ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ເຄື່ອງກວດຈັບຂໍ້ຄວາມ AI ສາມາດເປັນສັນຍານ "ເບິ່ງໃກ້ໆ" ໄດ້ໄວ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອທ່ານມີຕົວຢ່າງທີ່ຍາວກວ່າ, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຜູ້ຂຽນ. ດ້ວຍການຂຽນທີ່ສັ້ນ, ແກ້ໄຂຫຼາຍ, ເປັນທາງການ, ຫຼືບໍ່ແມ່ນພາສາພື້ນເມືອງ, ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມຜິດພາດກາຍເປັນເລື່ອງທຳມະດາ, ສະນັ້ນການຕັດສິນໃຈບໍ່ຄວນຂຶ້ນກັບຄະແນນດຽວ.
ພວກມັນສາມາດເປັນປະໂຫຍດເປັນ ຄຳແນະນຳ - ການຊຸກຍູ້, ສັນຍານ "ອາດຈະເບິ່ງໃກ້ໆ". ແຕ່ພວກມັນ ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖືເປັນຫຼັກຖານ . ບໍ່ໃກ້ຄຽງເລີຍ. ແລະແມ່ນແຕ່ບໍລິສັດທີ່ສ້າງເຄື່ອງກວດຈັບກໍ່ມັກຈະເວົ້າແບບນີ້ໃນທາງໃດທາງໜຶ່ງ (ບາງຄັ້ງກໍ່ດັງ, ບາງຄັ້ງກໍ່ເປັນຕົວໜັງສືນ້ອຍໆ). ຕົວຢ່າງ, OpenAI ໄດ້ກ່າວວ່າມັນ ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະກວດພົບຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນໂດຍ AI ທັງໝົດຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື , ແລະແມ່ນແຕ່ຕົວເລກການປະເມີນຜົນທີ່ສະແດງອັດຕາການພາດທີ່ມີຄວາມໝາຍ ແລະ ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. [1]
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື : ໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ຄະແນນຂອງເຄື່ອງກວດຈັບຄືກັບຄຳແນະນຳ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານ, ໂດຍສະເພາະໃນກໍລະນີທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ.
ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ : ການຂຽນທີ່ເປັນທາງການ, ແບບແມ່ແບບ, ສັ້ນ ຫຼື ການຂຽນທີ່ຂັດເງົາດີ ມັກຖືກຕິດສະຫຼາກຜິດ.
ຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ : ການຖອດຂໍ້ຄວາມບາງໆ ຫຼື ຮ່າງທີ່ປະສົມປະສານລະຫວ່າງມະນຸດກັບ AI ສາມາດເລື່ອນຜ່ານການກວດພົບໄດ້ງ່າຍ.
ການຢັ້ງຢືນ : ມັກຫຼັກຖານຂະບວນການ - ປະຫວັດຮ່າງ, ບັນທຶກ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ຮ່ອງຮອຍການແກ້ໄຂ.
ການຄຸ້ມຄອງ : ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຂໍ້ຈຳກັດທີ່ໂປ່ງໃສ, ການທົບທວນຄືນໂດຍມະນຸດ, ແລະ ເສັ້ນທາງການອຸທອນກ່ອນຜົນສະທ້ອນ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ວິທີການເຮັດວຽກຂອງການກວດຈັບ AI
ເບິ່ງວ່າເຄື່ອງມືຕ່າງໆກວດພົບການຂຽນຂອງ AI ໂດຍໃຊ້ຮູບແບບ ແລະ ຄວາມເປັນໄປໄດ້ແນວໃດ.
🔗 AI ຄາດຄະເນແນວໂນ້ມແນວໃດ
ເຂົ້າໃຈວິທີທີ່ອັລກໍຣິທຶມຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການຈາກຂໍ້ມູນ ແລະ ສັນຍານ.
🔗 ວິທີການໃຊ້ AI ໃນໂທລະສັບຂອງທ່ານ
ວິທີການປະຕິບັດໄດ້ຈິງໃນການໃຊ້ແອັບ AI ສຳລັບວຽກງານປະຈຳວັນ.
🔗 ຂໍ້ຄວາມເປັນສຽງແມ່ນ AI ບໍ?
ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ລະບົບ TTS ສ້າງສຽງທຳມະຊາດຈາກຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນ.
ເປັນຫຍັງຄົນຈຶ່ງຖາມຢູ່ເລື້ອຍໆວ່າເຄື່ອງກວດຈັບ AI ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼືບໍ່ 😅
ເພາະວ່າເດີມພັນໄດ້ສູງຂຶ້ນຢ່າງໄວວາຢ່າງແປກປະຫຼາດ.
-
ຄູອາຈານຕ້ອງການປົກປ້ອງຄວາມຊື່ສັດທາງວິຊາການ🎓
-
ບັນນາທິການຕ້ອງການຢຸດບົດຄວາມສະແປມທີ່ບໍ່ມີຄວາມພະຍາຍາມ 📰
-
ຜູ້ຈັດການທີ່ຮັບສະໝັກຕ້ອງການຕົວຢ່າງການຂຽນທີ່ແທ້ຈິງ 💼
-
ນັກຮຽນຢາກຫຼີກລ່ຽງການຖືກກ່າວຫາຢ່າງບໍ່ຖືກຕ້ອງ 😬
-
ຍີ່ຫໍ້ຕ່າງໆຕ້ອງການສຽງທີ່ສອດຄ່ອງກັນ, ບໍ່ແມ່ນໂຮງງານຜະລິດເນື້ອຫາແບບຄັດລອກ-ວາງ 📣
ແລະ, ໃນລະດັບຈິດໃຈ, ມັນມີຄວາມຢາກໄດ້ຄວາມສະດວກສະບາຍຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດເວົ້າໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນວ່າ "ນີ້ແມ່ນເລື່ອງຈິງ" ຫຼື "ນີ້ແມ່ນເລື່ອງປອມ". ຄືກັບເຄື່ອງກວດຈັບໂລຫະຢູ່ສະໜາມບິນ.
ຍົກເວັ້ນ... ພາສາບໍ່ແມ່ນໂລຫະ. ພາສາຄ້າຍຄືກັບໝອກຫຼາຍກວ່າ. ເຈົ້າສາມາດຊີ້ໄຟສາຍໃສ່ມັນໄດ້, ແຕ່ຄົນຍັງໂຕ້ຖຽງກັນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າເຫັນ.
ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງທຽບກັບການສາທິດ 🎭
ໃນສະພາບທີ່ຄວບຄຸມໄດ້, ເຄື່ອງກວດຈັບສາມາດເບິ່ງໜ້າປະທັບໃຈ. ໃນການນຳໃຊ້ປະຈຳວັນ, ມັນຈະບໍ່ຄ່ອຍເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍເທົ່າໃດ - ເພາະວ່າເຄື່ອງກວດຈັບບໍ່ໄດ້ “ເຫັນຄວາມເປັນຜູ້ຂຽນ”, ແຕ່ພວກມັນເຫັນ ຮູບແບບ .
ແມ່ນແຕ່ໜ້າຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມຂອງ OpenAI ທີ່ຢຸດໃຊ້ງານແລ້ວກໍ່ຍັງເນັ້ນໜັກກ່ຽວກັບບັນຫາຫຼັກຄື: ການກວດສອບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນ, ແລະປະສິດທິພາບແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມຍາວຂອງຂໍ້ຄວາມ (ຂໍ້ຄວາມສັ້ນແມ່ນຍາກກວ່າ). ພວກເຂົາຍັງໄດ້ແບ່ງປັນຕົວຢ່າງທີ່ແນ່ນອນຂອງການແລກປ່ຽນ: ການຈັບພຽງແຕ່ສ່ວນໜຶ່ງຂອງຂໍ້ຄວາມ AI ໃນຂະນະທີ່ບາງຄັ້ງຍັງຕິດປ້າຍຂໍ້ຄວາມຂອງມະນຸດຜິດ. [1]
ການຂຽນປະຈຳວັນເຕັມໄປດ້ວຍຄວາມສັບສົນ:
-
ແກ້ໄຂຢ່າງໜັກ
-
ແມ່ແບບ
-
ສຽງທາງເທັກນິກ
-
ປະໂຫຍກທີ່ບໍ່ແມ່ນພາສາພື້ນເມືອງ
-
ຄຳຕອບສັ້ນໆ
-
ຮູບແບບວິຊາການທີ່ເຂັ້ມງວດ
-
“ຂ້ອຍຂຽນເລື່ອງນີ້ຕອນ 2 ໂມງເຊົ້າ ແລະ ສະໝອງຂອງຂ້ອຍເຕັມໄປດ້ວຍພະລັງງານ”
ສະນັ້ນເຄື່ອງກວດຈັບອາດຈະມີປະຕິກິລິຍາຕໍ່ ແບບ , ບໍ່ແມ່ນຕົ້ນກຳເນີດ. ມັນຄືກັບການພະຍາຍາມລະບຸວ່າໃຜອົບເຄັກໂດຍການເບິ່ງເສດເຂົ້າຈີ່. ບາງຄັ້ງເຈົ້າສາມາດຄາດເດົາໄດ້. ບາງຄັ້ງເຈົ້າພຽງແຕ່ຕັດສິນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງເສດເຂົ້າຈີ່ເທົ່ານັ້ນ.
ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ເຮັດວຽກແນວໃດ (ແລະເປັນຫຍັງພວກມັນຈຶ່ງແຕກ) 🧠🔧
“ເຄື່ອງກວດຈັບ AI” ສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ທ່ານຈະພົບໃນທຳມະຊາດແບ່ງອອກເປັນສອງຮູບແບບກວ້າງໆຄື:
1) ການກວດສອບແບບ (ການຄາດເດົາຈາກຮູບແບບຂໍ້ຄວາມ)
ນີ້ລວມມີວິທີການ "ຈັດປະເພດ" ແບບຄລາສສິກ ແລະ ວິທີການຄາດເດົາ/ສັບສົນ. ເຄື່ອງມືຮຽນຮູ້ສັນຍານສະຖິຕິທີ່ ມັກ ຈະປາກົດຢູ່ໃນຜົນຜະລິດຂອງຮູບແບບສະເພາະ... ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນມັນກໍ່ເຮັດໃຫ້ເປັນທົ່ວໄປ.
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງແຕກ:
-
ການຂຽນຂອງມະນຸດສາມາດເບິ່ງຄືວ່າເປັນ "ສະຖິຕິ" ໄດ້ເຊັ່ນກັນ (ໂດຍສະເພາະແມ່ນການຂຽນທີ່ເປັນທາງການ, ໂດຍອີງໃສ່ຄະແນນ, ຫຼື ການຂຽນແບບແມ່ແບບ).
-
ການຂຽນທີ່ທັນສະໄໝມັກຈະ ປະສົມປະສານກັນ (ມະນຸດ + ການແກ້ໄຂ + ຄຳແນະນຳ AI + ເຄື່ອງມືໄວຍາກອນ).
-
ເຄື່ອງມືສາມາດມີຄວາມໝັ້ນໃຈເກີນໄປນອກເຂດສະດວກສະບາຍໃນການທົດສອບຂອງເຂົາເຈົ້າ. [1]
2) ແຫຼ່ງທີ່ມາ / ການໃສ່ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ (ການຢັ້ງຢືນ, ບໍ່ແມ່ນການຄາດເດົາ)
ແທນທີ່ຈະພະຍາຍາມອະນຸມານຜູ້ຂຽນຈາກ "ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຊິ້ນສ່ວນນ້ອຍໆ", ລະບົບແຫຼ່ງທີ່ມາພະຍາຍາມແນບ ທີ່ພິສູດແຫຼ່ງກຳເນີດ , ຫຼືຝັງ ສັນຍານ ທີ່ສາມາດກວດສອບໄດ້ໃນພາຍຫຼັງ.
ວຽກງານຂອງ NIST ກ່ຽວກັບເນື້ອຫາສັງເຄາະເນັ້ນໜັກເຖິງຄວາມເປັນຈິງທີ່ສຳຄັນຢູ່ທີ່ນີ້: ແມ່ນແຕ່ເຄື່ອງກວດຈັບ watermark ກໍມີ false positive ແລະ false negative ທີ່ບໍ່ແມ່ນສູນ - ແລະຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືແມ່ນຂຶ້ນກັບວ່າ watermark ຈະຢູ່ລອດໄດ້ຕັ້ງແຕ່ການສ້າງ → ການແກ້ໄຂ → ການໂພສຄືນໃໝ່ → ພາບໜ້າຈໍ → ການປະມວນຜົນແພລດຟອມຫຼືບໍ່. [2]
ສະນັ້ນແມ່ນແລ້ວ, ຕົ້ນກຳເນີດແມ່ນ ສະອາດກວ່າໃນຫຼັກການ ... ແຕ່ເມື່ອລະບົບນິເວດສະໜັບສະໜູນມັນຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບ.
ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວໃຫຍ່: ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ຜົນລົບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ 😬🫥
ນີ້ແມ່ນຫົວໃຈຂອງມັນ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮູ້ວ່າເຄື່ອງກວດຈັບ AI ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຫຼືບໍ່, ທ່ານຕ້ອງຖາມວ່າ: ໜ້າເຊື່ອຖືໃນ ລາຄາເທົ່າໃດ ?
ຜົນກວດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ (ຖືກໝາຍເປັນມະນຸດວ່າເປັນ AI) 😟
ນີ້ແມ່ນສະຖານະການຝັນຮ້າຍໃນໂຮງຮຽນ ແລະ ສະຖານທີ່ເຮັດວຽກ: ມະນຸດຂຽນບາງສິ່ງບາງຢ່າງ, ຖືກໝາຍ, ແລະທັນໃດນັ້ນພວກເຂົາກໍ່ປ້ອງກັນຕົວເອງຈາກຕົວເລກຢູ່ໜ້າຈໍ.
ນີ້ແມ່ນຮູບແບບທີ່ພົບເລື້ອຍຫຼາຍ:
ນັກຮຽນສົ່ງບົດສະທ້ອນສັ້ນໆ (ເຊັ່ນ: ສອງສາມຮ້ອຍຄຳ).
ເຄື່ອງກວດຈັບຈະປ່ອຍຄະແນນທີ່ເບິ່ງຄືວ່າໝັ້ນໃຈອອກມາ.
ທຸກຄົນຕົກໃຈ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ວ່າເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວເຕືອນວ່າບົດສະເໜີສັ້ນໆອາດຈະໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ໜ້ອຍລົງ - ແລະ ຄະແນນບໍ່ຄວນຖືກນຳໃຊ້ເປັນພື້ນຖານດຽວສຳລັບການກະທຳທີ່ບໍ່ດີ. [3]
ຄຳແນະນຳຂອງ Turnitin ເອງ (ໃນບັນທຶກການປ່ອຍ/ເອກະສານ) ໄດ້ເຕືອນຢ່າງຊັດເຈນວ່າ ການສົ່ງຜົນງານທີ່ຕໍ່າກວ່າ 300 ຄຳ ອາດຈະມີຄວາມຖືກຕ້ອງໜ້ອຍກວ່າ , ແລະ ເຕືອນສະຖາບັນຕ່າງໆບໍ່ໃຫ້ໃຊ້ຄະແນນ AI ເປັນພື້ນຖານດຽວສຳລັບການກະທຳທີ່ບໍ່ດີຕໍ່ນັກສຶກສາ. [3]
ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງມັກຈະປາກົດຂຶ້ນເມື່ອຂຽນວ່າ:
-
ເປັນທາງການເກີນໄປ
-
ຊ້ຳໆໂດຍການອອກແບບ (ຄະແນນ, ບົດລາຍງານ, ແມ່ແບບຍີ່ຫໍ້)
-
ສັ້ນ (ສັນຍານໜ້ອຍລົງ, ການຄາດເດົາຫຼາຍຂຶ້ນ)
-
ກວດສອບ ແລະ ປັບປຸງຢ່າງລະອຽດ
ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວເຄື່ອງກວດຈັບສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າ: "ອັນນີ້ເບິ່ງຄືກັບຂໍ້ຄວາມປະເພດທີ່ຂ້ອຍໄດ້ເຫັນຈາກ AI" ເຖິງແມ່ນວ່າມັນບໍ່ແມ່ນ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນການປອງຮ້າຍ. ມັນເປັນພຽງແຕ່ການຈັບຄູ່ຮູບແບບດ້ວຍຕົວເລື່ອນຄວາມໝັ້ນໃຈ.
ຜົນກວດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ (ບໍ່ໄດ້ລາຍງານ AI) 🫥
ຖ້າຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງໃຊ້ AI ແລະແກ້ໄຂຢ່າງເບົາບາງ - ຈັດລຽງລຳດັບໃໝ່, ຖອດຄວາມ, ໃສ່ຂໍ້ຄວາມຂອງມະນຸດເຂົ້າໄປ - ເຄື່ອງກວດຈັບອາດຈະພາດມັນໄດ້. ນອກຈາກນີ້, ເຄື່ອງມືທີ່ປັບແຕ່ງເພື່ອຫຼີກລ່ຽງການກ່າວຫາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງມັກຈະພາດຂໍ້ຄວາມ AI ຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍການອອກແບບ (ນັ້ນແມ່ນການແລກປ່ຽນທີ່ສຳຄັນ). [1]
ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າອາດຈະໄດ້ຮັບການປະສົມປະສານທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດ:
-
ນັກຂຽນທີ່ຈິງໃຈບາງຄັ້ງກໍ່ຖືກຕຳໜິ
-
ຜູ້ທີ່ໂກງທີ່ຕັ້ງໃຈມັກຈະບໍ່ເຮັດ
ບໍ່ແມ່ນສະເໝີໄປ. ແຕ່ເລື້ອຍໆແລ້ວການໃຊ້ເຄື່ອງກວດຈັບເປັນ "ຫຼັກຖານ" ແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງ.
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ການຕິດຕັ້ງເຄື່ອງກວດຈັບ "ດີ" (ເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງກວດຈັບຈະບໍ່ສົມບູນແບບກໍຕາມ) ✅🧪
ຖ້າທ່ານຈະໃຊ້ອັນໜຶ່ງຢູ່ແລ້ວ (ເພາະວ່າສະຖາບັນຕ່າງໆເຮັດສິ່ງຕ່າງໆໃນສະຖາບັນ), ການຕັ້ງຄ່າທີ່ດີເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຄືກັບ "ຜູ້ພິພາກສາ + ຄະນະລູກຂຸນ" ແຕ່ຄ້າຍຄືກັບ "ການຄັດເລືອກ + ຫຼັກຖານ"
ການຕັ້ງຄ່າທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບປະກອບມີ:
-
ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ໂປ່ງໃສ (ຄຳເຕືອນຂໍ້ຄວາມສັ້ນໆ, ຂໍ້ຈຳກັດຂອງໂດເມນ, ຂອບເຂດຄວາມໝັ້ນໃຈ) [1][3]
-
ຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນ + ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນເປັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ (“ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້” ບໍ່ຄວນເປັນຂໍ້ຫ້າມ)
-
ຫຼັກຖານການທົບທວນຄືນ ແລະ ຂະບວນການຂອງມະນຸດ (ຮ່າງ, ໂຄງຮ່າງ, ປະຫວັດການແກ້ໄຂ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ອ້າງອີງ)
-
ນະໂຍບາຍທີ່ບໍ່ສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈທີ່ມີແຕ່ຄະແນນເທົ່ານັ້ນຢ່າງຈະແຈ້ງ [3]
-
ການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ (ຢ່າເອົາການຂຽນທີ່ລະອຽດອ່ອນເຂົ້າໄປໃນແຜງຄວບຄຸມທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ)
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ວິທີການກວດຫາ vs ວິທີການກວດສອບ 📊🧩
ໂຕະນີ້ມີຈຸດປະສົງທີ່ແປກປະຫຼາດເລັກນ້ອຍ, ເພາະວ່ານັ້ນແມ່ນວິທີທີ່ໂຕະມັກຈະເບິ່ງຄືເມື່ອຄົນເຮັດມັນໃນຂະນະທີ່ຈິບຊາເຢັນໆ ☕.
| ເຄື່ອງມື / ວິທີການ | ຜູ້ຊົມ | ການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ (ແລະເປັນຫຍັງມັນບໍ່ໄດ້ຜົນ) |
|---|---|---|---|
| ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ທີ່ອີງໃສ່ຮູບແບບ (ເຄື່ອງມື "ຄະແນນ AI" ທົ່ວໄປ) | ທຸກໆຄົນ | ການຄັດເລືອກໄວ | ໄວ ແລະ ງ່າຍ, ແຕ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ ຮູບແບບ ກັບ ຕົ້ນກຳເນີດ - ແລະ ມັກຈະມີຄວາມສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂໍ້ຄວາມສັ້ນໆ ຫຼື ຂໍ້ຄວາມທີ່ຖືກແກ້ໄຂຫຼາຍ. [1] |
| ເຄື່ອງກວດຈັບສະຖາບັນ (ປະສົມປະສານ LMS) | ໂຮງຮຽນ, ມະຫາວິທະຍາໄລ | ການລາຍງານຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ | ສະດວກໃນການກວດສອບ, ແຕ່ມີຄວາມສ່ຽງເມື່ອຖືວ່າເປັນຫຼັກຖານ; ເຄື່ອງມືຫຼາຍຢ່າງເຕືອນຢ່າງຊັດເຈນກ່ຽວກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄະແນນເທົ່ານັ້ນ. [3] |
| ມາດຕະຖານແຫຼ່ງທີ່ມາ (ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວເນື້ອຫາ / ແບບ C2PA) | ເວທີ, ຫ້ອງຂ່າວ | ຕິດຕາມຕົ້ນກຳເນີດ + ການແກ້ໄຂ | ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນເມື່ອຮັບຮອງເອົາແບບຕົ້ນທາງຫາປາຍທາງ; ອີງໃສ່ metadata ທີ່ຢູ່ລອດໃນລະບົບນິເວດທີ່ກວ້າງຂວາງ. [4] |
| ລະບົບນິເວດການໃສ່ລາຍນ້ຳ (ເຊັ່ນ: ສະເພາະຜູ້ຂາຍ) | ຜູ້ຂາຍເຄື່ອງມື, ແພລດຟອມ | ການຢັ້ງຢືນໂດຍອີງໃສ່ສັນຍານ | ໃຊ້ໄດ້ເມື່ອເນື້ອຫາມາຈາກເຄື່ອງມືໃສ່ລາຍນ້ຳ ແລະ ສາມາດກວດພົບໄດ້ໃນພາຍຫຼັງ; ບໍ່ແມ່ນທົ່ວໄປ, ແລະ ເຄື່ອງກວດຈັບຍັງມີອັດຕາຄວາມຜິດພາດ. [2][5] |
ເຄື່ອງກວດຈັບໃນການສຶກສາ🎓📚
ການສຶກສາແມ່ນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຍາກທີ່ສຸດສຳລັບຜູ້ກວດຈັບເພາະວ່າອັນຕະລາຍແມ່ນສ່ວນຕົວ ແລະ ເກີດຂຶ້ນທັນທີ.
ນັກຮຽນມັກຖືກສອນໃຫ້ຂຽນໃນລັກສະນະທີ່ເບິ່ງຄືວ່າ "ເປັນສູດ" ເພາະວ່າພວກເຂົາຖືກໃຫ້ຄະແນນຕາມໂຄງສ້າງ:
-
ຖະແຫຼງການວິທະຍານິພົນ
-
ແມ່ແບບວັກ
-
ສຽງທີ່ສອດຄ່ອງ
-
ການຫັນປ່ຽນຢ່າງເປັນທາງການ
ສະນັ້ນ, ເຄື່ອງກວດຈັບສາມາດລົງໂທດນັກຮຽນສຳລັບ... ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ.
ຖ້າໂຮງຮຽນໃຊ້ເຄື່ອງກວດຈັບ, ວິທີການປ້ອງກັນທີ່ດີທີ່ສຸດມັກຈະປະກອບມີ:
-
ເຄື່ອງກວດຈັບເປັນ ການຄັດເລືອກເທົ່ານັ້ນ
-
ບໍ່ມີການລົງໂທດໂດຍບໍ່ມີການທົບທວນຄືນຈາກມະນຸດ
-
ໂອກາດໃຫ້ນັກຮຽນອະທິບາຍຂະບວນການຂອງເຂົາເຈົ້າ
-
ຮ່າງປະຫວັດສາດ / ໂຄງຮ່າງ / ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການປະເມີນຜົນ
-
ການຕິດຕາມທາງປາກຕາມຄວາມເໝາະສົມ
ແລະແມ່ນແລ້ວ, ການຕິດຕາມທາງປາກສາມາດຮູ້ສຶກຄືກັບການສອບສວນ. ແຕ່ພວກມັນສາມາດຍຸດຕິທຳກວ່າ "ຫຸ່ນຍົນເວົ້າວ່າເຈົ້າໂກງ", ໂດຍສະເພາະເມື່ອຕົວກວດຈັບເອງເຕືອນກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຄະແນນເທົ່ານັ້ນ. [3]
ເຄື່ອງກວດຈັບສຳລັບການຈ້າງງານ ແລະ ການຂຽນໃນບ່ອນເຮັດວຽກ 💼✍️
ການຂຽນໃນບ່ອນເຮັດວຽກມັກຈະເປັນ:
-
ແມ່ແບບ
-
ຂັດເງົາ
-
ຊ້ຳໆ
-
ແກ້ໄຂໂດຍຫຼາຍຄົນ
ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ: ມັນສາມາດເບິ່ງຄືກັບອັລກໍຣິທຶມເຖິງແມ່ນວ່າມັນເປັນຂອງມະນຸດກໍຕາມ.
ຖ້າທ່ານກຳລັງຮັບສະໝັກພະນັກງານ, ວິທີການທີ່ດີກວ່າການອີງໃສ່ຄະແນນຂອງເຄື່ອງກວດຈັບແມ່ນ:
-
ຂໍຂຽນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບໜ້າວຽກຕົວຈິງ
-
ເພີ່ມການຕິດຕາມສົດສັ້ນໆ (ເຖິງແມ່ນວ່າ 5 ນາທີ)
-
ປະເມີນເຫດຜົນ ແລະ ຄວາມຊັດເຈນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ “ແບບ”
-
ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ສະໝັກເປີດເຜີຍກົດລະບຽບການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານ AI ລ່ວງໜ້າ
ການພະຍາຍາມ "ກວດຫາ AI" ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ທັນສະໄໝແມ່ນຄືກັບການພະຍາຍາມກວດຫາວ່າມີຄົນໃຊ້ການກວດສອບການສະກົດຄຳຫຼືບໍ່. ໃນທີ່ສຸດທ່ານຈະຮູ້ວ່າໂລກໄດ້ປ່ຽນແປງໄປໃນຂະນະທີ່ທ່ານບໍ່ໄດ້ຊອກຫາ. [1]
ເຄື່ອງກວດຈັບສຳລັບຜູ້ເຜີຍແຜ່, SEO, ແລະ ການກວດສອບ 📰📈
ເຄື່ອງກວດຈັບສາມາດເປັນປະໂຫຍດສຳລັບ ການຄັດເລືອກແບບເປັນກຸ່ມ : ໝາຍກຸ່ມເນື້ອຫາທີ່ໜ້າສົງໄສເພື່ອການກວດສອບໂດຍມະນຸດ.
ແຕ່ບັນນາທິການທີ່ເປັນມະນຸດທີ່ລະມັດລະວັງມັກຈະກວດພົບບັນຫາ “ຄືກັບ AI” ໄດ້ໄວກ່ວາເຄື່ອງກວດຈັບ, ເພາະວ່າບັນນາທິການສັງເກດເຫັນ:
-
ການຮຽກຮ້ອງທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງໂດຍບໍ່ມີລາຍລະອຽດສະເພາະ
-
ນໍ້າສຽງທີ່ໝັ້ນໃຈໂດຍບໍ່ມີຫຼັກຖານ
-
ໂຄງສ້າງຄອນກີດທີ່ຂາດຫາຍໄປ
-
ສຳນວນ “ປະກອບ” ທີ່ຟັງແລ້ວບໍ່ຄືກັບຄຳເວົ້າທີ່ຝັງຢູ່ໃນໃຈ
ແລະນີ້ແມ່ນຈຸດປ່ຽນ: ນັ້ນບໍ່ແມ່ນມະຫາອຳນາດວິເສດ. ມັນເປັນພຽງສະຕິປັນຍາດ້ານບັນນາທິການສຳລັບ ສັນຍານຄວາມໄວ້ວາງໃຈ .
ທາງເລືອກທີ່ດີກ່ວາການກວດສອບທີ່ບໍລິສຸດ: ຕົ້ນກຳເນີດ, ຂະບວນການ, ແລະ “ສະແດງຜົນງານຂອງເຈົ້າ” 🧾🔍
ຖ້າເຄື່ອງກວດຈັບບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ໃນຖານະເປັນຫຼັກຖານ, ທາງເລືອກທີ່ດີກວ່າມັກຈະເບິ່ງຄືຄະແນນດຽວໜ້ອຍລົງ ແລະ ເບິ່ງຄືຫຼັກຖານທີ່ຊ້ອນກັນຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.
1) ຫຼັກຖານຂະບວນການ (ວິລະຊົນທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈ) 😮💨✅
-
ຮ່າງ
-
ປະຫວັດການແກ້ໄຂ
-
ບັນທຶກ ແລະ ໂຄງຮ່າງ
-
ການອ້າງອີງ ແລະ ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ
-
ການຄວບຄຸມເວີຊັນສຳລັບການຂຽນແບບມືອາຊີບ
2) ການກວດສອບຄວາມແທ້ຈິງທີ່ບໍ່ແມ່ນ "ຄວາມຜິດພາດ" 🗣️
-
"ເປັນຫຍັງເຈົ້າຈຶ່ງເລືອກໂຄງສ້າງນີ້?"
-
"ເຈົ້າປະຕິເສດທາງເລືອກໃດ ແລະ ເປັນຫຍັງ?"
-
"ອະທິບາຍວັກນີ້ໃຫ້ຜູ້ທີ່ໜຸ່ມກວ່າຟັງ."
3) ມາດຕະຖານແຫຼ່ງກຳເນີດ + ການໃສ່ລາຍນ້ຳບ່ອນທີ່ເປັນໄປໄດ້ 🧷💧
ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວເນື້ອຫາຂອງ C2PA ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຊົມຕິດຕາມ ຕົ້ນກຳເນີດ ແລະ ແກ້ໄຂປະຫວັດ ຂອງເນື້ອຫາດິຈິຕອນ (ຄິດວ່າ: ແນວຄວາມຄິດ "ປ້າຍຊື່ໂພຊະນາການ" ສຳລັບສື່). [4]
ໃນຂະນະດຽວກັນ, ລະບົບນິເວດ SynthID ຂອງ Google ສຸມໃສ່ການໃສ່ລາຍນ້ຳ ແລະ ການກວດຈັບເນື້ອຫາທີ່ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍເຄື່ອງມື Google ທີ່ຮອງຮັບໃນພາຍຫຼັງ (ແລະ ປະຕູກວດຈັບທີ່ສະແກນການອັບໂຫຼດ ແລະ ເນັ້ນໃສ່ພາກພື້ນທີ່ອາດຈະມີລາຍນ້ຳ). [5]
ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນ ການກວດສອບ - ບໍ່ສົມບູນແບບ, ບໍ່ແມ່ນທົ່ວໄປ, ແຕ່ຊີ້ໄປໃນທິດທາງທີ່ຊັດເຈນກວ່າ "ການຄາດເດົາຈາກຄວາມຮູ້ສຶກ." [2]
4) ນະໂຍບາຍທີ່ຊັດເຈນທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມເປັນຈິງ 📜
“AI ຖືກຫ້າມ” ແມ່ນງ່າຍດາຍ… ແລະມັກຈະບໍ່ເປັນຈິງ. ຫຼາຍອົງກອນກ້າວໄປສູ່:
-
"AI ອະນຸຍາດໃຫ້ໃຊ້ສຳລັບການລະດົມສະໝອງ, ບໍ່ແມ່ນການຮ່າງສຸດທ້າຍ"
-
“AI ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດຖ້າເປີດເຜີຍ”
-
"AI ອະນຸຍາດໃຫ້ໃຊ້ສຳລັບໄວຍາກອນ ແລະ ຄວາມຊັດເຈນ, ແຕ່ການໃຊ້ເຫດຜົນຕົ້ນສະບັບຕ້ອງເປັນຂອງທ່ານ"
ວິທີການທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການໃຊ້ເຄື່ອງກວດຈັບ AI (ຖ້າທ່ານຕ້ອງໃຊ້) ⚖️🧠
-
ໃຊ້ເຄື່ອງກວດຈັບເປັນພຽງທຸງເທົ່ານັ້ນ
ບໍ່ແມ່ນຄຳຕັດສິນ. ບໍ່ແມ່ນຕົວກະຕຸ້ນການລົງໂທດ. [3] -
ກວດສອບປະເພດຂໍ້
ຄວາມ ຄຳຕອບສັ້ນບໍ? ລາຍການຫົວຂໍ້? ແກ້ໄຂຫຼາຍບໍ? ຄາດວ່າຈະມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໜ້າສົງໄສຫຼາຍກວ່າ. [1][3] -
ຊອກຫາຫຼັກຖານທີ່ມີພື້ນຖານ
ຮ່າງ, ເອກະສານອ້າງອີງ, ສຽງທີ່ສອດຄ່ອງກັນຕະຫຼອດການເວລາ, ແລະ ຄວາມສາມາດຂອງຜູ້ຂຽນໃນການອະທິບາຍທາງເລືອກຕ່າງໆ. -
ສົມມຸດວ່າການຂຽນແບບປະສົມເປັນເລື່ອງປົກກະຕິໃນຕອນນີ້
ມະນຸດ + ບັນນາທິການ + ເຄື່ອງມືໄວຍາກອນ + ຄຳແນະນຳ AI + ແມ່ແບບ ແມ່ນ... ວັນອັງຄານ. -
ຢ່າອີງໃສ່ຕົວເລກ
ດຽວ ຄະແນນດຽວຊຸກຍູ້ໃຫ້ຕັດສິນໃຈຢ່າງຂີ້ຄ້ານ - ແລະການຕັດສິນໃຈຢ່າງຂີ້ຄ້ານແມ່ນວິທີການກ່າວຫາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເກີດຂຶ້ນ. [3]
ບັນທຶກປິດ✨
ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບພາບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຈຶ່ງມີລັກສະນະແບບນີ້:
-
ໜ້າເຊື່ອຖືເປັນຄຳແນະນຳຫຍາບໆ: ບາງຄັ້ງ ✅
-
ເຊື່ອຖືໄດ້ເປັນຫຼັກຖານ: ບໍ່ ❌
-
ປອດໄພເປັນພື້ນຖານດຽວສຳລັບການລົງໂທດ ຫຼື ການລຶບອອກ: ບໍ່ແນ່ນອນ 😬
ປະຕິບັດຕໍ່ເຄື່ອງກວດຈັບຄືກັບເຄື່ອງກວດຈັບຄວັນໄຟ:
-
ມັນສາມາດແນະນຳວ່າເຈົ້າຄວນເບິ່ງໃກ້ໆ
-
ມັນບໍ່ສາມາດບອກທ່ານໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນວ່າມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນ
-
ມັນບໍ່ສາມາດທົດແທນຫຼັກຖານການສືບສວນ, ສະພາບການ ແລະ ຂະບວນການໄດ້
ເຄື່ອງຈັກຄົ້ນຫາຄວາມຈິງດ້ວຍການຄລິກດຽວສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສຳລັບນິຍາຍວິທະຍາສາດ ຫຼື ການໂຄສະນາໂຄສະນາ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເຄື່ອງກວດຈັບຂໍ້ຄວາມ AI ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ບໍ່ສຳລັບການພິສູດວ່າຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງໃຊ້ AI?
ເຄື່ອງກວດຈັບຂໍ້ຄວາມ AI ບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຜູ້ຂຽນ. ພວກມັນສາມາດເປັນສັນຍານໄວວ່າບາງສິ່ງບາງຢ່າງອາດຈະສົມຄວນໄດ້ຮັບການທົບທວນຄືນ, ໂດຍສະເພາະກັບຕົວຢ່າງທີ່ຍາວກວ່າ, ແຕ່ຄະແນນດຽວກັນອາດຈະຜິດພາດໃນທິດທາງໃດກໍໄດ້. ໃນສະຖານະການທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ, ບົດຄວາມແນະນຳໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງເຄື່ອງກວດຈັບເປັນພຽງຄຳແນະນຳ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານ, ແລະ ຫຼີກລ່ຽງການຕັດສິນໃຈໃດໆທີ່ຂຶ້ນກັບຕົວເລກດຽວ.
ເປັນຫຍັງເຄື່ອງກວດຈັບ AI ຈຶ່ງໝາຍເຖິງການຂຽນຂອງມະນຸດວ່າເປັນ AI?
ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເກີດຂຶ້ນເມື່ອເຄື່ອງກວດຈັບຕອບສະໜອງຕໍ່ຮູບແບບແທນທີ່ຈະເປັນຕົ້ນກຳເນີດ. ການຂຽນທີ່ເປັນທາງການ, ແບບແມ່ແບບ, ການຂຽນທີ່ປັບປຸງໃຫ້ດີ, ຫຼື ການຂຽນສັ້ນໆສາມາດອ່ານໄດ້ວ່າເປັນ "ສະຖິຕິ" ແລະ ເຮັດໃຫ້ເກີດຄະແນນທີ່ໝັ້ນໃຈເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະເປັນຂອງມະນຸດທັງໝົດກໍຕາມ. ບົດຄວາມສັງເກດເຫັນວ່າສິ່ງນີ້ມັກພົບເລື້ອຍໂດຍສະເພາະໃນສະພາບແວດລ້ອມເຊັ່ນໂຮງຮຽນ ຫຼື ບ່ອນເຮັດວຽກບ່ອນທີ່ໂຄງສ້າງ, ຄວາມສອດຄ່ອງ ແລະ ຄວາມຊັດເຈນໄດ້ຮັບລາງວັນ, ເຊິ່ງສາມາດຄ້າຍຄືກັບຮູບແບບທີ່ເຄື່ອງກວດຈັບເຊື່ອມໂຍງກັບຜົນຜະລິດຂອງ AI ໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ.
ການຂຽນແບບໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ການກວດຈັບ AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງໜ້ອຍລົງ?
ຕົວຢ່າງສັ້ນໆ, ຂໍ້ຄວາມທີ່ຖືກແກ້ໄຂຢ່າງໜັກໜ່ວງ, ຮູບແບບວິຊາການດ້ານວິຊາການ ຫຼື ຮູບແບບທີ່ເຂັ້ມງວດ, ແລະ ການໃຊ້ປະໂຫຍກທີ່ບໍ່ແມ່ນພາສາພື້ນເມືອງມັກຈະສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໜ້າລົບກວນຫຼາຍກວ່າ. ບົດຄວາມເນັ້ນໜັກວ່າການຂຽນປະຈຳວັນປະກອບມີສິ່ງທີ່ສັບສົນຫຼາຍຢ່າງ - ແມ່ແບບ, ການກວດແກ້, ແລະ ເຄື່ອງມືຮ່າງແບບປະສົມ - ທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບທີ່ອີງໃສ່ຮູບແບບສັບສົນ. ໃນກໍລະນີເຫຼົ່ານີ້, "ຄະແນນ AI" ແມ່ນໃກ້ຄຽງກັບການຄາດເດົາທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງກ່ວາການວັດແທກທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື.
ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງສາມາດຫຼີກລ່ຽງເຄື່ອງກວດຈັບຂໍ້ຄວາມ AI ໂດຍການຖອດຄວາມໝາຍຄືນໃໝ່ໄດ້ບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, ຂໍ້ຄວາມລົບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນພົບເລື້ອຍເມື່ອຂໍ້ຄວາມ AI ຖືກແກ້ໄຂເລັກນ້ອຍ. ບົດຄວາມອະທິບາຍວ່າການຈັດລຽງປະໂຫຍກຄືນໃໝ່, ການຖອດຄວາມ, ຫຼື ການປະສົມປະສານການຂຽນຮ່າງຂອງມະນຸດ ແລະ AI ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມໝັ້ນໃຈຂອງເຄື່ອງກວດຈັບ ແລະ ເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI ເລື່ອນຜ່ານໄປໄດ້. ເຄື່ອງກວດຈັບທີ່ຖືກປັບແຕ່ງເພື່ອຫຼີກລ່ຽງການກ່າວຫາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງມັກຈະພາດເນື້ອຫາ AI ຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍການອອກແບບ, ສະນັ້ນ "ບໍ່ໄດ້ຖືກໝາຍ" ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ "ແນ່ນອນວ່າເປັນມະນຸດ."
ທາງເລືອກທີ່ປອດໄພກວ່າການອີງໃສ່ຄະແນນເຄື່ອງກວດຈັບ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ບົດຄວາມແນະນຳໃຫ້ໃຊ້ຫຼັກຖານຂອງຂະບວນການຫຼາຍກວ່າການຄາດເດົາຮູບແບບ. ປະຫວັດຮ່າງ, ໂຄງຮ່າງ, ບັນທຶກ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ອ້າງອີງ, ແລະ ເສັ້ນທາງການແກ້ໄຂໃຫ້ຫຼັກຖານທີ່ແນ່ນອນກວ່າກ່ຽວກັບການຂຽນກ່ວາຄະແນນຂອງຕົວກວດຈັບ. ໃນຫຼາຍໆຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, “ສະແດງຜົນງານຂອງເຈົ້າ” ແມ່ນຍຸດຕິທຳກວ່າ ແລະ ຍາກກວ່າທີ່ຈະຫຼິ້ນ. ຫຼັກຖານທີ່ຊ້ອນກັນຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນການລົງໂທດນັກຂຽນທີ່ແທ້ຈິງເນື່ອງຈາກການຈັດປະເພດອັດຕະໂນມັດທີ່ຫຼອກລວງ.
ໂຮງຮຽນຄວນໃຊ້ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ແນວໃດໂດຍບໍ່ເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ນັກຮຽນ?
ການສຶກສາແມ່ນສະຖານທີ່ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ເພາະວ່າຜົນສະທ້ອນແມ່ນເລື່ອງສ່ວນຕົວ ແລະ ທັນທີທັນໃດ. ບົດຄວາມໂຕ້ຖຽງວ່າ ເຄື່ອງກວດຈັບຄວນຈະເປັນພຽງການຄັດເລືອກເທົ່ານັ້ນ, ບໍ່ແມ່ນພື້ນຖານສຳລັບການລົງໂທດໂດຍບໍ່ມີການທົບທວນຄືນຈາກມະນຸດ. ວິທີການປ້ອງກັນຕົວລວມມີການໃຫ້ນັກຮຽນອະທິບາຍຂະບວນການຂອງເຂົາເຈົ້າ, ການພິຈາລະນາຮ່າງ ແລະ ໂຄງຮ່າງ, ແລະ ການໃຊ້ການຕິດຕາມຜົນເມື່ອຈຳເປັນ - ແທນທີ່ຈະຖືວ່າຄະແນນເປັນຄຳຕັດສິນ, ໂດຍສະເພາະໃນການສົ່ງສັ້ນໆ.
ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ເໝາະສົມກັບການຈ້າງງານ ແລະ ຕົວຢ່າງການຂຽນໃນບ່ອນເຮັດວຽກບໍ?
ພວກມັນມີຄວາມສ່ຽງໃນຖານະເປັນເຄື່ອງມືຮັກສາປະຕູ ເພາະວ່າການຂຽນໃນບ່ອນເຮັດວຽກມັກຈະຖືກປັບປຸງ, ສ້າງແມ່ແບບ ແລະ ແກ້ໄຂໂດຍຫຼາຍຄົນ, ເຊິ່ງສາມາດເບິ່ງຄືວ່າ "ເປັນຂັ້ນຕອນວິທີ" ເຖິງແມ່ນວ່າມັນເປັນຂອງມະນຸດກໍຕາມ. ບົດຄວາມແນະນຳທາງເລືອກທີ່ດີກວ່າ: ໜ້າວຽກຂຽນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກ, ການຕິດຕາມຜົນສັ້ນໆ, ແລະ ການປະເມີນເຫດຜົນ ແລະ ຄວາມຊັດເຈນ. ມັນຍັງສັງເກດເຫັນວ່າການປະພັນແບບປະສົມປະສານເປັນເລື່ອງປົກກະຕິຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ທັນສະໄໝ.
ຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດລະຫວ່າງການກວດຈັບ AI ແລະ ຕົ້ນກຳເນີດ ຫຼື ການຂຽນລາຍນ້ຳ?
ການກວດສອບພະຍາຍາມອະນຸມານຜູ້ຂຽນຈາກຮູບແບບຂໍ້ຄວາມ, ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ຮູບແບບສັບສົນກັບຕົ້ນກຳເນີດ. ແຫຼ່ງກຳເນີດ ແລະ ການຂຽນລາຍນ້ຳມີຈຸດປະສົງເພື່ອກວດສອບວ່າເນື້ອຫາມາຈາກໃສໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນ metadata ຫຼື ສັນຍານທີ່ຝັງຢູ່ເຊິ່ງສາມາດກວດສອບໄດ້ໃນພາຍຫຼັງ. ບົດຄວາມເນັ້ນໃຫ້ເຫັນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າວິທີການກວດສອບເຫຼົ່ານີ້ກໍ່ບໍ່ສົມບູນແບບ - ສັນຍານສາມາດສູນເສຍໄດ້ຜ່ານການແກ້ໄຂ ຫຼື ການໂພສຄືນໃໝ່ - ແຕ່ພວກມັນມີແນວຄວາມຄິດທີ່ສະອາດກວ່າເມື່ອຮອງຮັບແບບຕົ້ນທາງຫາປາຍທາງ.
ການຕັ້ງຄ່າເຄື່ອງກວດຈັບ AI ທີ່ "ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ" ມີລັກສະນະແນວໃດ?
ບົດຄວາມໄດ້ວາງຂອບເຂດການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບວ່າເປັນ “ການຄັດເລືອກ + ຫຼັກຖານ”, ບໍ່ແມ່ນ “ຜູ້ພິພາກສາ + ຄະນະລູກຂຸນ.” ນັ້ນໝາຍເຖິງຂໍ້ຈຳກັດທີ່ໂປ່ງໃສ, ການຍອມຮັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ການທົບທວນຂອງມະນຸດ, ແລະ ເສັ້ນທາງການອຸທອນກ່ອນຜົນສະທ້ອນ. ມັນຍັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການກວດສອບປະເພດຂໍ້ຄວາມ (ສັ້ນ vs ຍາວ, ແກ້ໄຂ vs ດິບ), ການໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຫຼັກຖານທີ່ມີພື້ນຖານເຊັ່ນ: ຮ່າງ ແລະ ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ແລະ ການຫຼີກລ່ຽງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ລົງໂທດ ແລະ ມີພຽງຄະແນນເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດນຳໄປສູ່ການກ່າວຫາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] OpenAI - ຕົວຈັດປະເພດ AI ໃໝ່ສຳລັບການຊີ້ບອກຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນໂດຍ AI (ລວມທັງຂໍ້ຈຳກັດ + ການສົນທະນາການປະເມີນຜົນ) - ອ່ານຕື່ມ
[2] NIST - ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງທີ່ເກີດຈາກເນື້ອຫາສັງເຄາະ (NIST AI 100-4) - ອ່ານຕື່ມ
[3] Turnitin - ຮູບແບບການກວດສອບການຂຽນຂອງ AI (ລວມມີຂໍ້ຄວນລະວັງກ່ຽວກັບຂໍ້ຄວາມສັ້ນ + ບໍ່ໃຊ້ຄະແນນເປັນພື້ນຖານດຽວສຳລັບການກະທຳທີ່ບໍ່ດີ) - ອ່ານຕື່ມ
[4] C2PA - ພາບລວມຂອງ C2PA / ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວເນື້ອຫາ - ອ່ານຕື່ມ
[5] Google - ເຄື່ອງກວດຈັບ SynthID - ປະຕູເພື່ອຊ່ວຍລະບຸເນື້ອຫາທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI - ອ່ານຕື່ມ