Studenti koriste AI “humanizer” alate da sakriju upotrebu vještačke inteligencije

AI alati koji „uljudnjuju" tekst postaju sve popularniji među studentima, dok se obrazovni sistem suočava sa krizom povjerenja i pogrešnim optužbama.

Kako se vještačka inteligencija sve više koristi u pisanju eseja i seminarskih radova, studenti pronalaze nove načine da izbjegnu sumnju da su koristili AI. Prema izvještaju NBC News, studenti širom SAD-a masovno koriste tzv. AI “humanizer” alate softver koji prepravlja AI-generisani tekst kako bi zvučao „ljudski“ i teže bio otkriven AI detektorima.

• AI humanizer alati uklanjaju „tragove“ AI pisanja iz teksta.
• Studenti ih koriste i za skrivanje AI upotrebe i za zaštitu od lažnih optužbi.
• AI detektori su nepouzdani i često pristrasni prema neizvornim govornicima engleskog.
• Nastaje „igra mačke i miša“ između AI alata i obrazovnih institucija.
• Rješenje se vidi u promjeni načina ocjenjivanja i jačanju AI pismenosti.

Kako funkcionišu AI humanizer alati

Postoje prepoznatljivi znaci da je tekst napisala vještačka inteligencija: prečesta upotreba em-crtica, neprirodno strukturisane rečenice, monoton ton i vještački entuzijazam. AI humanizer alati analiziraju tekst upravo zbog tih karakteristika, a zatim predlažu izmjene kako bi tekst djelovao prirodnije.

Jednostavnom pretragom pojma „AI Humanizer“ može se pronaći veliki broj alata, uključujući rješenja etabliranih firmi poput Grammarly i QuillBot. Ovi alati nude besplatne verzije, dok naprednije funkcije zahtijevaju pretplatu.

Zašto ih studenti koriste

Iako se često koriste da bi se prikrila upotreba AI-ja, mnogi studenti tvrde da humanizer alate koriste kao zaštitu od pogrešnih optužbi. AI detektori plagijata, koje su obrazovne institucije uvele kao odgovor na porast generativne AI, pokazali su se kao nepouzdani. Brojne studije ukazuju da ti sistemi često pogrešno označavaju originalni rad kao AI-generisan, posebno kada su u pitanju studenti kojima engleski nije maternji jezik.

GPT detectors are biased against non-native English writers

The rapid adoption of generative language models has brought about substantial advancements in digital communication, while simultaneously raising concerns regarding the potential misuse of AI-generated content. Although numerous detection methods have been proposed to differentiate between AI and human-generated content, the fairness and robustness of these detectors remain underexplored. In this study, we evaluate the performance of several widely-used GPT detectors using writing samples from native and non-native English writers. Our findings reveal that these detectors consistently misclassify non-native English writing samples as AI-generated, whereas native writing samples are accurately identified. Furthermore, we demonstrate that simple prompting strategies can not only mitigate this bias but also effectively bypass GPT detectors, suggesting that GPT detectors may unintentionally penalize writers with constrained linguistic expressions. Our results call for a broader conversation about the ethical implications of deploying ChatGPT content detectors and caution against their use in evaluative or educational settings, particularly when they may inadvertently penalize or exclude non-native English speakers from the global discourse. The published version of this study can be accessed at: www.cell.com/patterns/fulltext/S2666-3899(23)00130-7

arXiv.orgWeixin Liang

U izvještaju NBC News-a, i profesori i studenti izražavaju frustraciju činjenicom da studenti moraju dokazivati autentičnost svog rada, čak i kada nikada nisu koristili AI alate. U nekim slučajevima, studenti su optuženi samo zato što su predali rad visokog kvaliteta.

Širi problem u obrazovanju

Rast popularnosti AI humanizer alata samo je simptom dubljeg problema. Kako AI sistemi postaju napredniji, raste i paranoja oko AI-generisanog sadržaja. To dovodi do situacije u kojoj studenti gube motivaciju da proizvode kvalitetan rad, jer dobar tekst može biti razlog za sumnju.

Stručnjaci smatraju da dugoročno rješenje ne leži ni u humanizerima ni u detektorima, već u prilagođavanju obrazovnog sistema AI-first realnosti. To podrazumijeva više rada u učionici, testiranje razumijevanja umjesto puke izvedbe, te drugačiji dizajn zadataka.

Naša perspektiva: AI pismenost kao ključ

Potražnja za AI humanizerima pokazuje koliko su ljudi postali zavisni od AI alata. Umjesto da nauče kako da ih koriste kao podršku za strukturu, ideje ili analizu studenti traže načine da „se izvuku“ koristeći AI za kompletan rad. Ovdje dolazi do izražaja važnost AI pismenosti: nerazumijevanje dugoročnih posljedica može dovesti do nazadovanja u razvoju sopstvenih vještina.

Zaključak

AI humanizer alati vjerovatno neće nestati. Sve dok postoji nepovjerenje između studenata i obrazovnih institucija, „trka u naoružanju“ između AI alata i AI detektora će se nastaviti. Pravi iskorak zahtijeva promjenu pristupa obrazovanju, gdje se AI ne posmatra isključivo kao prijetnja, već kao alat koji treba razumjeti, pravilno koristiti i integrisati u proces učenja.