人工智能沒有顯著提高作弊行為

去年春天，Turnitin（一家提供反作弊工具，檢測學生論文中人工智能使用情況的公司），發布了基于其軟件審查的兩億多個樣本研究結果。其中，百分之三的論文幾乎完全由人工智能撰寫，大約百分之十的論文，呈現出使用人工智能的一些痕跡。這些數字表明作弊現象并不顯著。其他研究表明，自從 ChatGPT 等大型語言模型的出和大規模普及以來，學生抄襲現象并沒有明顯增加。

然而越來越多的老師和成年人似乎相信孩子都會作弊。美國民主與技術中心的一項研究發現，“大多數教師仍然表示，生成式人工智能讓他們更加懷疑學生的作業，是否真的是他們自己完成的。” 當前，許多學區未能實施明確而全面的人工智能政策，教育工作者之間就如何處理涉嫌作弊的情況，展開了另一層辯論?？八_斯大學卓越教學中心最近發布了一套 Turnitin 使用指南，警告教師不要根據該公司的軟件做出“快速判斷”，并建議教育工作者“多采取一些步驟”收集信息”，包括比較學生以前的作業示例、提供第二次機會以及與學生交談。

我認為在使用 ChatGPT 的學校中，正在發生這樣的事情：老師可能對學生有點過度懷疑，部分原因是他們被給予了檢測作弊者的工具。這些能夠檢測作弊的工具，可能直接嚇壞了一些學生，但作弊者還是會作弊。

當我在美國上高中時，圖形計算器被指責為學生作弊的罪魁禍首。十年后，手機在教室中的普及，激起了孩子們在老師一轉身時就互相發短信發送考試答案的景象。維基百科也曾一度成為學校研究和知識的破壞者。如今，維基百科顯然已經成為社會的利好工具，它可能比其所取代的大英百科全書更準確、更少偏見。

這種情況讓我想起了體育博彩應用程序的問題。賭博和剽竊一樣，并不是什么新鮮事。如果你把一百個一生中從未下過賭注的人關在賭場里，他們中的一小部分人會在第二天、第三天、第三天回來。其余的人要么不再下注，要么只是偶爾以負責任的方式賭博。

在我看來，學校作弊是一種類似的現象——也許大多數孩子確實會做一些不守規則的功課，但有些孩子永遠不會，而且更多的孩子可能只會在最瑣碎（或最困難的）情況下才會這樣做。

技術改變了作弊邊界

技術確實改變了體驗；它可以鼓勵極端情況下，人們開始在擲骰子桌上擲骰子或要求 ChatGPT 寫一篇論文。但是，在大多數情況下，這并不是成年人在體育運動中賭博或孩子在學校作弊的原因。正如維基百科沒有破壞書面文字一樣，并且可能通過簡化了解某個主題的介紹性任務，來加深許多學生論文的研究——核心文章將在大型語言模型中幸存下來。

急于解決人工智能作弊問題，以及開發并銷售給全國各地學校的無數教育工具，引發了一個比書面文字能否生存更有趣的第三個問題。當我們思考學生的作業時，我們如何在他們發展中的思維中產生的東西和沒有產生的東西之間劃清界限？

在STEM科目中，界限更加清晰一些。如果一個學生只是偷偷地看著同桌并寫下相同的答案，大多數人都會認為這是作弊。但是，如果一個學生試圖證明他理解如何解決涉及乘法的復雜數學問題，那么使用計算器是否意味著該學生在作弊？他并不是在測試是否知道如何乘法，那么為什么要浪費時間并可能引入粗心的錯誤呢？

我不認為用 ChatGPT 寫論文與使用計算器在更大的數學問題中完成更瑣碎和基本的任務是一回事，但值得一問的是，為什么我們對研究的自動化和書面文字有不同的感覺。即使在美術領域，贊助人和鑒賞者也早已接受這樣的觀點：藝術家不需要實際表演每一筆，建造每一個雕塑，或者建造大型裝置的每一個部分。一小群未署名的助手涉足了安迪·沃霍爾、達米恩·赫斯特和杰夫·昆斯的作品，這不時引發爭議，但還不足以結束這種做法。如果一臺機器完成了助手的所有工作，我們會不會對這些藝術家產生輕視？

這些問題是抽象和荒謬的，但它們也反映了我們思考什么構成作弊、什么不構成作弊的任意方式。除了公然抄襲行為之外，人文學科中作弊與不作弊之間的界限似乎取決于完成任務所需的時間。例如，如果一名學生訪問圖書館檔案館以研究諾曼底登陸后一周發生的事情，將一些縮微膠片卷入一臺古老的機器中，并盡職盡責地記下筆記，我們可能給學生谷歌搜索中的同一篇文章——當他轉述某些維基百科編輯對該文章的閱讀更是如此。

應該學習什么

根據這種邏輯，作業的目的不是創造新的學識或正確回答問題，而是習得正確的學習習慣?；〞r間去圖書館的年輕人更有可能養成某種工作習慣，使他能夠找到可能對創作小說、算法或令人信服的論點有用的附帶信息。撇開明顯的不誠實行為不談，作弊的問題并不在于學生跳過了解釋所學內容的過程，而在于他們剝奪了自己實際閱讀書本的耗時勞動。

互聯網給課堂帶來的根本危機之一是：由于事實和歷史的參考不再需要存儲在你的大腦中，所以實際上你不再需要學習任何東西。搜索引擎、維基百科和 ChatGPT 都有相同的解釋：如果我們有這些工具，那么這些課程的意義何在？即使教育趨勢來來去去，學校往往變化緩慢。但是，近年來，我注意到人們對于孩子應該在人文學科中學習什么的看法，發生了微妙的轉變。只注重記憶的做法，在很大程度上已經消失了。孩子們不再被迫說出布拉格第一次破窗事件（1419）的日期或記住相同的詞匯表。

然而任何共識的實際實施，可能需要數十年才能完成。這種低效率可能是有害的——例如，美國學校取消手機的時間太長了——但它也導致了一些小恐慌，比如當前圍繞大語言模型作弊的恐慌。我不認為人工智能會以某種革命性的方式鼓勵作弊，而且我認為抄襲行為的增加，可能更多地與大學招生壓力、高中競爭氛圍有關。在這種情況發生改變之前，一些孩子會將任何新應用程序轉變為作弊工具——與此同時，教育技術公司將出售攔截作弊工具，這樣的循環就會重演。

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