Странно, почему
Исследование , проведенное учеными из Университета Рединга (Великобритания), раскрыло удивительный факт: искусственный интеллект не только способен успешно справляться с университетскими экзаменами, но и зачастую превосходит в этом реальных студентов.
Команда под руководством Питера Скарфа поставила масштабный эксперимент, в рамках которого нейросеть должна была ответить на 63 экзаменационных вопроса по пяти модулям программы бакалавриата по психологии. Ответы, сгенерированные ИИ, были представлены на проверку вместе с работами настоящих студентов и составили в среднем 5% от общего числа.
Результаты удивили даже самих исследователей: 94% текстов не были распознаны как продукт искусственного интеллекта. Но самое поразительное, что в 83,4% случаев работы языковой модели получили более высокие оценки, чем ответы реальных студентов.
Проверялись как короткие ответы, так и развернутые эссе. Примечательно, что в некоторых модулях ни один из текстов, сгенерированных нейросетью, не вызвал подозрений у преподавателей. Интересно, что проверяющие в принципе не знали об участии ИИ в эксперименте.
Сами экзамены проводились в домашних условиях, где студентам разрешалось пользоваться конспектами и справочными материалами. Хотя использование нейросетей было под запретом, такой формат экзамена теоретически мог бы позволить учащимся прибегнуть к помощи ИИ.
При подготовке заданий исследователи использовали особый формат запроса. Каждое задание начиналось с фразы «Включите ссылки на академическую литературу, но без отдельного списка источников», после чего следовал текст экзаменационного вопроса. Такой подход позволил ИИ генерировать ответы, максимально приближенные к формату студенческих работ.
Результаты исследования вызвали серьезную обеспокоенность в академическом сообществе. Как отмечает Питер Скарф, несмотря на некоторые трудности ИИ с абстрактными рассуждениями, его способности в целом оказались впечатляющими. Эксперты предполагают, что подобная ситуация может наблюдаться и в других областях образования.
Томас Ланкастер из Имперского колледжа Лондона указывает на усугубляющий фактор — высокую нагрузку на преподавателей. Если время сильно ограничено, они вряд ли смогут тщательно проанализировать каждую работу на предмет использования ИИ.
В свете полученных данных исследователи приходят к выводу, что борьба с использованием ИИ путем одних лишь запретов практически обречена на провал. Вместо этого образовательному сектору необходимо пересмотреть подходы к оценке знаний студентов и рассмотреть возможность интеграции ИИ в процесс обучения.
Данное исследование считается наиболее масштабным и достоверным в
своем роде на сегодняшний день.
