Raevunud mure, et generatiivne AI ChatGPT sunnib õpilasi esseesid kirjutades tohutult petma, tekitab lummavat tähelepanu tehisintellekti eetikale ja AI seadustele

Kas tänapäeva õpilaste kirjutatud essee pole enam kunagi?

Kas ängi täis üliõpilaste kursusetöö läheb palavikuliselt aknast välja?

See on see brouhaha, mis on viimasel ajal lahvatanud täielikku kära. Näete, ChatGPT nime all tuntud tehisintellektirakenduse ilmumine on pälvinud palju tähelepanu ja tekitanud palju viha. Minu igakülgse ChatGPT katvuse kohta vt link siin. Minu jätkuvat ja ulatuslikku AI eetikat ja tehisintellektiseadust käsitlevat ülevaadet vt link siin ja link siin, Ainult mõned nimed.

Karjumise ja lõõtsumise põhiolemus seisneb selles, et seda tüüpi tehisintellekti, mida tavaliselt nimetatakse generatiivne AI, on surmanupp, kui palutakse õpilastel teha essee stiilis ülesandeid.

Miks nii?

Sest uusim generatiivne AI suudab luua näiliselt ladusaid esseesid pelgalt lihtsa viipaga. Kui sisestate rea, näiteks "Räägi mulle Abraham Lincolnist", loob tehisintellekt Lincolni elust ja aegadest essee, mis on sageli piisavalt hea, et eksitada, et see on täielikult ja ainult inimkätega kirjutatud. Lisaks, ja siin on tõeline kicker, ei ole essee millegi muu samal teemal juba kirjutatud duplikaat ega märgatav koopia. Essee on sisuliselt "originaal", niipalju kui juhuslik kontroll seda võimaldab.

Õpilane, kes seisab silmitsi kirjutamisülesandega, saab lihtsalt käivitada ühe neist generatiivsetest AI-rakendustest, sisestada viipa ja voilaa, kogu tema essee on neile kirjutatud. Neil tuleb vaid automaatselt genereeritud tekst tühja dokumenti lõigata ja kleepida, sellele vargsi oma nime ja klassiteave peale lüüa ning üsna ulja bravuuriga edasi minna ja see enda tööna esitada.

Tõenäosus, et õpetaja suudab mõistatada, et essee on kirjutanud tehisintellekt, mitte õpilane, on peaaegu null.

Skandaalne!

Pealkirjad on kiiruga kuulutanud, et oleme jõudnud kibeda lõpuni, kui panna õpilased kirjutama esseesid või tegema sisuliselt mis tahes klassiväliseid kirjutamisülesandeid. Ainus vahend olukorraga toimetulemiseks näib olevat klassisisese essee kirjutamise kasutamine. Kui õpilased on kontrollitud keskkonnas, näiteks klassiruumis, ja eeldavad, et neil pole juurdepääsu sülearvutitele või nutitelefonidele, jäävad nad esseesid kirjutama vanamoodsal viisil.

Täpsustuseks võib öelda, et vanamoodne viis tähendab, et nad peavad kirjutama ainult oma nuppe kasutades.

Igasugust väljaspool klassiruumi tehtud esseed hakatakse kohe kahtlustama. Kas õpilane kirjutas essee või tegi seda AI-rakendus? Nagu mainitud, on essee nii hästi kirjutatud, et te ei saa kergesti tuvastada, et selle on kirjutanud masin. Õigekiri saab olema laitmatu. Süntaks saab olema tohutu. Diskursus ja võimalikud juhendatud argumendid on veenvad.

Pagan, võiksite öelda, et generatiivne AI kallutab oma vanasõna kätt, tehes essee, mis ületab selle alatu tee valinud õpilase võimalused. Õpetajal võib tekkida kahtlus lihtsalt seetõttu, et essee on natuke liiga hea. Taibukal õpetajal oleks kiusatus arvata, et õpilane poleks saanud nii elegantset ja õhukindlat proosat kirjutada. Sisemised häirekellad hakkavad helisema.

Loomulikult on õpilasele tema essee esitamine inetu ja sellel võivad olla negatiivsed tagajärjed.

Oletame, et õpilane kirjutas essee hoolikalt, üksinda. Nad võisid seda kahe- ja kolmekordselt kontrollida. On ka võimalus, et võib-olla lasi mõni sõber või tuttav pilku heita, et leida midagi, mis vajab täiendavat poleerimist. Kokkuvõttes on see ikkagi nende essee, nagu nad on kirjutanud. Kujutage ette, kuidas õpetaja esitab sellele tõsisele ja püüdlikule õpilasele essee kohta teravaid küsimusi. Piinlikkus ja nördimus sisuliselt petmises süüdistamise pärast on käegakatsutavad, isegi kui õpetaja seda valjusti ei esita. Juba ainuüksi vastasseisust piisab, et õpilase lugupidamine alandada ja ta tunneb end valelikult laimatuna.

Mõned nõuavad, et iga õpetaja, kes kahtlustab essee autorsust, peaks paluma õpilasel selgitada, mida nad kirjutasid. Kui essee on kirjutanud õpilane, siis arvatavasti oskab konkreetne õpilane seda adekvaatselt selgitada. Õpetajad on sedalaadi küsitlusi teinud läbi aegade. Üliõpilane võis sundida teist õpilast nende jaoks esseed kirjutama. Õpilane võis panna vanema oma essee kirjutama. Tänapäeva maailmas võib üliõpilane maksta kellelegi Internetis, et ta kirjutaks salaja tema nimel essee.

Seega on õpilasel klassiruumis päringu kaudu autorsuse kontrollimine tavapärane ja mitte suur asi.

Mul on hea meel, et sa selle välja tõid.

Õpilase pehmeks või demonstratiivseks grillimise katse ei ole nii lihtne lakmuspaber, kui arvata võiks. Õpilane oleks võinud AI-ga koostatud esseed tähelepanelikult uurida ja valmistuda võimalikuks ülekuulamiseks.

Mõelge sellele nii. Õpilane loob esmalt essee vaid ühe nupuvajutusega. Seejärel kulutab õpilane palju aega, mille nad oleksid pühendanud essee kirjutamisele, selle asemel, et esseed põhjalikult uurida ja uurida. Mõne aja pärast jäävad sõnad peaaegu täielikult mällu. Õpilane peaaegu petab end, uskudes, et ta kirjutas essee tõepoolest. See enesekindluse ja teadlikkuse näiline võiks neid hõlpsasti õpetaja juhitud kontrolli läbi viia.

Ahaa, mõned väidavad, et veidi vastupidiselt generatiivsete AI-rakenduste hirmudele, märgivad, et õpilane õppis essee loomisega tegelikult midagi. Muidugi ei teinud üliõpilane teema uurimise jaoks jalatööd ega koostanud ka esseed, kuid esseed hoolikalt uurides näib see siiski näitavat, et ta on määratud teemaga tutvunud. Õpilane, kes kohustub Lincolnist rääkiva essee pähe õppima, on arvatavasti Lincolni kohta midagi olulist õppinud.

Õppimine on toimunud.

Oh, repliik kõlab, ülesanne oli tõenäoliselt kahekordne protsess. Lincolni tundmaõppimine võis olla suhteliselt teisejärguline. Tegelik eesmärk oli, et õpilane õpiks kirjutama. See ülesande oluline osa on täielikult alla löödud. Õpetajad määravad sageli lahtised teemad ja nende eesmärk on lihtsalt, et õpilane kogeks kirjutamist. Peate paika panema, mida soovite kirjutada, peate välja mõtlema kasutatavad sõnad, panema sõnad mõistlikesse lausetesse ja lõikudesse jne. Ainuüksi tehisintellekti loodud essee lugemine ei sobi üldse esseeülesande selle põhiaspektiga.

Selle vastulöögiks on väide, et õpilane õpib potentsiaalselt kirjutamist, uurides tähelepanelikult tehisintellekti loodud kirjutist. Kas me kõik ei uuri kirjutamise suurmeistreid, et näha, kuidas nad kirjutavad? Meie kirjutis on katse jõuda Shakespeare'i ja teiste suurte kirjanike sarnasteni. Kirjasõna õppimine on sobiv vahend kirjutamise kogumiseks.

Nagu ägedas tennisematšis, liigub pall teisele poole võrku. Kuigi hea kirjutamise õppimine on hea, peate lõpuks kirjutama, kui soovite kirjutada. Sa ei saa lihtsalt lõputult lugeda ja siis tühjalt eeldada, et õpilane oskab nüüd kirjutada. Nad peavad kirjutama ja kirjutama ning jätkama kirjutamist, kuni nad suudavad oma kirjutamisoskusi käegakatsutavalt esitleda ja täiustada.

Kas näete, kuidas see kõik on üsna segadus?

Pidage meeles, et sellel kõigel on umbes miljon või enam keerdkäiku.

Toon välja mõned geniaalsemad ja huvitavamad pöörded.

Essee häälestamine tehisintellekti viipe abil

Olles just maininud Shakespeare'i, on siin generatiivse AI aspekt, mis võib teie jaoks üllatada. Paljudes generatiivsetes AI-rakendustes võite öelda midagi sellist: "Kirjutage essee Lincolnist nii, nagu kirjutaks essee Shakespeare." Tehisintellekt püüab luua essee, mis näib olevat kirjutatud keeles, mida Shakespeare oma kirjutistes tavaliselt kasutab. Seda on päris lõbus ja kaasahaarav näha ning paljud saavad sellest päris palju kasu.

Kuidas on see seotud õpilasega, kes "petab", kasutades oma esseede kirjutamiseks generatiivset tehisintellekti?

Paljudes generatiivsetes AI-rakendustes saate AI-l öelda, et ta kirjutaks vähem kui tähtedega. Tehisintellekt püüab koostada essee, mis on servadest mõnevõrra konarlik. Siin või seal on süntaksiprobleeme. Essee loogika võib olla hüplik või veidi lahknev.

See oleks kaval kaval. Õpilane võtab valminud essee ja esitab selle. Essee on küllaldaselt hea, et saada kõrgeima hinde, kuid vahepeal mitte nii täiuslik, et õpetaja viha üles ajab. Jällegi on tehisintellekt õpilase eest kogu jalatöö ära teinud, sealhulgas muutnud essee mõnevõrra ebatäiuslikuks.

Lisaks võimaldab enamik generatiivseid AI-rakendusi teil rakendust kasutada nii palju kui soovite. Siin on, kuidas see mängima hakkab. Õpilane kirjutab, et tehisintellekti rakendus teeb Lincolni kohta mõnevõrra ebatäiusliku essee. Essee valmib. Õpilane vaatab esseed ja mõistab, et see on ikka liiga täiuslik. Õpilane sisestab teise viipa, mis juhendab tehisintellekti puudusi rohkem esile tõstma.

Vahusta, loputa, korda.

Õpilane sisestab pidevalt viipasid ja kontrollib koostatud esseesid. Seda juhtub ikka ja jälle. Lõpuks viib õpilane tehisintellekti essees õige ebatäiuslikkuse tasemeni. Kuldvillaku versioon on saavutatud. See on lihtsalt piisavalt täiuslik, et saada kõrge hinde, ja lihtsalt piisavalt ebatäiuslik, et hoida ära kahtlusi.

Olen kindel, et mõned teist ütlevad kavalalt, et kui õpilane oleks just otsustanud kirjutada essee, oleks ta võib-olla kulutanud vähem aega või vähemalt sama palju aega essee enda kirjutamisele. Kogu see tehisintellektirakenduse energiasäästlik kasutamine oleks võinud olla suunatud lihtsalt essee kirjutamisele.

Pidage meeles, et õpilane ei pea seda silmas. Viipade sisestamise ja soovitud essee iteratiivse ülevaatamise ja valimise lihtsus on õpilasel kindlasti palju lihtsam. Tund aega seda teha on palju vähem vaevaline kui essee otse kirjutamine. Nutikat tuleb sel juhul reaalsusega võrrelda.

Mis juhtub, kui teised õpilased teevad sama?

Vean kihla, et pidasite eelmist esseede ja generatiivsete AI-rakenduste analüüsi lugedes silmas seda nutikat mõtet, nimelt jääb õpilane kahtlemata vahele, kui paljud teised õpilased sama teevad.

Lubage mul selgitada.

Õpetaja annab kogu klassile ülesandeks kirjutada essee Lincolnist. Oletame, et 90% õpilastest otsustavad selle ülesande jaoks kasutada generatiivset AI rakendust. Kui 90% tundub liiga masendav, kasutage selle asemel 10%. Pidage meeles, et kuna õpilased saavad tuttavaks generatiivsete AI-rakenduste kasulikkusega, hakkab kiusatus neid kasutama.

Olgu, nii et märkimisväärne osa klassist kasutab generatiivset AI-rakendust. Võiks eeldada, et kõik õpilased kirjutavad umbes samasse Lincolni esseesse. Õpetaja märkab kolmandat või neljandat esseed hinnates, et kõik esseed on peaaegu samad. See on suur vihje, et midagi on valesti.

Vabandust, kuid tõenäoliselt teil nii palju õnne ei ole.

Enamik generatiivseid AI-rakendusi on väga tundlikud selle suhtes, kuidas viip on koostatud. Kui ma kirjutan "Räägi mulle Lincolnist" ja kui ma kirjutan "Räägi mulle Lincolni elust", on tõenäoline, et esseed on sisuliselt erinevad. Esiteks võib-olla keskendub tehisintellekti koostatud essee president Lincolnile tema Valge Maja ametiajal ja jätab välja kõik tema lapsepõlve kohta. Teine viip võib koostada essee tema sünnist kuni surmani.

Tõenäoliselt ei kavatse õpilased sisestada täpselt seda, mida õpetaja neile essee tegemiseks andis. Petisena tunduks mõistlik variante proovida. Kuid isegi kui kõik õpilased sisestavad täpselt sama viipa, on tõenäoline, et iga essee erineb teistest mõnevõrra.

Need AI-rakendused kasutavad tohutut sisemiselt loodud matemaatilist ja arvutuslikku võrku, mille muster on põhimõtteliselt kooskõlas Internetist leitud tekstiga. Essee koostamise protsessi kaasatakse tõenäosustegur. Valitud sõnad ei ole tõenäoliselt samas järjekorras ja sama täpse sõnastusega. Iga loodud essee on üldiselt erinev.

Kuid sellel on üks konks. Kui valitud teema on üsna ebaselge, on tõenäoline, et mõned koostatud esseed sarnanevad üksteisega. See oleks osaliselt tingitud sellest, et teksti juure muster oli alustuseks õhuke. Nagu öeldud, võib essee koostamise viis olla siiski üsna erinev. Ütlen vaid seda, et sisu olemus iseenesest võib potentsiaalselt olla ligikaudu sama.

Ma ei taha paista kohmakas, kuid võite esitada sama väite sellise ühise teema kohta nagu Lincolni elu. Kui mitmel erineval viisil saate tema elu üldisi aspekte kirjeldada? Kui kindlustaksite õpilasi lukustatud klassiruumis, et nad Lincolnist kirjutaksid, ja annaksite neile veebipõhise juurdepääsu tema eluolu uurimiseks, julgen arvata, et tõenäosus, et esseed on mõnevõrra sarnased, võib juhtuda igal juhul.

Tasuta ja lihtne tegur on oluline

Kui tänapäeval soovib üliõpilane petta, makstes kellelegi Interneti kaudu oma essee kirjutamise eest, on seda väga lihtne teha (loodan, et see ei šokeeri teid, võib-olla oleksin pidanud eelnevalt hoiatuse andma).

Probleem on aga selles, et peate essee eest maksma. Samuti on väike võimalus, et võite hiljem vahele jääda. Kas kasutasite essee eest maksmiseks krediitkaarti? Võib-olla on parem kasutada mingit maa-alust maksete töötlemist, et püüda oma jälgi selgena hoida.

Generatiivse AI ilu või võib-olla ärritav tegur on see, et praegu on enamik neist tasuta saadaval. Makse ei nõuta. Puuduvad konkreetsed andmed teie kasutamise kohta (selguse huvides, AI rakendus võib teie kasutust jälgida, eriti kuna paljud AI-rakendused nõuavad registreerumist e-posti aadressiga, kuid loomulikult võite ka seda võltsida ).

Mõned inimesed eeldavad loomulikult, et generatiivse AI-rakenduse kasutamiseks peate olema AI-viisard.

Mitte nii.

Üldiselt on generatiivseid AI-rakendusi hämmastavalt lihtne kasutada. Te käivitate AI rakenduse. See annab teile avatud tekstikasti, kuhu saate oma viipa sisestada. Sisestate viiba ja vajutate Esita. AI rakendus genereerib teksti.

Umbes nii.

Spetsiaalseid arvutikeeli pole vaja. Puuduvad teadmised andmebaasidest ega andmeteadusest. Kinnitan teile, et peaaegu iga koolilaps saab hõlpsasti kasutada generatiivset AI-rakendust. Kui laps oskab kirjutada, saab ta neid rakendusi kasutada.

Mõned väidavad, et generatiivseid AI-rakendusi pakkuvad ettevõtted peaksid esmalt kontrollima kasutaja vanust, arvatavasti selleks, et takistada mittetäiskasvanud inimestel esseede kirjutamisel tehisintellekti petmise eesmärgil kasutamast. Kui kasutaja märgib, et ta pole täiskasvanu, ärge lubage tal AI-rakendust kasutada. Ausalt öeldes on see ebatõenäoline ennetusstsenaarium, välja arvatud juhul, kui mingil moel on vastu võetud tehisintellektiga seotud seadused, mis püüavad selliseid piiranguid kehtestada. Isegi kui sellised seadused vastu võetakse, saate sellest tõenäoliselt mööda minna, kasutades generatiivset AI-rakendust, mis on hostitud teises riigis jne.

Teine ülemäärane nurk oleks see, kui generatiivsete AI-rakenduste kasutamine maksaks raha. Oletame, et seal oli tehingutasu või liitumistasu. See asetaks generatiivse AI-rakenduse samale tasemele nende inimestega kogu Internetis, kes kirjutavad teile essee, mis nõuab teilt seda teha. Tööjõud läheksid tehisintellektiga vastamisi (peale kõrvale võib öelda, et inimesed, kes kirjutavad õpilastele esseesid, asendatakse tehisintellektiga, mis teeb sama; küsimus on selles, kas me peaksime kurvastama või rahul olema et inimesed, kes nii elatist teenivad, ei saa seda enam sel viisil teha).

Generatiivseid tehisintellektirakendusi tootvad ettevõtted soovivad kindlasti nende rakendustega raha teenida, kuigi kuidas seda teha, on endiselt õhus. Tehingutasu, liitumistasu või võib-olla tasu võtmine genereeritud sõna eest on kõik laual. Inimestelt tasu võtmise asemel võidakse raha teenida reklaamide abil. Võib-olla peate iga kord, kui kasutate teatud generatiivset AI-rakendust, esmalt reklaami nägema. See võib olla raha teenija.

Ma vihkan sellele piima peale valamist, kuid õpilaste petmisest ülesaamise vahendina ei saa see olla mingisugune hõbekuul. Isegi mitte lähedal.

Generatiivsest AI-st on avatud lähtekoodiga versioonid. Inimesed panevad need välja ja teised on valmis rakenduse tasuta kättesaadavaks tegema. Ühel või teisel viisil, isegi kui mõned ettevõtted võtavad tasu, on teil võimalik leida tasuta kasutatavaid variante, ehkki peate võib-olla nägema reklaame või registreeruma ja andma enda kohta turunduseesmärkidel teavet.

Kas mitmeastmeline režiim aitab seda

Üliõpilane otsustab essee koostamiseks kasutada generatiivset AI-rakendust.

Selle asemel, et esseed kohe sisse lülitada, otsustab õpilane esseed redigeerida. Nad võtavad siin mõistlikult paar sõna välja. Ütle sinna paar sõna. Liigutage lause üles. Liigutage lause allapoole. Pärast mõningast toimetamist ja viimistlemist on neil nüüd essee, mille nad on valmis esitama.

Kas see essee on õpilase töö või mitte?

Olen viinud teid miljoni dollari suuruse suure vastuseta lahendamata küsimuseni.

Teeme lühiülevaate seaduslike õiguste ja rikkumiste kohta. See on teema, mida olen üsna palju käsitlenud, nt link siin ja link siin, Nt.

Tõenäoliselt teate juba midagi autoriõigustest ja sellest, mida nimetatakse intellektuaalseks omandiks (IP). Keegi, kellel on autoriõigustega kaitstud lugu, peaks säilitama selle looga seotud mitmesugused seaduslikud õigused. Neil ei ole täiesti raudselt kõikehõlmavat seaduslike õiguste näivust. On erandeid ja erandeid.

Üks raskemaid küsimusi kellegi autoriõigustega kaitstud materjali rikkumisega seoses on algallikaga võrreldes lähedus. Võib-olla olete lugenud või näinud uudiseid kuulsate lauljate ja nende sõnade kohta, kus keegi teine ​​kirjutas näiliselt sarnaste sõnadega laulu ja kas see oli juriidiliselt õige või mitte.

Olin varem maininud, et tavaliselt ei koosta generatiivne AI-rakendus esseed, mis on koopia muudest materjalidest, mille kohta seda varem Internetis sisu uurides koolitati. On tõenäoline, et materjal on üldistatud ja kõik kokku segatud nii, et see ei sarnane enam allika sisuga.

Peame ootama ja vaatama, kuidas kohtuprotsess sellega tegeleb. Kui generatiivne tehisintellekti rakendus loob kunstiteose, mis on visuaalselt ilmselgelt sarnane mõne päritoluga kunstiteosega, kalduksime tõenäoliselt AI-d ja tehisintellekti tegijaid süüdistama originaalteosega seotud autoriõiguste rikkumises. Me näeme seda oma silmaga.

Kui rääkida esseedest, võib see olla keerulisem. Ilmsed juhtumid on siis, kui terved laused ja lõigud on sõna-sõnalt identsed. Me kõik näeme seda. Kuid kui sõnastus erineb vähesel määral, jõuame hallidele aladele.

Kui kaugel peab vastvalminud materjal olema algsest lähtematerjalist, et kuulutada, et see on oma olemuselt heauskne originaal?

See on kaalukas küsimus.

Seome selle õpilasega, kes kasutab oma essee jaoks generatiivset AI-rakendust.

Teesklege hetkeks, et AI-rakenduse loodud konkreetset esseed tõlgendatakse "originaalse" esseena. Ma ütlen, et oletagem, et see ei riku nähtaval viisil ühtegi teist varem eksisteerivat essee- või tekstijutustust kusagil maa peal.

Seejärel alustab õpilane materjali originaalallikast. Nagu juba märgitud, toimetab ja täiustab õpilane seda materjali. Asjad jõuavad punkti, kus AI-rakenduse toodetud originaal erineb nüüd õpilase välja töötatud täiustatud versioonist.

Kas see on petmine?

Võibolla jah võibolla ei.

Võite vaielda, et see on nii. Õpilane alustas sellega, et tehisintellekt kirjutas neile oma essee. Kõik, mida õpilane on teinud, mängitakse esseega mehaaniliselt ringi. Eeldame, et õpilane kirjutab essee õhust välja ja kasutab selleks oma näppu. AI-rakenduse kasutamine nende lähtetaseme loomiseks on ilmselgelt petmine. Pange õpilasele hinne "F".

Mitte nii kiiresti. Võite väita, et see pole petmine. Õpilane on algmaterjali ümber kujundanud. Kui tehisintellekti rakenduses toodetud essee ja õpilase täiustatud versiooni võrdlus on piisavalt suur, võiks öelda, et õpilane kirjutas essee. Tõsi, nad kasutasid seda tehes muud materjali, aga kas sa ei saa sama öelda, kui nad kasutasid entsüklopeediat või mõnda muud allikat? See õpilane väärib hinde "A" selle eest, et on koostanud essee oma mõistuse kaudu (olenemata sellest, et ta on viidanud selleks teistele materjalidele).

Õpetajad jäävad selle niigi piinarikka küsimuse keskele.

Üks lähenemisviis on see, et õpetaja võib kategooriliselt öelda, et õpilased peavad loetlema kõik viidatud materjalid, sealhulgas selle, kas kasutati generatiivset AI-rakendust või mitte. Kui õpilane ei suuda generatiivset tehisintellekti viitena otse loetleda ja kui õpetaja avastab, et ta ei suutnud seda loetleda, saab õpilane ülesandele kokkuvõttes hinde “F”. Või võib-olla peavad mõned koolid seda petmiseks, mis põhjustab õpilase automaatse hüppamise. Või äkki visati välja. Peame vaatama, kui kaugele koolid nendes küsimustes jõuavad.

Üldiselt suundume intellektuaalomandi ja teoste, nagu esseed (tekst), kunst (pildid) ja videote, sealhulgas:

• Mõned taotlevad AI loojatelt õiguskaitset sisu allikate osas, mida tehisintellekt toodangu genereerimiseks kasutas.
• Mõned võtavad generatiivse tehisintellekti väljundi ja peavad tulemuseks oma omandis olevaid teoseid ning püüavad seejärel taotleda õiguskaitset kõigilt, kes rikuvad nende "algset" tööd.
• See võib ringi liikuda nii, et keegi toodab generatiivsest tehisintellektist väljundit, mis postitatakse Internetti, ja siis tuleb mõni muu generatiivne tehisintellekt, mis kasutab seda sarnaste teoste tootmise koolitusel.

Negatiivse muutmine positiivseks

Kõik see jutt generatiivse tehisintellekti kurdusest õpilaste petmise puhul hägustab võib-olla meie mõtteid, mõned manitsevad.

Võtke see teises suunas.

Kas sa istud maha?

Võib-olla peaksid õpetajad kaaluma, et õpilased kasutavad esseede kirjutamise õppeprotsessi osana generatiivset tehisintellekti.

Olen varem kirjutanud nn kahekordne kasutus AI-st, vt link siin. Arvatakse, et mõnikord saab AI-süsteemi kasutada halvaks ja mõnikord saab seda ümber lülitada ja kasutada heaks. Murettekitav aspekt on see, kui keegi kirjutab tehisintellekti heaks ja pole õndsalt teadlik sellest, kui kergesti saab tema tehisintellekti kurjuse tondiks muuta. Osa Eetiline AI on arusaam, et AI tuleks välja mõelda nii, et seda ei saaks üleöö needuseks muuta. See on pidev murekoht.

Tagasi esseede koostamise generatiivse AI juurde.

Varem tõin välja kontseptsiooni, et õpilane võib olla võimeline kirjutama õppima juba olemasolevaid kirjalikke töid vaadates. Sellel on suur mõte. Põhimõtteliselt, mida rohkem loete, seda tõenäolisemalt avardate oma vaimset välimust kirjutamisvõime poole. Nagu varem öeldud, peate ikkagi kirjutama, sest kogu maailma lugemine ei muuda teid tingimata heaks kirjanikuks, kui te kirjutamist ei harjuta.

Selle lugemise ja kirjutamise seose edendamiseks võiksime kasutada generatiivset AI-d. Laske õpilasel tahtlikult kasutada generatiivset tehisintellekti. AI koostab essee. Õpilane saab ülesandeks kritiseerida tehisintellekti loodud esseed. Järgmisena antakse õpilasele ülesandeks kirjutada uus essee, võib-olla mõnel muul teemal, kuid ta saab kasutada varasema tehisintellektiga loodud essee struktuuri ja muid üldisi elemente.

Mõned arvavad, et see võib olla õpilaste jaoks isegi produktiivsem kui lihtsalt raamatute või muude kirjanike tekstide lugemine, millega õpilasel pole juurdepääsu "suhtlemiseks". Tehisintellekti rakendusega saab õpilane proovida esialgset esseed korrata ja koostada, kasutades üksteise järel paljusid viipasid. Õpilane võib käskida tehisintellektil kirjutada Lincolnist essee. Järgmisena küsib õpilane pikka esseed Lincolni kohta, mis on kirjutatud mitteametliku häälega. Pärast selle ülevaatamist viitab õpilane tehisintellekti rakendusele, et ta koostaks Lincolni essee väga vormistatud versiooni. Jne.

Väidetakse, et see võib oluliselt aidata õpilast kirjutamise ja kirjutamise õppimisel.

Hiljutine uurimistöö pakub just seda: "Selle artikli autorid usuvad, et tehisintellekti saab kasutada kolme klassiruumis õppimise takistuse ületamiseks: ülekande parandamine, selgitava sügavuse illusiooni purustamine ja õpilaste koolitamine selgitusi kriitiliselt hindama" ( Dr. Ethan Mollick ja Dr. Lilach Mollick, artiklis „Teisintellekti vestlusrobotite võimaldatud uued õppimisviisid: kolm meetodit ja ülesannet”, Pennsylvania ülikooli Whartoni kool ja Wharton Interactive, 12. detsember 2022)

Näiteks juhivad nad tähelepanu sellele, et õppimise ülekandmise parandamine võib toimuda järgmiselt: „AI on odav viis anda õpilastele palju näiteid, millest mõned võivad olla ebatäpsed, vajada täiendavat selgitust või lihtsalt väljamõeldud. Õpilased, kellel on teemast põhjalikud teadmised, saate kasutada tehisintellekti, et aidata neil oma arusaamist testida ning sundida neid sõnaselgelt nimetama ja selgitama teema ebatäpsusi, lünki ja puuduvaid aspekte. Tehisintellekt võib pakkuda lõputu hulga näiteid kontseptsioonide ja nende mõistete rakenduste kohta ning saate sundida õpilasi: võrdlema näiteid erinevates kontekstides, selgitama kontseptsiooni põhiolemust ning juhtima tähelepanu ebakõladele ja puuduvale teabele viisis, kuidas tehisintellekt kontseptsioone rakendab. uutesse olukordadesse” (ibid).

See sarnaneb vana refrääniga, kui te ei saa neid ületada, liituge nendega.

Muutke generatiivne AI õppevahendiks.

Jah, tuleb kiire vastus.

Paned rebase kanakuuti. Õpilastele, kellel polnud aimugi, mis on generatiivne AI, näidatakse seda nüüd avalikult õpetaja ja nende koolide avaliku tegevuse kaudu. Kui õpilased ei olnud petmisvõimalustest teadlikud, paned selle neile otse näkku ja kätesse.

Tundub täiesti vastumeelne, et võimukandjad tutvustavad õpilastele petmisvahendeid. Seetõttu paned kõige ausamad õpilased igaveseks petmiskiusatuste valdkonda. Kõigil on juurdepääs petmismasinale. Neil kästakse seda teha. Pole vaja seda varjata. Pole vaja teeselda, et te ei kasuta generatiivset AI-d. Kool ja õpetaja panid sind seda kasutama.

Vastulause sellele on see, et peate pimesi ja teadmatusest pea liivas olema, et arvata, et õpilased ei saa generatiivse tehisintellektiga tuttavaks. Sel ajal, kui te rumalalt teesklete, et nad ei tea sellest, sibavad nad väljaspool kooli, et seda kasutada. Teie parem valik on neile asja tutvustada, arutada, milleks seda saab ja mitte kasutada, ning tuua kogu segadusse särav särav valgus.

See on üsna udune.

Neile teist, kes uurivad tehnoloogia haridusuuendusi, võiksite heita pilk generatiivsele tehisintellektile ja sellele, kuidas see võib muuta hariduslike lähenemisviiside olemust ja mõjutada õpilaste õppimist. See tuleb üsna varsti.

Kasutame tuvastamist, et päästa meid hävingust

Vahetage mütsid ja kaalume hetkeks digitaalset kunstiteost.

Kui loote digitaalse kunstiteose, võiksite selle mingil viisil märgistada, et saaksite hiljem aru saada, kas keegi on otsustanud teie kunsti kasutada või taaskasutada. Lihtne viis seda teha on mõne piksli või punkti muutmine oma digitaalsel kunstiteosel. Kui teete mõned siin või seal, tundub kunstiteoste välimus inimeste silmis endiselt sama. Nad ei märka neid piksleid, mis on teismelised ja on seatud mõnele erilisele värvile, mida saab näha ainult digitaalsete tööriistade põhjalikul uurimisel.

Võib-olla teate, et need tehnikad on vesimärgi vorm. Nii nagu vanasti püüti paberkandjal materjalidele ja muule digiteerimata sisule vesimärgistada, oleme järk-järgult näinud digitaalsete vesimärkide levikut.

Digitaalne vesimärk võib olla peidetud digitaalse kunstiteose kujutisele. Kui see võib pilti häiriv tunduda, võite proovida manustada vesimärki faili, mis sisaldab digitaalset kunstiteost (nn digitaalse teose metaandmed).

Võib tekkida kassi-hiire mäng.

Tuleb mõni kurjategija ja ta avastab teie digitaalse vesimärgi. Nad eemaldavad selle. Nüüd saavad nad näiliselt vabalt kasutada teie digitaalset kunstiteost, ilma et peaksite muretsema, et saate hiljem sellesse süveneda ja näidata, et see on selgelt teie jõupingutuste rebimine. Need kaabakad!

Peame üles tõstma digitaalse vesimärgi, mida saame teha krüptotehnikate ja -tehnoloogiate abil. Mõelge salastatud sõnumitele ja kodeeringule.

Idee seisneb selles, et me kodeerime digitaalse vesimärgi nii, et seda on raske leida. Samuti on seda potentsiaalselt raske eemaldada. Võiksime isegi püüda tagada, et tarkvara, mis kuvab või võimaldab kasutada digitaalset kunstiteost, peab esmalt kontrollima ja veenduma, et teosel on kehtiv kodeeritud digitaalne vesimärk, vastasel juhul peetakse seda sobimatuks koopiaks. Püüdsin su käest kinni.

Kas saame sama teha teksti tootva generatiivse AI puhul?

Kinda on pandud. Probleem võib siiski olla mingil määral raskem kui kunstiteoste digitaalsete vesimärkide kaalumisel.

Sellepärast

Oletagem, et ainus koht, kuhu saate vesimärgi asetada, on otse tekstis endas. Ütlen seda seetõttu, et genereeritud tekst ei pruugi tingimata faili minna. Tekst on lihtsalt tekst. Saate selle lõigata ja kleepida generatiivsest AI-tööriistast. Selles mõttes ei ole tavaliselt metaandmeid ega faili, millesse vesimärki saaks manustada.

Peate keskenduma ainult tekstile. Puhas tekst.

Üks võimalus oleks lasta generatiivsel tehisintellektil varjatult luua tekst jälgitaval viisil. Toores, kuid ebapraktilise näitena kujutage ette, et otsustasime alustada iga kolmandat lauset sõnaga "Ja" lause alguses. Looksime ikkagi pealtnäha täiesti ladusa essee. Ainus trikk on see, et iga kolmas lause algab meie valitud võlusõnaga. Keegi teine ​​ei tea, millega me tegeleme.

Üliõpilane kasutab generatiivset tehisintellekti, et koostada määratud essee Lincolni kohta. Õpilane võtab selle otse AI-rakendusest ja saadab selle õpetajale meili teel. Selgub, et üliõpilane ootas viimase hetkeni ja oli avaldatud tähtajast möödas. Pole aega essee üle vaadata. Lihtsalt saatke see ja lootke parimat.

Õpetaja vaatab esseed. Oletame, et oleme talle öelnud, et meie vesimärk koosneb maagilisest sõnast, mida kasutatakse iga kolmanda lause alguses. Õpetaja tuvastab, et selles esitatud essees on see nii. Kuigi on võib-olla uskumatult väike võimalus, et õpilane kirjutas essee ja tõenäoliselt meeldib talle kasutada seda konkreetset sõna iga kolmanda lause alguses, arvan, et võime mõistlikult nõustuda, et see on väga ebatõenäoline ja selle asemel kasutas õpilane tõenäoliselt generatiivset tehisintellekti. essee koostamiseks.

Kas näete, kuidas see töötab?

Ma usun, et sa seda teed.

Nüüd on probleem selles, kuidas leida vesimärk, mis pole nii ilmne. Õpilane võib märgata, et laused näivad veidralt kasutavat konkreetset sõna. Nad võivad arvata, mis toimub. Õpilane võib omakorda lausetes ringi liikuda ja ümbersõnastada. See õõnestab selle konkreetse vesimärgi, kuna esseed ei ole enam kergesti märgata generatiivse tehisintellekti poolt kirjutatuna.

Kassi-hiire mäng liigub taas edasi.

Peame tootma ladusat teksti, mis mingil moel sisaldab "vesimärki" viisil, mida pole lihtne eristada. Lisaks peaks vesimärk võimaluse korral säilima ka siis, kui esseed on veidi muudetud. Täielik läbivaatamine ei lase vesimärgil tõenäoliselt ellu jääda. Kuid me tahame mõningast liiasust ja vastupidavust, et vesimärk oleks eelistatavalt tuvastatav isegi siis, kui tekstialal tehakse mõningaid muudatusi.

Teadlane, kes teeb tööd ChatGPT-d (OpenAI AI-rakendus) tootvas ettevõttes, uurib nende vesimärgiga seotud kaalutluste põhjal mõningaid huvitavaid krüptograafilisi jõupingutusi. Scott Aaronson on Austini Texase ülikooli arvutiteaduse professor ja ta rääkis hiljuti mõnest toimuvast tööst (üleskirjutus on postitatud tema ajaveebi).

Mõelge sellele väljavõttele, milles ta selgitab lühidalt olemasolevat lähenemist: „Kuidas see toimib? GPT puhul on iga sisend ja väljund märkide jada, mis võivad olla sõnad, aga ka kirjavahemärgid, sõnade osad või rohkem – kokku on umbes 100,000 XNUMX märki. GPT loob oma põhiolemuses pidevalt tõenäosusjaotuse järgmise genereeritava märgi vahel, mis sõltub eelmiste märkide jadast. Pärast seda, kui närvivõrk on distributsiooni loonud, proovib OpenAI server tegelikult loa vastavalt sellele jaotusele või jaotuse mõnele muudetud versioonile, olenevalt parameetrist nimega "temperatuur". Seni, kuni temperatuur on nullist erinev, on tavaliselt järgmise märgi valikul juhuslikkus: võite sama viipaga ikka ja jälle joosta ja saada iga kord erineva lõpu (st väljundmärkide jada) .”

Nagu märgitud, on ChatGPT rakenduse poolt tuletatud essees järgmiseks paigutatud sõnad teatud määral juhuslikud. See selgitab ka varasemat väidet, et iga essee on tõenäoliselt mõnevõrra erinev, isegi kui see käsitleb sama teemat. Juhusliku valiku lähenemisviisi sihipärane kasutamine, mis jääb teatud piiridesse, jookseb essee genereerimise ajal kapoti all.

Nüüd jõuame mahlase osa, krüptograafilise segamise juurde: „Nii et vesimärgiks on järgmise märgi juhusliku valimise idee valida see pseudojuhuslikult, kasutades krüptograafilist pseudojuhuslikku funktsiooni, mille võtit teab ainult OpenAI. . See ei muuda lõppkasutaja jaoks tuvastatavat erinevust, eeldades, et lõppkasutaja ei suuda eristada pseudojuhuslikke numbreid tõeliselt juhuslikest. Kuid nüüd saate valida pseudojuhusliku funktsiooni, mis kallutab salaja teatud skoori – summa teatud funktsiooni g kohta, mida hinnatakse iga n-grammi juures (n järjestikuse märgi jada), mõne väikese n puhul – mille skoori saate ka arvutada, kui teate. selle pseudojuhusliku funktsiooni võti.

Ma mõistan, et see võib tunduda tehnoloogiliselt mõnevõrra ummistunud.

Põhiolemus seisneb selles, et koostatud essee näib olevat ladus ja te ei saa esseed lugedes kergesti aru, et see sisaldab digitaalset vesimärki. Et välja selgitada, kas antud essee sisaldab vesimärki, peate essee sisestama spetsiaalselt selleks loodud detektorisse. Tuvastamist teostav programm arvutaks teksti põhjal väärtuse ja saaks seda võrrelda salvestatud võtmega. Kirjeldatud lähenemisviisi puhul hoiavad võtmed müüja ja need pole muidu kättesaadavad, seega, eeldusel, et võtmeid hoitakse salajas, saab ainult võitud tuvastusprogramm arvutada, kas antud juhul on essee tõenäoliselt ChatGPT-st tuletatud.

Ta jätkab tõdemist, et see pole lollikindel: "Nüüd saab sellest kõigest piisava pingutusega jagu. Näiteks kui kasutasite GPT väljundi ümbersõnastamiseks teist tehisintellekti – olgu, me ei suuda seda tuvastada. Teisest küljest, kui sisestate või kustutate lihtsalt siia-sinna paar sõna või muudate mõne lause järjekorda, jääb vesimärgi signaal ikkagi alles. Kuna see sõltub ainult n-grammi suurusest summast, on see selliste sekkumiste suhtes vastupidav.

Õpetajale võidakse anda juurdepääs detektoriprogrammile, mis kontrollib õpilaste esseesid. Oletame, et asi on suhteliselt lihtne, kuna õpetaja laseb õpilastel oma esseed õpetajale ja automaatdetektorile meiliga saata. Seejärel teavitab detektori rakendus õpetajat tõenäosusest, et antud juhul koostab essee ChatGPT.

Nüüd, kui detektor on kõigile avalikult kättesaadav, on teil "ületulevad" õpilaste petturid, kes lihtsalt jooksevad oma esseed detektorisse ja teevad mitmeid muudatusi, kuni detektor näitab, et tõenäosus, et essee on tuletatud generatiivist, on väike. AI. Rohkem kassi-hiirt. Arvatavasti tuleb detektorit hoida parooli kasutamisega tihedalt kaitstuna või on krüptograafiliste lähenemisviisidega tegelemiseks vaja mõnda muud vahendit või meetodit (kasutada saab nii võtmepõhiseid kui ka võtmeta fokusseeritud meetodeid).

Õpetaja võib silmitsi seista võimalusega, et Internetis on kasutamiseks saadaval kümneid või sadu generatiivseid AI-rakendusi. Sel juhul, kui proovite panna kõiki neid kasutama digitaalset vesimärki ja kui peate neisse kõigisse essee sisestama, muutub see lihtsalt veetlevamaks ja logistiliselt keerulisemaks.

Väljaspool klassiruumi pole enam esseesid

Huku ja sünge perspektiiv on see, et võib-olla peavad õpetajad loobuma välise essee kirjutamise kasutamisest. Kõik esseed tuleb kirjutada ainult klassiruumi kontrollitud keskkonnas.

Sellega on palju ja palju probleeme.

Oletame, et õpilasel kulub tavaliselt kümme tundi, et kirjutada konkreetse klassitööna mõeldud essee. Kuidas seda teha klassiruumis? Kas kavatsete selle lahti jagada ja õpilasel kirjutada mitme päeva jooksul väikese osa esseest? Mõelge raskustele, mida see tekitab.

Mõned väidavad, et võib-olla on asi üle puhutud.

Õpetajad peaksid õpilaste plagiaadi puhul tegema nii, nagu nad on alati teinud. Õpetaja teatab kohe, et plagiaat on tõsine petmise probleem. Rõhutage, et generatiivse AI kasutamist peetakse igal viisil petmiseks.

Kui see nii kaugele jõuab, määrake karistused, millel on märkimisväärne kaal, näiteks madal hinne, klassist väljaviskamine või koolist väljaheitmine. Nõua, et õpilased kinnitaksid iga välise esseeülesande puhul kirjalikult, et see, mille nad on esitanud, on nende töö (teha seda ilma abivahenditeta, nagu generatiivne tehisintellekt, Internetist kopeerimine, kaasõpilaste kasutamine, vanema kasutamine, selle tegemise eest tasumine ja nii edasi). Samuti nõudke, et õpilased loetleksid kõik töö ettevalmistamisel kasutatud veebitööriistad, sealhulgas peavad eriti tähele panema AI generatiivset kasutamist.

Õpetaja võib, kuid ei pruugi kasutada detektorirakendust, et teha kindlaks, kas esitatud essee on tõenäoliselt generatiivse AI-rakenduse poolt. See on potentsiaalselt koormav samm, olenevalt sellest, kui lihtne on detektoreid kasutada ja neile juurde pääseda.

Õpetajad peaksid arvatavasti juba tegutsema, et välja selgitada, kas väljaspool kirjalikud esseed tunduvad õigustatud. Klassisiseseid esseesid kirjutades on võimalus võrrelda ja vastandada, mõistes, et klassiruumis kirjutamiseks kulub vähem aega ja seda võib takistada ka veebipõhisele teatmematerjalidele juurdepääsu keelamise piirang.

Sisu on selles, et me ei peaks valima välise essee kirjutamise järsu kasutamise. Mõned taunivad seda kui löövet, mis näib meenutavat lapse vanniveega väljaviskamist (vana ütlus, võib-olla tasub pensionile minna).

Kui väljastpoolt kirjutamine õppetegevusena täielikult lõpetatakse, on selle näiliselt igapäevase õppetegevuse õppekavast eemaldamisel tõenäoliselt tõsised ja pikaajalised varjuküljed. Sellega kaasneb kompromiss. Kui palju õpilasi petab, hoolimata kõigist ülalmainitud kontrollidest? Kui palju on õpilasi, kes ei peta ja kasutavad seetõttu oma kirjutamisoskuse edendamiseks jätkuvalt kasulikku hariduslikku lähenemisviisi?

Loodetavasti on teoreetiliselt petturite osakaal piisavalt väike, et väljaspoolt kirjutamist oleks õpilaste ülekaalus endiselt väärt.

Järeldus

AI võib olla paras peavalu.

Õpetajate jaoks võib tehisintellekt olla nii õnnistus kui ka needus. Mõlemal juhul tähendab see, et õpetajad peavad teadma tehisintellekti kohta, samuti seda, kuidas võidelda nende õpetamistegevusega seotud tehisintellekti keerdkäikudega, mis on järjekordne lisakoormus nende niigi ülevenitatud seljale ja õlgadele. Hüüdke õpetajatele kõikjal.

Võib-olla võime soovida, et tehisintellekt kaoks.

Nope.

Näete, me ei keera kella tagasi ega kustuta generatiivset AI-d. Igaüks, kes seda nõuab, on unistaja. Ja kui kõrvaline, ma kasutan selle lõigu kolmanda lause esimese sõnana sõna "Ja" (oih, annan võtme ära!), generatiivne AI on siin, et jääda.

Siin on vihje, et teie tulised arutelud käima lükata. Generatiivne tehisintellekt muutub levivamaks ning sellel on veelgi hämmastavamad ja ärritavamad võimalused.

Mikrofoni langus.

Hetkel viimane mõte.

Shakespeare kirjutas kuulsalt: "Olla või mitte olla: see on küsimus."

Kinnitan teile, et generatiivne AI saab olema. See juba on.

Peame välja mõtlema, kuidas tahame, et generatiivne tehisintellekt meie ellu siseneks ja kuidas ühiskond otsustab sellist kasutust kujundada ja suunata. Kui vajate kunagi põhjust tehisintellekti eetikale ja tehisintellektiseadusele mõtlemiseks, siis võib-olla ajendab generatiivne AI teid otsima, millised me oleme, isegi kui me ei tea, millised me oleme (varjatud Shakespeare'i viide).