Появление чат-ботов с искусственным интеллектом, таких как ChatGPT , которые могут генерировать текст, похожий на человеческий, создает новые угрозы мошенничества при онлайн-оценках. Благодаря своим возможностям последовательного письма ChatGPT может создавать достоверные тестовые ответы, которые трудно идентифицировать как сгенерированные искусственным интеллектом. Это мешает платформам, таким как Canvas, обнаруживать такое мошенничество с использованием ИИ.
В этой статье рассматриваются текущие возможности Canvas по обнаружению искусственного интеллекта, независимо от того, может ли он полностью обнаружить контент ChatGPT или нет. Мы также обсудим такие методы, как машинное обучение, поведенческий анализ, шаблоны реагирования и сторонние интеграции, которые могут помочь Canvas в усилении защиты от искусственного интеллекта.
По мере развития искусственного интеллекта Canvas нуждается в надежных методах обнаружения ботов для обеспечения академической честности.
Может ли Canvas обнаружить ChatGPT?
Короткий ответ - нет. На данный момент Canvas не может надежно распознавать активность ChatGPT . Хотя Canvas предлагает некоторые функции обнаружения мошенничества, конкретная идентификация текста, сгенерированного ChatGPT, остается постоянной проблемой. Давайте изучим это дальше.
Создавайте потрясающие сайты
С лучшим бесплатным конструктором страниц Elementor
Начать сейчас
Текущие возможности обнаружения Canvans
Canvas использует несколько методов для мониторинга поведения студентов и выявления потенциальных академических нарушений. Давайте рассмотрим эти возможности:
Полная регистрация активности
Во время оцениваемых викторин и тестов Canvas тщательно собирает подробную аналитику о поведении каждого учащегося. Сюда входят движения мыши, прокрутка и нажатия клавиш.
Получаемые в результате журналы активности предоставляют инструкторам криминалистическую информацию для анализа постфактум.
Однако необходима проверка вручную для выявления подозрительного поведения, такого как быстрое переключение вкладок или копирование блоков текста.
Статистические проверки сходства
Canvas позволяет преподавателям проверять сходство ответов учащихся.
Система статистически анализирует словарный запас, фразировку и совпадение контента.
Хотя это может пометить группы студентов, ссылающихся на общий источник (например, ИИ-помощник), это также может привести к ложным срабатываниям.
Временной анализ
ChatGPT генерирует ответы практически мгновенно. Студенты, полагающиеся на него, обычно отвечают на вопросы быстрее, чем обычно.
Canvas отслеживает время, потраченное на каждый вопрос теста, позволяя преподавателям отслеживать невероятные скачки скорости.
Однако сами по себе временные закономерности не дают убедительных доказательств, поскольку учащиеся могут действительно знать ответы или правильно догадываться.
Новые методы раскрытия использования ChatGPT
Давайте углубимся в новые методы раскрытия использования ChatGPT, особенно в контексте онлайн-оценок и безопасности.
ИИ против. ты
Исследователи разрабатывают модели машинного обучения специально для маркировки текста, написанного ИИ. Эти модели анализируют шаблоны, время отклика, грамматику и глубину контента, чтобы различать контент, созданный человеком, и контент, созданный искусственным интеллектом.
Поведенческий анализ играет решающую роль. Путем мониторинга поведения реакции можно обнаружить аномалии. Например, ChatGPT генерирует ответы почти мгновенно, поэтому необычно быстрые ответы могут указывать на участие ИИ.
Алгоритмическое обнаружение ИИ
Алгоритмы тщательно изучают стиль письма, словарный запас и синтаксические структуры, чтобы идентифицировать ответы, генерируемые ИИ.
Сигнатурный анализ является многообещающим подходом. Обнаружение уникальных закономерностей, связанных с агентами ИИ, может помочь выявить их использование.
Текстовая идентификация ботов
Исследователи изучают способы различать текст, созданный человеком и текстом, созданным искусственным интеллектом.
Идентификация языковой модели включает анализ лингвистических особенностей, чтобы выявить использование конкретных языковых моделей, таких как ChatGPT.
Многофакторный анализ
Сочетание различных факторов повышает точность обнаружения.
К факторам относятся модели ответов, стиль письма, время и последовательность ответов.
Проблемы анонимности и конфиденциальности чат-бота
Анонимность ChatGPT усложняет усилия по обнаружению.
Исследование цифровых следов, оставленных агентами ИИ во время взаимодействия, может помочь в идентификации.
Техники уклонения НЛП
Исследователи изучают, как модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, уклоняются от обнаружения.
Постоянное совершенствование методов обнаружения необходимо для того, чтобы опережать развитие тактик уклонения.
Мониторинг и видимость на уровне пользователя
Организациям нужны инструменты для мониторинга использования ChatGPT.
Предоставление данных об использовании отдельным пользователям помогает отслеживать взаимодействие ИИ внутри организации.
Как Canvas может улучшить свою игру по обнаружению искусственного интеллекта?
Давайте рассмотрим стратегии, которые Canvas может использовать для улучшения своих возможностей обнаружения ИИ и оставаться впереди в игре:
Интеграция API со сторонними детекторами искусственного интеллекта
Canvas может сотрудничать с внешними службами обнаружения ИИ. Благодаря интеграции с известными инструментами Canvas может использовать их опыт и расширить возможности обнаружения.
Эти сторонние детекторы специализируются на выявлении закономерностей, связанных с контентом, созданным искусственным интеллектом, включая ответы таких моделей, как ChatGPT.
Пользовательские модели машинного обучения
Canvas может создавать собственные модели машинного обучения, специально обученные на образцах, сгенерированных ИИ.
Эти модели научатся распознавать уникальные лингвистические особенности, стили письма и другие маркеры, указывающие на участие ИИ.
Регулярная переподготовка и обновления будут иметь важное значение для адаптации к развивающимся технологиям искусственного интеллекта.
Многофакторный анализ
Сочетание различных факторов может повысить точность обнаружения.
Canvas может анализировать не только содержание, но и время ответов, последовательность ответов и модели поведения во время оценок.
Например, быстрые и последовательные ответы могут вызвать подозрения.
Поведенческий мониторинг и прокторинг
Canvas следует инвестировать в надежные инструменты контроля, которые отслеживают поведение тестируемых.
Могут быть отмечены такие аномалии, как необычно быстрые реакции или повторяющиеся шаблоны.
Поведенческий анализ в сочетании с образцами стиля письма может помочь выявить участие ИИ.
Цифровые следы агентов ИИ
Canvas может исследовать цифровые следы, оставленные агентами ИИ во время взаимодействия.
Эти следы могут включать шаблоны ответов, метаданные сеанса или другие поведенческие сигналы.
Анализируя эти следы, Canvas может улучшить свои алгоритмы обнаружения.
Сотрудничество с экспертами НЛП.
Canvas может сотрудничать с экспертами по обработке естественного языка (НЛП).
Эти эксперты могут предоставить информацию о новейших методах уклонения, используемых моделями ИИ.
Вместе исследователи Canvas и НЛП могут разработать контрмеры, чтобы оставаться на шаг впереди.
Обучение и осведомленность пользователей
Canvas должен информировать пользователей (как преподавателей, так и студентов) о проблемах обнаружения контента, созданного ИИ.
Информированность может привести к более бдительному мониторингу и сообщению о подозрительном поведении.
Заключительные мысли
Canvas сталкивается с проблемой обнаружения контента, созданного искусственным интеллектом, такого как ChatGPT . Принимая превентивные меры, сотрудничая с экспертами и постоянно совершенствуя методы обнаружения, Canvas может укрепить свою защиту. Давайте обеспечим академическую честность, играя в кошки-мышки по уклонению от обнаружения.
