uygulamalarının kullanımı şaşırtıcı derecede basittir. AI uygulamasını çağırırsınız. İsteminizi girmeniz için size açık bir metin kutusu sunar. Bir bilgi istemi girersiniz ve gönder'e basarsınız. AI uygulaması metni oluşturur.

Bu konuda.

Özel bilgisayar dillerine gerek yoktur. Veritabanları veya veri bilimi hakkında bilgi yok. Sizi temin ederim ki okuldaki hemen hemen her çocuk üretken bir yapay zeka uygulamasını kolayca kullanabilir. Bir çocuk yazabiliyorsa, bu uygulamaları kullanabilir.

Bazıları, üretken AI uygulamalarını sağlayan şirketlerin, muhtemelen yetişkin olmayanların makale yazarken AI'yı hile yapmak amacıyla kullanmasını önlemek için önce kullanıcının yaşını doğrulaması gerektiğini savunuyor. Kullanıcı yetişkin olmadığını belirtirse AI uygulamasını kullanmasına izin vermeyin. Açıkçası, bu tür kısıtlamalar oluşturmaya çalışan AI ile ilgili yasalar bir şekilde çıkarılmadığı sürece, bu olası bir önleme senaryosudur. Bu tür yasalar çıkarılsa bile, başka bir ülkede barındırılan üretken bir yapay zeka uygulaması vb. kullanarak muhtemelen bunu aşabilirsiniz.

Başka bir yasaklayıcı açı, üretken AI uygulamalarının kullanımının maliyetli olup olmadığıdır. İşlem başına ücret veya abonelik ücreti olduğunu varsayalım. Bu, üretken yapay zeka uygulamasını, İnternet'teki sizden bunu yapmanız için ücret alan bir makale yazan insanlarla aynı seviyeye getirir. İşçilik, yapay zeka ile kafa kafaya gidecekti (bunun dışında, tüm bunlar, insanların yaşamak için öğrenciler için makaleler yazmasının yerini aynı şeyi yapan yapay zekanın alacağını gösteriyor; asıl soru, üzülmeli miyiz yoksa sevinmeli miyiz? böyle geçimini sağlayan insanların artık bunu bu şekilde yapamayacakları).

Üretken yapay zeka uygulamaları yapan şirketler kesinlikle bu uygulamalardan para kazanmayı arzuluyor, ancak bunun nasıl yapılacağı hala havada. Bir işlem ücreti, abonelik ücreti veya belki de üretilen kelime başına ücretlendirme, hepsi masada. İnsanlardan ücret almak yerine, reklamlar kullanılarak para kazanma yapılabilir. Belki de belirli bir üretken AI uygulamasını her kullandığınızda, önce bir reklam görmeniz gerekir. Bu bir para yapıcı olabilir.

Buna süt dökmekten nefret ediyorum ama öğrenci kopya çekmenin üstesinden gelmenin bir yolu olarak, herhangi bir sihirli değnek olmayacak. Yakınında bile değil.

Üretken yapay zekanın açık kaynaklı sürümleri vardır. İnsanlar bunları ortaya koyuyor ve diğerleri uygulamayı ücretsiz olarak kullanıma sunmaya yatkın. Öyle ya da böyle, bazı şirketler bir ücret talep etse bile, kullanımı ücretsiz olan değişkenleri bulabileceksiniz, ancak reklamları görmeniz veya kaydolmanız ve pazarlama amacıyla kendinizle ilgili bazı bilgiler vermeniz gerekebilir.

Çok Adımlı Bu Yardımcı Olur mu?

Bir öğrenci, makalesini oluşturmak için üretken bir yapay zeka uygulamasını kullanmayı tercih ediyor.

Öğrenci makaleyi hemen teslim etmek yerine makaleyi düzenlemeye karar verir. Burada mantıklı bir şekilde birkaç kelime çıkarıyorlar. Orada birkaç kelime yaz. Bir cümleyi yukarı taşı. Bir cümleyi daha aşağı taşı. Biraz düzenleme ve iyileştirmeden sonra, artık teslim etmeye hazır oldukları bir makaleleri var.

Bu kompozisyon öğrencinin çalışması mı yoksa değil mi?

Sizi milyon dolarlık büyük zamanların cevaplanmamış, çözülmemiş sorusuna getirdim.

Şimdi yasal haklar ve ihlaller hakkında biraz bilgi verelim. Bu, oldukça fazla ele aldığım bir konu, örneğin buradaki bağlantı ve buradaki bağlantı, Örneğin.

Muhtemelen telif hakları ve Fikri Mülkiyet (IP) olarak bilinen şey hakkında zaten bir şeyler biliyorsunuzdur. Telif hakkıyla korunan bir hikayesi olan birinin, bu hikayeyle ilişkili çeşitli yasal hakları elinde bulundurması gerekir. Tamamen katı, her şeyi kapsayan yasal haklara sahip değiller. İstisnalar ve istisnalar vardır.

Birinin telif hakkıyla korunan materyalini ihlal etmeyle ilgili en zor konulardan biri, orijinal kaynağa kıyasla sahip olabileceğiniz şeyin yakınlığıdır. Belki de ünlü şarkıcılar ve onların sözleriyle ilgili haberler okumuş veya görmüşsünüzdür, başka birinin görünüşte benzer sözlere sahip bir şarkı yazdığı ve bunun yasal olarak uygun olup olmadığı.

Daha önce, üretken AI uygulamasının, daha önce İnternet'teki içeriği inceleyerek üzerinde eğitildiği diğer materyallerin karbon kopyası olan bir makale üretmediğinden daha önce bahsetmiştim. Muhtemelen, materyal genelleştirilmiştir ve kaynak içeriğin oluşturduğu her ne ise artık ona çok benzemeyecek şekilde bulanıklaştırılmıştır.

Hukuki sürecin bununla nasıl başa çıkacağını bekleyip göreceğiz. Üretken bir yapay zeka uygulaması, görsel olarak açıkça bazı kaynaklı sanat eserlerine benzeyen bir sanat eseri üretirse, muhtemelen yapay zekayı ve yapay zekanın yapımcılarını orijinal çalışmayla ilişkili telif hakkını ihlal etmekle suçlama eğiliminde oluruz. Bunu kendi gözlerimizle görebiliriz.

Denemeler söz konusu olduğunda, bu daha zor olabilir. Bariz örnekler, tüm cümlelerin ve paragrafların kelimesi kelimesine aynı olduğu durumlardır. Bunu hepimiz görebiliriz. Ancak ifadeler bir nebze farklılıkla farklılık gösterdiğinde, gri alanlara giriyoruz.

Kendi esasına göre gerçek bir orijinal olduğunu beyan etmek için yeni hazırlanmış malzemenin orijinal kaynaklı malzemeden ne kadar uzakta olması gerekir?

Bu ağır bir soru.

Bunu, makalesi için üretici yapay zeka uygulamasını kullanan öğrenciye bağlayalım.

Bir an için AI uygulaması tarafından oluşturulan belirli bir makalenin "orijinal" bir makale olarak yorumlanacağını farz edin. Dünyanın herhangi bir yerinde önceden var olan herhangi bir makaleyi veya metin anlatısını görünürde herhangi bir şekilde ihlal etmediğini varsayın diyorum.

Öğrenci daha sonra materyalin orijinal kaynağıyla başlıyor. Daha önce belirtildiği gibi, öğrenci bu materyali düzenler ve geliştirir. İşler, AI uygulaması tarafından üretilen orijinalin, öğrencinin tasarladığı rafine sürümden artık farklı olduğu bir noktaya ulaşır.

Bu hile mi?

Belki evet belki hayır.

olduğunu iddia edebilirsiniz. Öğrenci, AI'nın onlar için makalesini yazmasıyla başladı. Öğrencinin yaptığı her şey, makaleyle mekanik olarak oynanır. Öğrencinin denemeyi havadan yazmasını ve bunu yapmak için kendi dırdırını kullanmasını bekliyoruz. Temellerini oluşturmak için AI uygulamasını kullanmak açıkça hile yapmaktır. Öğrenciye “F” notu verin.

Çok hızlı değil. Hile olmadığını iddia edebilirsin. Öğrenci kaynak materyali yeniden hazırladı. AI uygulaması tarafından üretilen makale ile öğrenci tarafından geliştirilmiş sürüm arasındaki bir karşılaştırma yeterince büyük bir farksa, öğrencinin makaleyi yazdığını söyleyebiliriz. Kuşkusuz, bunu yaparken başka materyaller kullandılar, ancak bir ansiklopedi veya başka bir kaynak kullansalar aynı şeyi söyleyemez misiniz? Bu öğrenci kendi zekasıyla bir kompozisyon yazdığı için (bunu yapmak için başka materyallere başvurmasına rağmen) “A” notunu hak ediyor.

Öğretmenler zaten sinir bozucu olan bu sorunun ortasında kalacaklar.

Bir yaklaşım, bir öğretmenin kategorik olarak, öğrencilerin bir üretken AI uygulamasının kullanılıp kullanılmadığı da dahil olmak üzere referans verilen tüm materyalleri listelemesi gerektiğini belirtebilmesidir. Bir öğrenci doğrudan üretken yapay zekayı referans olarak listeleyemezse ve öğretmen de listelemediğini anlarsa, öğrenci ödevden özet olarak "F" notu alır. Ya da belki bazı okullar bunu, öğrencinin otomatik olarak başarısız olmasına neden olan bir kopya çekme eylemi olarak değerlendirecektir. Ya da belki ihraç edildi. Okulların bu konularda ne kadar ilerlediğini görmemiz gerekecek.

Genel olarak, aşağıdakiler de dahil olmak üzere makaleler (metin), sanat (görüntüler) ve video gibi eserlerin Fikri Mülkiyet ve yasal mülkiyetinin alt üst olduğu bir dünyasına gidiyoruz:

• Bazıları, yapay zeka tarafından üretilen çıktıyı oluşturmak için kullanılan içerik kaynaklarıyla ilgili olarak üretici yapay zeka üreticilerinden yasal tazminat talep edecektir.
• Bazıları üretici yapay zekanın çıktısını alacak ve sonucu kendilerine ait çalışmalar olarak değerlendirecek ve ardından "orijinal" çalışmalarını ihlal eden herkesten yasal tazminat aramaya çalışacak.
• Bu, birileri internette yayınlanan üretken yapay zekadan çıktılar üretir ve ardından başka bir üretken yapay zeka gelir ve bunu benzer işler üretme eğitiminde kullanır.

Negatifi Pozitife Çevirmek

Öğrencilerin kopya çekmesi söz konusu olduğunda üretken yapay zekanın kötülüğü hakkındaki tüm bu konuşmalar belki de aklımızı bulandırıyor, biraz öğüt.

Bunu farklı bir yöne götür.

oturuyor musun

Belki de öğretmenler, öğrencilerin kompozisyon yazmayı öğrenme sürecinin bir parçası olarak üretken yapay zekayı kullanmalarını bilerek düşünmeli.

Daha önce sözde hakkında yazdım ikili kullanımlar bkz. buradaki bağlantı. Buradaki fikir, bir yapay zeka sisteminin bazen kötü amaçla kullanılabileceği ve bazen de değiştirilip iyilik için kullanılabileceğidir. Endişe verici yön, birisinin yapay zekayı iyilik için yazması ve yapay zekasının ne kadar kolay bir şekilde kötülüğün hayaletine dönüştürülebileceğinin farkında olmamasıdır. Parçası Etik AI yapay zekanın bir gecede lanete dönüşmeyecek şekilde tasarlanması gerektiğinin anlaşılmasıdır. Bu devam eden bir endişedir.

Denemeler oluşturmak için üretici yapay zekaya geri dönün.

Bir öğrencinin halihazırda var olan yazılı eserlere bakarak yazmayı öğrenebileceği kavramını daha önce gündeme getirmiştim. Bu çok mantıklı. Temel olarak, ne kadar çok okursanız, zihinsel görünümünüzü yazabilmeye doğru genişletme şansınız vardır. Daha önce belirtildiği gibi, yine de yazmaya ihtiyacınız var, çünkü yazma eylemini uygulamazsanız, dünyadaki tüm okumalar sizi iyi bir yazar yapmaz.

Bu okuma ve yazma eşleşmesini desteklemek için üretici yapay zekayı kullanabiliriz. Bir öğrencinin bilinçli olarak üretici yapay zeka kullanmasını sağlayın. AI bir makale üretir. Öğrenciye yapay zeka tarafından üretilen makaleyi eleştirme görevi verilir. Daha sonra öğrenciye, belki de farklı bir konuda yeni bir makale yazması için atanır, ancak daha önce yapay zeka tarafından oluşturulan makalenin yapısını ve diğer genel öğelerini kullanabilir.

Bazılarına göre bu, öğrenciler için öğrencinin "etkileşime" erişemeyeceği yazarların kitaplarını veya diğer metinlerini okumaktan daha verimli olabilir. AI uygulamasıyla öğrenci, birbiri ardına çok sayıda bilgi istemi kullanarak ilk denemeyi yeniden çalıştırmayı ve üretmeyi deneyebilir. Öğrenci yapay zekaya Lincoln hakkında basit bir makale yazmasını söyleyebilir. Daha sonra öğrenci, Lincoln hakkında resmi olmayan bir sesle yazılmış uzun bir makale ister. Buna baktıktan sonra öğrenci, AI uygulamasına Lincoln makalesinin oldukça resmileştirilmiş bir sürümünü oluşturmasını işaret eder. Vb.

İleri sürülen iddia, bunun bir öğrencinin yazmayı ve yazmanın nasıl gerçekleşebileceğini öğrenmesine maddi olarak yardımcı olabileceğidir.

Yakın tarihli bir araştırma makalesi tam da bu noktayı önermektedir: "Bu makalenin yazarları, AI'nın sınıfta öğrenmenin önündeki üç engeli aşmak için kullanılabileceğine inanıyor: aktarımı iyileştirmek, açıklayıcı derinlik yanılsamasını kırmak ve öğrencileri açıklamaları eleştirel bir şekilde değerlendirmeleri için eğitmek" ( “AI Chatbots Tarafından Sağlanan Yeni Öğrenme Modları: Üç Yöntem ve Ödev” başlıklı bir makalede, Dr. Ethan Mollick ve Dr. Lilach Mollick, Pennsylvania Üniversitesi Wharton Okulu ve Wharton Interactive, 12 Aralık 2022)

Örneğin, öğrenme transferini iyileştirmenin şu şekilde olabileceğine dikkat çekiyorlar: “Yapay zeka, öğrencilere bazıları yanlış olabilecek veya daha fazla açıklamaya ihtiyaç duyabilecek veya basitçe uydurulmuş olabilecek birçok örnek sağlamanın ucuz bir yoludur. Bir konu hakkında temel bilgiye sahip olan öğrenciler için, anlamalarını test etmelerine yardımcı olmak ve onları bir konunun yanlışlıklarını, boşluklarını ve eksik yönlerini adlandırmaya ve açıklamaya açıkça zorlamak için yapay zekayı kullanabilirsiniz. Yapay zeka, bitmeyen bir dizi kavram örneği ve bu kavramların uygulaması sağlayabilir ve öğrencileri farklı bağlamlardaki örnekleri karşılaştırmaya, bir kavramın özünü açıklamaya ve yapay zekanın kavramları uygulama biçimindeki tutarsızlıklara ve eksik bilgilere dikkat çekmeye zorlayabilirsiniz. yeni durumlara” (ibid).

Eski nakarata benziyor, onları yenemiyorsan, onlara katıl.

Üretken yapay zekayı bir eğitim aracına dönüştürün.

Yikes, hızlı yanıt geliyor.

Tilkiyi tavuk kümesine sokuyorsun. Üretken yapay zekanın ne olduğu hakkında hiçbir fikri olmayan öğrencilere, şimdi bir öğretmenin ve okullarının aleni eylemleri tarafından açıkça gösterilecek. Eğer öğrencilerin kopya çekme fırsatları hakkında hiçbir fikri yoksa, bunu doğrudan yüzlerine ve ellerine koyuyorsunuz.

Yetkili kişilerin öğrencileri kopya çekmenin bir yolu ile tanıştırması tamamen itici görünüyor. Bu nedenle, en dürüst öğrencileri sonsuza kadar kopya çekmenin ayartmalarının alemine sokacaksınız. Hile makinesine herkes erişebilecek. Onlara öyle yapmaları söylendi. Saklamaya gerek yok. Üretken yapay zeka kullanmıyormuş gibi davranmanıza gerek yok. Okul ve öğretmen kullandırdı.

Buna verilecek yanıt, öğrencilerin üretken yapay zekaya aşina olmayacaklarını düşünmek için körü körüne ve cahilce başınızı kuma gömmeniz gerektiğidir. Siz aptalca onların bundan haberi yokmuş gibi davranırken, onlar onu kullanmak için okul dışına koşuşturuyorlar. Daha iyi seçiminiz, onlara şeyi tanıtmak, ne için kullanılıp kullanılamayacağını tartışmak ve tüm bilmeceye parlak bir ışık getirmek.

Bu oldukça sersemletici.

Teknolojinin eğitimdeki yenilikleri üzerine araştırma yapanlarınız için, üretken yapay zekaya ve bunun eğitim yaklaşımlarının doğasını nasıl değiştirebileceğine ve öğrencilerin öğrenimini nasıl etkileyebileceğine bir göz atmak isteyebilirsiniz. Çok yakında geliyor.

Bizi Yıkımdan Kurtarmak İçin Tespiti Kullanmak

Şapkaları değiştirin ve bir an için dijital çizimi düşünelim.

Bir dijital sanat eseri yaratırsanız, daha sonra birinin sanatınızı kullanmayı mı yoksa yeniden kullanmayı mı tercih ettiğini ayırt edebilmek için onu bir şekilde işaretlemek isteyebilirsiniz. Bunu yapmanın basit bir yolu, dijital resminizdeki bazı pikselleri veya noktaları değiştirmektir. Burada veya orada birkaç tane yaparsanız, sanat eserinin görünümü insanların gözünde hala aynı görünecektir. Yalnızca dijital araçlarla yakından incelendiğinde görülebilen, minicik ve özel bir renge ayarlanmış pikselleri fark etmeyeceklerdir.

Bu teknikleri bir filigran biçimi olarak biliyor olabilirsiniz. Tıpkı eski günlerde kağıt bazlı materyallere ve diğer dijitalleştirilmemiş içeriğe filigran basılması girişimleri olduğu gibi, dijital filigranların yükselişini yavaş yavaş gördük.

Dijital bir sanat eserinin görüntüsünde dijital bir filigran gizlenmiş olabilir. Bu görüntüye rahatsız edici geliyorsa, filigranı dijital resmi içeren dosyaya (dijital çalışmanın "meta verileri" olarak adlandırılır) yerleştirmeyi deneyebilirsiniz.

Ortaya çıkabilecek bir kedi-fare oyunu var.

Bazı kötülük yapanlar gelir ve dijital filigranınızı keşfederler. Onu kaldırırlar. Şimdi, dijital sanat eserinizi, daha sonra kurcalayabileceğiniz ve çabalarınızın bir kopyası olduğunu açıkça gösterebileceğiniz konusunda endişe duymadan, görünüşte özgürce kullanabilirler. O alçaklar!

Kriptografik teknikler ve teknolojiler kullanarak yapabileceğimiz dijital filigranı hızlandırmamız gerekiyor. Gizli mesajları ve kodlamayı düşünün.

Buradaki fikir, dijital filigranı bulması zor olacak şekilde kodlamamızdır. Ayrıca potansiyel olarak çıkarılması zordur. Hatta dijital sanat eserini görüntüleyecek veya kullanımına izin verecek yazılımın öncelikle eserde geçerli bir şifrelenmiş dijital filigran olup olmadığını kontrol etmesini ve görmesini sağlamaya çalışabiliriz, aksi takdirde uygun olmayan bir kopya olarak kabul edilir. Seni suçüstü yakaladım.

Aynı şeyi metin üreten üretici yapay zeka için de yapabilir miyiz?

Bir eldiven yerleştirildi. Yine de sorun, bir dereceye kadar sanat eseri için dijital filigranlar düşünüldüğünden daha zor olabilir.

İşte nedenidir.

Filigranı yerleştirebileceğiniz tek yerin doğrudan metnin kendisi olduğunu varsayın. Bunu söylüyorum çünkü üretilen metin mutlaka bir dosyaya gitmez. Metin sadece metindir. Üretken AI aracından kesip yapıştırabilirsiniz. Bu anlamda, genellikle filigranın gömülebileceği bir meta veri veya dosya yoktur.

Yalnızca metne odaklanmalısınız. Saf metin.

Bir yol, üretken yapay zekanın metni izlenebilecek bir şekilde üretmesini sinsice sağlamak olabilir. Kaba ama pratik olmayan bir örnek olarak, her üç cümleden birini cümlenin başında “Ve” kelimesiyle başlatmaya karar verdiğimizi hayal edin. Yine de görünüşte tamamen akıcı bir makale oluşturacaktık. Tek hile, her üçüncü cümlenin seçtiğimiz büyülü kelimeyle başlamasıdır. Bizim neyin peşinde olduğumuzu bizden başka kimse bilmiyor.

Bir öğrenci, Lincoln hakkında atanan makaleyi üretmek için üretici yapay zekayı kullanıyor. Öğrenci bunu doğrudan AI uygulamasından alır ve öğretmene e-postayla gönderir. Öğrencinin son ana kadar beklediği ve yayınlanan teslim tarihine kadar kaldığı ortaya çıktı. Makaleyi gözden geçirmek için zaman yok. Sadece gönderin ve en iyisini umun.

Öğretmen yazıya bakar. Diyelim ki filigranımızın her üçüncü cümlenin başında kullanılan sihirli sözcükten oluştuğunu ona söyledik. Öğretmen, gönderilen bu denemede durumun böyle olduğunu tespit eder. Öğrencinin makaleyi yazması ve muhtemelen bu kelimeyi her üçüncü cümlenin başında kullanmayı sevmesi inanılmaz derecede düşük bir şans olsa da, bunun pek olası olmadığı konusunda makul bir şekilde hemfikir olabileceğimizi düşünüyorum ve bunun yerine öğrenci muhtemelen üretken yapay zekayı kullandı. makaleyi üretmek için.

Bunun nasıl çalıştığını görüyor musun?

Yaptığına güveniyorum.

Şimdi sorun, pek de açık olmayan bir filigranın nasıl bulunacağıdır. Bir öğrenci, cümlelerin tuhaf bir şekilde belirli bir kelimeyi kullanıyor gibi göründüğünü fark edebilir. Neler olduğunu tahmin edebilirler. Buna karşılık, öğrenci cümleler arasında dolaşabilir ve biraz yeniden ifade edebilir. Bu daha sonra, bu özel filigranı hemen hemen batırır, çünkü makale artık üretici yapay zeka tarafından yazılmış olarak kolayca fark edilmez.

Kedi-fare oyunu bir kez daha ilerliyor.

Akıcı, içinde bir şekilde “filigran” bulunan, kolayca ayırt edilemeyecek bir metin üretmemiz gerekiyor. Ayrıca, mümkünse, makale biraz revize edilse bile filigran devam etmelidir. Tam bir revizyon muhtemelen filigranın hayatta kalmasına izin vermeyecektir. Ancak, metin alanında bir miktar değişiklik yapılsa bile filigranın tercihen algılanabilir olması için biraz fazlalık ve esneklik istiyoruz.

ChatGPT'yi (OpenAI'nin AI uygulaması) yapan şirket için bazı çalışmalar yapan bir araştırmacı, bu damgalama hususları boyunca bazı ilginç kriptografik çabaları araştırıyor. Scott Aaronson, Austin'deki Texas Üniversitesi'nde Bilgisayar Bilimleri Profesörüdür ve yakın zamanda yapılan bazı çalışmalar hakkında bir konuşma yaptı (blogunda bir transkript yayınlandı).

Mevcut yaklaşımı kısaca açıkladığı şu alıntıyı düşünün: “Nasıl çalışıyor? GPT için her giriş ve çıkış, kelimeler olabileceği gibi noktalama işaretleri, kelimelerin bölümleri veya daha fazlası da olabilen bir belirteç dizisidir; toplamda yaklaşık 100,000 belirteç vardır. Özünde, GPT, önceki belirteçlerin dizisine bağlı olarak, bir sonraki belirteç üzerinde sürekli olarak bir olasılık dağılımı üretir. Sinir ağı dağıtımı oluşturduktan sonra, OpenAI sunucusu daha sonra bu dağıtıma veya 'sıcaklık' adı verilen bir parametreye bağlı olarak dağıtımın değiştirilmiş bir versiyonuna göre bir belirteci gerçekten örnekler. Ancak, sıcaklık sıfır olmadığı sürece, genellikle bir sonraki jetonun seçiminde bir miktar rastgelelik olacaktır: aynı istemi tekrar tekrar çalıştırabilir ve her seferinde farklı bir tamamlama (yani, çıktı jetonları dizisi) elde edebilirsiniz. ”

Belirtildiği gibi, ChatGPT uygulaması tarafından türetilen makalenin yanına hangi kelimelerin yerleştirileceğine ilişkin belirlenmiş bir rastgelelik miktarı vardır. Bu aynı zamanda, aynı konuda olsa bile, her makalenin muhtemelen biraz farklı olabileceğine dair daha önce belirtilen noktayı da açıklar. Belirli sınırlar içinde olan bir rastgele seçim yaklaşımının amaçlı kullanımı, deneme oluşturma sırasında arka planda işliyor.

Şimdi sulu kısma, kriptografik karıştırmaya geçiyoruz: "Öyleyse filigran için, bir sonraki belirteci rastgele seçmek yerine, anahtarı yalnızca OpenAI tarafından bilinen bir kriptografik sözde rasgele işlev kullanarak onu sözde rasgele seçmek olacaktır. . Son kullanıcının sahte rasgele sayıları gerçekten rasgele olanlardan ayırt edemediği varsayılırsa, bu, son kullanıcı için algılanabilir bir fark yaratmayacaktır. Ancak şimdi, belirli bir puanı gizlice saptıran sözde rasgele bir işlev seçebilirsiniz - her n-gramda (n ardışık n belirtecin dizisi) değerlendirilen belirli bir g fonksiyonunun toplamı, bazı küçük n için - bu puanı biliyorsanız hesaplayabilirsiniz. bu sözde rasgele işlevin anahtarı.

Bunun biraz teknolojik olarak sıkışmış gibi görünebileceğinin farkındayım.

İşin özü, üretilen makalenin akıcı görüneceği ve makaleyi okuyarak dijital bir filigran içerdiğini kolayca fark edemeyeceğinizdir. Belirli bir makalenin filigran içerip içermediğini anlamak için, makaleyi özel olarak tasarlanmış bir detektöre beslemeniz gerekir. Tespiti yapan program, metne dayalı olarak bir değer hesaplar ve bunu saklanan bir anahtarla karşılaştırabilir. Açıklanan yaklaşımda, anahtarlar satıcı tarafından tutulur ve başka şekilde mevcut olmaz, bu nedenle, anahtarların gizli tutulduğu varsayıldığında, bu örnekte makalenin büyük olasılıkla ChatGPT'den türetilmiş olup olmadığını yalnızca yetkili tespit programı hesaplayabilir.

Bunun kusursuz olmadığını kabul etmeye devam ediyor: “Şimdi, bunların hepsi yeterli çabayla yenilebilir. Örneğin, GPT'nin çıktısını yorumlamak için başka bir yapay zeka kullandıysanız, tamam, bunu tespit edemeyeceğiz. Öte yandan, oraya buraya birkaç kelime ekler veya silerseniz veya bazı cümlelerin sırasını yeniden düzenlerseniz, filigran işareti hala orada olacaktır. Yalnızca n-gram üzerinden bir toplama bağlı olduğundan, bu tür müdahalelere karşı sağlamdır.”

Bir öğretmene, öğrenci denemelerini kontrol edecek bir detektör programına erişim izni verilebilir. Öğretmenin öğrencilerin makalelerini öğretmene ve otomatik detektöre e-posta ile göndermesini sağladığı için konunun görece kolay olduğunu varsayalım. Dedektör uygulaması daha sonra öğretmene bu örnekte makalenin ChatGPT tarafından hazırlanma olasılığı hakkında bilgi verir.

Şimdi, eğer detektör herkesin kullanımına açıksa, makalelerini detektöre gönderecek ve detektör makalenin üretici tarafından türetilmiş olma olasılığının düşük olduğunu gösterene kadar bir dizi değişiklik yapacak "aşırı başarılı" öğrenci kopyacılarınız olacaktır. Al. Daha çok kedi-fare. Muhtemelen, detektör parola kullanımıyla sıkı bir şekilde korunmalıdır veya kriptografik yaklaşımlarla başa çıkmak için başka araçlara veya yöntemlere ihtiyaç vardır (kullanılabilecek hem anahtar tabanlı hem de anahtarsız odaklı çeşitli yöntemler vardır).

Bir öğretmen, İnternette kullanılmak üzere düzinelerce veya yüzlerce üretken yapay zeka uygulaması olasılığıyla karşı karşıya kalabilir. Bu durumda, hepsine bir miktar dijital filigran kullanmalarını sağlamaya çalışmak ve hepsine bir makale beslemek zorunda kalmak, daha da aldatıcı ve lojistik açıdan karmaşık hale geliyor.

Artık Sınıfın Dışında Kompozisyon Yok

Bir kıyamet ve kasvetli bakış açısı, belki de öğretmenlerin dışarıda kompozisyon yazmayı bırakmak zorunda kalacaklarıdır. Tüm denemeler yalnızca bir sınıfın kontrollü ortamında yazılmalıdır.

Bunun çok ama çok sorunu var.

Bir öğrencinin, bir sınıf projesi olan belirli bir tam teşekküllü makaleyi yazmak için normalde on saate ihtiyacı olduğunu varsayalım. Bu bir sınıfta nasıl yapılır? Parçalara ayırıp öğrencinin bir dizi gün boyunca denemenin küçük bir parçasını yazmasını mı sağlayacaksınız? Bunun getirdiği zorlukları bir düşünün.

Bazıları, belki de meselenin abartıldığını iddia ediyor.

Öğretmenler öğrenciler tarafından intihal konusunda her zaman yaptıkları gibi yapmalıdır. Öğretmen daha baştan, intihalin ciddi bir kopya çekme kaygısı olduğunu beyan eder. Üretken yapay zeka kullanımının herhangi bir şekilde hile eylemi olarak kabul edileceğini vurgulayın.

Düşük not, sınıfta kalma veya bu kadar ileri giderse okuldan atılma gibi önemli ağırlık taşıyan cezalar verin. Öğrencilerden, her bir dış kompozisyon ödevi için teslim ettikleri şeyin kendi çalışmaları olduğunu yazılı olarak doğrulamalarını zorunlu kılın (üretken yapay zeka, internetten kopyalama, diğer öğrencileri kullanma, bir ebeveyni kullanma, işi bitirmek için ödeme yapma ve yakında). Ayrıca, öğrencilerin, özellikle herhangi bir üretici AI kullanımını özellikle not etmek zorunda olmak da dahil olmak üzere, çalışmanın hazırlanmasında kullanılan tüm çevrimiçi araçları listelemelerini zorunlu kılın.

Öğretmen, gönderilen makalenin üretken bir AI uygulaması tarafından olası olup olmadığını denemek ve ayırt etmek için bir dedektör uygulaması kullanabilir veya kullanmayabilir. Bu, dedektörlerin kullanımının ve erişiminin ne kadar kolay olduğuna bağlı olarak potansiyel olarak külfetli bir adımdır.

Öğretmenler, muhtemelen, dışarıdan yazılan makalelerin meşru görünüp görünmediğini ortaya çıkarmak için harekete geçiyor olmalıdır. Sınıfta deneme yazımı yaparak, bir sınıfta yazma süresinin daha az olduğunu ve çevrim içi referans materyallerine erişime izin vermeme kısıtlamasıyla engellenebileceğini fark ederek, karşılaştırma ve karşılaştırma yapma şansı vardır.

İşin özü, dışarıdan deneme yazımı kullanımını aniden bir kenara atma yolunu seçmememiz gerektiğidir. Bazıları bunu aceleci bir davranış ve bebeği banyo suyuyla birlikte dışarı atmayı anımsatan bir eylem olarak görür (eski bir söz, belki de emekli olmaya değer).

Dışarıdan yazma bir öğrenme etkinliği olarak tamamen durdurulursa, bu görünüşte günlük eğitim faaliyetini müfredattan çıkarmanın muhtemelen ciddi ve uzun süreli olumsuz tarafları vardır. İşin içinde bir tradeoff var. Yukarıda belirtilen tüm kontrollere ve dengelere rağmen kaç öğrenci kopya çekecek? Kaç öğrenci kopya çekmeyecek ve bu nedenle yazma becerilerini geliştirmek için faydalı bir eğitim yaklaşımı kullanmaya devam edecek?

Teorik olarak, umarım, kopya çekenlerin yüzdesi, öğrencilerin üstünlüğü için dışarıda yazmak hala değerli olacak kadar küçük olacaktır.

Sonuç

AI oldukça baş ağrısı olabilir.

Öğretmenler için yapay zeka hem bir nimet hem de bir lanet olabilir. Her iki durumda da, öğretmenlerin yapay zeka hakkında bilgi sahibi olmaları ve ayrıca zaten aşırı gerilmiş sırtları ve omuzları üzerinde bir başka ek ağırlık olan öğretim faaliyetleriyle ilişkili yapay zeka kıvrımları ve dönüşleriyle nasıl mücadele edecekleri anlamına gelir. Her yerde öğretmenlere sesleniyorum.

Belki yapay zekanın gitmesini dileyebiliriz.

Hayır.

Görüyorsunuz, zamanı geri alıp üretken AI'yı silmeyeceğiz. Bunu isteyen herkes bir hayalperesttir. Ve bir yana, bu paragrafın üçüncü cümlesinin ilk kelimesi olarak "Ve" kelimesini kullanıyorum (ah, anahtarı vermek!), üretken yapay zeka burada kalacak.

Hararetli tartışmalarınızı devam ettirmek için işte size bir bilgi istemi: Üretken yapay zeka daha yaygın hale gelecek ve daha da şaşırtıcı ve sinir bozucu yeteneklere sahip olacak.

Mikro damla.

Şimdilik son düşünce.

Shakespeare, "Olmak ya da olmamak: bütün mesele bu" diye ünlü bir söz yazmıştır.

Sizi temin ederim ki üretken yapay zeka olacak. Zaten öyle.

Üretken yapay zekanın hayatımıza nasıl girmesini istediğimizi ve toplumun bu tür bir kullanımı nasıl şekillendirmeyi ve yönlendirmeyi seçeceğini bulmalıyız. Yapay Zeka Etiği ve Yapay Zeka Yasası hakkında düşünmek için bir nedene ihtiyacınız varsa, belki de üretken yapay zeka, ne olabileceğimizi bilmesek bile sizi ne olduğumuzu bilmeye teşvik edecektir (gizli Shakespeare referansı).