AI는 다음과 같이 대학 입시 에세이를 썼습니다. 숙련된 손, 전문가의 손, 평범한 손은 모두 손에 속하고, 베끼는 손도 손에 속합니다...

​어제 대학 입시 중국어 시험이 끝난 후 웨이보에서 에세이 주제가 인기 검색어를 장악하고 있습니다. 수년 전에 졸업한 많은 학생들은 에세이를 쓰려면 Dream of Red Mansions에 대해 더 많이 읽어야 할 뿐만 아니라 바둑에 대한 지식도 필요하다고 한탄합니다.

이르기 일주일 전, Bilibili up 소유자 @turling的猫가 AI 모델을 사용하여 2022년 대학 입시 에세이 주제를 예측했다고 동영상을 올렸습니다. 업 본인의 말에 따르면, 그의 팀이 제작한 크롤러는 1년 안에 다양한 매체의 정보를 취합해 AI 시스템을 구축한 뒤, 올해 대학 입시에 가장 적합한 구성을 예측했다고 한다. 제안 방향.

AI 예측은 인간과 본질적으로 동일하며, 역시 경험을 기반으로 합니다

6월 1일 공개된 2022년 대학 입시 논술 문제 AI 예측 결과를 발표하는 영상에서 , up 소유자는 이 세트를 도입했습니다. AI 시스템 구현의 기술적 원칙: 대학 입시 에세이는 시험인 것처럼 보이지만 실제로는 가치관, 인생관, 가족 및 국가에 대한 인식에 대한 지침입니다. 이 규칙에 따라 점수가 결정됩니다. 대학 입시 에세이의 내용입니다. 그러므로 대학입시의 본질은 국가의 의지를 반영하는 이념적, 정치적 과제이다. 이는 대학입시 구성을 예측하는 기본원리이기도 하다.

이에 정통한 발의팀은 지난 1년간의 국제 행사, 국가 정책, 회의 문서, 지침 의견 및 공식 보고서에서도 중요도가 높고 범위가 작은 주제 그룹을 선별할 것입니다. 이전에 대학 입시에 나오지 않았고 올해 과제에 가장 적합한 대학 입시 논술 문제를 최종적으로 선택했습니다. AI는 대규모 데이터에서 패턴을 가장 잘 추출하는 중요한 도구입니다. 더 많은 데이터를 수집하고 분포가 합리적일수록 최종 결과를 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

위의 생각을 바탕으로 Up 소유자와 그의 팀은 특별히 크롤러 세트를 작성했습니다. 이 크롤러 세트는 인민일보, 인민일보 온라인, CCTV 뉴스 및 기타 공식 미디어에서 발행한 고위급 회의의 기사, 저널, 신문 및 중요 문서를 1년 이내에 캡처했습니다. 그리고 자연어 처리에서의 사전 훈련 모델과 주제 모델링 알고리즘을 통해 중국 뉴스와 기사를 이해할 수 있는 AI 시스템을 구축했고, 지난 몇 년 동안 AI 시스템이 대학 입시 에세이 문제 아이디어를 학습하게 했습니다. , 그리고 최종적으로 예측하는 2022년 대학 입시에서 가장 유력한 7가지 명제 방향을 나열했습니다.

예측 결과에서 AI 시스템은 주로 학생들이 명제를 이해하는 과정에서 예측 주제와 핵심 단어를 추출합니다. 방향을 이해하기 위해 모델 표현에서 제공하는 소개를 사례 참조로 기사에 삽입할 수 있습니다. 상단의 핵심어인 '어려움과 희망'은 작품 제목의 주요 명제 참조 방향으로 활용될 수 있다.

대학 입시 중국어 시험이 끝난 지금, AI 예측은 얼마나 정확할까요?

업 실장이 설계한 AI 모델이 예측한 7가지 명제 방향은 어려움과 희망, 노력과 자기계발, 탐구와 꿈, 혁신과 발전, 투쟁과 가치, 공정성과 도덕교육, 아름다움과 환경. 올해 대학 입시 2권에서는 '선택·창조·미래'라는 주제로 글을 써야 하며, '과학자, 과학 연구, 베이더우 내비게이션 시스템', '새로운 방법, 새로운 사고, 새로운 지식'도 언급하고 있다. "등의 단어. '탐험과 꿈'을 주제로 AI 시스템이 제시하는 명제 방향에는 베이두, 칩 등 과학 용어가 모델 표현으로, 주제 방향도 대학 입시 에세이 명제에 가깝다.

일반적으로 올해 대학 입시에서는 AI가 4가지 에세이 주제에 '베팅'을 했습니다. 그러나 업 소유자는 또한 "올해 대학 입시 에세이는 여러 곳에서 나온 뜨거운 주제와 더 많은 제안을 결합했습니다. "라고 객관적으로 지적했습니다. 그렇기 때문에 AI 시스템은 4개의 정답을 얻었지만, 이전에는 질문이 일반적으로 뜨거운 주제를 기반으로 하기보다는 큰 내용을 보기 위해 나란히 설명과 작은 내용을 기반으로 했습니다. 이번에는 더 많은 히트가 있었습니다. 역시 특별해요 "

" 주제는 작지만 고득점 에세이를 쓸 수 있다는 건 더욱 강력해요

대학 입시 에세이처럼 긴 글을 쓰려면 논리적인 것뿐만 아니라요. 일관성과 명확한 주제는 물론 높은 가독성과 창의성을 제공합니다. 최근에는 AI 모델을 활용해 대학 입시 에세이를 생성하려는 시도가 많았는데, 올해도 예외는 아니다. 하지만 작문 수준은 좀 더 터무니없는 '0점 에세이'에 가깝다.

어제 인터넷에서 뜨겁게 화제가 되었던 전국신입대입시 I 에세이 '뛰어난 실력, 뛰어난 손, 공통능력'을 예로 들어보자. AI가 만든 에세이의 내용 중 일부는 다음과 같다.

"뛰어난 기술, 전문적인 기술, 평범한 기술"은 모두 "손"에 속하며, 마찬가지로 복사하는 손도 손에 속합니다. 사천의 유명 흉내쟁이, 어떻게 하는 걸까요? 편집자도 매우 궁금합니다. 일반적으로 껍질과 돼지고기를 직접 준비하고 지시에 따라 손을 만들어야 합니다. 조리 후 붉은 참기름을 넣고 다진 파를 뿌려 드세요. 이렇게 맛있는 붉은기름만두가 만들어지네요. 자세한 내용은 밝히지 않겠지만 직접 먹어보러 갔습니다.

Beijing Volume의 "Like a Lightning Bolt"라는 명제의 마이크로 라이팅에서 AI는 주걸륜의 "또는 또는 또는 또는 또는 또는 또는 자체 번개를 사용하지 마십시오"를 모방하기도 했습니다. 인터페이스" 노래의 문장입니다.

분명히 위의 AI 모델은 질문의 의미를 실제로 이해하지 못하고 표면적으로만 데이터를 처리합니다. 그런데 이런 '제로 에세이' 외에도 어제 수능 작문에 직접 참여한 '디지털 지원자'도 있었다.

바이두가 런칭한 디지털 퍼스널리티 샤오샤오(Xiaoxiao)도 신대입학 1부에서 '우수한 손, 전문가의 손, 평범한 손'이라는 제목의 논설에 답해 인터넷에서 폭풍을 일으켰다. 베이징 대학 입학 시험의 중국어 채점 팀을 역임 한 팀 리더 인 Shen Yi는 에세이가 "주제에 충실하고 명확한 의도, 완전한 구조 및 유창한 언어를 가지고 있으며 인용도 잘합니다. "라고 믿었습니다. 고전과 수사적 기법을 사용한다.” 그녀는 심지어 48점을 주었다. 보고서에 따르면 지난 몇 년 동안 작문에서 48점 이상을 획득한 지원자는 25% 미만에 불과했습니다. 즉, 디지털 성격의 Du Xiaoxiao의 작문 점수가 대학 입시 지원자의 약 75%를 따라잡았습니다.

(레벨에 대해 어떻게 생각하시나요?)

디지털맨의 작문 출력 퀄리티도 높은 편이지만, 디지털맨의 작문 출력 효율도 매우 인상적입니다. 디지털 인물 두샤오샤오(Du Xiaoxiao)는 에세이 주제를 바탕으로 단 40초 만에 40개 이상의 기사를 작성할 수 있는 것으로 알려졌는데, 가장 큰 이유는 바이두원신(Baidu Wenxin) 대형 모델의 축복을 받았기 때문이다. Baidu가 새롭게 출시한 이 ERNIE 3.0 Zeus 1000억 모델은 일반인의 관점에서 보면 주어진 에세이 주제를 이해하고 목적에 맞는 주제를 선택할 수 있는 박식한 "우수 학생" 또는 "학문 석사"와 같습니다. , 처음의 서론부터 마지막 ​​주제까지 완벽하게 구성되어 있으며 결코 주제에서 벗어나지 않습니다. 또한 Baidu Wenxin 대형 모델은 대규모 지식과 방대한 데이터를 통합하여 학습하며 광범위하고 편안한 '고전 인용'을 달성하고 '다독'한 후 고품질 구성 콘텐츠를 출력할 수 있습니다.

만점 답안지는 언제 제출할 수 있나요

대학 입시 구성 외에도 AI는 대학 입시 수학 문제 풀이에도 여러 차례 참여했습니다. 2017년에는 인공지능 로봇 'Zixing AI-MATHS'가 처음으로 대학 입시 수학에 공개적으로 도전해 베이징 교양 수학 문제집과 문과 국가 수학 문제집 2 문제를 풀면서 문제은행이 완전히 끊겼다. 인터넷이 끊겼고 누구도 방해하지 않았으며 서버가 12대뿐이어서 105점과 100점을 획득하는데 각각 22분, 10분이 걸렸다.

이 결과는 분명히 매우 좋았습니다. 포인트 손실 이유를 분석해 보면 모델이 지원서 질문의 의미를 이해하지 못하고 본질적으로 텍스트 이해에 문제가 있는 것으로 나타났습니다. 인공지능 분야에서 NLP는 늘 '손바닥의 보석'으로 불려왔다. 다양한 텍스트 관련 작업에 적합합니다.

따라서 인공지능이 대학 입시에서 최고 점수를 달성하기를 원한다면 지속적인 지식 축적과 더불어 여전히 의미 이해와 관련된 NLP 기술의 개발 단계에 초점이 달려 있습니다. 물론 AI 분야의 기술의 반복적인 업데이트 속도는 매우 빠르며, 몇 년 안에 더 높은 점수를 얻을 수도 있다.

그러나 AI가 계속해서 대학 입시에 도전하기 위해서는 최종 고득점은 부차적인 것일 뿐입니다. 더 큰 의미는 AI의 문제 해결 능력을 대규모로 복제하고 홍보하는 데 있으며, 이를 지원하는 데 사용될 수 있습니다. 이 능력은 다른 시험에도 적용할 수 있으며, 현재 인기 있는 '해석 가능한 AI'도 학생들의 사고를 고취시키는 데 사용될 수 있습니다. 학습 방법.

참고자료:

1. "2022년 대학입학 0점 에세이상, AI 글쓰기가 나를 번개처럼 웃게 만들었습니다 붉은 저택의 꿈", Guoke

2. 시험 에세이 질문: 과학, 형이상학 또는 과대 광고? 》, 시나테크놀로지

3. "바이두 AI 디지털 인물 두샤오샤오의 대학 입시 작문: 40초 안에 40개의 에세이 작성, 응시자의 75%를 넘는 수준", 바이두​

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