同時(shí)，Study.com也調(diào)查了100多名教育工作者，以便深入了解他們對(duì)ChatGPT的感受。

• 了解ChatGPT的大學(xué)教授中有72%擔(dān)心它對(duì)作弊的影響，而小學(xué)教育工作者中這一比例為58%

• 超過(guò)三分之一 （34%） 的教育工作者認(rèn)為ChatGPT應(yīng)該在學(xué)校中被禁，剩下66%的則支持學(xué)生使用

　　看來(lái)，老師們遠(yuǎn)比我們想象得開(kāi)明。那么他們打算如何使用ChatGPT呢？

　　根據(jù)Study.com的調(diào)查，已經(jīng)有21%的老師開(kāi)始用ChatGPT輔助教學(xué)工作了——

• 7%使用ChatGPT提供寫作提示

• 5%使用 ChatGPT來(lái)幫助授課

• 4%使用ChatGPT來(lái)制定課程計(jì)劃

• 4%使用ChatGPT教授寫作風(fēng)格

• 3%使用ChatGPT作為數(shù)字導(dǎo)師

　　可以看到，與我們的印象不同，參與調(diào)查的老師中，大部分人對(duì)于AI的態(tài)度是相對(duì)開(kāi)明的，66%的人認(rèn)為ChatGPT可以作為幫助學(xué)生的資源。

　　與之相比，反倒是學(xué)生們自己的信任度要低得多，高達(dá)72%的人認(rèn)為ChatGPT在學(xué)校里應(yīng)該被禁。

　　在整個(gè)人類歷史上，一項(xiàng)新事物的誕生，往往伴隨著諸多爭(zhēng)議。

　　很顯然，面對(duì)ChatGPT這個(gè)誕生兩個(gè)月的‘新生兒’，教師團(tuán)隊(duì)內(nèi)部也并沒(méi)有統(tǒng)一意見(jiàn)。

　　其中一部分教師，對(duì)于學(xué)生使用ChatGPT的態(tài)度非常鮮明——就是純純的作弊！

　　紐約大學(xué)教授：要像避瘟神一樣躲開(kāi)ChatGPT！

　　這幾天，美國(guó)的很多學(xué)校開(kāi)學(xué)了，師生中最熱門的話題，無(wú)疑就是ChatGPT。

　　在紐約大學(xué)，教學(xué)大綱的‘學(xué)術(shù)誠(chéng)信’部分已經(jīng)明確把使用AI視為作弊行為，明令禁止。

　　此外，學(xué)生們?cè)谏险n第一天也收到了教授的警告。

　　在紐約大學(xué)Tisch藝術(shù)學(xué)院的一堂課上，教授在教學(xué)大綱上直截了當(dāng)?shù)貙懙馈?/p>

　　‘問(wèn)：使用ChatGPT或其他生成文本或內(nèi)容的AI工具是否視為作弊？答：是的?！?/p>

　　即使在不需要寫論文的課上，教授也提出了ChatGPT警告。

　　一份宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)大綱這樣寫道：‘我們刻意把時(shí)間限制得很緊，所以你不可能有時(shí)間查閱書籍、ChatGPT或其他資源，同時(shí)還能完成測(cè)試。在測(cè)驗(yàn)的24小時(shí)中，學(xué)生不得與任何人（包括 ChatGPT）交流?！?/p>

　　當(dāng)然，眾所周知ChatGPT面對(duì)數(shù)學(xué)題時(shí)常犯蠢，因此數(shù)學(xué)系的教授們倒是免了這一層擔(dān)憂。

　　紐約大學(xué)文理學(xué)院副院長(zhǎng)Jenni Quilter表示，現(xiàn)在教授們都在擔(dān)心學(xué)生會(huì)使用ChatGPT作弊。

　　據(jù)Quilter介紹，早在12月，就有學(xué)生使用ChatGPT的事件發(fā)生。

　　‘在未經(jīng)允許的情況下使用ChatGPT，后果等同于任何學(xué)術(shù)剽竊事件，處理結(jié)果包括重做作業(yè)、扣分、寫檢查?！?/p>

　　紐約大學(xué)古典學(xué)教授David Levene表示，他正在密切關(guān)注所有與ChatGTP相關(guān)的剽竊行為。

　　‘我已經(jīng)明確警告學(xué)生，除非有我的許可，否則無(wú)論以任何形式使用ChatGPT，都是作弊?！?/p>

　　‘我還跟他們說(shuō)，我已經(jīng)試過(guò)用ChatGPT寫論文，它的最好成績(jī)是B-，最差是F。所以如果他們想得到比B-更高的成績(jī)，就應(yīng)該像避瘟神一樣避開(kāi)它！’

　　紐約大學(xué)教授們的擔(dān)心并非杞人憂天。

　　根據(jù)斯坦福日?qǐng)?bào)進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查，17%的學(xué)生曾使用ChatGPT來(lái)完成秋季學(xué)期的作業(yè)和考試。

　　不過(guò)，比起Study.com的89%和48%，斯坦福這邊的比例顯然要低了很多。

　　AI會(huì)讓學(xué)生‘大腦萎縮’？

　　很多教授在擔(dān)心，AI聊天機(jī)器人會(huì)對(duì)教育產(chǎn)生災(zāi)難性影響。

　　‘僅僅因?yàn)橛幸慌_(tái)機(jī)器可以幫助我舉起啞鈴，并不意味著我的肌肉就會(huì)發(fā)達(dá)，’西華盛頓大學(xué)歷史學(xué)教授Johann Neem接受《華爾街日?qǐng)?bào)》采訪時(shí)說(shuō)。

　　‘同樣地，有一臺(tái)可以寫論文的機(jī)器并不意味著我的思維就會(huì)發(fā)展?！?/p>

　　但其他教授認(rèn)為，應(yīng)該利用ChatGPT強(qiáng)大的技術(shù)，讓學(xué)生為新的現(xiàn)實(shí)做好準(zhǔn)備。

　　韋伯州立大學(xué)教授Alex Lawrence表示：‘我希望它能給你足夠的啟發(fā)和教育，讓你想要學(xué)習(xí)如何利用這些工具，而不僅僅是學(xué)會(huì)更好地作弊。’

　　而賓夕法尼亞大學(xué)的Ethan Mollick說(shuō)，他希望自己文學(xué)系的學(xué)生能夠利用技術(shù)‘寫得更多’和‘寫得更好’。

　　‘ChatGPT是寫作的力量倍增器，’Mollick補(bǔ)充道?！蚁Ｍ麄兪褂盟?。’

　　谷歌可以，ChatGPT就不行？

　　雖然引發(fā)了學(xué)術(shù)誠(chéng)信的風(fēng)暴，但許多專家認(rèn)為，這項(xiàng)技術(shù)只是一個(gè)新學(xué)習(xí)時(shí)代的開(kāi)始——AI寫作工具是學(xué)習(xí)的未來(lái)。

　　迪肯大學(xué)數(shù)字研究中心主任Phillip Dawson表示：‘我認(rèn)為這是人類能力提升的一個(gè)重大時(shí)刻?！?/p>

　　‘在我看來(lái)，五年后畢業(yè)的學(xué)生比現(xiàn)在的學(xué)生能做的事情要多得多，因?yàn)樗麄冇羞@些AI工具?！?/p>

　　他把寫論文的學(xué)生與駕駛現(xiàn)代飛機(jī)的飛行員做了類比。‘是的，你必須學(xué)會(huì)使用所有的儀器，你需要知道這些儀器是如何工作的，但你也需要在儀器出現(xiàn)故障時(shí)駕駛飛機(jī)。’

　　阿德萊德大學(xué)計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)學(xué)院講師Cheryl Pope博士表示，ChatGPT非常適合編寫初稿，但無(wú)法取代人工編輯和事實(shí)核查的需求。‘你需要理解這個(gè)話題，才能評(píng)論它產(chǎn)生的答案?！?/p>

　　ChatGPT能讓你走出幾步，但不能讓你獲得高分。但它的可能性讓人興奮，能讓我們走向更高的標(biāo)準(zhǔn)。就像我們對(duì)兩個(gè)小時(shí)的筆試和兩個(gè)月寫出的論文有不同的期待。

　　還有一個(gè)原因是，獲得幫助需要大量的社會(huì)資源。

　　問(wèn)別人一個(gè)蠢問(wèn)題，會(huì)讓人很羞愧，但是面對(duì)AI，我們永遠(yuǎn)不會(huì)有這樣的擔(dān)心。

　　斯坦福最強(qiáng)檢測(cè)器：DetectGPT

　　有攻就有防，能為老師們解憂的AI作弊檢測(cè)工具，也火速誕生了。

　　最近，來(lái)自斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)就提出了一種用于檢測(cè)AI生成文本的全新方法——DetectGPT。

　　概括來(lái)說(shuō)：

• DetectGPT通過(guò)利用模型的對(duì)數(shù)概率函數(shù)的局部曲率（由LLM生成的往往占據(jù)負(fù)曲率區(qū)域），來(lái)檢測(cè)文本是否出自預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。

• DetectGPT只使用興趣模型計(jì)算出的對(duì)數(shù)概率和來(lái)自另一個(gè)通用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如T5）的隨機(jī)擾動(dòng)，無(wú)需訓(xùn)練單獨(dú)的分類器，收集真實(shí)或生成的段落數(shù)據(jù)集，或給生成文本加水印。

• DetectGPT的檢測(cè)效果比現(xiàn)有的零樣本（zero-shot）方法更好，特別是將20B參數(shù)GPT-NeoX生成的假新聞的檢測(cè)率從0.81 AUROC提高到了0.95 AUROC。

　　論文地址：https：//arxiv.org/abs/2301.11305

　　我們可以觀察到，機(jī)器生成的文本（左）有位于對(duì)數(shù)負(fù)曲率區(qū)域的趨勢(shì)，而附近的樣本平均具有較低的模型對(duì)數(shù)概率。

　　相比之下，人類的文本（右）則不會(huì)明顯占據(jù)負(fù)對(duì)數(shù)概率曲率區(qū)域。

　　接下來(lái)，想要確定一段文字是否由一個(gè)特定的LLM產(chǎn)生，如GPT-3。

　　首先需要DetectGPT使用一個(gè)通用的預(yù)訓(xùn)練模型（如T5）對(duì)該段落產(chǎn)生輕微的擾動(dòng)。然后再讓DetectGPT比較原始樣本與每個(gè)擾動(dòng)樣本的對(duì)數(shù)概率。

　　如果平均對(duì)數(shù)比很高，則該樣本很可能來(lái)自源模型。

　　具體的測(cè)試結(jié)果如下：

　　此外，經(jīng)過(guò)真實(shí)和生成文本的大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的有監(jiān)督檢測(cè)模型，在分布式文本上的表現(xiàn)與DetectGPT一樣，甚至更好。（上）

　　然而，對(duì)于新的領(lǐng)域，如PubMed醫(yī)學(xué)文本和來(lái)自WMT16的德國(guó)新聞數(shù)據(jù)，zero-shot是開(kāi)箱即用的，而有監(jiān)督的檢測(cè)方法則會(huì)由于過(guò)度的分布偏移而垮掉。（下）

　　不過(guò)，DetectGPT自身也存在著明顯的限制。

　　首先，DetectGPT基于的是白盒假設(shè)，即我們可以評(píng)估有關(guān)模型的對(duì)數(shù)概率。對(duì)于那些API背后的模型（如GPT-3），評(píng)估概率還需要花錢。

　　其次，DetectGPT需要獲得一個(gè)合理的擾動(dòng)函數(shù)。雖然在這項(xiàng)工作中，作者使用了現(xiàn)成的掩碼模型，如T5和mT5（用于非英語(yǔ)語(yǔ)言），但如果現(xiàn)有的模型不能很好地對(duì)空間進(jìn)行表征，那么DetectGPT在一些領(lǐng)域的性能就可能會(huì)降低。

　　最后，DetectGPT比其他檢測(cè)方法的計(jì)算量更大，因?yàn)樗枰獙?duì)每個(gè)候選段落的擾動(dòng)集進(jìn)行抽樣和評(píng)分，而不是僅僅對(duì)候選段落進(jìn)行評(píng)分。

　　雖然DetectGPT現(xiàn)階段還沒(méi)開(kāi)放，但問(wèn)題不大。

　　畢竟，市面上還有很多工具可以直接使用。

　　尤其是GPTZero，不僅免費(fèi)，而且效果拔群。

　　小編親測(cè)發(fā)現(xiàn)，最新版本的GPTZero甚至可以明確地指出一段文字中，哪段是AI生成的，哪段是人類寫的。

　　原理上，GPTZero主要靠‘困惑度’（文本的隨機(jī)性）和‘突發(fā)性’（困惑度的變化）作為指標(biāo)進(jìn)行判斷。

　　在每次測(cè)試中，GPTZero還會(huì)挑選出困惑度最高的那個(gè)句子，也就是AI寫出的最像人話的句子。