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A nova ferramenta de detecção de IA da OpenAI: um divisor de águas para impedir a trapaça dos alunos?
De acordo com uma pesquisa da BestColleges, mais da metade dos estudantes está recorrendo à IA como um atalho para o sucesso acadêmico. Isso está alinhado com um estudo da Stanford University que descobriu que entre 60 e 70 por cento dos estudantes recorrem à trapaça. No entanto, os dias de usar facilmente IA como ChatGPT para escrever redações podem estar contados. Um artigo do Wall Street Journal destaca que a OpenAI afirma ter desenvolvido um método para detectar conteúdo gerado por IA com uma precisão impressionante de 99,9%.
Meu colega David Gewirtz observou que vários programas já afirmam identificar textos escritos por IA. No entanto, ele permanece cético, afirmando, "Eu certamente não me sentiria confortável em ameaçar a posição acadêmica de um estudante ou acusá-lo de trapaça com base nos resultados dessas ferramentas."
A OpenAI não revelou os detalhes de como seu método alcança uma detecção quase perfeita. Não se trata de capturar a tendência da IA de "alucinar" ou produzir informações falsas, como admitiu o cofundador da OpenAI, John Schulman, no último ano, "Nossa maior preocupação era com a factualidade porque o modelo gosta de inventar coisas."
Mohamed Elgendy, cofundador e CEO da Kolena, um serviço de teste de aprendizado de máquina, acredita que, embora a taxa de alucinação da IA possa diminuir, ela nunca desaparecerá completamente. Ele a compara até mesmo aos indivíduos mais educados que ocasionalmente espalham desinformação.
Em vez de depender de alguma tecnologia profunda misteriosa, a OpenAI parece estar usando uma abordagem direta: marca d'água. Em um post de blog atualizado recentemente intitulado "Entendendo a origem do que vemos e ouvimos online", a OpenAI menciona explorar classificadores, marca d'água e metadados para identificar conteúdo gerado por IA. A mecânica exata dessa marca d'água permanece em segredo.
A OpenAI afirma que esse método provou ser altamente preciso e resiliente contra manipulações localizadas, como paráfrases. No entanto, ele enfrenta dificuldades com manipulações globalizadas, como texto traduzido ou inserção e posterior exclusão de caracteres especiais. Além disso, não é projetado para detectar conteúdo produzido por outros modelos de IA, como Google Gemini ou Perplexity.
Em essência, com um pouco mais de esforço, estudantes e escritores ainda podem conseguir passar conteúdo gerado por IA pelos detectores. Pela minha própria experiência, o conteúdo produzido por IA frequentemente parece de segunda categoria, mas, para alguns, uma nota de aprovação pode ser tudo o que é necessário.
Um autoproclamado professor no Reddit não está convencido, afirmando, "O problema é que você pode simplesmente copiar e colar o texto em outro programa, traduzi-lo para outro idioma e depois traduzi-lo de volta. Mas, honestamente, a maioria dos estudantes não vai fazer isso, então pegaria praticamente todos."
O CEO da OpenAI, Sam Altman, parece menos preocupado com a trapaça acadêmica, dizendo ao The Harvard Gazette, "Trapacear no dever de casa é obviamente ruim. Mas o que entendemos por trapaça e quais são as regras esperadas mudam com o tempo."
Não tenho certeza se concordo com essa perspectiva. Trapaça é trapaça, e essa nova ferramenta da OpenAI não parece que fará uma diferença significativa no problema.
Curiosamente, enquanto a OpenAI debate o lançamento desse serviço de detecção de texto, eles estão avançando com um classificador de procedência do DALL·E 3. Em breve, quase todas as imagens criadas com DALL-E serão marcadas como geradas por IA, usando metadados C2PA. Se você é um designer gráfico que tem confiado no DALL-E para gráficos "originais", pode ser hora de aprimorar suas habilidades no Photoshop.
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Comentários (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! 🤓📚
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Mohamed Elgendy, cofundador e CEO da Kolena, um serviço de teste de aprendizado de máquina, acredita que, embora a taxa de alucinação da IA possa diminuir, ela nunca desaparecerá completamente. Ele a compara até mesmo aos indivíduos mais educados que ocasionalmente espalham desinformação.
Em vez de depender de alguma tecnologia profunda misteriosa, a OpenAI parece estar usando uma abordagem direta: marca d'água. Em um post de blog atualizado recentemente intitulado "Entendendo a origem do que vemos e ouvimos online", a OpenAI menciona explorar classificadores, marca d'água e metadados para identificar conteúdo gerado por IA. A mecânica exata dessa marca d'água permanece em segredo.
A OpenAI afirma que esse método provou ser altamente preciso e resiliente contra manipulações localizadas, como paráfrases. No entanto, ele enfrenta dificuldades com manipulações globalizadas, como texto traduzido ou inserção e posterior exclusão de caracteres especiais. Além disso, não é projetado para detectar conteúdo produzido por outros modelos de IA, como Google Gemini ou Perplexity.
Em essência, com um pouco mais de esforço, estudantes e escritores ainda podem conseguir passar conteúdo gerado por IA pelos detectores. Pela minha própria experiência, o conteúdo produzido por IA frequentemente parece de segunda categoria, mas, para alguns, uma nota de aprovação pode ser tudo o que é necessário.
Um autoproclamado professor no Reddit não está convencido, afirmando, "O problema é que você pode simplesmente copiar e colar o texto em outro programa, traduzi-lo para outro idioma e depois traduzi-lo de volta. Mas, honestamente, a maioria dos estudantes não vai fazer isso, então pegaria praticamente todos."
O CEO da OpenAI, Sam Altman, parece menos preocupado com a trapaça acadêmica, dizendo ao The Harvard Gazette, "Trapacear no dever de casa é obviamente ruim. Mas o que entendemos por trapaça e quais são as regras esperadas mudam com o tempo."
Não tenho certeza se concordo com essa perspectiva. Trapaça é trapaça, e essa nova ferramenta da OpenAI não parece que fará uma diferença significativa no problema.
Curiosamente, enquanto a OpenAI debate o lançamento desse serviço de detecção de texto, eles estão avançando com um classificador de procedência do DALL·E 3. Em breve, quase todas as imagens criadas com DALL-E serão marcadas como geradas por IA, usando metadados C2PA. Se você é um designer gráfico que tem confiado no DALL-E para gráficos "originais", pode ser hora de aprimorar suas habilidades no Photoshop.
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