- AI tespit araçları ödev değerlendirmesinde kullanıldıkça, bir öğrencinin yazısı AI üretimi olarak değerlendirilirse notu ve kopya çekme kararı doğrudan etkilenebiliyor
- Moira Olmsted, 2023'te Central Methodist University'deki çevrimiçi dersinde teslim ettiği ödevin AI tarafından üretilmiş olabileceği yönünde değerlendirildiğini ve bu yüzden 0 puan aldığını söylüyor
- Profesörün bu değerlendirmeyi tespit aracının sonucuna dayandırdığı, ayrıca Olmsted'in yazısının daha önce en az bir kez işaretlendiğini söylediği aktarılıyor
- Olmsted, tam zamanlı iş ve çocuk bakımını birlikte yürütürken uzaktan, kendi hızında ilerlenen programın ücretini karşılayıp öğretmenlik programına başlamıştı
- Öğretmenlerin yaklaşık üçte ikisi AI üretimi içerik tespit araçlarını düzenli kullandığını söylüyorsa, küçük bir hata oranı bile çok sayıda öğrenci için büyük sonuçlara yol açabilir
AI tespit aracı nedeniyle 0 puan alan öğrenci vakası
- Moira Olmsted, pandeminin ilk dönemlerinde üniversiteye ara verip ailesini kurduktan sonra yeniden okula dönmek istiyordu
- Tam zamanlı çalışıp küçük çocuklarına bakarken, uzaktan eğitim imkânı sunan kendi hızında ilerlenen programın ücretini aylar boyunca biriktirdi
- İkinci çocuğuna 7 aylık hamileyken, 2023'te Central Methodist University'nin çevrimiçi programına kaydolup öğretmen olmak için eğitimine başladı
Ödev tesliminden sonra gelen değerlendirme
- Güz dönemi başladıktan birkaç hafta sonra Olmsted, zorunlu derste bir yazma ödevi teslim etti
- Bu ödev, her hafta yapılması gereken 3 okuma özetinden biriydi
- Daha sonra aldığı not 0 puan oldu
- Olmsted profesöre sorduğunda, profesörün AI tespit aracının bu metnin yapay zeka tarafından üretilmiş olabileceğine karar verdiğini söylediği aktarılıyor
- Profesörün, Olmsted'in yazısının daha önce de en az bir kez işaretlendiğini söylediği belirtiliyor
Yaygın kullanılan tespit araçları ve hata yükü
- Öğretmenlerin yaklaşık üçte ikisi, AI üretimi içerik tespit araçlarını düzenli kullandığını belirtiyor
- Kullanım ölçeği büyüdükçe çok küçük bir hata oranı bile hızla birikebiliyor
- Tespit sonucu ödev notuna ve kopya suçlamasına dönüşürse, yanlış bir değerlendirme öğrenci üzerinde ağır bir yük oluşturabiliyor
1 yorum
Hacker News yorumları
Yükseköğretimde 30 yıl boyunca matematik öğrettim ve yakında emekli olacağım; sınıfta gözetim altında yapılmayan, notlandırılan ödevlerde inanılmaz miktarda kopya var.
Tarayıcı kilitleme gibi şeylerle bunun önüne geçilemiyor. Tek çözüm, yüz yüze gözetimli sınavları zorunlu kılmak ve sınav sırasında hiçbir teknoloji kullanımına izin vermemek; ama bunu yaparsanız o dersi alacak öğrenci kalmaz. Aklıma gelen tek şey, Higher Learning Commission'ın bunu tüm dersler için zorunlu tutması.
Daha büyük sorun, öğrencilerin öğrenmek için gerekli işi yapmaya değil, geçmek için gerekli işi yapmaya alışmış olmaları. Bu iş giderek daha fazla kopya çekmeye dönüşüyor. Kalkülüs öğrencileri arasında bile kesirlerle işlem yapamayanlar var. Kopyayı gerçekten engelleyen bir sistem kurarsanız, mevcut üniversite öğrencilerinin çok yüksek bir oranının gerçek bir üniversite eğitimine hazır olmadığı ortaya çıkar. K-12'nin de değişmesi gerekiyor.
Öğrenci açısından bakıldığında bir sonraki kurumun gördüğü şey çoğunlukla sırasıyla not ortalaması, okul ve bölüm oluyor. A alamamanın maliyeti gelecekteki fırsatlardan dışlanmaksa, öğrenciler daha kolay dersler alarak ya da kopya çekerek bu dışlanmayı reddediyor.
Fizik okurken almak istediğim zor dersleri aldım, kopya çekmedim ve 2.7 not ortalamasıyla mezun oldum; bu tür tercihlerin gerçek sonuçları oluyor. Çözümün, kopyaya açık ya da gerçek dünyada zaten bilgisayarla yapılacak değerlendirmelere bağımlılığı azaltmak olduğunu düşünüyorum.
Zorunlu dersler diploma almak için gerekli olduğundan, müfredatta lineer cebir varsa “almamayı seçmek” mümkün değil. 3 kez kalırsanız okuldan atılırsınız.
Bunun nedeni Almanya'da ve Avrupa'nın büyük bölümünde üniversitelerin vergilerle finanse edilmesi. ABD'de ise üniversite açısından iyi para ödeyen öğrenciyi elde tutmak kârlı olduğu için, anlattığım yolda ilerlemeye devam edecekler. Bu bir hizmet; müşterinin diploma satın aldığı bir yapı.
Üniversitede bilgisayar grafikleri dersi almıştım; problem setlerinde bonus sorular sayesinde kelimenin tam anlamıyla herkes %100'ün üzerinde aldı, ara sınavın medyanı ise %50'nin altındaydı. Sınav hazırlık oturumunda profesör soru alınca, bir öğrencinin ciddi ciddi “matris kavramının tamamını yeniden açıklamasını” istediğini hatırlıyorum.
Bu arada 400 seviyesinde bir dersti ve Kanada'nın önde gelen üniversitelerinden birindeydi. 20 yıldan da eski bir olay; şimdi bir şekilde daha da kötüleşmiştir.
Mantığı şuydu: öğrenciler zaten bu tür hilelere başvurmaya çalışacak, o halde buna izin verelim ve sınavı bu avantajlara karşı bağışık hale getirelim. Her sınavdan önce araç kullanımının serbest olduğunu ama “çalışın; kitaplar, notlar ve hesap makinesi sizi kurtarmayacak” derdi.
Uzun vadede eğitimin, AI araçlarının kullanımını engellemekten çok, müfredatı AI araçlarının büyük bir avantaj sağlayamayacağı şekilde değiştirmeye doğru gideceğini düşünüyorum.
Yazılım mühendisi alımlarında mülakatçı olarak yüzlerce teknik mülakat yaptım; şimdi de bağımsız mülakatçı olarak şirketlerin işe alımlarına yardımcı oluyorum ve kopya inanılmaz yaygın. Sıradan şirketlerde en az %30'unun, FAANG'de ise %50'den fazlasının kopyacı olduğunu düşünüyorum.
Kapalı gruplarda ve forumlarda teknik görevleri paylaşan, mülakat sırasında bir şekilde yardım alan çok fazla kişi var. Bilerek karmaşık hale getirilmiş bir problemin birkaç dakika içinde en iyi yöntemle çözüldüğü sahneleri tekrar tekrar görüyorum.
Artık öğrencinin bir konuyu ne kadar derinlemesine anladığını yalnızca yazılı kompozisyonla değerlendirmek etkili değil
Yapay zeka kalıcı olacak ve öğrenci performansını değerlendirmenin yeni yollarına ihtiyaç var. Okulda sınav sırasında hesap makinesi kullanmamamız gerektiğinin söylendiğini hatırlıyorum. Öğretmenler “en çok ihtiyaç duyduğunuz anda hesap makinesine her zaman erişebileceğinize güvenemezsiniz” derdi; ama şimdi 24 saat cebimizde bir “hesap makinesi” olması ironik
Dünyanın değiştiğini kabul etmeliyiz. Umarım toplumun bu değişime nasıl yanıt vereceğine birlikte karar verebiliriz; zorla sürüklenmeyiz
Öğrenim kredilerine her baktığınızda düşünmeye değer. O parayla bile her ders için öğretmenle bire bir 30 dakikalık değerlendirme süresi satın alınamadı; bunun yerine öğrenciler daha uzun sürelerini yazı ödevlerine harcamaya zorlandı ve not verme işi asgari ücretli asistanlara yıkıldı
Bunun tipik örneği üniversite kabul kompozisyonları. Bazı öğrenciler için ebeveynler kompozisyonda iyi görünecek deneyimler sağlayabiliyor, ayrıca kompozisyon yazımını “destekleyecek” özel hocalar tutabiliyor. Afrika’ya eğitim gezisi, iki farklı enstrüman dersi, bire bir golf koçluğu gibi şeyler
Yapay zeka, o özel hoca kısmını yalnızca daha geniş bir kesim için erişilebilir ve karşılanabilir hale getirdi. Yapay zekadan önce gri alanda bir kompozisyon koçluğu piyasası ve gölge tarafta hayalet yazarlık hizmetleri olmadığını düşünmek saflık olur. Çoğu durumda o piyasa hâlâ yapay zekadan daha iyi işliyor
Genellikle mahkemelerde, parlamentoda ve piyasada yürüyen barışçıl bir mücadeledir, ama yine de mücadeledir
Öğrenciler şu anda değerlendiriliyor; yeni değerlendirme yöntemleri gerekiyorsa yanıt da şimdi gerekiyor. Eski sözlü sınavlara dönülebilir; doktora programlarında hâlâ kullanılıyor. Ama hiç ölçeklenebilir değil. Belki de insan-insana değerlendirme için ayrılabilecek sınırlı süre kadar yükseköğretimi agresif biçimde paylaştırmak gerekebilir
Kişisel olarak tüm bunların öngörülemez ve istikrarsız olduğunu düşünüyorum. Yapay zeka savunucuları haklıysa —ki ben öyle düşünmüyorum— öğrencilerin eğitim aldığı ve değerlendirildiği çoğu beyaz yakalı ve akademik alan ortadan kalkacak
Hesap makinesi bulamayacağımız iddiası o zaman da mantıksızdı; ama hesap makinesine bağımlı olmanın başta amaçlanan zihinsel antrenmanı ortadan kaldırdığı gözlemi doğruydu. Yalnızca 12 yaşındaki çocuklara matematiğin gerçekten güzel olduğunu ve sistematik ilkelerinin dünyaya bakış biçimini kökten değiştirdiğini anlatmak zordu
Kompozisyonlar da aynı. Kompozisyon yazmaktan nefret ediyordum ve ileride hiç kompozisyon yazmayacağımı çeşitli şekillerde rasyonelleştiriyordum; ama sonradan gördüm ki kompozisyonun zorladığı şey yapılandırılmış düşünmeydi. Kompozisyon, bir dersteki yeteneği değerlendiren bir araç değil, öğrenmek için bir araçtı; yazma eyleminin kendisi öğrenmenin bir parçasıydı
“Çocukların kafadan hesap yapmasına gerek yok” sözünün kaçırdığı nokta bu. Hesap yapabilmek zaten işin bir parçasıydı; o hesap yöntemlerini öğrenebileceğini öğrenmek de en az onun kadar önemliydi
Sinir bozucu olan, öğrencilerin yapay zekanın neden kendi ödevlerini işaretlediğini öğrenme hakkına sahip görünmemesi
Bir bilgisayarın insanı yargıladığı her süreçte, algoritmanın o kişiyi neden işaretlediğini tam olarak açıklayabilmesi gerektiğine dair bir kural olmalı
Bu, mevcut yapay zeka tabanlı çözümleri fiilen öldürür. Çünkü bir makalenin neden intihal olup olmadığına karar verdiğini açıklamanın ya da anlamanın yolu yok; ama bu sorun değil
Daha fazla bilgi edinmek isterseniz Arvind Narayanan ve Sayash Kapoor’un yakın tarihli AI Snake Oil kitabını öneririm. Eleştirel ama dengeli bir kitap; yapay zeka abartısını daha net görmeye yardımcı oluyor
https://press.princeton.edu/books/hardcover/9780691249131/ai...
Bu hangi dünyada adil? En azından mahkemeler böyle bir varsayımla işlemez
Böyle bir şey olduğunda açık bir açıklama talep etmeyi zorunlu kılan bir yasa olması gerektiğini düşünüyorum
Lisedeyken insanın kim olduğunu anlamaya çalışması zaten yeterince zordu; o zamanlar Kafka sadece okuma ödeviydi
Büyük bir üniversite hastanesinde danışmanım ve Hollandalıyım. Birkaç yıl önce doktora tezim için “bunu ana dili İngilizce olan birine kontrol ettirmeliydin” yorumu almıştım.
Bu yüzden artık İngilizcemi ChatGPT ile kontrol ediyorum. Yazmak istediğim şeyi kendim yazdıktan sonra “daha kısa, daha iş diliyle, ama fazla Amerikanvari olmayacak şekilde” düzeltmesini istiyorum. Çünkü varsayılanı, Amerikalı bir garson gibi aşırı hevesli oluyor.
10 seferin 9’unda söylemek istediğim şeyi benim yazdığımdan daha iyi, daha az kelimeyle ve daha iyi İngilizceyle ifade ediyor. Rapor yazma sürem azaldı demem, ama tek başıma çıkarabileceğimden çok daha iyi hale geliyor.
Yapay zeka tespit aracı alarm verebilir, ama bu da yazım denetleyicisi tespit aracı kadar işe yaramaz. Bu büyük bir dil modeli, büyük bir olgu modeli değil. Öğretmenseniz saçmalığı tespit etmekte iyi olmanız gerekmez mi?
Öğrenci raporlarına baksaydım muhtemelen şöyle geri bildirim verirdim: Lütfen dilinizi ChatGPT ile kontrol edin, ama lütfen olguları başka bir şekilde doğrulayın.
Bu, iki sınıf için de neredeyse bedava bir ders oldu ve gerçekten faydalıydı. Ertesi yıl ben de aynı şeyi yaptım. O zamanlar bilgisayarların nispeten nadir olduğunu, daktilo yazmanın da ayrıca öğrenilen bir beceri sayıldığını; bu yüzden taslakların çoğunun el yazısıyla olduğunu da hatırlıyorum.
Bir konuyu gerçekten öğrenmek istiyorsan onu öğretmeyi dene diye eski bir söz vardır. Böyle bir karşılıklı alışveriş iyi işler; toplumun geri kalanı da büyük ölçüde böyle döner. Yapay zeka kullanmak da buna oldukça benziyor olabilir, ama bence başka bir insan daha iyi. Yapay zeka koridorda sizi durdurup “Hey, makalenin orta kısmında tamamen kayboldum, bu neyin nesi?” demez; bazen böyle bir şey gerçekten yardımcı olur.
Açık bir dille ve iyi kurgulanmış bir argümanla yazıyı okur için daha erişilebilir hale getirmek, okura sunulan değerli bir hizmettir; bunun için LLM kullananlara olumlu bakıyorum. Ben de öyle yapıyorum.
Belirli bir konuda kurgu dışı çıktı üretmeye çalışan bir model, gerçekten tesadüfen doğru olan iddialarla ya da en azından doğru iddialarla aynı biçimi taşıyan ve belirgin bir ipucu barındırmayan iddia örüntüleriyle daha sık karşılaşır.
Elbette bazen raydan çıkıp halüsinasyon üretir. Böyle bir şey olduğunda çıktıyı doğrulamayan öğrenci için talihsizliktir. Üstelik kopya çekme motivasyonlarından biri, konuyu düzgün doğrulayacak kadar bilmemekse, böyle öğrenci sayısı epey fazla olacaktır.
Çocuğumun okulu, okula girerken içinden geçilen yeni bir silah dedektörü kurdu ve bunun “AI” tabanlı olduğunu söylüyor. Okul bu AI’a epey güveniyor.
Ama AI, okulun verdiği Lenovo dizüstü bilgisayarları silah olarak tanımladı. Bu yüzden bütün çocuklar işaretlendi. Böyle aptalca bir aracı kullanmayı bırakmak yerine, çocuklara tarayıcıdan geçmeden önce dizüstü bilgisayarlarını çıkarttırıyorlar.
Yeterince zeki olmayan insanların “AI” ürünleri satın alıp bunların istedikleri işi yapacağına inandığı, ama gerçekte çalışmadığı bir durum yaşanıyor gibi.
Kamu bütçesiyle sistem satın alanlar, ilan edilen kesinlik ve duyarlılığa dayanarak beklenen yanlış pozitifleri ve yanlış negatifleri nasıl ele alacaklarına dair iyi bir plan tanımlamakla yükümlü olmalı.
Yetişkinlerin 1-2 yıl içinde herhangi bir algoritmaya inanır hale gelmesi oldukça çılgınca. Nasıl çalıştığını bilmiyorlar, açıklayamıyorlar, umursamıyorlar da; sadece çalıştığını varsayıyorlar. Bir tür büyü yani. O kopya diyorsa kopyadır ve yapılabilecek hiçbir şey yoktur.
Vurgulamak istediğim şey, bunun yalnızca büyüye inanma meselesi olmadığı; günümüzde insanların saçma sapan şeyleri fazla rahat yapıp hiçbir sorumluluk almaması. Eskiden okulda bir dersin ödevini ilk kez gerçekten beğenip ciddiyetle yapmıştım, sonra “kopya” şüphesiyle karşılaştım. Bunu kesinlikle sen yapmış olamazsın denmesi aşağılayıcıydı, ama yine de notumu aldım. Kanıtlayamıyorsan öğretmenin ne düşündüğünün önemi yok, imzala ve defol gibi bir durumdu; o ders için yaptığım son ödev de o oldu.
Buna karşılık, bu makaledekiler doğruysa, bugünün öğretmenlerinin hiçbir şey kanıtlaması gerekmiyor. Yazı tura atıp paranın tura gelmiş olması yeterli kanıt sayılıyor. Herkes bunu “okulda böyle bir sistem var, ne yapabilirsin ki” diye kabul ediyor gibi. Delilik bu.
30 yılı aşkın süredir insanlara bilgisayarların hassas, doğru ve yeniden üretilebilir çıktılar ürettiğini öğrettik. Ama sinir ağı şirketleri rastgele sembol üreteçleri yapıyor ve bu programların içinde programlanmış rastgelelik olduğu gerçeğini aktif biçimde gizliyorlar.
Yakın zamanda ABD mahkemelerinde yine üretilmiş metin içeren bir vaka oldu; bu sefer kötü niyet yok gibi görünüyordu. Esas nokta, davacının sinir ağından bir gayrimenkul değerine ilişkin tarihsel finansal hesaplama istemesi ve “bilgisayar olduğu için” buna hemen inanmasıydı. Bilgisayarlar her zaman doğrudur, sinir ağları da bilgisayarda çalıştığına göre her zaman doğrudur mantığı. Yakında bu düşünce biçimi dünyadaki her eve yayılacak. O zaman medyanın dürüst olmayan hâlini ve propagandayı özleyebiliriz. En azından eskiden kaynağın kasıtlı olarak yalan söyleyip söylemediğini bir ölçüde ayırt edebiliyorduk.
Böyle bir cehaletten rahatsızlık duyan da nadirdir; temelleri bile öğrenme isteği de neredeyse yoktur. Bazı insanların bunu mutlaka bilmesi gerekir, ama benim açımdan bunu anlamak çok zor.
O sistem ister cadı avı yapan bir Engizisyon olsun, ister bir makine, ister Sovyet Gulag’ı; fark etmez. Sistem suçlu dedi ve sistem yanılmaz mantığı.
Kafka mezarında ters dönerdi.
Bu yöntemle herkes bulunduğu konumdan toplumu istediği gibi şekillendirebilir. Bir öğrencinin kardeşi baş belasıydıysa “demek ki bu aile böyle, hadi bunu sıkıştıralım” denebilir. Öğrencinin ırkı, cinsiyeti veya cinsel yönelimi hoşuna gitmiyorsa da “chatGPT” okul hayatını zorlaştırmak için kolay bir araç verir.
Kızım çevrimiçi okuluna bir deneme yazısı teslim etti; okulun yazılımı öyle dediği için yapay zeka tarafından yazılmış olmakla suçlandı. Annesi, kızının yazıyı yazmasını izlemişti.
Bir metnin yapay zeka üretimi olup olmadığını belirlemenin imkânsız olduğu artık genel bilgi sanıyordum; ama yazılım tedarikçisi ya cahil ya da yalan söylüyor, okul yöneticileri de buna inanıyor gibi görünüyor.
Ayrıca otizm spektrumundaki öğrencilerin denemelerinin orantısız biçimde işaretlenmesi sorunu da var; bu da bir tür medeni hak ihlali olma potansiyeli taşıyor.
Kendileri basitçe test ediyor; genel olarak çalışıyor gibi görünürse şirketin iddiasının doğru olduğu sonucuna varıyorlar. Sorun şu ki bu testlerin hepsi yapay zekanın yazdığı işleri insan yazmış gibi geçirme yönünde; tersi yönde değil.
Bu araçların sıfır olmayan bir yanlış pozitif oranı olduğundan, birkaç hafta boyunca 20 sayfalık dönem sonu makalesi üzerinde çalışan zavallı bir öğrencinin yapay zeka kullandığı gerekçesiyle yakalanması mutlaka yaşanacaktır. O çocuk için ne telafi ne de itiraz yolu vardır. Çünkü okul yapay zeka dedektörüne büyük para harcamıştır ve onun doğru olduğuna inanacaktır.
Tıpkı hesap makinelerinin aritmetik becerileri önemsememize gerek bırakmadığına karar vermiş olmamız gibi.
ABD’de böyle şeyler hep olur. Adres doğrulama sistemi geri bildirimi, hesap sahibinin onayı olmadan kabul edilip adresin keyfi biçimde değiştirilmesine yol açabilir. Müşteri hizmetlerini aradığınızda “sistem adresin doğru olmadığını söyledi” derler. Sanki beş yıldır nerede yaşadığımı sistem, DMV’den ya da tapu belgelerinden daha iyi biliyormuş gibi. Hata oranı yeterince düşükse ABD’de insanlar bunu öylece kabullenir.
Sonra işler daha da kötüleşir. Hata oranı düşük olmayabilir; belirli bir alt grupta yüksek olabilir. O zaman toplumdaki sıranızı görürsünüz. 2003-2006 arasında kahverengi tenli insanlar için uçağa binmenin ne kadar keyifli olduğunu sorabilirsiniz. New York’ta ad ve posta kodu kombinasyonu yanlış eşleşirse, kamu arazisinde işletilen Citibike’ı bile kiralayamazsınız.
Bu iş de aynı olacak. Büyük bir ACLU davası gibi bir şey bunu ortaya çıkarmadıkça, zarar giderilene kadar muhtemelen devam edecek. Muhtemelen dil tarzının ince özellikleri, belki de istemeden, tetikleyici olarak kullanılacak. Buna maruz kalmayan “iç grup” insanları bunun adil bir sistem olduğunu savunacak; diğerleri ise kara kutuya karşı kendilerini savunmak ve ispat yükünü taşımak zorunda kalacak.
Çocuğumun öğretmenlerinden biri, tüm denemeleri yapay zeka tespit yazılımıyla kontrol edeceğini ve yakalanmaları hâlinde nasıl cezalandırılacaklarını öğrencilere bildiren bir uyarı göndermiş.
Sınıf arkadaşlarından biri o öğretmenin uyarı metnini yapay zeka kontrol aracına koymuş; yapay zeka üretimi için pozitif çıkmış.
LLM’ler zaten bu tür yazıları muazzam miktarda yemiş olmalı. Lisede ya da üniversitede, gerekliliklere tam uyan ve genel olarak iyi not alması beklenen biçimsel raporların GPT tarzı tekniklerle üretilmiş olma olasılığının yüksek çıkması şaşırtıcı değil.
LLM’ler ders izlenceleri ve temel öğretmen belgeleriyle de bolca eğitilmiş olmalı; kısa öğretmen-veli ya da öğretmen-öğrenci iletişimleri de LLM’lerin yazdığı aynı yazı çekim alanından kolay kolay çıkamaz.
Merak etmemin nedeni şu: bu “yapay zeka” metin üretimi meselesi teknik bir sorun değil, %101 insan sorunu.
%4 yanlış pozitif oranı, bunun dersten kalma ya da okuldan atılma anlamına gelebileceği düşünülürse saçma derecede yüksek. Üstelik ciddi şekilde kopya çeken biri, “falancanın tarzında yaz” gibi önceden verilen bir prompt ile bunu 2 dakikada aşabilir.
“Öğretmen, tüm denemeleri diğer öğrencilerin denemeleriyle karşılaştırıp aynı olup olmadığını kontrol edeceğini ve yakalananları cezalandıracağını söyledi. Bir öğrenci Google’da arayınca deneme sorusunun bir kitaptaki örnek olarak geçtiğini gördü” durumuna benziyor.
Bir taraf tamamen meşru, diğer taraf değil. Elbette gri alanlar var. ChatGPT’yi bazı amaçlarla kullanmak kopya çekmek değil, çocukların araç kullanmayı öğrenmesi olarak da görülebilir. Ama denemenin %95’ini ona yaptırırsanız bu kopyadır.
Öğrenci ödevleriyle uğraşan ya da iş başvurularını okuyan biriyseniz, AI tarafından üretilmiş metni hızlıca fark etmek artık çok kolay
Yazılar sanki aynı genel çerçeveyi kullanıyor, sadece kelimeler değişmiş gibi görünüyor. Bir de benim “haftanın kelimesi” dediğim bir olgu var: Bir AI motoru belirli bir İngilizce kelimeye, genellikle sıra dışı bir kelimeye takılıyor ve her fırsatta onu kullanıyor. Bunun steroid almış otomatik tamamlama olduğu sözünün doğru olduğunu anlamak uzun sürmüyor
Ama bunu bir bilgisayara yaptıracak şekilde programlamak kolay değil. Önceki işimde intihal tespit araçlarıyla uğraşmıştım; kısa sürede bu araçların ne kadar berbat olduğunu fark ettim. Ayrıca ne kadar kolay kandırılabildiklerini de anladım, ama o ayrı konu. Öğretim personeli de aracın kötü olduğunu kısa sürede anladığı için, intihalle suçlanan bir öğrenci itiraz ederse suçlama çoğu zaman sessizce geri çekilirdi
“Teknik bir konuda yazın, konu fark etmez, 1500 kelime, değerlendirme rubriği burada” gibi bir şeydi. Rubrikte “paragrafın konusunu tanıtan bir cümle kullanır” gibi maddeler vardı ve sonuçta aşırı formülize bir düzyazı yazıyordunuz
Bunun insanı iyi bir anlatıcı yapıp yapmadığını bilmiyorum, ama iletişimi çok kötü olan insanları temel asgari düzeye çıkarmakta çok iyi işlediğini düşünüyorum. Diğer bazı yazı ödevlerinde de etkiliydi; bunun bir nedeni de metin ne kadar formülize olursa aşırı çalışan doktora öğrencisi değerlendiricilerin o kadar hoşuna gitmesiydi
Yeterince disiplinli bir öğrencinin ChatGPT gibi görünme ihtimali var ve yanlış suçlamanın maliyeti çok yüksek
Kendi yazı derlememi ChatGPT’ye verip benim tarzımda yazmasını da isteyebilirim
Yine de bana bazen bir cümle gönderdiğinde, daha önce AI’dan geçip geçmediğini tahmin etmede %100 başarılı oluyorum. Cümle kurma biçimine alışınca fark etmek çok kolay. Öğretmen gibi yetkili bir konumdaysanız muhtemelen en zor kısım bunu kanıtlamak olur
Buradaki yorumların çoğunu anlamakta zorlanıyorum
Lisede derste telefon kullanamadığımız için kopya çekemiyorduk. Çalışma kâğıtları ve kısa sınavlar için de, çoktan seçmeli, sözlü ve kompozisyon sınavları için de durum buydu
Ama üstteki başlıklar bütün okul sistemini yeniden tasarlamak gerekiyormuş gibi konuşuyor ve birçok kişi sözlü sınavlara ve gözetimli sınavlara bel bağlamaktan söz ediyor. Öğretmenin öğrencilerin telefon kullanmadığını kontrol ettiği basit bir sınıf içi optik form sınavından tam olarak daha neyi çözdüğünü anlamıyorum
Birçok yerde, özellikle ABD’de, gözetimli sınavlar neredeyse yok ve toplam notun epey büyük bir kısmı ders ödevlerinden oluşuyor. Buna eğitimin dijitalleşmesinin geri döndürülemez biçimde ilerlemesi eklenince bugünkü durum ortaya çıktı
Üniversite seviyesine gelince, makaleler veya final raporları gibi sınıf içinde bitirilemeyecek kadar uzun süren projeler de var. Bu tür projeler eskiden beri intihalden çok başkasına yazdırmaya karşı savunmasızdı; seçkin üniversitelerde bile bunun gerçekte ne kadar yaygın olduğunu bilseniz şaşırırsınız. LLM’ler sadece bu eşiği düşürüp bunu daha yaygın hale getirdi
Bu gerçek bir sorun ve insanlar ilk düşündüğünüzden çok daha sofistike biçimde kopya çekiyor
Telefonlar kopya çekmenin tek yolu değil; hatta gizlice kullanmak açısından eski yöntemlerden daha zor bile olabilir