Tuần trước,Rolling Stone đưa tin về câu chuyện của Tiến sĩ Jared Mumm, một giáo sư tại Đại học Texas A&M – Commerce, người dường như đã khiến một nhóm sinh viên thất bại trước những cáo buộc rằng tất cả họ đã sử dụng ChatGPT để tạo bài tập của mình.
Tin tức lần đầu tiên được đưa ra khi người dùng Twitter DearKick đăng hình ảnh một email do Mumm gửi cho học sinh của mình. Trong email đó, Mumm cáo buộc một số học sinh của mình sử dụng “Trò chuyện GPT” để viết bài và nói rằng họ sẽ nhận được điểm “X”, điểm chưa hoàn thành.
Sau đó, anh ấy đưa ra một bài tập mới cho những học sinh không hài lòng với điểm số của mình, bao gồm cả lời nhắc viết mới để họ làm theo.
Tuy nhiên, điều khiến câu chuyện trở nên thú vị, và là chủ đề của tin tức quốc gia, là cách mẹ đạt được quyết tâm. Theo email, anh ấy đã gửi từng bài tập cho ChatGPT và hỏi hai lần liệu ChatGPT có viết bài đó không. Đối với những bài mà ChatGPT hai lần nói rằng nó đã viết nó, anh ấy đã cho điểm không.
Tuy nhiên, đây không phải là cách ChatGPT hoạt động. Đơn giản là nó không thể phát hiện chữ viết của chính nó, ít nhất là không theo cách này. Mặc dù có những công cụ cố gắng giúp phát hiện việc viết AI dễ dàng hơn, nhưng bản thân ChatGPT không phải là một công cụ như vậy.
Điều này đã được nhấn mạnh bởi những người dùng Reddit khác, những người đã đăng ảnh chụp màn hình ChatGPT tuyên bố đã viết cả email của Mumm và bản tóm tắt luận án tiến sĩ của anh ấy.
Điều đó nói rằng, có vẻ như một số báo cáo ban đầu đã sai, vì ban đầu có báo cáo rằng Mumm đã trượt cả lớp và một số học sinh không thể tốt nghiệp do tranh chấp.
Tuy nhiên, trong một bình luận từ Đại học Thương mại Texas A&M, nhà trường đã làm rõ rằng không có ai bị điểm kém, chỉ là chưa hoàn thành trong khi vấn đề được sắp xếp và không có sinh viên nào bị cấm tốt nghiệp. Họ nói thêm rằng Mumm đang làm việc với từng học sinh riêng lẻ và một số học sinh đã được xóa tội không trung thực trong học tập.
Trường cũng cho biết đang làm việc và phát triển các chính sách liên quan đến AI.
Mặc dù có vẻ như mọi chuyện đã kết thúc khá tốt đẹp, nhưng nếu gọi tình huống này là đáng tiếc thì cũng là một cách nói quá. Điều đó nói rằng, Mumm không phải là người duy nhất vừa quan tâm đến việc viết AI, vừa thiếu hiểu biết cơ bản về hoạt động của nó. Như vậy, những trường hợp như thế này sẽ trở nên phổ biến hơn rất lâu trước khi mọi thứ bắt đầu trở nên tốt hơn.
Vấn đề với AI Viết
Không còn nghi ngờ gì nữaAI là câu chuyện bản quyền và đạo văn chính của cả năm 2022 và 2023. Những người hướng dẫn, như Mumm, có quyền lo lắng về việc học sinh tạo ra các bài báo hoặc bài tập bằng AI.
Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn là cókhông có cách nào tuyệt vời để phát hiện chữ viết AI. Rõ ràng, có những công cụ có thể phát hiện chữ viết AI và một số công cụ làm việc đó khá đáng tin cậy (ít nhất là có vẻ như), nhưng không có cơ sở để xác định điều gì là bình thường và có rất ít nghiên cứu được thực hiện ở giai đoạn này. Điều này khiến việc đưa ra bất kỳ hình phạt nào dựa trên cáo buộc AI gian lận trở nên khó khăn.
Tuy nhiên, câu chuyện của Mumm còn tiến xa hơn một bước. Anh ấy không chỉ buộc tội sinh viên đạo văn dựa trên AI một cách không phù hợp, mà anh ấy còn làm như vậy dựa trên sự hiểu biết sai lầm về cách thức hoạt động của các AI như ChatGPT.Mặc dù có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà AI sử dụng để phát hiện chữ viết của AI, đó không phải là điều mà bản thân AI được thiết kế để làm.
Do đó, các câu trả lời mà Mumm nhận được đều bị lỗi, một thực tế đã được chứng minh bởi những người dùng khác đã điều hành công việc của Mumm thông qua quy trình tương tự. Nếu Mumm đã kiểm tra xem phương pháp của anh ấy có hiệu quả hay không, cụ thể là cung cấp cho nó nội dung do con người và AI viết ra, thì anh ấy có thể sẽ tìm ra nó khá nhanh.
Mặc dù thật dễ dàng để đổ lỗi cho mẹ về những sai lầm của anh ấy, nhưng mối quan tâm của anh ấy đối với việc viết AI và sự thiếu hiểu biết của anh ấy về AI đều dễ hiểu và là những đặc điểm được chia sẻ bởi vô số người hướng dẫn. Tuy nhiên, việc có quá nhiều học sinh quay lại vì gian lận nên đã khiến mẹ phải tạm dừng.
Điều đó nói rằng, Mumm dường như chia sẻ một đặc điểm khác với nhiều người hướng dẫn: Thiếu tin tưởng vào học sinh của mình. Sự thật là Mumm cảm thấy rất hợp lý khi một tỷ lệ lớn học sinh của ông đang sử dụng AI để gian lận trong bài tập cụ thể đó. Anh ấy đủ tự tin để tiếp tục với những lời buộc tội của mình mà không cần kiểm tra những phát hiện của mình.
Nhưng tất cả điều này đặt ra một câu hỏi: Giáo viên và học sinh phải làm gì để tiến về phía trước?
Giảng viên và sinh viên cần làm gì
Năm học sắp kết thúc, bây giờ là thời điểm tốt để tập trung vào năm học tiếp theo và những gì cả học sinh và giáo viên hướng dẫn nên làm khi nói đến AI.
Đối với học sinh, điều nàycó nghĩa là sẵn sàng đối mặt với những cáo buộc sai trái về đạo văn. Mặc dù những lời cáo buộc như vậy vẫn còn rất hiếm, nhưng bom mìn là AI vẫn còn phổ biến và mẹ có thể sẽ không phải là người hướng dẫn cuối cùng đặt mình vào vị trí này.
Điều này có nghĩa là viết bài của bạn như thể chúng có thể bị thách thức, đảm bảo sử dụng các dịch vụ tính thời gian/dấu dữ liệu cho bài viết của bạn và có phiên bản tốt. Tương tự như vậy, hãy đảm bảo luôn giữ các ghi chú của bạn trong tầm tay và không xóa chúng sau khi bạn nộp bài tập.
Đối với người hướng dẫn, mọi thứ trở nên phức tạp hơn nhiều. Ngay bây giờ, đơn giản là không có cách dứt khoát nào để phát hiện hành vi đạo văn dựa trên AI, ít nhất là không đủ chắc chắn để hành động đối với nó.
Nghiên cứu đang được thực hiện trên nhiều công cụ phát hiện AI khác nhau để thử và tìm ra những công cụ hoạt động tốt nhất và hy vọng sẽ xác định được những đường cơ sở nào nên được sử dụng khi đưa ra quyết định dựa trên những phát hiện của họ. Tuy nhiên, công việc đó có khả năng là một lối thoát và, ngay cả khi không, không có gì đảm bảo rằng các câu trả lời sẽ đủ chắc chắn để cho phép thực thi dựa trên.
Ngay bây giờ, nhiều trường hợp đạo văn AI được phát hiện khi AI đi chệch hướng và mắc những lỗi khó bỏ qua hoặc loại bỏ. Tuy nhiên, đó không phải là điều có thể tính được.
Có thể ở đâu,người hướng dẫn nên tập trung vào việc điều chỉnh các bài tập của họ để làm cho chúng trở thành “Chống lại Google”. Điều này có thể bao gồm nhiều yếu tố trong lớp hơn, sử dụng các chủ đề mà AI khó viết, yêu cầu bản nháp đầu tiên viết tay và yêu cầu phương tiện đa phương tiện như một phần của bài tập.
Những điều chỉnh này có nhược điểm nghiêm trọng, đặc biệt là trong các lớp lớn hơn. Họ thường mất nhiều thời gian hơn để chấm điểm và đặt gánh nặng thời gian lên người hướng dẫn, những người thường quá căng thẳng như họ. Tuy nhiên, chúng là những công cụ tốt nhất để chống lại AI, giống như chúnglà những công cụ tốt nhất để chống lại các nhà máy tiểu luận.
dòng dưới cùng
Học viện đã quá hạn để đánh giá lại đánh giá. Mặc dù tôi không tin rằng bài luận đã chết,một hạt dẻ đã trôi nổi trong nhiều thập kỷ, những thay đổi trong cách đánh giá điểm của học sinh là không thể tránh khỏi.
Điều này đúng cả khi có hoặc không có AI tổng quát. Nếu không phải là AI thì đó sẽ là các xưởng viết luận, nếu không phải là các xưởng viết luận, thì đó sẽ là các hình thức gian lận hợp đồng khác, nếu không phải vậy thì đó sẽ là một thứ khác.
Đánh giá cần phải thay đổi và phát triển, nhưng trường học nổi tiếng là chậm thích ứng khi áp lực thay đổi. Có một mong muốn mạnh mẽ là gắn bó với các phương pháp truyền thống và “đã thử và kiểm tra”, cả hai vì sự quen thuộc và tính nhất quán.
Tuy nhiên, AI có thể không đủ khả năng cho các trường xa xỉ. Nếu người hướng dẫn muốn đánh giá quyền tác giả là con người của học sinh, thì có hai lựa chọn, chấp nhận ít nhất một số cách sử dụng AI hoặc đảm bảo rằng các bài tập chỉ dành cho con người.
Bởi vì, ngay cả khi chúng ta đạt đến điểm mà chúng ta có thể phát hiện ra chữ viết của AI với đủ tự tin để hành động theo nó, thì đó sẽ luôn là trò chơi mèo vờn chuột. Sẽ luôn có một số cao hơn bên cạnh ChatGPT và sẽ luôn có một LLM mới sắp ra mắt.
Do đó, mặc dù thật dễ dàng để chế nhạo hành động của Mumm và sự thiếu hiểu biết của anh ấy về ChatGPT, nhưng điều đó cho thấy một vấn đề nghiêm trọng mà giới học thuật phải vật lộn. AI ở đây, nó đặt ra những thách thức thực sự và chỉ riêng công nghệ sẽ không thể giải quyết những vấn đề đó.
Lần đầu tiên, chúng ta cần một giải pháp của con người, ngay cả khi điều đó có nghĩa là đánh giá rộng rãi hơn.