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

 



Samanyolu'nun tuhaflığı gözler önüne serildi

Samanyolu, kendisiyle yakın kütledeki galaksiler hakkında tahmin yürütmek için iyi bir kaynak olmayabilir (NASA)
Samanyolu, kendisiyle yakın kütledeki galaksiler hakkında tahmin yürütmek için iyi bir kaynak olmayabilir (NASA)
TT

Samanyolu'nun tuhaflığı gözler önüne serildi

Samanyolu, kendisiyle yakın kütledeki galaksiler hakkında tahmin yürütmek için iyi bir kaynak olmayabilir (NASA)
Samanyolu, kendisiyle yakın kütledeki galaksiler hakkında tahmin yürütmek için iyi bir kaynak olmayabilir (NASA)

Samanyolu'nun kendisine benzeyen galaksilere kıyasla sıradışı özelliklere sahip olduğu bulundu.

Gökbilimciler genellikle galaksiler ve nasıl oluştukları hakkında fikir edinmek için Samanyolu'nu inceliyor. 

Ancak yeni bir araştırmaya göre Güneş Sistemi'ne ev sahipliği yapan gökada, pek de iyi bir model olmayabilir. 

Galaktik Analoglar Etrafındaki Uydular (Satellites Around Galactic Analogs/SAGA) çalışması kapsamında bilim insanları, kütlesi Samanyolu'na yakın olan 101 galaksiyi ve onların yörüngesindeki 378 uydu galaksiyi inceledi. 

Bulgularını hakemli dergi The Astrophysical Journal'da bu ay yayımlanan üç ayrı makalede açıklayan araştırmacılar, karanlık madde halelerinin galaksi oluşumunda oynadığı rolü anlamaya çalışıyordu.

Evrendeki maddenin yüzde 85'ini oluşturduğu öne sürülen karanlık madde, ışıkla etkileşime girmediği için gözlemlenemiyor. Bazı bilim insanlarının varlığına karşı çıktığı bu maddenin neyden oluştuğu da bilinmiyor.

Çoğu gökbilimci karanlık maddeden oluşan halelerin galaksilerin doğum yeri olduğunu öne sürüyor. 

SAGA çalışmasında, etraflarında döndükleri gökadalardan daha küçük olan uydu galaksilere odaklanarak bu sürecin aydınlatılması amaçlanıyor. 

Araştırmacılar incelenen galaksilerin, 0'la 13 arasında uydu galaksisi olduğunu tespit etti. İkisi Büyük ve Küçük Macellan Bulutu olmak üzere toplam 4 uydusu gözlemlenen Samanyolu bu skalaya oturuyor. 

Ancak Büyük ve Küçük Macellan Bulutu gibi devasa uyduları olan galaksilerin, çok daha fazla uydu galaksiyle çevrelendiği saptandı. 

Ayrıca diğer galaksilerin yörüngesindeki küçük uydulardaki yıldız oluşumu devam ederken, Samanyolu'nun sadece iki büyük uydusunda bu durum gözleniyor. 

SAGA'nın ortak kurucusu ve üç makalenin de ortak yazarı Risa Wechsler "Şimdi elimizde bir bulmaca var" diyerek ekliyor:

Samanyolu neden bu küçük, düşük kütleli uydularının yıldız oluşumlarının durmasına yol açtı? Belki de normal bir ev sahibi galaksinin aksine Samanyolu, yıldız oluşumu durmuş daha eski uydular ve Samanyolu'nun karanlık madde halesine yeni girmiş aktif (Büyük ve Küçük Macellan Bulutu gibi) uyduların benzersiz bir kombinasyonuna sahiptir.

Bilim insanları ayrıca yıldız oluşumunun genellikle ev sahibi galaksiye daha yakın olan uydularda durduğunu saptadı. Ekip bunun ana galaksideki veya çevresindeki karanlık maddenin kütleçekim kuvvetinden kaynaklanabileceğini öne sürüyor.

Wechsler, karanlık madde halelerinin, uydular gibi Samanyolu'ndan daha küçük ölçeklerde nasıl davrandığının anlaşılmasına ihtiyaç duyulduğunu söylüyor. 

Fizikçi "Sonuçlarımız galaksi oluşum modellerini sadece Samanyolu'yla sınırlayamayacağımızı gösteriyor" diyerek ekliyor: 

Evrendeki bütün benzer galaksilerin dağılımına bakmak zorundayız.

Independent Türkçe, IFL Science, Futurism, Phys.org, The Astrophysical Journal