Thế giới học thuật đang vật lộn với một thực tế mới: nội dung được tạo bởi AI ngày càng trở nên khó phát hiện, và các công cụ được thiết kế để bắt được nó đang chứng minh là không đáng tin cậy. Khi học sinh và người viết phát hiện ra những thủ thuật đơn giản để vượt qua hệ thống phát hiện, các nhà giáo dục đang đặt câu hỏi liệu cuộc chiến chống lại bài viết AI có còn đáng để tiếp tục hay không.
Khoa Học Không Đáng Tin Cậy Của Việc Phát Hiện AI
Các công cụ phát hiện AI hiện tại cho thấy kết quả không nhất quán một cách đáng kinh ngạc, với cùng một nội dung có thể được chấm điểm từ 0% đến 80% khả năng là do AI tạo ra. Sự không nhất quán này khiến chúng trở nên vô dụng trong thực tế cho việc thực thi học thuật. Một thành viên cộng đồng đã chứng minh điều này bằng cách kiểm tra nội dung trên nhiều nền tảng phát hiện khác nhau, làm lộ ra lỗ hổng cơ bản trong việc dựa vào các hệ thống tự động. Vấn đề không chỉ là kỹ thuật—mà còn nằm ở chính bản chất của các mẫu ngôn ngữ mà cả con người và AI đều chia sẻ.
Điều then chốt ở đây là, người thật cũng sử dụng những cách diễn đạt này, chỉ với tần suất ít hơn. Phát hiện không phải là thứ sẽ giải quyết được vấn đề.
Những Thủ Thuật Đơn Giản Đánh Bại Hệ Thống Phát Hiện
Người dùng đã phát hiện ra những phương pháp đơn giản đến bất ngờ để né tránh việc bị phát hiện. Chỉ cần thêm các cụm từ như hãy viết cái này như một học sinh trung học hơi đần độn vào lệnh cho AI, có thể biến đầu ra từ văn bản AI rõ ràng thành thứ gì đó đọc giống như bài làm đích thực của học sinh. Các cách tiếp cận tinh vi hơn liên quan đến các công cụ làm cho giống người sử dụng học tăng cường để huấn luyện các mô hình AI sửa đổi văn bản đặc biệt nhằm tránh bị phát hiện. Những phương pháp này ngày càng trở nên dễ tiếp cận, khiến cho cuộc chơi mèo vờ chuột ngày càng nghiêng về phía những người sử dụng AI.
Các Phương Pháp Phổ Biến Để Qua Mặt Phát Hiện AI:
- Lời nhắc sửa đổi phong cách (ví dụ: "viết như một học sinh trung học")
- Công cụ nhân bản hóa sử dụng học tăng cường
- Thay thế từ và tái cấu trúc câu thủ công
- Sử dụng nhiều mô hình AI theo trình tự
Suy Nghĩ Lại Về Phương Pháp Đánh Giá Trong Giáo Dục
Nhiều nhà giáo dục và công nghệ cho rằng giải pháp không nằm ở việc phát hiện tốt hơn, mà là suy nghĩ lại một cách cơ bản về các phương pháp đánh giá. Cuộc thảo luận đã chuyển hướng sang các chiến lược đánh giá thay thế tập trung vào việc thể hiện sự hiểu biết hơn là chỉ vào đầu ra dưới dạng văn bản. Các đề xuất bao gồm thuyết trình bằng miệng, bài kiểm tra ngắn tại lớp, bài tập viết tay, và các mô hình lớp học đảo ngược nơi thời gian trên lớp tập trung vào ứng dụng thay vì hướng dẫn. Như một bình luận viên đã nhận xét, sự tồn tại dai dẳng của các bài luận truyền thống có lẽ nói lên nhiều hơn về sức ì của giáo dục so với hiệu quả của chúng với tư cách là công cụ học tập.
Các Phương Pháp Đánh Giá Thay Thế Đang Được Thảo Luận:
- Thuyết trình và kiểm tra bằng miệng
- Các bài kiểm tra và bài thi trong lớp
- Bài tập viết tay
- Mô hình lớp học đảo ngược
- Đánh giá dựa trên dự án
Cái Giá Con Người Phải Trả Cho Các Báo Cáo Sai
Ngay cả khi công nghệ phát hiện được cải thiện, rủi ro về các báo cáo sai vẫn là một mối quan ngại nghiêm trọng. Buộc tội nhầm một học sinh sử dụng AI khi họ chưa từng làm có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho sự nghiệp học hành và sức khỏe tinh thần của họ. Rủi ro này khiến nhiều nhà giáo dục ngần ngại dựa vào các công cụ phát hiện, đặc biệt là với bản chất không đáng tin cậy hiện tại của chúng. Các hàm ý đạo đức của việc có khả năng trừng phạt những học sinh vô tội vượt xa lợi ích của việc bắt được những kẻ gian lận trong nhiều bối cảnh giáo dục.
Cuộc thảo luận xung quanh việc phát hiện bài viết AI tiết lộ một sự thật rộng lớn hơn: công nghệ đã vượt xa các phương pháp đánh giá giáo dục của chúng ta. Thay vì chiến đấu trong một cuộc chiến không thể thắng chống lại các công cụ AI, hệ thống giáo dục có thể cần phải thích ứng với một thực tế mới, nơi các bài tập viết phục vụ những mục đích khác nhau và đòi hỏi các cách tiếp cận khác nhau để đánh giá. Giải pháp cuối cùng có lẽ không phải là phát hiện tốt hơn, mà là dạy học tốt hơn.
Tham khảo: ARTIFICIAL WRITING AND AUTOMATED DETECTION