Sự ra đời của các chatbot AI như ChatGPT có thể tạo ra văn bản giống con người đặt ra những mối đe dọa gian lận mới trong các đánh giá trực tuyến. Với khả năng viết mạch lạc, ChatGPT có thể tạo ra các phản hồi kiểm tra đáng tin cậy mà khó xác định là do AI tạo ra. Điều này thách thức các nền tảng như Canvas trong việc phát hiện hành vi gian lận AI như vậy.
Bài viết này xem xét khả năng phát hiện AI hiện tại của Canvas, liệu nó có thể phát hiện đầy đủ nội dung ChatGPT hay không. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về các phương pháp như học máy, phân tích hành vi, kiểu phản hồi và tích hợp của bên thứ ba có thể hỗ trợ Canvas tăng cường khả năng phòng thủ trước trí tuệ nhân tạo.
Khi AI phát triển, Canvas cần các kỹ thuật phát hiện bot mạnh mẽ để duy trì tính liêm chính trong học thuật.
Canvas có thể phát hiện ChatGPT không?
Câu trả lời ngắn gọn là không. Hiện tại, Canvas không thể nhận dạng hoạt động ChatGPT một cách đáng tin cậy. Mặc dù Canvas cung cấp một số tính năng phát hiện gian lận nhưng việc xác định cụ thể văn bản do ChatGPT tạo vẫn là một thách thức đang diễn ra. Hãy khám phá điều này hơn nữa.
Tạo trang web tuyệt vời
Với trình tạo trang miễn phí tốt nhất Elementor
Bắt đầu bây giờ
Khả năng phát hiện hiện tại của Canvans
Canvas sử dụng một số phương pháp để giám sát hành vi của học sinh và phát hiện hành vi sai trái tiềm ẩn trong học tập. Hãy cùng khám phá những khả năng này:
Hoàn tất ghi nhật ký hoạt động
Trong các câu hỏi và bài kiểm tra có tính điểm, Canvas ghi lại một cách tỉ mỉ các phân tích chi tiết về hành vi của từng học sinh. Điều này bao gồm di chuyển chuột, cuộn và nhấn phím.
Nhật ký hoạt động thu được sẽ cung cấp cho người hướng dẫn thông tin ở cấp độ điều tra để xem xét sau khi thực tế xảy ra.
Tuy nhiên, việc giám sát thủ công là cần thiết để xác định các hành vi đáng ngờ, chẳng hạn như chuyển đổi tab nhanh hoặc sao chép khối văn bản.
Kiểm tra tính tương tự thống kê
Canvas cho phép người hướng dẫn tiến hành kiểm tra tính tương đồng trong các câu trả lời của học sinh.
Hệ thống phân tích từ vựng, cách diễn đạt, nội dung chồng chéo một cách thống kê.
Mặc dù điều này có thể gắn cờ các nhóm sinh viên tham chiếu một nguồn chung (chẳng hạn như trợ lý AI), nhưng nó cũng có thể mang lại kết quả dương tính giả.
Phân tích thời gian
ChatGPT tạo ra phản hồi gần như ngay lập tức. Học sinh dựa vào nó có xu hướng trả lời câu hỏi nhanh hơn bình thường.
Canvas theo dõi thời gian dành cho mỗi câu hỏi kiểm tra, cho phép người hướng dẫn tìm kiếm các mức tăng tốc độ không thể xảy ra.
Tuy nhiên, chỉ riêng mô hình thời gian đã cung cấp bằng chứng yếu kém vì học sinh có thể thực sự biết câu trả lời hoặc đoán đúng.
Các kỹ thuật mới nổi để lộ việc sử dụng ChatGPT
Hãy cùng đi sâu vào các kỹ thuật mới nổi để vạch trần việc sử dụng ChatGPT, đặc biệt là trong bối cảnh đánh giá và bảo mật trực tuyến.
AI vs. Bạn
Các nhà nghiên cứu đang phát triển các mô hình học máy đặc biệt để gắn cờ văn bản do AI viết. Các mô hình này phân tích các mẫu, thời gian phản hồi, ngữ pháp và độ sâu nội dung để phân biệt giữa nội dung do con người tạo ra và nội dung do AI tạo ra.
Phân tích hành vi đóng một vai trò quan trọng. Bằng cách theo dõi hành vi phản ứng, những bất thường có thể được phát hiện. Ví dụ: ChatGPT tạo ra phản hồi gần như ngay lập tức, vì vậy các câu trả lời nhanh bất thường có thể cho thấy có sự tham gia của AI.
Phát hiện thuật toán của AI
Các thuật toán xem xét kỹ lưỡng phong cách viết, từ vựng và cấu trúc cú pháp để xác định các phản hồi do AI tạo ra.
Phân tích chữ ký là một cách tiếp cận đầy hứa hẹn. Việc phát hiện các mẫu độc đáo liên quan đến tác nhân AI có thể giúp vạch trần cách sử dụng chúng.
Nhận dạng Bot dựa trên văn bản
Các nhà nghiên cứu khám phá những cách để phân biệt giữa văn bản do con người tạo ra và văn bản do AI tạo ra.
Nhận dạng mô hình ngôn ngữ liên quan đến việc phân tích các đặc điểm ngôn ngữ để phát hiện việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ cụ thể, như ChatGPT.
Phân tích đa yếu tố
Kết hợp nhiều yếu tố khác nhau giúp cải thiện độ chính xác của phát hiện.
Các yếu tố bao gồm kiểu phản hồi, phong cách viết, thời gian và tính nhất quán của các câu trả lời.
Chatbot ẩn danh và mối quan tâm về quyền riêng tư
Tính ẩn danh của ChatGPT làm phức tạp thêm nỗ lực phát hiện.
Việc điều tra dấu chân kỹ thuật số do các tác nhân AI để lại trong quá trình tương tác có thể hỗ trợ việc nhận dạng.
Kỹ thuật né tránh NLP
Các nhà nghiên cứu nghiên cứu cách các mô hình AI như ChatGPT tránh bị phát hiện.
Sự tiến bộ liên tục trong các phương pháp phát hiện là điều cần thiết để đi trước các chiến thuật trốn tránh đang phát triển.
Giám sát và hiển thị ở cấp độ người dùng
Các tổ chức cần các công cụ để giám sát việc sử dụng ChatGPT.
Việc hiển thị dữ liệu sử dụng cho từng người dùng giúp theo dõi các tương tác AI trong tổ chức.
Canvas có thể tăng cường trò chơi phát hiện AI của mình bằng cách nào?
Hãy cùng khám phá các chiến lược mà Canvas có thể sử dụng để nâng cao khả năng phát hiện AI của mình và luôn dẫn đầu trong cuộc chơi:
Tích hợp API với Trình phát hiện AI của bên thứ ba
Canvas có thể cộng tác với các dịch vụ phát hiện AI bên ngoài. Bằng cách tích hợp với các công cụ đã có sẵn, Canvas có thể tận dụng kiến thức chuyên môn của họ và mở rộng khả năng phát hiện của mình.
Các trình phát hiện của bên thứ ba này chuyên xác định các mẫu liên quan đến nội dung do AI tạo ra, bao gồm cả phản hồi từ các mô hình như ChatGPT.
Mô hình học máy tùy chỉnh
Canvas có thể xây dựng các mô hình học máy của riêng mình được đào tạo đặc biệt trên các mẫu do AI tạo ra.
Những mô hình này sẽ học cách nhận biết các đặc điểm ngôn ngữ, phong cách viết độc đáo và các dấu hiệu khác cho thấy sự tham gia của AI.
Việc đào tạo lại và cập nhật thường xuyên sẽ là điều cần thiết để thích ứng với các kỹ thuật AI đang phát triển.
Phân tích đa yếu tố
Kết hợp nhiều yếu tố khác nhau có thể cải thiện độ chính xác phát hiện.
Canvas có thể phân tích không chỉ nội dung mà còn cả thời gian phản hồi, tính nhất quán giữa các câu trả lời và mô hình hành vi trong quá trình đánh giá.
Ví dụ, những câu trả lời nhanh chóng và nhất quán có thể làm tăng sự nghi ngờ.
Giám sát và giám sát hành vi
Canvas nên đầu tư vào các công cụ giám sát mạnh mẽ để theo dõi hành vi của thí sinh.
Những điểm bất thường như phản hồi nhanh bất thường hoặc các kiểu lặp đi lặp lại có thể được gắn cờ.
Phân tích hành vi, cùng với các mẫu phong cách viết, có thể giúp xác định sự tham gia của AI.
Dấu chân kỹ thuật số của tác nhân AI
Canvas có thể điều tra các dấu vết kỹ thuật số do tác nhân AI để lại trong quá trình tương tác.
Những dấu chân này có thể bao gồm các mẫu phản hồi, siêu dữ liệu phiên hoặc các tín hiệu hành vi khác.
Bằng cách phân tích những dấu chân này, Canvas có thể cải thiện thuật toán phát hiện của mình.
Cộng tác với các chuyên gia NLP
Canvas có thể hợp tác với các chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Những chuyên gia này có thể cung cấp thông tin chuyên sâu về các kỹ thuật trốn tránh mới nhất được các mô hình AI sử dụng.
Cùng nhau, các nhà nghiên cứu Canvas và NLP có thể phát triển các biện pháp đối phó để đón đầu xu hướng.
Giáo dục và nhận thức của người dùng
Canvas nên hướng dẫn người dùng (cả người hướng dẫn và học viên) về những thách thức trong việc phát hiện nội dung do AI tạo.
Nhận thức có thể dẫn đến việc giám sát và báo cáo thận trọng hơn về hành vi đáng ngờ.
Bớt tư tưởng
Canvas phải đối mặt với thách thức phát hiện nội dung do AI tạo ra như ChatGPT . Bằng cách áp dụng các biện pháp chủ động, cộng tác với các chuyên gia và liên tục cải tiến các phương pháp phát hiện, Canvas có thể tăng cường khả năng phòng thủ của mình. Hãy đảm bảo tính liêm chính trong học tập trong khi điều hướng trò chơi mèo vờn chuột nhằm tránh bị phát hiện.
