ABD'deki birçok üniversite, yüksek hata payı ve yetersizlik sebebiyle ödevlerde yapay zekâ tespit yazılımlarını birincil kanıt saymayı bıraktı.
Üç noktada haber
Cornell ve Yale başta olmak üzere birçok üniversite, yapay zekâ tespit araçlarının hile soruşturmalarında temel kanıt olarak kullanılmasını yasakladı veya sınırlandırdı.
Wisconsin-Madison Üniversitesi yönergeleri, mevcut tespit araçlarının anadili İngilizce olmayan öğrencilere karşı önyargılı sonuçlar verdiğini ve yanlış pozitifler ürettiğini bildirdi.
AAC&U ve Elon Üniversitesi anketine göre üniversite öğretim üyelerinin yüzde 95'i öğrencilerin yapay zekâya aşırı bağımlı hale gelmesinden endişe duyuyor.
ABD genelindeki yükseköğretim kurumları, öğrencilerin ödevlerinde büyük dil modelleri kullanmasını denetlemek için devreye sokulan yapay zekâ tespit yazılımlarından geri adım atıyor. Cornell ve Yale başta olmak üzere birçok üniversite, bu araçların ürettiği sonuçların akademik suistimal iddialarında birincil kanıt olarak kullanılmasını yasakladı ya da öğretim üyelerine bu yönde tavsiyelerde bulundu. Wisconsin-Madison Üniversitesi Bakteriyoloji Bölümü Profesörü Timothy Paustian gibi akademisyenler, sohbet robotlarını yakalamak için hazırlanan gizli komut tuzaklarının bile yeni nesil modeller ve dikkatli öğrenciler karşısında işlevsiz kaldığını belirtiyor.
Tespit teknolojilerinin terk edilmesindeki temel etken, yazılımların yüksek oranda yanlış pozitif sonuç üretmesi ve masum öğrencileri haksız yere zan altında bırakması olarak öne çıkıyor. Wisconsin-Madison Üniversitesi tarafından yayımlanan akademik rehberde, mevcut algoritmaların anadili İngilizce olmayan öğrencilerin metinlerinde çok daha yüksek hata payıyla çalıştığı ve öğrencilerin bu araçları kullanmasını engelleyemediği vurgulandı. Hatalı kopya suçlamaları nedeniyle bazı öğrencilerin üniversitelerine dava açması, kurumların hukuki ve itibar riskleri karşısında dedektör kullanımını sınırlandırmasında belirleyici oldu.
Tespit yazılımlarının yetersiz kalmasında, yapay zekâ tarafından üretilen metinleri yeniden işleyerek doğal bir insan üslubuna kavuşturan yeni nesil yazılımlar da kritik rol oynuyor. Yanıltıcı bilgi araştırmacısı Timothy Caulfield, tespit yazılımları ile bu sistemleri aşmayı amaçlayan araçlar arasında bir teknoloji yarışı yaşandığını ve metinleri daha sahici gösteren programların giderek yetkinleştiğini kaydetti. Cornell Üniversitesi de konuya ilişkin değerlendirmesinde, tespit teknolojilerinin mevcut koşullarda uygulanabilir ve güvenilir bir denetim çözümü sunmasının mümkün görünmediğini açıkladı.
Amerikan Kolejler ve Üniversiteler Birliği ile Elon Üniversitesi tarafından gerçekleştirilen bir araştırma, üniversite öğretim üyelerinin yüzde 95'inin öğrencilerin yapay zekâ araçlarına aşırı bağımlı hale gelmesinden kaygı duyduğunu ortaya koydu. MIT tarafından yayımlanan bir raporda ise sohbet robotlarından anında doğru yanıt almanın öğrenme yanılsaması yarattığı ve öğrencilerin ilk zorluk anında düşünmeyi bırakmasına yol açtığı uyarısı yapıldı. Bu gelişmeler karşısında akademisyenler, klasik ev ödevleri yerine sözlü mülakatlar ve video tartışmaları içeren değerlendirme modellerine yönelirken; Harvard College Dekanı David Deming gibi isimler yapay zekâ tespit çabalarından tamamen çıkılarak bu teknolojilerin yazma derslerine entegre edilmesini öneriyor.
Neden önemli?Hatalı hile suçlamaları öğrencilerin akademik kariyerini tehlikeye atarken, tespit araçlarının güvenilmezliği yükseköğretimde ölçme ve değerlendirme yöntemlerini kökten değiştiriyor.
Cevabı beklenen sorular
- Yazılı ödevlerin yerini alacak sözlü sınav ve video tartışma modellerinin geniş sınıflarda nasıl uygulanacağı henüz belirsizliğini koruyor.
- Yapay zekâ tespit araçlarından tamamen vazgeçilmesinin eğitim müfredatındaki yazma ve düşünme becerisi standartlarını nasıl dönüştüreceği bilinmiyor.
Kaynaklar ve belgeler
Bu haberde kullanılan belgelere aşağıdaki bağlantılardan ulaşabilirsiniz.
