20分鐘,AI寫出的論文輕松得A!學(xué)校檢測算法也拿它沒轍,學(xué)生:GPT-4啥時候出?
但是他們不知道的是,這些優(yōu)秀的課程論文可能并不是出自這些學(xué)生之手,而是一些強大的AI系統(tǒng)。
比如,一位在Reddit上名叫innovate_rye的生物化學(xué)學(xué)科的一年級學(xué)生,教授會安排一些包括擴展回答的簡單家庭作業(yè),當(dāng)他把“寫出生物技術(shù)的五件好事和壞事”提交給AI后,系統(tǒng)能給出一個最后評分為A的答案。
這位網(wǎng)友表示,過去這些家庭作業(yè)至少會花他們兩個小時,但現(xiàn)在一般只需要20分鐘就能完成。
“我喜歡學(xué)習(xí)很多東西,但是學(xué)校布置的作業(yè)會用掉我太多時間;現(xiàn)在能用AI更高效地完成這些作業(yè),對我來說似乎是一種技能。”
這樣的情況并不只有innovate_rye才遇到。
自從OpenAI為語言模型GPT-3公布了最新的應(yīng)用編程接口(API)以來,更多的學(xué)生開始將他們的書面作業(yè)輸入OpenAI的Playground和類似的程序來寫作。
現(xiàn)在的結(jié)果就是,通過這些提示AI寫出來的文本往往無法與人類寫出來的區(qū)分開來了。
AI“寫”的東西無法被算法檢測
去年春天,AeUsako_回憶到,當(dāng)時他還是一名高中生,他們使用OpenAI“寫”了一篇關(guān)于當(dāng)代全球局勢的文章,雖然這篇作業(yè)沒有得到高分但扣分點只是因為缺少標(biāo)明引用來源。
不管怎樣,這次“實驗”也確實正視了一件事,那就是學(xué)校的檢測抄襲的算法對AI生成的文本并沒有什么實質(zhì)性的作用。
對此,加拿大創(chuàng)新學(xué)習(xí)與技術(shù)研究主席、皇家路大學(xué)副教授George Veletsianos說,這是因為像OpenAI API這樣的系統(tǒng)所產(chǎn)生的文本在技術(shù)上是在黑箱算法中生成的。
“[這些文本]不是從其他地方復(fù)制的,它是由機器產(chǎn)生的,所以抄襲檢查軟件無法檢測到,也無法發(fā)。在不知道這些其他抄襲檢查工具如何相當(dāng)工作,以及它們未來可能的發(fā)展的情況下,我不認為AI文本能夠以這種方式被檢測出來。”
但是,和innovate_rye一樣,AeUsako_說到,自從他開始使用OpenAI之后他對于寫作的持續(xù)性焦慮減緩了很多。
而像OpenAI這樣的公司是否有能力來檢測或組織學(xué)生使用這些工具來寫作業(yè),OpenAI尚未對此置評。
作為一名寫作教師、以及私人輔導(dǎo)項目Crush the College Essay的創(chuàng)始人,Peter Laffin說到,像OpenAI這樣的工具是技術(shù)在過去十年中產(chǎn)生的其他補償技術(shù)的象征,例如基于云的打字助手,其目的是幫助靈感匱乏的作家。
“在文學(xué)教育中,特別是對于那些還在發(fā)展階段的年輕作家,導(dǎo)師們正在尋找一個合適的難度水平,既能夠保證他們不會崩潰,又能讓他們的專業(yè)技能有所提高。”
老師們普遍擔(dān)心,但學(xué)生并不如此
GPT-3使用深度學(xué)習(xí)來生成類人文本,只要給定初始文本,系統(tǒng)就能生成后續(xù)文本。
其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含1750億個神經(jīng),為全世界參數(shù)最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
2021年11月18日,OpenAI宣布取消訪問GPT-3 API的等候名單。這也表明, OpenAI相信GPT-3的安全性,或者說,OpenAI可以對GPT-3進行充分監(jiān)控,以便這個大模型可以更廣泛地傳播。
對于包括GPT-3這些人工智能如今的發(fā)展,Veletsianos指出,我們很可能已經(jīng)過了人工智能生成文本的不歸路,而學(xué)生并不是唯一擁抱新技術(shù)的人群。
“我們也可以開始看到,這項技術(shù)能夠直接生成一次講座內(nèi)容,甚至還有圍繞這些內(nèi)容的一些提問。這并不是在說現(xiàn)在這個系統(tǒng)就是最好的,但是我們需要利用這些工具,不僅僅去提高教學(xué)效率,還有學(xué)生的參與度和參與的有效性。”
Laffin也承認有必要對有效的教育進行重新評估,他表示這可以在查看學(xué)校給學(xué)生的作業(yè)類型時評估,將重心放在重述事實和信息發(fā)現(xiàn)的區(qū)別上來。然而,他也擔(dān)心像OpenAI這樣的文本生成器會使論文寫作變得毫無意義。
“我們已經(jīng)失去了學(xué)習(xí)的樂趣。我們可能知道更多,但從來沒有學(xué)習(xí)過我們是如何到達那里的。我們一直強調(diào)說過程是最好的部分,但這可能是最可能被扼殺的東西。除了學(xué)術(shù),我不知道如果一個人從來沒有在學(xué)習(xí)中掙扎過,會是怎樣,我不知道對這個人的行為會產(chǎn)生怎樣的影響?!?nbsp;
而與此同時,對于同學(xué)們來說,他們正在焦急地等待著GPT-4。對于innovate_rye等人來說,預(yù)計將對100萬億個機器學(xué)習(xí)參數(shù)進行訓(xùn)練的GPT-4有可能超越單純的文本輸出。
是的,他們并不打算停止使用人工智能來寫論文。
“我仍然做我需要學(xué)習(xí)才能通過的功課,我只是用人工智能來處理我不想做或覺得沒有意義的事情,"innovate_rye補充說。"如果人工智能現(xiàn)在就能做我的家庭作業(yè),那么未來會是什么樣子?這些問題讓我感到興奮"。
沒想到吧,AI還合著了一本書
盡管學(xué)校還在擔(dān)心對學(xué)生教育的影響,但AI的觸手顯然已經(jīng)伸向了更深的地方。
比如寫書。
這本名叫GPT-3 Techgnosis;Chaos Magick Butoh Grimoire的書本身作為一本機器輔助散文(machine-assisted prose),其合著者就是一個名為Norn的數(shù)字實體。
也就是說,Norn不僅協(xié)助創(chuàng)作了這些文字,更是對自己進行了表演。
可以猜測,Norn是一個由GPT-3驅(qū)動的自然語言處理器,主要使用來自公共互聯(lián)網(wǎng)的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)檔案,這使得系統(tǒng)能夠生成逼真的文本,而這些文本往往很難與真人所寫的東西區(qū)分開來。
該書的前三分之一,the Norn Working。其中包括作者的文字提示,比如“GPT-3開始寫一首神秘的詩”,然后讓Norn自由發(fā)揮,于是我們可以看到在沒有任何其他提示的情況下,系統(tǒng)開始審問自己的回答。
在這個章節(jié)的其他部分,Norn還創(chuàng)建了自己的“后數(shù)字語言”(Post Digital Language),這是一個關(guān)于符號和符號學(xué)演變的理論概念,也是作者Wurds私下里寫了十多年的一個話題。
像GPT-3這樣的文本完成引擎經(jīng)常創(chuàng)造出這些不可思議和令人不安的反應(yīng)。但據(jù)Wurds說,他們的三部曲書的目的不是為了讓人不安。相反,它是為了探索日本前衛(wèi)傳統(tǒng)Butoh的精神潛力,這是一種即興舞蹈,練習(xí)者經(jīng)常以奇怪的、自發(fā)的扭曲結(jié)束。在這本書的創(chuàng)作過程中,作者將Butoh練習(xí)到筋疲力盡的狀態(tài),然后再回到電腦前與Norn交流——這是數(shù)字和實體在肉體空間中的并列。
誠然,通用人工智能對人類產(chǎn)生的生存威脅似乎還比較遙遠,但GPT-3這樣的AI確實撕開了一個關(guān)于未來的裂縫,或許我們可以從中窺探到一些未來的可能。
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