ChatGPT ile sınavlarda kopya... Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl tespit eder?

Öğrencinin aniden başarı sıçraması yaşaması, öğretmenleri ve akademisyenlerini şaşırtıyor

Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels
Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels
TT

ChatGPT ile sınavlarda kopya... Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl tespit eder?

Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels
Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels

Sanki yapay zeka uygulamaları, bazı öğrencilerin hayal gücünü ve oyunlarını gıdıklamak için bir teknoloji tepsisinde taşımadan önce, öğrencilerin ödevlerde ve sınavlarda kopya çekmelerini kolaylaştıracak modern ve yenilikçi bir yolu yoktu.

Öğretmenler ve akademisyenler, eğitim-öğretim döneminde kendilerine farklı bir performans gösteren öğrencilerin üzerine birdenbire inen "ustalık", başarı, fikirlerin düzenlenmesindeki farklılık ve dilin sağlamlığı karşısında şaşkına dönüyorlar.

Eski kuşaklar kopya çekmeyi sinsi bakışlarla, tereddütlü hareketlerle hatırlar. Cüret arttığında, öğrenci ezberlemediği bazı şeyleri, bir denklemi ya da onu doğru cevaba götüren ipucunu yazdığı bir kağıdı açmadan önce bekler.

Kopya çekme yöntemlerinin cetvellere, silgilere, masalara ve sandalyelerin altına yazmaktan, kıyafetlerin veya ayakkabıların köşelerine gizlenmiş rulo kağıt parçalarına, gömleklerin ve okul önlüklerinin içine yazmaya kadar değişik şekilleri vardı.

Ayrıca, kemerlerin iç yanlarında veya vücudun uzuvlarına veya kalem kutusunun veya hesap makinesinin kapağının içine ve bu makaleyi okuyan her okuyucunun yaşının imkanlarına göre ekleyebileceği diğer yerlere kopyalar yazılırdı.

Bu yöntemler elbette hazırlıksız kopya çekmenin dışında. Diğer öğrencilerin cevaplarını dikizleme ya da fısıltıyla veya izleme koşulları izin veriyorsa işaret diliyle cevap vermelerini isteme şeklinde de kopya çekiliyordu.

Cep telefonu sınav sınıflarına girer girmez birçok kopya vakası ilk önce kısa mesajlarla tespit edildi.

Daha sonra e-posta mesajlarının metinlerinde kayıtlı, ardından Bluetooth kulaklıklara, akıllı saatlere vb. kaydedilen basılı veya fotokopi belgeler kullanılarak da kopya çekildi.

El yordamı ile kopya çekmenin elektronik hale gelmesiyle birçok vakanın tutuklanması karşısında, birçok ülkede milli eğitim bakanlıkları sınav salonlarında çok sayıda denetim kurarak telefonların girişine engel oldu.

Sınıflara çok miktarda güvenlik kamerası yerleştirildi ve öğrenciler Mısır, Çin, Fas ve diğer ülkelerde elektronik çubuk gibi cihazlarla arandılar.

Şaşırtan zeka

Lübnanlı öğretmen Samar, meslektaşlarının, öğrencilerinin testleri gerçekten kendilerinin çözmesini sağlamaya çalışmaktan şikayet ettiğini duyduktan sonra, öğrencileri 8 yaşın altında olduğu ve yapay zeka teknolojisinin henüz onlara ulaşmadığı için şanslı olduğunu söylüyor.

Velilerin çocuklarının ödevlerini çözmek için araya girmesiyle öğrenciler yapay zeka uygulamalarına ve internet sitelerine bağımlı hale geldi.

Samar, bu sitelerden bazılarını denediğini ve öğrencilerin anlamasını sağlama konusunda yeni fikirler ve sorular bulmak için kullandığını ekliyor.

Farklı bir bağlamda, bir ortaokul öğretmeni olan Basema Harb, öğrencilerinin bazı ödevlerde yazma düzeyinde aniden ilerlediklerini fark ettiğini, ancak daha sonra kompozisyon metinlerini yazmak için birbirlerine ChatGPT kullanmayı öğrettiklerini keşfettiğini söylüyor.

Fransızca dersinin ev ödevleri yüzde 100 doğruydu, bu da onu bir grup öğrenciden şüphelenmeye sevk etti, ancak onları araştırdıktan ve kopya çektiklerini aileleriyle görüştükten sonra keşfetti.

Bundan sonra ders saatlerinde öğrencilerin telefonlarını çıkarttı.

Basma, yapay zekanın daha önce herhangi bir uygulamasını denemediğini ancak sınavlara ve derslere hazırlanmada faydalı bulduğunu ve araştırma süresini kısaltmak için öğretmene asistan olarak da kullanılabileceğini söylüyor.

Basma, meslektaşlarının dikkatini konuya çekti ve matematik öğretmeni, çoğu öğrencinin özellikle cebir, aritmetik ve matematikte yapay zeka uygulamalarını kullanarak problem çözdüğünü keşfetti.

Yarışmaları rekor bir hızla bitiren öğrencileri görünce durumun farkına vardılar.

Üniversitedeki uygulamalar

Lübnan'daki bir üniversitede akademisyen olan Maryam Kurdi, yazının insan tarafından mı yoksa makine tarafından yazıldığını gösteren bir programa bir yıl ortası projesini gönderdikten sonra bazı öğrencilerin kopya çektiğini ortaya çıkardığını ve öğrencilerin yüzde 60'ından fazlasının yapay zeka uygulamalarını kullandığını fark ettiğini söylüyor.

Bazılarının bazı cümleleri, numaralandırma ve indeksleme yöntemini değiştirdiğini, ancak sonunda yapay zeka kullanımının farklı şekillerde ortaya çıktığını belirtiyor.

Ayrıca, bu uygulamaların bilimsel olarak kullanılmasına karşı olduğunu, metinleri anlamadan ve bilgileri doğrulamadan kopyalanmaması gerektiğini anlatıyor.

Aynı zamanda yıl sonundaki sınavlarda herhangi bir elektronik ortamın kullanılmasına da engel olan Kurdi, final sınavlarında de öğrencilerin tüm cep telefonlarını, akıllı ve akıllı olmayan saatlerini masanın üzerine yerleştirdi.

Uygulamadan kurtulma

Best College tarafından geçen mart ayında bin üniversite öğrencisi üzerinde yapılan bir ankette, öğrencilerin yüzde 43'ünün yapay zeka uygulamalarını kullanma deneyimi olduğu ortaya çıktı.

Beş öğrenciden en az biri ödevlerini tamamlamak için kullanırken, her 10 öğrenciden dokuzu meraktan yapay araçlarını kişisel projeler üzerinde denedi.

Bu anket, üniversite öğrencilerinin yüzde 57'sinin onu kullanmayı düşünmediğini veya sınavları tamamlamak için ona güvenmeye devam etmediğini gösterdi.

Yine de üçte biri bunu kullanırken yüzde 11'i kullanmamayı tercih ediyor. Ankete katılan öğrencilerin yüzde 51'i işlerinde yapay zeka araçlarını kullanmayı dolandırıcılık veya intihal olarak görmesine rağmen yapay zekayı kullanıyorlar.

ChatGPT'yi tasarlayan OpenAI şirketi ise bu programın dezenformasyon için kullanılmaması gerektiğini düşünüyor.

Bu da programı, metinlerin programın kendisi tarafından makine tarafından mı yoksa insan zekası tarafından mı oluşturulduğunu bilmeye izin verecek şekilde geliştirmesini sağladı.

Bu, her alanda dolandırıcılığı önlemek ve bu teknolojiyi tarafsız bir şekilde kullanmak için tasarlandı.

Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl tespit eder?

Öğrenciler, tam metinler oluşturarak veya soruları yanıtlayarak sınavlarda ve projelerde kopya çekmek için yapay zekayı kullanır.

Bu, belirli bir soruna takılıp kalan öğrencilere ve intihale düşmeden Google veya benzeri sitelerde elektronik arama yapmak gibi araştırma için bir asistan olarak yararlı olabilir.

Ancak hile ve transfer kullanımı, öğrenci kullanıcılara haksız bir avantaj veya not verir.

Profesörler, öğrencilerin başka kaynaklardan içerik kopyalayarak kopya çekmelerini önlemek için intihali tespit etmek için yapay zeka destekli araçları kullanabilir.

Ancak aynı zamanda öğrenciler, yakalanmadan hangi içeriği kopyalayabileceklerini belirlemek için yapay zeka destekli intihal tespit araçlarını da kullanabilirler.

Burada öğretmenler öğrencileri kopya çekmekten caydırmak için bir akademik dürüstlük kültürü aşılamalı ve bilimi geliştiren ve bilgiyi uydurma veya kopyalanmayan özgün boyutlarda artıran akademik dürüstlüğün öneminin farkına varmalarını sağlamalı.

Öğretmenler ayrıca bu belayla yüzleşmek için en son yapay zeka kopya tekniklerinden haberdar olmalı, bu nedenle, özellikle yazı kalıpları çok mükemmelse, makine yazısını insan yazısı için algılayan programlar aracılığıyla araştırma projelerini ve ödevlerini araştırmaya tabi tutarlar.

Bu uygulamaların belki de en öne çıkanları (Originality.ai, GPTZero, Copyleaks) intihali tespit eden ve içeriğin yapay zeka tarafından mı üretildiğini yoksa insan ürünü mü olduğunu tespit etmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi üzerinde çalışan diğer araçlar olabilir.

Independent Arabia, Independent Türkçe

 



Sert eleştiriler alan Apple tasarım değişikliğine gidiyor

20 Eylül 2024'te New York'taki Apple Store'da düzenlenen lansman sırasında sergilenen Apple iPhone 16 telefonları (AFP)
20 Eylül 2024'te New York'taki Apple Store'da düzenlenen lansman sırasında sergilenen Apple iPhone 16 telefonları (AFP)
TT

Sert eleştiriler alan Apple tasarım değişikliğine gidiyor

20 Eylül 2024'te New York'taki Apple Store'da düzenlenen lansman sırasında sergilenen Apple iPhone 16 telefonları (AFP)
20 Eylül 2024'te New York'taki Apple Store'da düzenlenen lansman sırasında sergilenen Apple iPhone 16 telefonları (AFP)

Yeni haberlere göre Apple, işletim sisteminin tartışmalı yeni görünümünde bazı küçük değişiklikler yapmaya hazırlanıyor ancak bu tasarımdan tamamen vazgeçmeyecek.

Eylülde yeni iPhone 17 modelleriyle birlikte Apple, cihazlarında çalışan tüm yazılımlar için yeni bir görünüm olan "Sıvı Cam"ı tanıtmıştı.

Apple, bunun cihazlarının tek parça camdan oluştuğu fikrini yansıtmak ve insanların izledikleri içeriğe odaklanmasını sağlamak için tasarlandığını söylemişti. Ancak tasarımı eleştirenler, telefon kullanımını zorlaştırdığı ve önemli bilgileri gizlediği gerekçesiyle değişikliği sert biçimde eleştirmişti.

Apple daha sonra kullanıcılara en çok tartışılan şeffaflık efektlerinden bazılarını kapatma seçeneği sunmak da dahil olmak üzere tasarımda bir dizi küçük değişiklik yaptı. Ayrıca, değişikliğe öncülük eden ve kamuoyuna duyuran tasarımcı Alan Dye da şirketten ayrıldı.

Bu durum şirketin güncellemeyi tamamen terk etmeyi veya görünümünde önemli değişiklikler yapmayı planladığı yönünde bazı spekülasyonlara yol açtı.

Şimdiyse yeni bir habere göre Apple, iPhone'un görünümünde değişiklikler yapacak. Ancak Apple'daki değişiklikleri kamuoyuna açıklanmadan önce haberleştirme konusunda güçlü bir sicili olan Bloomberg'den Mark Gurman'a göre, değişiklikler özellikle yeni görünümün "gölge ve şeffaflıkla" ilgili pürüzlere odaklanacak.

Gurman, değişikliklerin özellikle macOS'ta yeni görünümün uygulanmasına odaklanacağını bildirdi. Bu sorunlar, Mac'lerin daha büyük ekranlarında belirgin olduğu için özellikle eleştirilmişti.

Gurman, bu eleştirilerin bir kısmının, Apple'ın yeni görünümü iPhone ve diğer Apple cihazlarındaki OLED ekranlarda kullanılmak üzere tasarlamış olmasından kaynaklanabileceğini öne sürdü. MacBook'larda henüz bu ekran teknolojisi yok ancak yakında piyasaya sürülmesi bekleniyor.

Gurman, yeni görünümün dışında Apple'ın yazılımının sonraki sürümleri için performans ve pil iyileştirmeleri üzerinde çalıştığını da bildirdi. Ayrıca Apple'ın yıllardır yeni yapay zeka teknolojisiyle geliştirmeyi vaat ettiği ancak henüz piyasaya sürülmemiş olan Siri'nin güncellenmiş bir sürümünü de getirmesi bekleniyor.

Apple'ın, tüm yeni değişiklikleri 8 Haziran'da yapılması planlanan yıllık yazılım etkinliği Dünya Geliştiriciler Konferansı'nda açıklaması bekleniyor.

Independent Türkçe


Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır
TT

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır

Yapay zekânın insan beyni üzerindeki uzun vadeli etkilerinin henüz bilinmediği yönündeki uyarılar sürerken, yeni bir araştırma kısa vadeli kullanımın bile bilişsel performansı olumsuz etkileyebileceğini ortaya koydu. Araştırmaya göre yalnızca 10 dakikalık yapay zekâ kullanımı, bireylerin problem çözme performansında düşüşe yol açabiliyor.

Dört üniversiteden ortak araştırma

Carnegie Mellon University, University of Oxford, Massachusetts Institute of Technology ve University of California, Los Angeles araştırmacıları tarafından yürütülen çalışmada, katılımcılardan kesirli işlemlere dayalı matematik sorularını çözmeleri istendi.

Katılımcıların bir kısmı soruları kendi başına çözerken, diğer gruba “GPT-5” tabanlı bir yapay zekâ asistanı kullanma imkânı tanındı. Ancak deneyin son üç sorusunda bu yapay zekâ desteği aniden kesildi.

Yapay zekâ desteği ilk etapta başarıyı artırdı

Deneyin büyük bölümünde yapay zekâ kullanan grubun doğru çözüm oranı kontrol grubundan daha yüksek çıktı. Ancak destek kesildiğinde bu grubun performansı sert şekilde geriledi.

Araştırmaya göre yapay zekâ desteği kaldırıldıktan sonra, destek alan grubun soru çözme başarısı kontrol grubuna kıyasla yaklaşık yüzde 20 düştü.

Ayrıca yapay zekâ kullanan katılımcıların, destek kesildikten sonra soruları boş bırakma oranının da belirgin biçimde arttığı görüldü. Bu grubun soruları atlama oranı kontrol grubunun yaklaşık iki katına ulaştı.

10 dakikalık kullanım bile etkili olabilir

Araştırmacılar, katılımcıların yapay zekâya yalnızca yaklaşık 10 dakika erişebildiğine dikkat çekerek, kısa süreli kullanımın bile bireylerin kendi problem çözme becerilerine duyduğu güveni azaltabileceğini ifade etti.

Benzer yöntemle gerçekleştirilen ikinci deneyde ise bu kez matematik yerine okuduğunu anlama becerileri test edildi. Sonuçların büyük ölçüde benzer olduğu, ancak yapay zekâ kullanımının deneyin ilk bölümünde belirgin bir avantaj sağlamadığı kaydedildi.

Kullanım biçimi belirleyici oldu

Araştırmada dikkat çeken bir diğer unsur ise kullanıcıların yapay zekâyı hangi amaçla kullandığının sonuçları doğrudan etkilemesi oldu.

Doğrudan cevap isteyen katılımcıların performans kaybı ve soru atlama oranı daha yüksek çıktı. Katılımcıların yüzde 61’i yapay zekâdan doğrudan çözüm talep ettiğini belirtti.

Buna karşılık yalnızca ipucu veya açıklama isteyen katılımcılarda benzer bir performans düşüşü gözlenmedi. Bu grubun sonuçları kontrol grubuyla benzer seviyede kaldı.

Araştırmacılar, bu bulgunun tüm yapay zekâ kullanım biçimlerinin bilişsel açıdan zararlı olmadığını gösterdiğini vurguladı. Çalışmaya göre asıl risk, bireyin düşünme sürecini tamamen yapay zekâya devretmesi.

Önceki çalışmalarla benzer sonuçlar

Araştırma, yapay zekâ kullanımının bilişsel gerilemeyle ilişkili olabileceğini öne süren önceki çalışmalarla da paralellik gösteriyor.

Daha önce Massachusetts Institute of Technology tarafından yürütülen ve makale yazımı sırasında beyin aktivitesini inceleyen bir araştırmada, bağımsız çalışan yazarların beyin bağlantılarının, büyük dil modellerini kullanan yazarlara göre daha güçlü olduğu tespit edilmişti.

Ayrıca bilişsel emek ve tıp gibi alanlarda yapılan başka çalışmalarda da görevlerini yapay zekâ desteğiyle yerine getiren kişilerin, destek olmadan aynı görevleri gerçekleştirmekte daha fazla zorlandığı belirtilmişti.

Araştırmanın sonuç bölümünde bilim insanları şu değerlendirmeye yer verdi:

“Bulgularımız, günlük yapay zekâ kullanımının insanın azmi ve mantıksal düşünme becerileri üzerindeki birikimli etkilerine dair acil sorular doğuruyor.”

Araştırmacılar ayrıca şu uyarıda bulundu:

“Bu etkiler sürekli yapay zekâ kullanımıyla zaman içinde birikirse, kısa vadeli yardım sağlamak üzere tasarlanan mevcut yapay zekâ sistemleri, desteklemeyi amaçladıkları insan becerilerini zayıflatma riski taşıyabilir.”

Kaynak: Fast Company dergisi.


Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
TT

Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)

Güney Koreli araştırmacılar, yapay zeka modellerinin nihayet, belirli konulara aşina olmadıklarını insan davranışına benzer şekilde kabul etmelerini sağlayacak yeni bir yöntem geliştirdi.

Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden araştırmacılar, bu atılımın otonom sürüş ve tıp gibi alanlarda kullanılan yapay zeka modellerinin güvenilirliğini artırabileceğini söylüyor.

Önceki araştırmalar, özellikle tıbbi teşhis gibi alanlarda, bu araçların karar alma süreçlerinde kullanılmasının en büyük risklerinden birinin yapay zekanın "aşırı özgüveni" olduğunu ortaya koymuştu.

OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yaygın kullanılan yapay zeka modellerinin, bilmediklerini kabul etmek yerine tahmin yapmaya teşvik edildikleri için "halüsinasyon gördükleri", yani bilgi uydurdukları gösterilmişti.

Şimdiyse araştırmacılar, yapay zekanın aşina olmadığı veya daha önce karşılaşmadığı bilgilerin farkında olmasını sağlayan ve sohbet robotlarının genel güvenilirliğini artıran bir yöntem geliştirdi.

Araştırmacılar, yapay zekada aşırı özgüvenin temel nedeninin, omurga altyapısını oluşturan yapay sinir ağlarını kullanarak ilk verilerden öğrenme biçimi olduğunu söylüyor.

Bu aşamada ortaya çıkan küçük hatalar, düzeltilmezse yayılabiliyor ve sonraki eğitim sırasında önemli hatalara neden olabiliyor.

Araştırmacılar, başlatma aşamasında bir sinir ağına rastgele veri girildiğinde, modelin hiçbir şey öğrenmemiş olmasına rağmen yüksek bir güven sergilediğini buldu.

Bu durum "halüsinasyona" yol açtı.

Bunu ele almak için araştırmacılar, insan beyninin sorunu çözme biçiminden ipuçları kullandıklarını söylüyor.

İnsanlarda beyin sinyalleri doğumdan önce bile dış uyaran olmaksızın üretiliyor, bu da sorunun üstesinden gelmeye yardımcı oluyor.

Bunu taklit eden bilim insanları, bir yapay zeka modelinin sinir ağı omurgasının, gerçek öğrenmeden önce rastgele gürültü girdileriyle kısa bir ön eğitimden geçtiği bir sistem geliştirdi.

Araştırmacılara göre bu süreç, yapay zekanın veri öğrenmeye başlamadan önce kendi belirsizliğini ayarlayarak kendisi için bir temel oluşturmasını sağlıyor.

Isınma süreci, yapay zeka modelinin başlangıç ​​güvenini şansa yakın düşük bir seviyeye ayarlamasına ve aşırı güven yanlılığını önemli ölçüde azaltmasını sağlayabilir.

Araştırmacılar, başka bir deyişle yöntemin modellerin önce "Henüz hiçbir şey bilmiyorum" durumunu öğrenmesine yardımcı olduğunu söylüyor.

Araştırmacılar, "Geleneksel modeller, eğitim sırasında karşılaşmadıkları veriler için bile yüksek güvenle yanlış cevaplar verme eğilimindeyken, ısınma eğitimi alan modeller, güvenlerini düşürme ve 'bilmediklerini' tanıma yeteneklerinde belirgin bir iyileşme gösterdi" diye açıkladı.

Bu, yapay zekanın "bildiklerini" "bilmediklerinden" ayırt etme yeteneğini geliştirmesini sağlayabilir.

Nature Machine Intelligence adlı akademik dergide yayımlanan çalışmanın yazarlarından Se-Bum Paik, "Bu çalışma, beyin gelişiminin temel ilkelerini birleştirerek, yapay zekanın kendi bilgi durumunu insanlara daha benzer bir şekilde tanıyabileceğini gösteriyor" dedi.

Bu önemli çünkü yapay zekanın yalnızca doğru cevabı ne sıklıkla verdiğini iyileştirmekle kalmayıp, ne zaman kararsız olduğunu veya yanılmış olabileceğini anlamasını sağlıyor.

Independent Türkçe