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

 



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


Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)
TT

Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)

Vishwam Sankaran Bilim ve Teknoloji Muhabiri 

Yeni bir araştırma kapsamında maymunların herhangi bir yiyecek ödülü olmadan, tamamen meraktan kendi istekleriyle dokunmatik ekranlı bir video oyununu uzun süre oynaması bilim insanlarını şaşkına çevirdi.

Araştırmacılara göre bulgular, merakın hayvan davranışını nasıl yönlendirdiğinin daha iyi anlaşılmasına yol açabilir.

Yiyecek veya çiftleşme fırsatları gibi dışsal ödüllerden bağımsız olarak işleyen merak duygusu, hayvanları çevrelerini keşfetmeye yönlendirir.

Ancak bir hayvanın çevresinin hangi kısımlarının diğerlerine göre daha fazla merak uyandırdığı tam olarak bilinmiyor.

Araştırmacılar, merakın aşırı basit veya karmaşık durumlardan kaçınırken, orta derecede karmaşık veya belirsiz uyaranlara yönelme eğiliminde olduğu varsayımında bulunuyor.

"Goldilocks ilkesi" denen bu kavram, insan merakını de şekillendiriyor.

Ancak hayvanlarda bu dürtüyü inceleyen çok az çalışma var.
 

Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)​​​​​​​Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)

Japonya'daki Kyoto Üniversitesi'nden bilim insanları, maymunlara dokunmatik ekranlı bir video oyunu vererek merakın nasıl işlediğini inceledi.

Video oyunları, insanların bilişsel yeteneklerini geliştirmesine ve yaşam kalitelerini artırmasına fayda sağlayan araçlar olarak son yıllarda öne çıkıyor.

Video oyunlarının laboratuvar ve hayvanat bahçelerindeki hayvanların ilgisini çekip çekemeyeceğini ve onların sağlık ve huzurunu iyileştirmeye yardımcı olup olamayacağını araştıran çalışmalar da yapılıyor.

Hakemli dergi iScience'ta yayımlanan çalışmanın yazarlarından Sakumi Iki, "Başlangıçta vahşi maymunların oyun davranışlarını inceliyordum, bu yüzden laboratuvardaki maymunlarda oyun davranışının doğal bir şekilde ortaya çıkabileceği durumlar yaratmayı uzun zamandır istiyordum" diye açıklıyor.

Araştırmacılar, bölgedeki Japon makaklarının merakını tam olarak ne tür uyaranların tetikleyebileceğini araştırdı.

Saklambaçtan esinlenerek dokunmatik ekran tabanlı bir oyun görevi geliştirdiler.

Bu oyunda maymun dokunmatik ekrandaki bir düğmeye bastığında, düğmeye bağlı olarak ekranın farklı bir yerinde bir kukla beliriyor.

Kuklanın ortaya çıkışı farklı gürültü seviyelerine göre değişirken, gürültü seviyesi yükseldikçe kukla daha zor tahmin edilen bir yerde görünüyor.

Bilim insanları maymunların orta ve düşük gürültüye, ardından orta ve yüksek gürültüye verdikleri tepkileri gözlemledi.

Maymunların, kuklanın biraz tahmin edilebilir ama yine de orta derecede belirsiz bir yerde belirmesini sağlayan orta gürültü düğmesini seçtiğini gördüler.

Bu da makakların tıpkı insanlar gibi, çok basit veya çok rastgele uyaranlara kıyasla, orta düzeyde belirsizliğe sahip uyaranları etkin bir şekilde keşfetme eğilimi gösterdiğine işaret ediyor.

Ayrıca maymunların oyunu oynamaya uzun süreler harcaması, oyunun meraklarını uyandırmada başarılı olduğu fikrini destekliyor.

Dr. Iki "Tipik bilişsel görevlerde maymunların motivasyonunu yüksek tutmak için genellikle onlara yiyecek ödülleri verilir; bu yüzden ödül olmadan oyuna ilgi göstereceklerinden pek emin değildim" diyor. 

Ancak şaşırtıcı bir şekilde, bazı maymunlar hiçbir ödül olmamasına rağmen bu oyunda neredeyse 100 deneme boyunca çalıştı.

Araştırmacılar gelecekteki çalışmalarda bu bulguları kullanarak maymunların merakını uyandıran daha fazla oyun geliştirmeyi umuyor.

Merakın arkasındaki sinirsel ve bilişsel mekanizmaları belirleyerek "bu olguyu daha kapsamlı bir şekilde anlamayı" hedefliyorlar.

Independent Türkçe,independent.co.uk/news


Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
TT

Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)

Araştırmacılar, akıllı saatlerinden gelen verileri kullanarak kişinin bayılmak üzere olup olmadığını tahmin edebilen dünyanın ilk sistemini geliştirdi.

Chung-Ang Üniversitesi Hastanesi'nde 132 hastanın katıldığı klinik çalışmada, Samsung Galaxy Watch'la kullanıcının kalp atış hızından gelen biyosinyallerden yararlanan gerçek zamanlı bir uyarı sistemi geliştirildi.

Sistem, bilimsel olarak vazovagal senkop diye bilinen bayılma nöbetlerini, yüzde 80'den fazla doğrulukla 5 dakikaya kadar önceden tahmin edebildi.

Hastanenin Kardiyoloji Bölümü'nden araştırmayı yöneten Profesör Junhwan Cho, "Senkop hastalarının düşmelerden kaynaklanan travmalar yaşaması yaygın bir durum ve ekstrem vakalarda bazıları kırık veya beyin kanaması gibi ciddi şekilde yaralanıyor" dedi.

Bu teknolojinin sağlayacağı erken uyarı, hastalara güvenli bir pozisyona geçmeleri veya yardım çağırmaları için önceden zaman kazandırabilir ve bu da ikincil yaralanmaların görülme sıklığını önemli ölçüde azaltabilir.

sdvfrtbhn
Samsung ve Kore'deki Chung-Ang Üniversitesi Gwangmyeong Hastanesi'nin ortak klinik çalışmasında, Galaxy Watch 6'dan elde edilen verilerle kişinin bayılıp bayılmayacağını tahmin edilebildi (Samsung)

Araştırmacılar, hastalardan kalp atış hızı değişkenliği verilerini toplamak için Galaxy Watch 6'daki fotopletismografi (PPG) sensörünü kullandı.

Daha sonra bayılma nöbetinin meydana gelmek üzere olup olmadığını belirlemek için verileri analiz etmek adına yapay zeka algoritması kullanıldı.

Bu, ticari bir akıllı saatin bayılmaya yönelik erken tahmin sistemini başarıyla sunduğu ilk örnek.

Samsung'un sağlık alanındaki araştırma ve geliştirme çalışmalarını yöneten Jongmin Choi, "Bu çalışma, giyilebilir teknolojinin sağlık hizmetlerini 'hastalık sonrası bakım'dan 'önleyici bakım' modeline nasıl dönüştürebileceğinin bir örneği" dedi.

Kullanıcılarımızın daha sağlıklı günlük yaşamlar sürmelerini sağlayan teknolojik yeniliklere öncülük etmeye kararlıyız.

Teknoloji devi, sağlık izleme yeteneklerini akıllı saatlerine ve diğer giyilebilir teknoloji cihazlarına entegre etmeyi planlıyor.

Araştırma bulguları, European Heart Journal-Digital Health adlı akademik derginin son sayısında "Prediction of vasovagal syncope using artificial intelligence-enabled smartwatch photoplethysmography-derived heart rate variability" (Yapay zeka destekli akıllı saat fotopletismografisiyle elde edilen kalp atış hızı değişkenliği kullanılarak vazovagal senkopun tahmin edilmesi) başlıklı çalışmada yayımlandı.

Independent Türkçe