ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ບໍ່ໄດ້ "ພິສູດ" ວ່າໃຜຂຽນບາງສິ່ງບາງຢ່າງ; ພວກມັນຄາດຄະເນວ່າຂໍ້ຄວາມໃດໜຶ່ງກົງກັບຮູບແບບພາສາທີ່ຄຸ້ນເຄີຍຫຼາຍປານໃດ. ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນອີງໃສ່ການປະສົມປະສານຂອງຕົວຈັດປະເພດ, ສັນຍານການຄາດເດົາ (ຄວາມສັບສົນ/ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ), ຮູບແບບ, ແລະໃນກໍລະນີທີ່ຫາຍາກ, ການກວດສອບເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ. ເມື່ອຕົວຢ່າງສັ້ນ, ເປັນທາງການສູງ, ເຕັກນິກ, ຫຼືຂຽນໂດຍຜູ້ຂຽນ ESL, ໃຫ້ຖືວ່າຄະແນນເປັນຕົວຊີ້ບອກໃນການທົບທວນ - ບໍ່ແມ່ນຄຳຕັດສິນ.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານ : ໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ເປີເຊັນເປັນສັນຍານຄວາມສ່ຽງ “ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ AI”, ບໍ່ແມ່ນຄວາມແນ່ນອນ.
ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ : ການຂຽນທີ່ເປັນທາງການ, ການຂຽນທາງວິຊາການ, ການຂຽນແບບແມ່ແບບ ຫຼື ການຂຽນທີ່ບໍ່ແມ່ນພາສາພື້ນເມືອງ ມັກຈະຖືກໝາຍຜິດພາດ.
ການປະສົມປະສານວິທີການ : ເຄື່ອງມືລວມເອົາຕົວຈັດປະເພດ, ຄວາມສັບສົນ/ຄວາມແຕກຫັກ, ຮູບແບບ, ແລະ ການກວດສອບເຄື່ອງໝາຍນ້ຳທີ່ບໍ່ທຳມະດາ.
ຄວາມໂປ່ງໃສ : ມັກເຄື່ອງກວດຈັບທີ່ມີພື້ນຜິວກວ້າງ, ມີລັກສະນະ ແລະ ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ - ບໍ່ພຽງແຕ່ຕົວເລກດຽວເທົ່ານັ້ນ.
ຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນ : ຮັກສາຮ່າງ/ບັນທຶກ ແລະ ຫຼັກຖານການປະມວນຜົນໃຫ້ພ້ອມສຳລັບການຂັດແຍ້ງ ແລະ ການອຸທອນ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນຫຍັງ?
ເຄື່ອງມືກວດຈັບ AI ອັນດັບຕົ້ນໆຖືກປຽບທຽບສຳລັບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄຸນສົມບັດ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້.
🔗 ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືບໍ?
ອະທິບາຍຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະເຫດຜົນທີ່ຜົນໄດ້ຮັບມັກຈະແຕກຕ່າງກັນ.
🔗 Turnitin ສາມາດກວດພົບ AI ໄດ້ບໍ?
ຄູ່ມືຄົບຖ້ວນສົມບູນກ່ຽວກັບການກວດຈັບ, ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ Turnitin AI.
🔗 ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ຂອງ QuillBot ມີຄວາມຖືກຕ້ອງບໍ?
ການທົບທວນລະອຽດກ່ຽວກັບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຈຸດແຂງ, ຈຸດອ່ອນ, ແລະ ການທົດສອບໃນໂລກຕົວຈິງ.
1) ແນວຄວາມຄິດສັ້ນໆ - ສິ່ງທີ່ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ກຳລັງເຮັດຢູ່ແທ້ໆ ⚙️
ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ໄດ້ "ຈັບ AI" ຄືກັບຕາໜ່າງຈັບປາ. ພວກເຂົາກຳລັງເຮັດບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ລຽບງ່າຍກວ່າ:
-
ພວກເຂົາປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຂໍ້ຄວາມບາງສ່ວນເບິ່ງຄືວ່າມັນມາຈາກຮູບແບບພາສາ (ຫຼື ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກຮູບແບບພາສາ). ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM ; OpenAI )
-
ພວກເຂົາປຽບທຽບຂໍ້ຄວາມຂອງທ່ານກັບຮູບແບບທີ່ເຫັນໃນ ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ (ການຂຽນຂອງມະນຸດທຽບກັບການຂຽນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍຮູບແບບ). ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
-
ພວກເຂົາໃຫ້ ຄະແນນ (ມັກຈະເປັນເປີເຊັນ) ທີ່ຮູ້ສຶກວ່າແນ່ນອນ...ແຕ່ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວບໍ່ແມ່ນ. ( ຄູ່ມື Turnitin )
ເວົ້າແທ້ - UI ຈະເວົ້າບາງສິ່ງບາງຢ່າງເຊັ່ນ "92% AI," ແລະສະໝອງຂອງເຈົ້າເວົ້າວ່າ "ເອີ, ເດົາວ່ານັ້ນແມ່ນຄວາມຈິງ." ມັນບໍ່ແມ່ນຄວາມຈິງ. ມັນເປັນການຄາດເດົາຂອງນາງແບບກ່ຽວກັບລາຍນິ້ວມືຂອງນາງແບບຄົນອື່ນ. ເຊິ່ງເປັນເລື່ອງຕະຫຼົກເລັກນ້ອຍ, ຄືກັບໝາດົມກິ່ນໝາ 🐕🐕
2) ວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງກວດຈັບ AI: “ເຄື່ອງຈັກກວດຈັບ” ທົ່ວໄປທີ່ສຸດ 🔍
ເຄື່ອງກວດຈັບມັກຈະໃຊ້ວິທີການໜຶ່ງ (ຫຼື ປະສົມປະສານກັນ): ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
ກ) ຮູບແບບການຈັດປະເພດ (ທົ່ວໄປທີ່ສຸດ)
ຕົວຈັດປະເພດໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ:
-
ຕົວຢ່າງທີ່ຂຽນໂດຍມະນຸດ
-
ຕົວຢ່າງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI
-
ບາງຄັ້ງຕົວຢ່າງ "ປະສົມ" (ຂໍ້ຄວາມ AI ທີ່ແກ້ໄຂໂດຍມະນຸດ)
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມັນຮຽນຮູ້ຮູບແບບທີ່ແຍກກຸ່ມຕ່າງໆ. ນີ້ແມ່ນວິທີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແບບຄລາສສິກ ແລະ ມັນສາມາດເປັນສິ່ງທີ່ດີຢ່າງໜ້າປະຫລາດໃຈ... ຈົນກວ່າມັນຈະບໍ່ແມ່ນ. ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
ຂ) ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມສັບສົນ ແລະ “ຄວາມວຸ້ນວາຍ” 📈
ເຄື່ອງກວດຈັບບາງເຄື່ອງຄິດໄລ່ວ່າຂໍ້ຄວາມ "ຄາດເດົາໄດ້" ແນວໃດ.
-
ຄວາມສັບສົນ : ປະມານນີ້, ຮູບແບບພາສາເຮັດໃຫ້ແປກໃຈແນວໃດໂດຍຄຳສັບຕໍ່ໄປ. ( ມະຫາວິທະຍາໄລບອສຕັນ - ບົດຄວາມຄວາມສັບສົນ )
-
ຄວາມສັບສົນຕ່ຳສາມາດຊີ້ບອກໄດ້ວ່າຂໍ້ຄວາມສາມາດຄາດເດົາໄດ້ສູງ (ເຊິ່ງສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ກັບຜົນຜະລິດຂອງ AI). ( DetectGPT )
-
“ຄວາມກະຕືລືລົ້ນ” ພະຍາຍາມວັດແທກວ່າມີການປ່ຽນແປງຫຼາຍປານໃດໃນຄວາມຊັບຊ້ອນ ແລະ ຈັງຫວະຂອງປະໂຫຍກ. ( GPTZero )
ວິທີການນີ້ແມ່ນງ່າຍດາຍ ແລະ ໄວ. ມັນຍັງງ່າຍທີ່ຈະສັບສົນ, ເພາະວ່າມະນຸດສາມາດຂຽນໄດ້ຢ່າງຄາດເດົາໄດ້ເຊັ່ນກັນ (ສະບາຍດີອີເມວຂອງບໍລິສັດ). ( OpenAI )
ຄ) ຮູບແບບການຂຽນລາຍນິ້ວມື (Stylometry) ✍️
ຮູບແບບການວິເຄາະເບິ່ງຮູບແບບຕ່າງໆເຊັ່ນ:
-
ຄວາມຍາວຂອງປະໂຫຍກໂດຍສະເລ່ຍ
-
ຮູບແບບເຄື່ອງໝາຍວັກຕອນ
-
ຄວາມຖີ່ຂອງຄຳສັບຟັງຊັນ (the, and, but…)
-
ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຄຳສັບ
-
ຄະແນນການອ່ານງ່າຍ
ມັນຄ້າຍຄືກັບ "ການວິເຄາະລາຍມື," ຍົກເວັ້ນຂໍ້ຄວາມ. ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ຊ່ວຍໄດ້. ບາງຄັ້ງມັນຄ້າຍຄືກັບການວິນິດໄສໄຂ້ຫວັດໂດຍການເບິ່ງເກີບຂອງຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງ. ( ຮູບແບບ ແລະ ວິທະຍາສາດທາງດ້ານນິຕິວິທະຍາ: ການທົບທວນວັນນະຄະດີ ; ຄຳສັບໜ້າທີ່ໃນການລະບຸຕົວຕົນຂອງຜູ້ຂຽນ )
ງ) ການກວດຈັບລາຍນ້ຳ (ເມື່ອມັນມີຢູ່) 🧩
ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຮູບແບບບາງຄົນສາມາດຝັງຮູບແບບທີ່ລະອຽດອ່ອນ ("ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ") ເຂົ້າໃນຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນ. ຖ້າເຄື່ອງກວດຈັບຮູ້ໂຄງຮ່າງເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ, ມັນສາມາດພະຍາຍາມກວດສອບມັນໄດ້. ( ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳສຳລັບຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ ; ຂໍ້ຄວາມ SynthID )
ແຕ່... ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງໝາຍນ້ຳທຸກລຸ້ນ, ບໍ່ແມ່ນຜົນຜະລິດທັງໝົດຈະຮັກສາເຄື່ອງໝາຍນ້ຳຫຼັງຈາກການແກ້ໄຂ, ແລະ ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງກວດຈັບທຸກລຸ້ນສາມາດເຂົ້າເຖິງຊອດລັບໄດ້. ສະນັ້ນມັນບໍ່ແມ່ນທາງອອກທົ່ວໄປ. ( ກ່ຽວກັບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງເຄື່ອງໝາຍນ້ຳສຳລັບຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ ; OpenAI )
3) ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ລຸ້ນດີ ✅
ເຄື່ອງກວດຈັບ "ດີ" (ໃນປະສົບການຂອງຂ້ອຍທີ່ທົດສອບພວກມັນຫຼາຍອັນຄຽງຄູ່ກັນສຳລັບຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງບັນນາທິການ) ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງທີ່ຮ້ອງດັງທີ່ສຸດ. ແຕ່ມັນແມ່ນເຄື່ອງທີ່ປະພຶດຕົວຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ແຂງແຮງ:
-
ຄວາມໝັ້ນໃຈທີ່ໄດ້ຮັບການປັບທຽບແລ້ວ : 70% ຄວນໝາຍເຖິງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສອດຄ່ອງກັນ, ບໍ່ແມ່ນການໂບກມື. ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
-
ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຕໍ່າ : ມັນບໍ່ຄວນໝາຍເຖິງພາສາອັງກິດທີ່ບໍ່ແມ່ນພາສາອັງກິດພື້ນເມືອງ, ການຂຽນທາງກົດໝາຍ, ຫຼືຄູ່ມືດ້ານວິຊາການວ່າເປັນ "AI" ພຽງແຕ່ຍ້ອນວ່າມັນສະອາດ. ( Stanford HAI ; Liang et al. (arXiv) )
-
ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ໂປ່ງໃສ : ມັນຄວນຍອມຮັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ ແລະ ສະແດງຂອບເຂດ, ບໍ່ແມ່ນທຳທ່າວ່າມັນຮູ້ທຸກຢ່າງ. ( OpenAI ; Turnitin )
-
ການຮັບຮູ້ໂດເມນ : ເຄື່ອງກວດຈັບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນບລັອກທົ່ວໄປມັກຈະມີບັນຫາກັບຂໍ້ຄວາມທາງວິຊາການ ແລະ ໃນທາງກັບກັນ. ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
-
ການຈັດການຂໍ້ຄວາມສັ້ນ : ເຄື່ອງມືທີ່ດີຫຼີກລ່ຽງຄະແນນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືເກີນໄປໃນຕົວຢ່າງນ້ອຍໆ (ວັກບໍ່ແມ່ນຈັກກະວານ). ( OpenAI ; Turnitin )
-
ຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ການແກ້ໄຂ : ມັນຄວນຈັດການກັບການແກ້ໄຂຂອງມະນຸດໂດຍບໍ່ລົ້ມເຫຼວໃນທັນທີທັນໃດກາຍເປັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດ. ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
ຄົນທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຂ້ອຍເຄີຍເຫັນມັກຈະຖ່ອມຕົວໜ້ອຍໜຶ່ງ. ຄົນທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດມັກຈະເຮັດຄືກັບວ່າເຂົາເຈົ້າກຳລັງອ່ານໃຈຄົນອື່ນ 😬
4) ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - “ປະເພດ” ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ທົ່ວໄປ ແລະ ບ່ອນທີ່ພວກມັນສ່ອງແສງ 🧾
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນການປຽບທຽບຕົວຈິງ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຊື່ຍີ່ຫໍ້ - ພວກມັນແມ່ນໝວດໝູ່ຫຼັກທີ່ທ່ານຈະພົບ. ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
| ປະເພດເຄື່ອງມື (ບາງອັນ) | ຜູ້ຊົມທີ່ດີທີ່ສຸດ | ຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ (ບາງຄັ້ງ) |
|---|---|---|---|
| ຕົວກວດສອບຄວາມສັບສົນ Lite | ຄູອາຈານ, ກວດສອບໄວໆ | ແບບອິດສະຫຼະ | ສັນຍານໄວກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດໃນການຄາດເດົາໄດ້ - ແຕ່ອາດຈະຜິດປົກກະຕິ… |
| ເຄື່ອງສະແກນ Classifier Pro | ບັນນາທິການ, HR, ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ | ການສະໝັກໃຊ້ | ຮຽນຮູ້ຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ - ເໝາະສົມກັບຂໍ້ຄວາມທີ່ມີຄວາມຍາວປານກາງ |
| ເຄື່ອງວິເຄາະຮູບແບບ | ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ນັກວິໄຈທາງດ້ານນິຕິວິທະຍາ | $$$ ຫຼື ຊ່ອງທາງ | ປຽບທຽບການຂຽນລາຍນິ້ວມື - ແປກແຕ່ສະດວກໃນຮູບແບບຍາວ |
| ເຄື່ອງມືຊອກຫາລາຍນ້ຳ | ແພລດຟອມ, ທີມງານພາຍໃນ | ມັກຈະຖືກມັດເປັນຊຸດ | ເຂັ້ມແຂງເມື່ອມີເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ - ຖ້າມັນບໍ່ມີ, ມັນກໍ່ເປັນການຍົກບ່າໄຫລ່ |
| ຊຸດວິສາຫະກິດແບບປະສົມ | ອົງກອນຂະໜາດໃຫຍ່ | ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ, ສັນຍາ | ລວມສັນຍານຫຼາຍອັນເຂົ້າກັນ - ການຄຸ້ມຄອງທີ່ດີກວ່າ, ມີປຸ່ມປັບຫຼາຍຂຶ້ນ (ແລະມີຫຼາຍວິທີໃນການຕັ້ງຄ່າຜິດພາດ, ອຸ້ຍ) |
ໃຫ້ສັງເກດຖັນ “ຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບລາຄາ”. ແມ່ນແລ້ວ, ນັ້ນບໍ່ແມ່ນວິທະຍາສາດ. ແຕ່ມັນເປັນເລື່ອງຈິງຈັງ 😄
5) ເຄື່ອງກວດຈັບສັນຍານຫຼັກຊອກຫາ - ຕົວຊີ້ບອກ 🧠
ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຄື່ອງກວດຈັບຫຼາຍເຄື່ອງພະຍາຍາມວັດແທກພາຍໃຕ້ຝາປິດ:
ຄວາມສາມາດໃນການຄາດເດົາ (ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງໂທເຄັນ)
ຮູບແບບພາສາສ້າງຂໍ້ຄວາມໂດຍການຄາດເດົາໂທເຄັນຕໍ່ໄປທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ. ນັ້ນມັກຈະສ້າງ:
-
ການປ່ຽນທີ່ລຽບງ່າຍກວ່າ
-
ການເລືອກຄຳສັບທີ່ໜ້າປະຫຼາດໃຈໜ້ອຍລົງ
-
ມີ tangents ແປກໆໜ້ອຍລົງ (ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າຖືກກະຕຸ້ນ)
-
ນ້ຳສຽງທີ່ສອດຄ່ອງ ( ມະຫາວິທະຍາໄລບອສຕັນ - ໂພສທີ່ສັບສົນ ; DetectGPT )
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ມະນຸດມັກຈະເຮັດແບບຊິກແຊກຫຼາຍກວ່າ. ພວກເຮົາຂັດແຍ້ງກັບຕົວເອງ, ພວກເຮົາເພີ່ມຄຳເຫັນຂ້າງຄຽງແບບສຸ່ມ, ພວກເຮົາໃຊ້ຄຳປຽບທຽບທີ່ບໍ່ເໝາະສົມເລັກນ້ອຍ - ເຊັ່ນການປຽບທຽບເຄື່ອງກວດຈັບ AI ກັບເຄື່ອງປີ້ງເຂົ້າຈີ່ທີ່ຕັດສິນບົດກະວີ. ຄຳປຽບທຽບນັ້ນບໍ່ດີ, ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈແລ້ວ.
ຮູບແບບການຊ້ຳ ແລະ ໂຄງສ້າງ
ການຂຽນດ້ວຍ AI ສາມາດສະແດງການຊ້ຳຊ້ອນທີ່ລະອຽດອ່ອນໄດ້:
-
ໂຄງສ້າງປະໂຫຍກທີ່ຊ້ຳກັນ (“ສະຫຼຸບແລ້ວ…”, “ນອກຈາກນັ້ນ…”, “ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ…”)
-
ຄວາມຍາວຂອງວັກທີ່ຄ້າຍຄືກັນ
-
ຈັງຫວະທີ່ສອດຄ່ອງ ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
ແຕ່ຍັງ - ມະນຸດຫຼາຍຄົນຂຽນແບບນັ້ນ, ໂດຍສະເພາະຢູ່ໃນໂຮງຮຽນ ຫຼື ບໍລິສັດ. ສະນັ້ນ, ການເວົ້າຊ້ຳໆຈຶ່ງເປັນຕົວຊີ້ບອກ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານ.
ການຂຽນທີ່ຈະແຈ້ງເກີນໄປ ແລະ ການຂຽນທີ່ “ສະອາດເກີນໄປ” ✨
ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ແປກປະຫຼາດ. ເຄື່ອງກວດຈັບບາງອັນຖືວ່າ “ການຂຽນທີ່ສະອາດຫຼາຍ” ເປັນຕາສົງໄສໂດຍທາງອ້ອມ. ( OpenAI )
ເຊິ່ງເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າອາຍເພາະວ່າ:
-
ນັກຂຽນທີ່ດີມີຢູ່
-
ມີບັນນາທິການຢູ່
-
ມີການກວດສອບການສະກົດຄຳແລ້ວ
ສະນັ້ນ, ຖ້າທ່ານກຳລັງຄິດວ່າ ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ເຮັດວຽກແນວໃດ , ສ່ວນໜຶ່ງຂອງຄຳຕອບແມ່ນ: ບາງຄັ້ງພວກມັນໃຫ້ລາງວັນຄວາມຫຍາບຄາຍ. ເຊິ່ງມັນ… ຄ້າຍຄືກັບການຖອຍຫຼັງ.
ຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຄວາມໝາຍ ແລະ ການໃຊ້ປະໂຫຍກທົ່ວໄປ
ເຄື່ອງກວດຈັບອາດຈະໝາຍຂໍ້ຄວາມທີ່ຮູ້ສຶກວ່າ:
-
ທົ່ວໄປເກີນໄປ
-
ຕໍ່າຫຼາຍກ່ຽວກັບລາຍລະອຽດສະເພາະທີ່ມີຊີວິດຢູ່
-
ເນັ້ນໜັກໃສ່ຖະແຫຼງການທີ່ສົມດູນ ແລະ ເປັນກາງ ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
AI ມັກຈະຜະລິດເນື້ອຫາທີ່ຟັງແລ້ວສົມເຫດສົມຜົນແຕ່ຖືກປັບປຸງໃຫ້ດີຂຶ້ນເລັກນ້ອຍ. ຄືກັບຫ້ອງໂຮງແຮມທີ່ເບິ່ງງາມແຕ່ບໍ່ມີບຸກຄະລິກກະພາບເລີຍ 🛏️
6) ວິທີການຈັດປະເພດ - ວິທີການທີ່ມັນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ (ແລະເຫດຜົນທີ່ມັນແຕກ) 🧪
ເຄື່ອງກວດຈັບຕົວຈັດປະເພດໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະຖືກຝຶກອົບຮົມແບບນີ້:
-
ເກັບກຳຊຸດຂໍ້ມູນຂອງບົດເລື່ອງຂອງມະນຸດ (ບົດຂຽນ, ບົດຄວາມ, ເວທີສົນທະນາ, ແລະອື່ນໆ)
-
ສ້າງຂໍ້ຄວາມ AI (ຫຼາຍການກະຕຸ້ນ, ຮູບແບບ, ຄວາມຍາວ)
-
ຕິດປ້າຍໃສ່ຕົວຢ່າງ
-
ຝຶກໂມເດວໃຫ້ແຍກພວກມັນອອກໂດຍໃຊ້ຄຸນສົມບັດ ຫຼື ການຝັງ
-
ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນໃນຂໍ້ມູນທີ່ເກັບໄວ້
-
ສົ່ງມັນໄປ...ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຄວາມເປັນຈິງກໍ່ຕຳມັນໃສ່ໜ້າ ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
ເປັນຫຍັງຄວາມເປັນຈິງຈຶ່ງຕີມັນ:
-
ການປ່ຽນໂດເມນ : ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມບໍ່ກົງກັບການຂຽນຂອງຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງ
-
ການປ່ຽນແປງຮູບແບບ : ຮູບແບບລຸ້ນໃໝ່ບໍ່ໄດ້ປະພຶດຕົວຄືກັບຮູບແບບໃນຊຸດຂໍ້ມູນ
-
ຜົນກະທົບການແກ້ໄຂ : ການແກ້ໄຂຂອງມະນຸດສາມາດລຶບຮູບແບບທີ່ຊັດເຈນອອກໄດ້ ແຕ່ຮັກສາຮູບແບບທີ່ລະອຽດອ່ອນໄວ້
-
ການປ່ຽນແປງຂອງພາສາ : ສຳນຽງທ້ອງຖິ່ນ, ການຂຽນ ESL, ແລະຮູບແບບທາງການຖືກອ່ານຜິດ ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM ; Liang et al. (arXiv) )
ຂ້ອຍເຄີຍເຫັນເຄື່ອງກວດຈັບທີ່ "ດີເລີດ" ໃນຊຸດຕົວຢ່າງຂອງພວກມັນເອງ, ແລ້ວກໍ່ແຕກຫັກໃນການຂຽນໃນບ່ອນເຮັດວຽກຕົວຈິງ. ມັນຄືກັບການຝຶກອົບຮົມໝາດົມກິ່ນດ້ວຍຄຸກກີ້ຍີ່ຫໍ້ດຽວ ແລະ ຄາດຫວັງວ່າມັນຈະພົບອາຫານວ່າງທຸກຢ່າງໃນໂລກ 🍪
7) ຄວາມສັບສົນ ແລະ ຄວາມວຸ້ນວາຍ - ທາງລັດທາງຄະນິດສາດ 📉
ຄອບຄົວຂອງເຄື່ອງກວດຈັບນີ້ມັກຈະອີງໃສ່ການໃຫ້ຄະແນນແບບຈຳລອງພາສາ:
-
ພວກເຂົາໃຊ້ຂໍ້ຄວາມຂອງເຈົ້າຜ່ານຮູບແບບທີ່ປະເມີນວ່າແຕ່ລະໂທເຄັນຕໍ່ໄປມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ແນວໃດ.
-
ພວກເຂົາຄິດໄລ່ "ຄວາມແປກໃຈ" ໂດຍລວມ (ຄວາມງົງງັນ). ( ມະຫາວິທະຍາໄລບອສຕັນ - ໂພສຄວາມງົງງັນ )
-
ພວກເຂົາອາດຈະເພີ່ມຕົວຊີ້ວັດການປ່ຽນແປງ (“ຄວາມວຸ້ນວາຍ”) ເພື່ອເບິ່ງວ່າຈັງຫວະຮູ້ສຶກຄືກັບມະນຸດຫຼືບໍ່. ( GPTZero )
ເປັນຫຍັງບາງຄັ້ງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້:
-
ຂໍ້ຄວາມ AI ດິບສາມາດລຽບງ່າຍ ແລະ ຄາດເດົາໄດ້ທາງສະຖິຕິ ( DetectGPT )
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງລົ້ມເຫລວ:
-
ຕົວຢ່າງສັ້ນມີສຽງດັງ
-
ການຂຽນແບບເປັນທາງການສາມາດຄາດເດົາໄດ້
-
ການຂຽນດ້ານວິຊາການແມ່ນຄາດເດົາໄດ້
-
ການຂຽນທີ່ບໍ່ແມ່ນພາສາພື້ນເມືອງສາມາດຄາດເດົາໄດ້
-
ຂໍ້ຄວາມ AI ທີ່ຖືກແກ້ໄຂຢ່າງໜັກອາດຈະເບິ່ງຄືກັບມະນຸດ ( OpenAI ; Turnitin )
ດັ່ງນັ້ນ, ວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງກວດຈັບ AI ບາງຄັ້ງກໍ່ຄ້າຍຄືກັບປືນເລັ່ງຄວາມໄວທີ່ເຮັດໃຫ້ລົດຖີບ ແລະ ລົດຈັກສັບສົນ. ຖະໜົນດຽວກັນ ແຕ່ເຄື່ອງຈັກຕ່າງກັນ 🚲🏍️
8) ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ - ແນວຄວາມຄິດ “ລາຍນິ້ວມືໃນໝຶກ” 🖋️
ການໃສ່ລາຍນໍ້າຟັງຄືວ່າເປັນວິທີແກ້ໄຂທີ່ສະອາດ: ໝາຍຂໍ້ຄວາມ AI ໃນເວລາສ້າງ, ຈາກນັ້ນກວດຫາມັນໃນພາຍຫຼັງ. ( ລາຍນໍ້າສຳລັບຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ ; ຂໍ້ຄວາມ SynthID )
ໃນທາງປະຕິບັດ, ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳອາດຈະແຕກຫັກງ່າຍ:
-
ການຖອດຄວາມໃນໃຈສາມາດເຮັດໃຫ້ພວກມັນອ່ອນແອລົງ
-
ການແປສາມາດທຳລາຍພວກມັນໄດ້
-
ການອ້າງອີງບາງສ່ວນສາມາດລຶບພວກມັນອອກໄດ້
-
ການປະສົມປະສານຫຼາຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນສາມາດເຮັດໃຫ້ຮູບແບບມົວໄດ້ ( ກ່ຽວກັບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງເຄື່ອງໝາຍນ້ຳສຳລັບຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ )
ນອກຈາກນີ້, ການກວດຈັບເຄື່ອງໝາຍນ້ຳຈະເຮັດວຽກໄດ້ພຽງແຕ່ຖ້າ:
-
ມີການໃຊ້ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ
-
ເຄື່ອງກວດຈັບຮູ້ວິທີການກວດສອບມັນ
-
ຂໍ້ຄວາມບໍ່ໄດ້ຖືກປ່ຽນແປງຫຼາຍ ( OpenAI ; SynthID Text )
ສະນັ້ນແມ່ນແລ້ວ, ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳສາມາດມີພະລັງໄດ້, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງໝາຍຕຳຫຼວດທົ່ວໄປ.
9) ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ເຫດຜົນທີ່ມັນເກີດຂຶ້ນ (ສ່ວນທີ່ເຈັບປວດ) 😬
ນີ້ສົມຄວນໄດ້ຮັບພາກສ່ວນຂອງມັນເອງເພາະມັນເປັນບ່ອນທີ່ການໂຕ້ຖຽງສ່ວນໃຫຍ່ອາໄສຢູ່.
ຕົວກະຕຸ້ນຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທົ່ວໄປ:
-
ນ້ຳສຽງທີ່ເປັນທາງການຫຼາຍ (ການຂຽນທາງວິຊາການ, ກົດໝາຍ, ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ)
-
ພາສາອັງກິດທີ່ບໍ່ແມ່ນພາສາອັງກິດພື້ນເມືອງ (ໂຄງສ້າງປະໂຫຍກທີ່ງ່າຍດາຍກວ່າອາດຈະເບິ່ງຄືກັບ "ຕົວແບບ")
-
ການຂຽນໂດຍອີງໃສ່ແມ່ແບບ (ຈົດໝາຍປົກ, SOPs, ບົດລາຍງານຫ້ອງທົດລອງ)
-
ຕົວຢ່າງຂໍ້ຄວາມສັ້ນໆ (ສັນຍານບໍ່ພຽງພໍ)
-
ຂໍ້ຈຳກັດຂອງຫົວຂໍ້ (ບາງຫົວຂໍ້ບັງຄັບໃຫ້ໃຊ້ປະໂຫຍກຊ້ຳໆ) ( Liang et al. (arXiv) ; Turnitin )
ຖ້າເຈົ້າເຄີຍເຫັນໃຜຜູ້ໜຶ່ງຖືກໝາຍວ່າຂຽນດີເກີນໄປ... ແມ່ນແລ້ວ. ນັ້ນເກີດຂຶ້ນ. ແລະມັນກໍ່ໂຫດຮ້າຍຫຼາຍ.
ຄະແນນຂອງເຄື່ອງກວດຈັບຄວນໄດ້ຮັບການປະຕິບັດດັ່ງນີ້:
-
ເຄື່ອງກວດຈັບຄວັນໄຟ, ບໍ່ແມ່ນຄຳຕັດສິນຂອງສານ 🔥
ມັນບອກທ່ານວ່າ "ອາດຈະກວດສອບ," ບໍ່ແມ່ນ "ຄະດີປິດແລ້ວ." ( OpenAI ; Turnitin )
10) ວິທີການຕີຄວາມໝາຍຄະແນນຂອງເຄື່ອງກວດຈັບຄືກັບຜູ້ໃຫຍ່ 🧠🙂
ນີ້ແມ່ນວິທີການອ່ານຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ:
ຖ້າເຄື່ອງມືໃຫ້ເປີເຊັນດຽວ
ຖືວ່າມັນເປັນສັນຍານຄວາມສ່ຽງທີ່ຫຍາບຄາຍ:
-
0-30%: ອາດຈະເປັນຂອງມະນຸດ ຫຼື ຖືກແກ້ໄຂຢ່າງໜັກ
-
30-70%: ເຂດທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ - ຢ່າສົມມຸດຕິຖານຫຍັງເລີຍ
-
70-100% : ຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັບ AI ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຫຼາຍກວ່າ, ແຕ່ຍັງບໍ່ທັນມີຫຼັກຖານ ( ຄູ່ມື Turnitin )
ເຖິງແມ່ນວ່າຄະແນນສູງກໍສາມາດຜິດພາດໄດ້, ໂດຍສະເພາະສຳລັບ:
-
ການຂຽນມາດຕະຖານ
-
ປະເພດສະເພາະ (ບົດສະຫຼຸບ, ຄຳນິຍາມ)
-
ການຂຽນ ESL ( Liang et al. (arXiv) )
ຊອກຫາຄຳອະທິບາຍ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຕົວເລກເທົ່ານັ້ນ
ເຄື່ອງກວດຈັບທີ່ດີກວ່າໃຫ້:
-
ຊ່ວງທີ່ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນ
-
ບັນທຶກຄຸນສົມບັດ (ການຄາດເດົາ, ການເວົ້າຊ້ຳ, ແລະອື່ນໆ)
-
ໄລຍະຄວາມໝັ້ນໃຈ ຫຼື ພາສາທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
ຖ້າເຄື່ອງມືປະຕິເສດທີ່ຈະອະທິບາຍຫຍັງເລີຍ ແລະ ພຽງແຕ່ຕີຕົວເລກໃສ່ໜ້າຜາກຂອງເຈົ້າ... ຂ້ອຍບໍ່ເຊື່ອມັນ. ເຈົ້າກໍ່ບໍ່ຄວນເຊື່ອເຊັ່ນກັນ.
11) ວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງກວດຈັບ AI: ຮູບແບບທາງຈິດໃຈງ່າຍໆ 🧠🧩
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການອາຫານທີ່ສະອາດ, ໃຫ້ໃຊ້ຮູບແບບທາງຈິດໃຈນີ້:
-
ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ຊອກຫາ ຮູບແບບທາງສະຖິຕິ ແລະ ຮູບແບບການສະແດງອອກ ທີ່ພົບເລື້ອຍໃນຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍເຄື່ອງຈັກ. ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
-
ພວກເຂົາປຽບທຽບຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນກັບສິ່ງທີ່ພວກເຂົາໄດ້ຮຽນຮູ້ຈາກຕົວຢ່າງການຝຶກອົບຮົມ. ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
-
ພວກມັນສະແດງອອກການ ຄາດເດົາທີ່ຄ້າຍຄືກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ , ບໍ່ແມ່ນມາຈາກເລື່ອງຕົ້ນກຳເນີດຕົວຈິງ. ( OpenAI )
-
ການຄາດເດົາແມ່ນມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ ປະເພດ, ຫົວຂໍ້, ຄວາມຍາວ, ການແກ້ໄຂ ແລະ ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງຕົວກວດຈັບ . ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງກວດຈັບ AI ແມ່ນວ່າພວກເຂົາ "ຕັດສິນຄວາມຄ້າຍຄືກັນ," ບໍ່ແມ່ນຜູ້ຂຽນ. ຄືກັບການເວົ້າວ່າບາງຄົນເບິ່ງຄືກັບພີ່ນ້ອງຂອງເຂົາເຈົ້າ. ນັ້ນບໍ່ຄືກັນກັບການກວດ DNA... ແລະແມ່ນແຕ່ການກວດ DNA ກໍມີກໍລະນີທີ່ມີຂອບ.
12) ຄຳແນະນຳທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຕັ້ງທຸງໂດຍບັງເອີນ (ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຫຼິ້ນເກມ) ✍️✅
ບໍ່ແມ່ນ "ວິທີການຫຼອກລວງເຄື່ອງກວດຈັບ." ຄ້າຍຄືກັບວິທີການຂຽນໃນລັກສະນະທີ່ສະທ້ອນເຖິງຄວາມເປັນຜູ້ຂຽນທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ຫຼີກລ່ຽງການອ່ານຜິດພາດທີ່ແປກປະຫຼາດ.
-
ຕື່ມລາຍລະອຽດສະເພາະທີ່ແນ່ນອນ: ຊື່ຂອງແນວຄວາມຄິດທີ່ທ່ານໄດ້ໃຊ້ຕົວຈິງ, ຂັ້ນຕອນທີ່ທ່ານໄດ້ປະຕິບັດ, ການແລກປ່ຽນທີ່ທ່ານໄດ້ພິຈາລະນາ
-
ໃຊ້ການປ່ຽນແປງຕາມທຳມະຊາດ: ປະສົມປະໂຫຍກສັ້ນ ແລະ ຍາວ (ຄືກັບທີ່ມະນຸດເຮັດເມື່ອພວກເຂົາກຳລັງຄິດ)
-
ລວມເອົາຂໍ້ຈຳກັດທີ່ແທ້ຈິງ: ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານເວລາ, ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້, ສິ່ງທີ່ຜິດພາດ, ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະເຮັດແຕກຕ່າງ
-
ຫຼີກລ່ຽງການໃຊ້ຖ້ອຍຄຳທີ່ເກີນແມ່ແບບ: ປ່ຽນ “ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ” ເປັນບາງສິ່ງທີ່ເຈົ້າຢາກເວົ້າແທ້ໆ
-
ຮັກສາຮ່າງ ແລະ ບັນທຶກ: ຖ້າມີຂໍ້ຂັດແຍ້ງ, ຫຼັກຖານການດຳເນີນງານມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າຄວາມຮູ້ສຶກພາຍໃນ
ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ການປ້ອງກັນທີ່ດີທີ່ສຸດຄື... ການເປັນຄົນຈິງໃຈ. ເປັນຄົນທີ່ຈິງໃຈບໍ່ສົມບູນແບບ, ບໍ່ແມ່ນ "ແຜ່ນພັບທີ່ສົມບູນແບບ" ຄືຄວາມຈິງໃຈ.
ບັນທຶກປິດ 🧠✨
ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ສາມາດມີຄຸນຄ່າ, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງຈັກຄົ້ນຫາຄວາມຈິງ. ພວກມັນແມ່ນຕົວຈັບຄູ່ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບ, ເຮັດວຽກຢູ່ໃນໂລກທີ່ຮູບແບບການຂຽນຊ້ອນກັນຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ. ( OpenAI ; ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
ໂດຍຫຍໍ້:
-
ເຄື່ອງກວດຈັບອາໄສຕົວຈັດປະເພດ, ຄວາມສັບສົນ/ຄວາມແຕກຫັກ, ຮູບແບບ, ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ມີເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ 🧩 ( ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM )
-
ພວກເຂົາຄາດຄະເນ “ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ AI,” ບໍ່ແມ່ນຄວາມແນ່ນອນ ( OpenAI )
-
ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເກີດຂຶ້ນຫຼາຍໃນການຂຽນທີ່ເປັນທາງການ, ດ້ານວິຊາການ, ຫຼື ບໍ່ແມ່ນພາສາພື້ນເມືອງ 😬 ( Liang et al. (arXiv) ; Turnitin )
-
ໃຊ້ຜົນຂອງເຄື່ອງກວດຈັບເປັນການກະຕຸ້ນໃຫ້ທົບທວນຄືນ, ບໍ່ແມ່ນຄຳຕັດສິນ ( Turnitin )
ແລະແມ່ນແລ້ວ... ຖ້າມີຄົນຖາມອີກວ່າ ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ເຮັດວຽກແນວໃດ , ເຈົ້າສາມາດບອກເຂົາເຈົ້າໄດ້ວ່າ: “ເຂົາເຈົ້າຄາດເດົາໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບ - ບາງຄັ້ງສະຫຼາດ, ບາງຄັ້ງໂງ່, ສະເໝີມີຂໍ້ຈຳກັດ.” 🤖
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ເຮັດວຽກແນວໃດໃນການປະຕິບັດ?
ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ໄດ້ "ພິສູດ" ຄວາມເປັນຜູ້ຂຽນ. ພວກເຂົາຄາດຄະເນວ່າຂໍ້ຄວາມຂອງທ່ານຄ້າຍຄືກັບຮູບແບບທີ່ຜະລິດໂດຍຮູບແບບພາສາທົ່ວໄປແນວໃດ, ຈາກນັ້ນສົ່ງຄະແນນຄ້າຍຄືກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້. ພາຍໃຕ້ຝາປິດ, ພວກເຂົາອາດຈະໃຊ້ຮູບແບບການຈັດປະເພດ, ການໃຫ້ຄະແນນການຄາດຄະເນແບບສັບສົນ, ລັກສະນະຮູບແບບ, ຫຼືການກວດສອບເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນດີທີ່ສຸດທີ່ຈະຖືວ່າເປັນສັນຍານຄວາມສ່ຽງ, ບໍ່ແມ່ນຄຳຕັດສິນທີ່ແນ່ນອນ.
ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ຊອກຫາສັນຍານຫຍັງໃນການຂຽນ?
ສັນຍານທົ່ວໄປປະກອບມີຄວາມສາມາດໃນການຄາດເດົາໄດ້ (ວິທີທີ່ຮູບແບບ "ແປກໃຈ" ກັບຄຳສັບຕໍ່ໄປຂອງເຈົ້າ), ການເວົ້າຊ້ຳໃນໂຄງສ້າງປະໂຫຍກ, ຈັງຫວະທີ່ສອດຄ່ອງຜິດປົກກະຕິ, ແລະ ການໃຊ້ປະໂຫຍກທົ່ວໄປທີ່ມີລາຍລະອຽດທີ່ແນ່ນອນຕ່ຳ. ເຄື່ອງມືບາງຢ່າງຍັງກວດສອບເຄື່ອງໝາຍຮູບແບບເຊັ່ນ: ຄວາມຍາວຂອງປະໂຫຍກ, ນິໄສເຄື່ອງໝາຍວັກຕອນ, ແລະ ຄວາມຖີ່ຂອງຟັງຊັນ-ຄຳສັບ. ສັນຍານເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ້ອນກັນກັບການຂຽນຂອງມະນຸດ, ໂດຍສະເພາະໃນປະເພດທາງການ, ວິຊາການ, ຫຼື ດ້ານວິຊາການ.
ເປັນຫຍັງເຄື່ອງກວດຈັບ AI ຈຶ່ງໝາຍເຖິງການຂຽນຂອງມະນຸດວ່າເປັນ AI?
ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເກີດຂຶ້ນເມື່ອການຂຽນຂອງມະນຸດເບິ່ງຄືວ່າ "ລຽບງ່າຍ" ຫຼື ຄ້າຍຄືກັບແມ່ແບບທາງສະຖິຕິ. ນ້ຳສຽງທີ່ເປັນທາງການ, ຖ້ອຍຄຳແບບປະຕິບັດຕາມ, ຄຳອະທິບາຍທາງວິຊາການ, ຕົວຢ່າງສັ້ນໆ, ແລະ ພາສາອັງກິດທີ່ບໍ່ແມ່ນພາສາພື້ນເມືອງສາມາດອ່ານຜິດໄດ້ຄືກັບ AI ເພາະວ່າພວກມັນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການປ່ຽນແປງ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວັກທີ່ສະອາດ ແລະ ແກ້ໄຂໄດ້ດີສາມາດກະຕຸ້ນຄະແນນສູງ. ເຄື່ອງກວດຈັບກຳລັງປຽບທຽບຄວາມຄ້າຍຄືກັນ, ບໍ່ໄດ້ຢືນຢັນຕົ້ນກຳເນີດ.
ເຄື່ອງກວດຈັບຄວາມສັບສົນ ແລະ "ການລະເບີດ" ເຊື່ອຖືໄດ້ບໍ?
ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສັບສົນສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ເມື່ອຂໍ້ຄວາມດິບ, ຜົນຜະລິດ AI ທີ່ຄາດເດົາໄດ້ສູງ. ແຕ່ພວກມັນມີຄວາມບອບບາງ: ຂໍ້ຄວາມສັ້ນໆມີສຽງດັງ, ແລະປະເພດຂອງມະນຸດທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍຫຼາຍຢ່າງສາມາດຄາດເດົາໄດ້ຕາມທຳມະຊາດ (ບົດສະຫຼຸບ, ຄຳນິຍາມ, ອີເມວຂອງບໍລິສັດ, ຄູ່ມື). ການແກ້ໄຂ ແລະ ການປັບປຸງຍັງສາມາດປ່ຽນຄະແນນໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເໝາະສົມກັບການຄັດເລືອກຢ່າງວ່ອງໄວ, ບໍ່ແມ່ນການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງດ້ວຍຕົວມັນເອງ.
ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດລະຫວ່າງເຄື່ອງກວດຈັບຕົວຈັດປະເພດ ແລະ ເຄື່ອງມື stylometry?
ເຄື່ອງກວດຈັບຕົວຈັດປະເພດຮຽນຮູ້ຈາກຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍກຳກັບຂອງຂໍ້ຄວາມຂອງມະນຸດທຽບກັບ AI (ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ປະສົມ) ແລະຄາດຄະເນວ່າຂໍ້ຄວາມຂອງທ່ານຄ້າຍຄືກັບຖັງໃດຫຼາຍທີ່ສຸດ. ເຄື່ອງມື Stylometry ສຸມໃສ່ການຂຽນ "ລາຍນິ້ວມື" ເຊັ່ນ: ຮູບແບບການເລືອກຄຳສັບ, ຄຳສັບທີ່ມີໜ້າທີ່, ແລະສັນຍານຄວາມສາມາດໃນການອ່ານ, ເຊິ່ງສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນໃນການວິເຄາະຮູບແບບຍາວ. ວິທີການທັງສອງປະສົບກັບການປ່ຽນແປງໂດເມນ ແລະສາມາດມີບັນຫາເມື່ອແບບການຂຽນ ຫຼືຫົວຂໍ້ແຕກຕ່າງຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງພວກມັນ.
ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາການກວດຈັບ AI ໄດ້ແທ້ບໍ?
ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳສາມາດເຂັ້ມແຂງໄດ້ເມື່ອຮູບແບບໃຊ້ພວກມັນ ແລະ ເຄື່ອງກວດຈັບຮູ້ໂຄງຮ່າງເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ. ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງໝາຍນ້ຳຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການທັງໝົດ, ແລະ ການຫັນປ່ຽນທົ່ວໄປ - ການຖອດຄວາມ, ການແປ, ການອ້າງອີງບາງສ່ວນ, ຫຼື ການປະສົມແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ - ສາມາດເຮັດໃຫ້ຮູບແບບອ່ອນແອລົງ ຫຼື ທຳລາຍໄດ້. ການກວດຈັບເຄື່ອງໝາຍນ້ຳມີປະສິດທິພາບໃນກໍລະນີທີ່ແຄບໆທີ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ທັງໝົດເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນການຄຸ້ມຄອງທົ່ວໄປ.
ຂ້ອຍຄວນຕີຄວາມຄະແນນ “X% AI” ແນວໃດ?
ໃຫ້ຖືວ່າເປີເຊັນດຽວເປັນຕົວຊີ້ບອກຫຍາບຄາຍຂອງ "ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ AI", ບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານຂອງຜູ້ຂຽນ AI. ຄະແນນລະດັບກາງແມ່ນມີຄວາມບໍ່ຊັດເຈນໂດຍສະເພາະ, ແລະແມ່ນແຕ່ຄະແນນສູງກໍ່ສາມາດຜິດພາດໄດ້ໃນການຂຽນມາດຕະຖານ ຫຼື ຢ່າງເປັນທາງການ. ເຄື່ອງມືທີ່ດີກວ່າໃຫ້ຄຳອະທິບາຍເຊັ່ນ: ຊ່ວງທີ່ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນ, ບັນທຶກຄຸນສົມບັດ, ແລະພາສາທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ. ຖ້າເຄື່ອງກວດຈັບບໍ່ສາມາດອະທິບາຍຕົວມັນເອງໄດ້, ຢ່າຖືວ່າຕົວເລກນັ້ນເປັນຕົວເລກທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້.
ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ທີ່ດີສຳລັບໂຮງຮຽນ ຫຼື ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງບັນນາທິການ?
ເຄື່ອງກວດຈັບແບບແຂງໄດ້ຮັບການປັບທຽບ, ຫຼຸດຜ່ອນຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະສື່ສານຂໍ້ຈຳກັດຢ່າງຊັດເຈນ. ມັນຄວນຫຼີກລ່ຽງການອ້າງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືເກີນໄປກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງສັ້ນໆ, ຈັດການກັບຂົງເຂດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ (ດ້ານວິຊາການ ທຽບກັບ ບລັອກ ທຽບກັບ ດ້ານວິຊາການ), ແລະຍັງຄົງໝັ້ນຄົງເມື່ອມະນຸດແກ້ໄຂຂໍ້ຄວາມ. ເຄື່ອງມືທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼາຍທີ່ສຸດປະຕິບັດດ້ວຍຄວາມຖ່ອມຕົວ: ພວກມັນສະເໜີຫຼັກຖານ ແລະ ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຄືກັບຜູ້ອ່ານໃຈ.
ຂ້ອຍຈະຫຼຸດຜ່ອນການເຕືອນໄພ AI ໂດຍບັງເອີນໂດຍບໍ່ຕ້ອງ "ຫຼິ້ນເກມ" ລະບົບໄດ້ແນວໃດ?
ໃຫ້ສຸມໃສ່ສັນຍານທີ່ແທ້ຈິງຂອງຜູ້ຂຽນແທນທີ່ຈະເປັນເລ່ຫຼ່ຽມ. ຕື່ມລາຍລະອຽດທີ່ແນ່ນອນ (ຂັ້ນຕອນທີ່ທ່ານໄດ້ເຮັດ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ການແລກປ່ຽນ), ປ່ຽນແປງຈັງຫວະປະໂຫຍກຕາມທຳມະຊາດ, ແລະ ຫຼີກລ່ຽງການຫັນປ່ຽນທີ່ມີແມ່ແບບຫຼາຍເກີນໄປທີ່ທ່ານປົກກະຕິແລ້ວຈະບໍ່ໃຊ້. ຮັກສາຮ່າງ, ບັນທຶກ, ແລະ ປະຫວັດການແກ້ໄຂ - ຫຼັກຖານຂະບວນການມັກຈະມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າຄະແນນກວດຈັບໃນຂໍ້ຂັດແຍ່ງ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນຄວາມຊັດເຈນກັບບຸກຄະລິກກະພາບ, ບໍ່ແມ່ນບົດຂຽນທີ່ສົມບູນແບບຂອງແຜ່ນພັບ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
ສະມາຄົມພາສາສາດຄອມພິວເຕີ (ACL Anthology) - ການສຳຫຼວດກ່ຽວກັບການກວດຈັບຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM - aclanthology.org
-
OpenAI - ຕົວຈັດປະເພດ AI ໃໝ່ສຳລັບການຊີ້ບອກຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນໂດຍ AI - openai.com
-
ຄູ່ມື Turnitin - ການກວດຈັບການຂຽນດ້ວຍ AI ໃນມຸມມອງລາຍງານແບບຄລາສສິກ - guides.turnitin.com
-
ຄູ່ມື Turnitin - ຮູບແບບການກວດຈັບການຂຽນດ້ວຍ AI - guides.turnitin.com
-
Turnitin - ການເຂົ້າໃຈຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງພາຍໃນຄວາມສາມາດໃນການກວດຈັບການຂຽນດ້ວຍ AI ຂອງພວກເຮົາ - turnitin.com
-
arXiv - ກວດພົບ GPT - arxiv.org
-
ມະຫາວິທະຍາໄລບອສຕັນ - ບົດຄວາມກ່ຽວກັບຄວາມສັບສົນ - cs.bu.edu
-
GPTZero - ຄວາມສັບສົນ ແລະ ຄວາມວຸ້ນວາຍ: ມັນແມ່ນຫຍັງ? - gptzero.me
-
PubMed Central (NCBI) - ຮູບແບບວິທະຍາ ແລະ ວິທະຍາສາດທາງດ້ານນິຕິວິທະຍາ: ການທົບທວນວັນນະຄະດີ - ncbi.nlm.nih.gov
-
ສະມາຄົມພາສາສາດຄອມພິວເຕີ (ACL Anthology) - ຄຳສັບທີ່ມີໜ້າທີ່ໃນການສະແດງຄວາມເປັນຜູ້ຂຽນ - aclanthology.org
-
arXiv - ເຄື່ອງໝາຍນ້ຳສຳລັບຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ - arxiv.org
-
Google AI ສຳລັບນັກພັດທະນາ - SynthID Text - ai.google.dev
-
arXiv - ກ່ຽວກັບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງເຄື່ອງໝາຍນ້ຳສຳລັບຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ - arxiv.org
-
OpenAI - ເຂົ້າໃຈແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເຫັນ ແລະ ໄດ້ຍິນທາງອອນລາຍ - openai.com
-
Stanford HAI - ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ມີອະຄະຕິຕໍ່ນັກຂຽນທີ່ບໍ່ແມ່ນພາສາອັງກິດພື້ນເມືອງ - hai.stanford.edu
-
arXiv - Liang ແລະ ຄະນະ - arxiv.org