像ChatGPT这样能够生成类似人类文本的人工智能聊天机器人的出现，给在线评估带来了新的作弊威胁。凭借其连贯的写作能力，ChatGPT 可以编写可靠的测试答案，而这些答案很难被识别为人工智能生成的。这对Canvas等平台检测此类人工智能作弊提出了挑战。
本文探讨了 Canvas 当前的 AI 检测能力，看看它是否能够完全发现 ChatGPT 内容。我们还将讨论机器学习、行为分析、响应模式和第三方集成等方法，这些方法可以帮助 Canvas 加强对人工智能的防御。
随着人工智能的进步，Canvas 需要强大的机器人检测技术来维护学术诚信。
ChatGPT 能被 Canvas 检测到吗？
答案是“不”。截至目前， Canvas无法可靠地识别ChatGPT活动。虽然 Canvas 提供了一些作弊检测功能，但具体识别 ChatGPT 生成的文本仍然是一个持续的挑战。让我们进一步探讨这个问题。
创建令人惊叹的网站
使用最好的免费页面构建器 Elementor
现在开始
Canvans 的当前检测能力
Canvas 采用多种方法来监控学生行为并发现潜在的学术不端行为。让我们探索这些功能：
完成活动记录
在评分测验和考试期间，Canvas 会一丝不苟地记录每个学生行为的详细分析。其中包括鼠标移动、滚动和按键。
由此产生的活动日志为教师提供了事后审查的法医级信息。
然而，需要人工审查来识别可疑行为，例如快速切换标签或复制文本块。
统计相似性检验
Canvas 允许教师对学生的回答进行相似性检查。
该系统对词汇、措辞和内容重叠进行统计分析。
虽然这可以标记出引用共同来源（如人工智能助手）的学生群体，但也可能产生误报。
时序分析
ChatGPT 几乎可以立即做出回应。依赖它的学生往往比平时回答问题更快。
Canvas 会跟踪每个测试问题所花费的时间，让教师可以扫描出不可能的速度峰值。
然而，时间模式本身并不能提供足够的证据，因为学生可能真的知道答案或猜得正确。
揭露 ChatGPT 使用情况的新兴技术
让我们深入研究新兴技术来揭示 ChatGPT 的使用情况，特别是在在线评估和安全领域。
人工智能对比你
研究人员正在开发专门用于标记人工智能编写的文本的机器学习模型。这些模型会分析模式、响应时间、语法和内容深度，以区分人类生成的内容和人工智能生成的内容。
行为分析起着至关重要的作用。通过监控响应行为，可以检测到异常。例如，ChatGPT 几乎立即生成响应，因此异常快速的回答可能表明有 AI 参与。
人工智能的算法检测
算法仔细检查写作风格、词汇和句法结构，以识别人工智能生成的答案。
签名分析是一种很有前途的方法。检测与人工智能代理相关的独特模式有助于揭示其用途。
基于文本的机器人识别
研究人员探索区分人类和人工智能生成的文本的方法。
语言模型识别涉及分析语言特征以揭示特定语言模型（如 ChatGPT）的使用。
多因素分析
结合各种因素可以提高检测准确性。
影响因素包括回答模式、写作风格、时间安排以及答案的一致性。
聊天机器人匿名性和隐私问题
ChatGPT 的匿名性使检测工作变得复杂。
调查人工智能代理在交互过程中留下的数字足迹有助于识别。
NLP 规避技术
研究人员研究 ChatGPT 等人工智能模型如何逃避检测。
不断改进检测方法对于保持领先于不断演变的逃避策略至关重要。
监控和用户级可见性
组织需要工具来监控 ChatGPT 的使用情况。
将使用情况数据显示给个人用户有助于追踪组织内的 AI 交互。
Canvas 如何增强其 AI 检测游戏？
让我们探索 Canvas 可以采用哪些策略来增强其 AI 检测能力并保持领先地位：
与第三方 AI 检测器的 API 集成
Canvas 可以与外部 AI 检测服务合作。通过与现有工具集成，Canvas 可以利用他们的专业知识并扩展其检测能力。
这些第三方检测器专门识别与 AI 生成内容相关的模式，包括来自 ChatGPT 等模型的响应。
自定义机器学习模型
Canvas 可以建立自己的机器学习模型，专门针对人工智能生成的样本进行训练。
这些模型将学习识别独特的语言特征、写作风格和其他表明人工智能参与的标记。
定期的再培训和更新对于适应不断发展的人工智能技术至关重要。
多因素分析
结合各种因素可以提高检测准确性。
Canvas 不仅可以分析内容，还可以分析回答的时间、答案的一致性以及评估期间的行为模式。
例如，快速且一致的回答可能会引起怀疑。
行为监控和监考
Canvas 应该投资于强大的监考工具来监控考生的行为。
可以标记诸如异常快速的响应或重复模式等异常情况。
行为分析加上写作风格模式可以帮助识别人工智能的参与。
人工智能代理的数字足迹
Canvas 可以调查人工智能代理在交互过程中留下的数字痕迹。
这些足迹可能包括响应模式、会话元数据或其他行为线索。
通过分析这些足迹，Canvas 可以改进其检测算法。
与 NLP 专家合作
Canvas 可以与自然语言处理 (NLP) 专家合作。
这些专家可以对人工智能模型所使用的最新规避技术提供见解。
Canvas 和 NLP 研究人员可以共同制定对策以保持领先地位。
用户教育和意识
Canvas 应该向用户（包括教师和学生）讲解检测人工智能生成内容的挑战。
意识可以导致更加警惕地监视和报告可疑行为。
结束语
Canvas面临着检测ChatGPT等人工智能生成内容的挑战。通过采取主动措施、与专家合作以及不断改进检测方法，Canvas 可以增强其防御能力。让我们在猫捉老鼠的检测规避游戏中确保学术诚信。
