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OpenAIs neues KI-Erkennungstool: Ein Game-Changer, um das Betrug von Schülern zu verhindern?
Laut einer Umfrage von BestColleges wenden sich über die Hälfte der Studenten an KI als Abkürzung zum akademischen Erfolg. Dies stimmt mit einer Studie der Stanford University überein, die ergab, dass zwischen 60 und 70 Prozent der Studenten zum Schummeln greifen. Die Zeiten, in denen KI wie ChatGPT mühelos zum Schreiben von Aufsätzen genutzt werden konnte, könnten jedoch gezählt sein. Ein Artikel des Wall Street Journal hebt hervor, dass OpenAI behauptet, eine Methode entwickelt zu haben, um KI-generierte Inhalte mit einer erstaunlichen Genauigkeit von 99,9 % zu erkennen.
Mein Kollege David Gewirtz hat bemerkt, dass bereits mehrere Programme behaupten, KI-geschriebenen Text zu erkennen. Dennoch bleibt er skeptisch und erklärt: „Ich würde mich sicherlich nicht wohl dabei fühlen, den akademischen Status eines Studenten zu gefährden oder ihn des Betrugs zu beschuldigen, basierend auf den Ergebnissen dieser Tools.“
OpenAI hat nicht verraten, wie ihre Methode eine solch nahezu perfekte Erkennung erreicht. Es geht nicht darum, die Neigung von KI zu „halluzinieren“ oder falsche Informationen zu produzieren, zu erkennen, wie OpenAI-Mitbegründer John Schulman letztes Jahr zugab: „Unsere größte Sorge war die Faktizität, weil das Modell dazu neigt, Dinge zu erfinden.“
Mohamed Elgendy, Mitbegründer und CEO von Kolena, einem Testdienst für maschinelles Lernen, glaubt, dass die Halluzinationsrate von KI zwar abnehmen mag, aber nie vollständig verschwinden wird. Er vergleicht dies mit selbst den gebildetsten Personen, die gelegentlich Fehlinformationen verbreiten.
Anstatt sich auf geheimnisvolle tiefe Technologie zu verlassen, scheint OpenAI einen unkomplizierten Ansatz zu verfolgen: Wasserzeichen. In einem kürzlich aktualisierten Blogbeitrag mit dem Titel „Die Quelle dessen verstehen, was wir online sehen und hören“, erwähnt OpenAI, dass sie Klassifikatoren, Wasserzeichen und Metadaten erforschen, um KI-generierte Inhalte zu identifizieren. Die genaue Funktionsweise dieser Wasserzeichen bleibt geheim.
OpenAI behauptet, diese Methode sei hochpräzise und widerstandsfähig gegen lokale Manipulationen wie Paraphrasieren. Sie hat jedoch Schwierigkeiten mit globalen Manipulationen, wie übersetztem Text oder dem Einfügen und anschließenden Löschen spezieller Zeichen. Außerdem ist sie nicht darauf ausgelegt, Inhalte zu erkennen, die von anderen KI-Modellen wie Google Gemini oder Perplexity produziert wurden.
Im Wesentlichen könnten Studenten und Autoren mit etwas mehr Aufwand immer noch in der Lage sein, KI-generierte Arbeiten an Detektoren vorbeizuschleusen. Aus meiner eigenen Erfahrung fühlen sich KI-generierte Inhalte oft zweitklassig an, aber für manche reicht vielleicht eine ausreichende Note.
Ein selbsternannter Professor auf Reddit ist nicht überzeugt und erklärt: „Das Problem ist, dass man den Text einfach in ein anderes Programm kopieren, in eine andere Sprache übersetzen und dann zurückübersetzen kann. Aber ehrlich gesagt, die meisten Studenten werden das nicht tun, also würde es so ziemlich jeden erwischen.“
OpenAI-CEO Sam Altman scheint weniger besorgt über akademisches Schummeln und sagte der Harvard Gazette: „Schummeln bei Hausaufgaben ist offensichtlich schlecht. Aber was wir unter Schummeln verstehen und welche Regeln erwartet werden, ändert sich im Laufe der Zeit.“
Ich bin mir nicht sicher, ob ich dieser Perspektive zustimme. Schummeln ist Schummeln, und dieses neue Tool von OpenAI scheint keinen signifikanten Einfluss auf das Problem zu haben.
Interessanterweise, während OpenAI über die Veröffentlichung dieses Textdetektionsdienstes diskutiert, gehen sie mit einem DALL·E 3 Provenienz-Klassifikator voran. Bald wird fast jedes mit DALL-E erstellte Bild als KI-generiert gekennzeichnet, unter Verwendung von C2PA-Metadaten. Wenn du ein Grafikdesigner bist, der sich auf DALL-E für „originale“ Grafiken gestützt hat, könnte es an der Zeit sein, deine Photoshop-Fähigkeiten aufzufrischen.
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Kommentare (6)
![RoyLopez]()
이런 AI 탐지 도구가 나오니 대학 과제 평가 방식이 완전히 바뀌겠네요. 기술 발전이 빠르지만, 학생들의 창의성을 오히려 저해할 수도 있을 것 같아 조금 걱정되네요 🤔 이제는 AI와 인간의 경계가 흐려지는 시대인가요?
![AnthonyHernández]()
오픈AI의 이 AI 탐지 도구는 학생들이 AI를 이용해 부정행위를 하는 것을 막는 데 정말 도움이 됩니다. 완벽하지는 않지만, 꽤 정확해요. 교육 관계자라면 꼭 시도해보세요. 다만, 좀 더 일찍 나왔으면 좋겠네요 😂📚
![NicholasThomas]()
This AI detection tool from OpenAI is a lifesaver for teachers! It's so hard to keep up with students using AI to cheat. This tool seems to catch most of it, but it's not perfect. Still, it's a huge step forward in maintaining academic integrity. Anyone in education should give it a try! 🤓📚
![EricJohnson]()
このOpenAIのAI検出ツールは、学生がAIを使ってカンニングするのを防ぐのに本当に役立ちます。完全ではありませんが、かなり正確です。教育関係者にはぜひ試してみてほしいです。ただ、もっと早く出てきてほしかったですね😅📚
![BrianThomas]()
A ferramenta de detecção de AI da OpenAI é um divisor de águas para os professores! É tão difícil acompanhar os alunos usando AI para trapacear. Esta ferramenta parece pegar a maioria, mas não é perfeita. Ainda assim, é um grande passo para manter a integridade acadêmica. Qualquer um na educação deveria experimentar! 🤓📚
![PaulTaylor]()
¡Esta herramienta de detección de AI de OpenAI es un salvavidas para los profesores! Es tan difícil seguirle el paso a los estudiantes que usan AI para hacer trampa. Esta herramienta parece capturar la mayoría, pero no es perfecta. Aún así, es un gran avance para mantener la integridad académica. ¡Cualquiera en educación debería probarla! 🤓📚
Laut einer Umfrage von BestColleges wenden sich über die Hälfte der Studenten an KI als Abkürzung zum akademischen Erfolg. Dies stimmt mit einer Studie der Stanford University überein, die ergab, dass zwischen 60 und 70 Prozent der Studenten zum Schummeln greifen. Die Zeiten, in denen KI wie ChatGPT mühelos zum Schreiben von Aufsätzen genutzt werden konnte, könnten jedoch gezählt sein. Ein Artikel des Wall Street Journal hebt hervor, dass OpenAI behauptet, eine Methode entwickelt zu haben, um KI-generierte Inhalte mit einer erstaunlichen Genauigkeit von 99,9 % zu erkennen.
Mein Kollege David Gewirtz hat bemerkt, dass bereits mehrere Programme behaupten, KI-geschriebenen Text zu erkennen. Dennoch bleibt er skeptisch und erklärt: „Ich würde mich sicherlich nicht wohl dabei fühlen, den akademischen Status eines Studenten zu gefährden oder ihn des Betrugs zu beschuldigen, basierend auf den Ergebnissen dieser Tools.“
OpenAI hat nicht verraten, wie ihre Methode eine solch nahezu perfekte Erkennung erreicht. Es geht nicht darum, die Neigung von KI zu „halluzinieren“ oder falsche Informationen zu produzieren, zu erkennen, wie OpenAI-Mitbegründer John Schulman letztes Jahr zugab: „Unsere größte Sorge war die Faktizität, weil das Modell dazu neigt, Dinge zu erfinden.“
Mohamed Elgendy, Mitbegründer und CEO von Kolena, einem Testdienst für maschinelles Lernen, glaubt, dass die Halluzinationsrate von KI zwar abnehmen mag, aber nie vollständig verschwinden wird. Er vergleicht dies mit selbst den gebildetsten Personen, die gelegentlich Fehlinformationen verbreiten.
Anstatt sich auf geheimnisvolle tiefe Technologie zu verlassen, scheint OpenAI einen unkomplizierten Ansatz zu verfolgen: Wasserzeichen. In einem kürzlich aktualisierten Blogbeitrag mit dem Titel „Die Quelle dessen verstehen, was wir online sehen und hören“, erwähnt OpenAI, dass sie Klassifikatoren, Wasserzeichen und Metadaten erforschen, um KI-generierte Inhalte zu identifizieren. Die genaue Funktionsweise dieser Wasserzeichen bleibt geheim.
OpenAI behauptet, diese Methode sei hochpräzise und widerstandsfähig gegen lokale Manipulationen wie Paraphrasieren. Sie hat jedoch Schwierigkeiten mit globalen Manipulationen, wie übersetztem Text oder dem Einfügen und anschließenden Löschen spezieller Zeichen. Außerdem ist sie nicht darauf ausgelegt, Inhalte zu erkennen, die von anderen KI-Modellen wie Google Gemini oder Perplexity produziert wurden.
Im Wesentlichen könnten Studenten und Autoren mit etwas mehr Aufwand immer noch in der Lage sein, KI-generierte Arbeiten an Detektoren vorbeizuschleusen. Aus meiner eigenen Erfahrung fühlen sich KI-generierte Inhalte oft zweitklassig an, aber für manche reicht vielleicht eine ausreichende Note.
Ein selbsternannter Professor auf Reddit ist nicht überzeugt und erklärt: „Das Problem ist, dass man den Text einfach in ein anderes Programm kopieren, in eine andere Sprache übersetzen und dann zurückübersetzen kann. Aber ehrlich gesagt, die meisten Studenten werden das nicht tun, also würde es so ziemlich jeden erwischen.“
OpenAI-CEO Sam Altman scheint weniger besorgt über akademisches Schummeln und sagte der Harvard Gazette: „Schummeln bei Hausaufgaben ist offensichtlich schlecht. Aber was wir unter Schummeln verstehen und welche Regeln erwartet werden, ändert sich im Laufe der Zeit.“
Ich bin mir nicht sicher, ob ich dieser Perspektive zustimme. Schummeln ist Schummeln, und dieses neue Tool von OpenAI scheint keinen signifikanten Einfluss auf das Problem zu haben.
Interessanterweise, während OpenAI über die Veröffentlichung dieses Textdetektionsdienstes diskutiert, gehen sie mit einem DALL·E 3 Provenienz-Klassifikator voran. Bald wird fast jedes mit DALL-E erstellte Bild als KI-generiert gekennzeichnet, unter Verwendung von C2PA-Metadaten. Wenn du ein Grafikdesigner bist, der sich auf DALL-E für „originale“ Grafiken gestützt hat, könnte es an der Zeit sein, deine Photoshop-Fähigkeiten aufzufrischen.
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xix.ai
이런 AI 탐지 도구가 나오니 대학 과제 평가 방식이 완전히 바뀌겠네요. 기술 발전이 빠르지만, 학생들의 창의성을 오히려 저해할 수도 있을 것 같아 조금 걱정되네요 🤔 이제는 AI와 인간의 경계가 흐려지는 시대인가요?
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¡Esta herramienta de detección de AI de OpenAI es un salvavidas para los profesores! Es tan difícil seguirle el paso a los estudiantes que usan AI para hacer trampa. Esta herramienta parece capturar la mayoría, pero no es perfecta. Aún así, es un gran avance para mantener la integridad académica. ¡Cualquiera en educación debería probarla! 🤓📚
