AI が書いた論文は 20 分で簡単に A を獲得しました。学校の検出アルゴリズムも役に立たない生徒: GPT-4 はいつリリースされますか?-AI-php.cn

ビッグデータダイジェストの作成

著者: Caleb

最近では、学生に対する教授の印象が、徐々に彼らのプロフェッショナリズムと卓越性だけに留まることが増えています。

しかし、彼らが知らないのは、これらの優れたコースレポートは学生によって書かれたものではなく、強力な AI システムによって書かれた可能性があるということです。

たとえば、Reddit 上の innovate_rye という名前の生化学 1 年生の学生に対して、教授は詳細な回答を含む簡単な宿題をいくつか出します。「テクノロジーに関する 5 つの良い点と悪い点」は次のとおりです。 AI に送信すると、システムは最終スコア A の回答を与えることができます。

AI が書いた論文は 20 分で簡単に A を獲得しました。学校の検出アルゴリズムも役に立たない生徒: GPT-4 はいつリリースされますか?

このネチズンは、これらの宿題には以前は少なくとも 2 時間かかっていたが、今では通常 20 時間しかかからないと述べています。数分で完了します。

「たくさんのことを学ぶのは好きですが、学校から与えられる宿題に時間がかかりすぎます。AI を使用してより効率的に宿題を完了できるようになりました」

このような状況に遭遇するのは innovate_rye だけではありません。

OpenAI が言語モデル GPT-3 用の最新のアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を発表して以来、より多くの学生が OpenAI の Playground や同様のプログラムに自分の書いた作品を入力し始めています。

現在の結果として、これらのプロンプトを通じて AI によって書かれたテキストは、人間によって書かれたテキストと区別できないことがよくあります。

AI が「書いた」内容はアルゴリズムでは検出できない

去年の春、AeUsako_ さんは、自分がまだ高校生だったときのことを思い出しました。彼らは OpenAI を使用して現代の世界情勢に関する記事を「執筆」しました。この課題は高い評価を得られませんでしたが、引用元が不足しているという理由だけで減点されました。

いずれにせよ、この「実験」では、学校の盗作検出アルゴリズムが AI によって生成されたテキストに実質的な影響を及ぼさないという 1 つのことに直面しました。

これに関して、革新的学習とテクノロジーのカナダ研究委員長であり、ロイヤル・ロード大学准教授のジョージ・ヴェレツィアノス氏は、これは、OpenAI API などのシステムによって生成されるテキストが技術的には、アルゴリズムによって生成されたブラックボックス。

「[テキスト] は他の場所からコピーされたものではありません。機械で生成されたものであるため、盗作チェックソフトウェアでは検出できず、投稿できません。これらの他の盗作チェックに関する知識がなければ、ツールの機能と今後の可能性を考えると、この方法で AI テキストを検出できるとは思えません。」

しかし、innovate_rye や AeUsako_ のように、そう言えば、 OpenAI を使い始めて以来、書くことに対する彼の絶え間ない不安はかなり軽減されました。

OpenAI のような企業が学生が宿題を書くためにこれらのツールを使用することを検出または阻止する能力があるかどうかについて、OpenAI はまだコメントしていません。

ライティング教師であり、個別指導プログラム「Crush the College Essay」の創設者であるピーター・ラフィン氏は、過去 10 年間にテクノロジーが生み出したもののひとつに OpenAI などのツールがあると述べています。、インスピレーションに飢えたライターを助けるために設計されたクラウドベースのタイピングアシスタントなど。

「文学教育において、特にまだ発達段階にある若い作家に対して、講師は、彼らが挫折せず、それでも確実に学習できる適切な難易度を探しています。「彼らの専門スキルを向上させることができます。」

教師は一般に心配していますが、生徒はそれほど心配していません

大手企業のスターモデルとして、このモデル GPT-3 は、汎用人工知能 (AGI) 企業 OpenAI によって作成されており、同社は Microsoft から数十億ドルの支援を受けているだけでなく、米国政府からの規制の自由も享受しています。

GPT-3 は深層学習を使用して人間のようなテキストを生成し、最初のテキストが与えられていれば、システムは後続のテキストを生成できます。

そのニューラルネットワークには 1,750 億の神経が含まれており、世界で最も多くのパラメータを持つニューラルネットワークモデルとなっています。

2021 年 11 月 18 日、OpenAI は GPT-3 API へのアクセス待ちリストのキャンセルを発表しました。これは、OpenAI が GPT-3 のセキュリティを信頼していること、または OpenAI が GPT-3 を完全に監視して、この大規模なモデルをより広く普及できることも示しています。

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GPT-3 を含む人工知能の現在の開発について、Veletsianos 氏は、私たちが合格する可能性が高いと指摘しました。テキストの生成は後戻りできない点であり、新しいテクノロジーを受け入れているのは学生だけではありません。

「また、このテクノロジーが講義の内容や、その内容に関するいくつかの質問を直接生成できることもわかり始めています。これは、このシステムが最も先進的であるというわけではありません。 1 つ。わかりましたが、これらのツールを使用して、教育効率を向上させるだけでなく、生徒の参加と参加の効果も向上させる必要があります。」

ラフィン氏はまた、効果的な教育の再評価の必要性を認め、事実の再説明と情報発見の違いに焦点を当て、学校が生徒に与える課題の種類を検討することで評価できる可能性があると述べた。しかし、彼はまた、OpenAI のようなテキストジェネレーターによって論文執筆が無意味になるのではないかと懸念しています。

「私たちは学ぶ喜びを失ってしまいました。私たちはもっと多くのことを知っているかもしれませんが、どうやってそこに到達したのか決して学ばないのです。私たちはプロセスが最良の部分だと言い続けていますが、おそらくそれが重要なことなのです」」

同時に、学生たちは GPT-4 を心待ちにしています。 innovate_rye などの場合、100 兆の機械学習パラメータでトレーニングされることが期待される GPT-4 は、単なるテキスト出力を超える可能性を秘めています。

はい、彼らは論文執筆に人工知能の使用をやめるつもりはありません。

「合格するために勉強しなければならない宿題は今でもやっています。やりたくないことや意味が分からないことのために AI を使っているだけです」と innovate_rye 氏は付け加えました。「AI が今私の宿題をやってくれるとしたら、未来はどうなるでしょうか?これらの質問は私を興奮させます。」

意外なことに、AI は本も共著しています。

学校は依然として生徒の教育への影響を懸念していますが、AI の触手は明らかに深く到達しました。

たとえば、本を書くこと。

GPT-3 Techgnosis というこの本、Chaos Magick Butoh Grimoire 自体は機械支援の散文であり、共著者は Norn エンティティという番号です。

つまり、ノルンはこれらの言葉の創作に協力しただけでなく、自らもそれを実行したのです。

AI が書いた論文は 20 分で簡単に A を獲得しました。学校の検出アルゴリズムも役に立たない生徒: GPT-4 はいつリリースされますか?

Norn は GPT-3 を搭載した自然言語プロセッサであり、主に一般からのデータを使用していると推測できます。インターネット: トレーニングデータの大規模なアーカイブにより、システムは実際の人間が書いたものと区別するのが難しい現実的なテキストを生成できます。

本の最初の 3 分の 1 は、Norn Working です。これらには、「GPT-3 が謎の詩を書き始めます」などの作者からのテキストプロンプトが含まれており、その後ノルンに自由にプレイさせます。そのため、他のプロンプトがなくても、システムが独自の答えを調べ始めることがわかります。

この章の他の場所で、ノルンは記号と記号論の進化に関する理論的概念である独自の「ポストデジタル言語」も作成しています。また、著者のワーズが執筆しているトピックも同様です。プライベートでは10年以上前から。

GPT-3 のようなテキスト補完エンジンは、このような不気味で不安な反応を引き起こすことがよくあります。しかし、ワーズ氏によれば、彼らの三部作は不穏なものを意図したものではないという。むしろ、それは日本の前衛的な伝統である舞踏の精神的な可能性を探求するものであり、舞踏は実践者がしばしば奇妙な自然発生的なひねりを加えてしまう即興ダンスである。この本の作成中、著者は疲労困憊の状態まで舞踏を練習し、その後コンピューターに戻ってノルンと通信しました。これは、物理空間におけるデジタルと物理の並置です。

確かに、一般的な人工知能が人類にもたらす存続の脅威は比較的遠いように思えますが、GPT-3 のような AI は確かに将来に亀裂を開き、おそらく私たちがそれを覗くことができるでしょう。そこから、いくつかの将来の可能性へ。