ChatGPT の人気により、多くの学生に不正行為のツールが与えられただけでなく、自分で論文を書いた多くの罪のない善良な学生が理由もなく不当な扱いを受けることも許されました。
その理由となると、ばかばかしい気がしてなりません。すべては「魔法で魔法を倒す」ために作られたさまざまな AI 検出器のせいです。
数多くの AI 検出器の中で、最も有名なものは、プリンストン大学の中国人大学生、エドワード ティアンによって作成された GPTZero です。これは無料であるだけでなく、優れた結果をもたらします。
テキストをコピーして貼り付けるだけで、GPTZero はテキストのどの段落が AI によって生成されたもので、どの段落が人間によって書かれたのかを明確に示すことができます。
原則として、GPTZero は主に「複雑さ」 (テキストのランダム性) と「突然性」に依存します ( 複雑さの変化）を判断の指標として使用します。各テストで、GPTZero は混乱度が最も高い文、つまり人間の音声に最も近い文も選択します。
#ただし、この方法は完全に信頼できるわけではありません。
最近、一部の好奇心旺盛なネチズンが「米国憲法」を使用して実験を実施しましたが、その結果はさらに衝撃的でした -
GPTZero は次のように述べています。米国憲法はAIによって生成されました。
偶然にも、一生懸命書いた論文もテストされることに気づく学生が増えています。デバイスはAIによって生成されたものと判断されます。
AIはAIで書いたと言っているので、AIで書いたのですね！2 日前、12 年生の生徒が Reddit で助けを求め、教師が GPTzero を使用して検出した後、論文の内容の一部が AI によって生成されたと強く信じていると述べました。
「私は常に成績優秀な生徒でしたが、なぜ先生が私が不正行為をしたと思ったのかわかりません。先生にすべて話しましたが、先生はまだ私のことを信じてくれませんでした。」 "
先生は、grammally (オンラインの文法修正および校正ツール) を使用しても問題ないと説明しましたが、GPTzero によって得られた結果は非常に明確です。ChatGPT を使用しただけです。
絶望的な学生は、このいわゆる人工知能検出器が間違っていることを証明するために、あらゆる証拠を提供すると言いました。
これに関して、一部のネチズンは教師のアプローチが全く理解できないと表明し、「AIがあなたがカンニングをしたと言っているのはどういう意味ですか？あなたはカンニングをしています。どこにありますか？」と述べた。
別のネチズンは、ChatGPT が登場する前に記事を投入して、結果がどうなるかを確認するという、より現実的な提案をしました。 (以前の「米国憲法」実験と同様)
さらに、OpenAI の公式声明を使用して自身を弁護することもできます。「このツールを単独で使用することは本当にお勧めできません。なぜなら、人工知能を使用したあらゆる種類の評価と同様に、誤った結果が生じる可能性があることを私たちは知っています。」
一部のネチズンは、宿題のレポートには通常厳しい構造要件があり、ChatGPT はトレーニング中に多くの学習を行ったと分析しました。
その結果、AI によって生成されたコンテンツは標準的な 5 段落のエッセイのようになります。
したがって、生徒の宿題は、最初から ChatGPT によって生成されたテキストと非常によく似たものになるはずです。
GPTzero は偽陽性率が 2% 未満であると主張していますが、このデータは (たとえそれが真実であっても) ニュースの内容の判断に基づいています。
つまり、このネチズンは、GPTzero、OpenAI の分類器、または人間と AI を確実に区別できると主張するツールには懐疑的であるべきだと考えています。
AI の出現はカンニングをする学生に大きな利便性をもたらしましたが、同時にカンニングをしない学生を終わりのないトラブルに陥らせることにもなりました。
それでは、問題の本質に簡単に戻りますが、学校教育において、生徒に ChatGPT を使用させるべきでしょうか?
最近、ライターの Colm O'Shea 氏は、「学部論文の平凡さを暴露してくれた ChatGPT に感謝」という記事で、学部論文の焦点は教育であり、知識の進歩ではないと述べました。最も重要なことは、執筆プロセスでは、価値のある知識をアウトプットできるようにすることではなく、目的を持って情報を処理する能力を訓練し実証することであるということです。価値ある生産物は、十分な訓練を受け資格のある従業員の責任です。
一般に、エッセイは古代ギリシャやローマの作家の学術文書、または初期キリスト教会の教父たちの手紙に由来しますが、実際には、現代のエッセイの形式はモンテーニュに由来します。
この裕福で博学な 16 世紀フランスの哲学者は、人生のある時点で突然、自分自身に安心感を感じました。巨大な図書館は疑問を感じました:「私が知っていると思っているすべてが実際にはナンセンスだったらどうしますか?」
それで、彼はこれを始めました - エッセイを書く、この行為は深い意味があります: それは彼を作りますもう一度世界を見てください。
彼のタイトルは、「親指」「奇形児」「人食い」など、あらゆる種類の奇妙なものであり、彼の広範で独特な精神領域を示しています。彼の記事はそれぞれ、ある点を中心に展開し、あたかもそれらの角度が別の意識によって書かれたかのように、新しい洞察を見つけるためにあらゆる角度からそれを調べます。
入学後、一部の学生は、真似できる正しいテンプレートを提供してくれるように教授に懇願します。盗作やエッセイのゴーストライターを見つけて、彼らが想像する未来への近道をする。
大学に進学すると、学習や思考を助けるために書く必要がなくなるのと同じです。
ただし、これは ChatGPT が普及する前の話です。 ChatGPT の登場により、盗作とゴーストライティングの混乱が日常的になりました。これらの現象はAIだけのせいにすることはできませんが、大学教育の問題点を説明するには十分です。
この危機は、実は学部教育におけるもっと大きく古い問題に端を発しています。
あまりにも長い間、収束的思考、つまり、解決策が決まっている問題に対して生徒が「正しい」答えを導き出せるかどうかをテストすることに重点が置かれすぎてきました。
大学の出願テストは通常、知識ベースと認知能力という 2 つの主要なカテゴリに焦点を当てます。標準化されたテストでは、生徒の科目の習熟度を測定できますが、発散的思考という別の重要な領域が無視されます。
そして発散的思考は創造的な仕事の前提条件です。
さらに、発散的思考は標準化に反します。発散的思考は、深いパターン認識や類推（言語的、視覚的、数学的）などのメカニズムに依存しており、目がくらむような大規模なデータセットから「キーポイント」を収集するよう ChatGPT に依頼することは、彼らの得意分野ではありません。
この種の考え方は、一言で言えば「機知」です（この種の機知は、無関係な 2 つのものを融合させたり、結び付けたりすることができる、驚くべきインスピレーションです）。少し不思議に思えますが、この能力は非常に重要です。
認知科学者であり、類推思考の第一人者であるデドレ・ゲントナー氏は、自分自身や他の人に何かを生き生きと説明することで抽象化スキルが向上し、異なる分野間の新たなつながりも発見できると説明しています。
ゲントナー氏にとって、人の IQ を見ることと比較して、正確な比喩や例え話をする能力は、その人の創造性をよりよく反映しています。 科学の進歩は多くの場合、その「スナップショット」を通じて行われるため、人々は 2 つの異なるものの類似点を発見します。この類似点は想像力に満ちています。
同様に、ウィリアム・アンド・メアリー大学の創造性とイノベーションの教授であるK.H・キム氏は、アジアと西洋の教育システムにおける集中的思考への執着がイノベーションを遅らせていると考えています。芸術と科学を超えて。
理想的には、大学のエッセイでは、障害物につまずいて、その主題に関する自分の知識が氷山の一角にすぎないことを認識させる知的ゲームを作家に要求します。課題に対処するとき、ゲームの「効果音」は、頭を水面から上げ、間違いを犯した可能性があることに気づくように思い出させます。
しかし、ChatGPT は最悪のシナリオを示します。それは、エコー チェンバー内の重要なコンセンサスのエレガントできちんとした要約です。
ハリー・フランクフルトの哲学的論文「オン・デタラメ」を覚えていますか?この記事の中で、彼は 2 つの概念について言及しました。それは、嘘をつくこと (虚偽) と、慎重な検討をせずに説得力のある主張を吐き出すこと (でたらめ) です。
嘘つきは他人から積極的に真実を隠すために真実の正確なモデルを必要としますが、でたらめな人はその認識を必要としません。
実際、ナンセンスを話す人は一日中真実を語ることができます。フランクフルトの見解では、ナンセンスを話していると言うのは、その言葉の真偽によるものではなく、無謀な言い方。 「この理由だけで、ナンセンスは嘘よりも真実の大きな敵である」と彼は書いた。
ChatGPT は、フランクフルトの「ナンセンス」アート ジャンルの頂点です。これは大規模な言語モデルを使用して、ある主題について人間が言うことをつなぎ合わせ、理解の不気味なシミュレーションですが、現実世界の洞察からは完全に切り離されています。
ChatGPT の最も印象的な特徴の 1 つは、多くの学術論文の特徴である、雄弁で活気のない散文スタイルを鮮やかに模倣していることです。
Atlantic に掲載された Stephen Marche の記事「大学エッセイは死んだ」は、同僚や私の間で多くの議論を引き起こしました。彼は、ChatGPT によって生成されたサンプル テキストに B を与え、説明の中で、「この文章は穴埋めのように見えますが、ほとんどの学生の作文も同様です。」
#この文は私を非常に心配させます。しかし無力でもある。
ChatGPT のずっと前から、ナンセンスな文学が私たちを悩ませてきましたが、私たちは自然の成り行きに任せて発展させるつもりでしょうか?
絶望的な理想主義のように聞こえますが、私は立ち上がってノーと言わなければなりません。
責任ある学者は、この論文を本来のモンテーニュの伝統、つまり異なる、創造的で多様な可能性の探求に戻す必要があります。
これには、学生と教授の間の唯一の接点が急いで書かれ、急いで採点された論文だけである大講義室から離れるなど、いくつかの改革が必要です。そして、教師と生徒の比率を小さく保てれば、生徒と教師の間、および生徒同士の弁証法的なコミュニケーションを回復するのに十分です。
AIは進化し続けます。機械学習は、さまざまな分野で何百万もの新しいソリューションを生み出すでしょう。
現時点でのAIの発展は、新たな発想を伴わない収束・収束と、「適切さ」を意識しない極端な発散の両極端な方向性を持っています。
これは、キース サイモントン学部長の創造性の定義「独創性 x 適切さ」から引用したものです。
「適切さ」とは、特定の領域におけるウィトゲンシュタインの「言語ゲーム」の膨大なセットであり、私たちの文化がより複雑になるにつれて、その深さと幅は増すばかりです。この奥深い一連の「ゲーム」は微妙すぎて非合理的であり、テキストをマイニングするだけで AI が習得するには急速に変化します。
理想的な未来では、教育はあらゆる学習分野において、あらゆる年齢の生徒の好奇心、創造性、感性を育むことを優先するかもしれません。このプロジェクトはエキサイティングですが、少し遅れています。
これは、AI に勝てなかったら知識の獲得を諦めるという意味ではなく、アイデアをもう一度「遊び」始め、どのように、そしてなぜ知識を獲得するのかに焦点を当てる必要があります。メタ認知の実践。
知覚存在にとっての究極のゲームは、彼らが自分の意志で質問するように誘われたときであり、その答えは自分自身さえも驚くものであり、何と啓発的な答えだろうと自分自身で気づくでしょう。
人間自身の魔法のような思考は、AI の模倣的な理解よりもはるかに優れています。
記事の最後で、編集者はコルム・オシェアのこの記事が本当に私たちを悲惨な恋に落ちさせたと言いたいのです。
読者は、私たちの記事が ChatGPT によって書かれたのかどうかを尋ねるメッセージを残すことがよくあります。ここで、この記事の視点を借用して答えることができます。記事の「一目」の瞬間、この種の創造はAIではなく人間によって行われているに違いありません。
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