Un professore di Berkeley ha scritto degli studenti che cercano di risparmiare, ma un rilevatore ha segnalato il suo articolo di opinione.

      Zvezdelina Stankova ha pubblicato un articolo di opinione il 15 agosto sostenendo che Berkeley ammette studenti che non sanno fare matematica delle scuole medie. Nel giro di pochi giorni, l'argomento è stato superato da una domanda su come fosse stato scritto l'articolo stesso.

      Zvezdelina Stankova, professoressa di matematica all'UC Berkeley, ha presentato il suo caso sul San Francisco Standard con il titolo “Insegno calcolo a Berkeley. Alcuni dei miei studenti non sanno fare matematica delle scuole medie”.

      Il pezzo ha viaggiato rapidamente, raccolto da Fox News e Townhall, ed è diventato un punto centrale nella lunga lotta sulla politica di ammissione senza test dell'Università della California.

      Poi Pangram, il detector che Substack utilizza per segnalare i post scritti da macchine, è stato puntato su di esso e ha restituito una lettura di circa il 33% generato o assistito da AI. Un post sui risultati di Chris Hoofnagle, professore di diritto a Berkeley, ha attirato quasi tre milioni di visualizzazioni su X, e la storia ha smesso di riguardare il calcolo.

      Stankova non ha negato di aver utilizzato la tecnologia. Ha detto al Daily Californian di aver usato l'AI per aiutare a modificare il pezzo, e che l'articolo rappresentava “diverse centinaia di ore di lavoro e deliberazione umana intensiva, di cui circa 80 ore sono le mie”.

      Quella difesa sta facendo più lavoro di quanto appaia a prima vista. L'assistenza alla modifica è, secondo la maggior parte delle politiche universitarie, del tutto permessa, e la distinzione tra uno strumento che corregge le tue frasi e uno che le scrive è esattamente la distinzione che le università hanno trascorso tre anni a non codificare.

      Non tutti a Berkeley sono stati persuasi. Hannes Bajohr, che insegna tedesco all'università e scrive sull'autorialità delle macchine, ha detto al giornale che l'episodio “sembra una frode”, o almeno qualcosa di disonesto, in assenza di una divulgazione al momento della pubblicazione.

      L'articolo di opinione sottostante fa affermazioni che meritano un'analisi a parte, e non sono affermazioni banali. Stankova riporta che prima del 2020, quando i test erano ancora richiesti, il 71% dei suoi studenti di Calcolo I erano pronti o quasi pronti per il corso, e che nel 2023 la cifra era scesa al 26%, con il punteggio diagnostico più comune pari a zero.

      Cita anche le disparità nelle ammissioni tra le scuole della Bay Area e nota che cinque premi Nobel, tra cui Jennifer Doudna, hanno firmato lettere aperte chiedendo il ritorno dei test standardizzati. Quelle cifre provengono dalle sue stesse diagnosi in aula e dal materiale di campagna, e l'università non ha pubblicato una smentita di nessuna delle due.

      Ciò che rende l'episodio imbarazzante piuttosto che semplicemente imbarazzante è l'argomento trattato. Un argomento sull'integrità intellettuale, scritto in parte con uno strumento per il quale gli studenti vengono disciplinati, è il tipo di cosa che sarebbe troppo ordinata per la finzione.

      Si verifica anche in un semestre in cui la facoltà di informatica di Berkeley ha segnalato tassi di fallimento in aumento insieme a un uso maggiore dell'AI nei corsi, il che suggerisce che il campus sta conducendo due conversazioni sulla stessa tecnologia e non le ha collegate.

      La questione della rilevazione non è risolta nemmeno. Pangram è tra gli strumenti più credibili in un campo scarso, ma i ricercatori indipendenti hanno sostenuto che il suo tasso di falsi positivi è sottovalutato, e un punteggio del 33% è una stima di probabilità piuttosto che una confessione.

      I detector sono stati chiamati ad arbitrare l'autorialità in luoghi più strani, incluso un progetto che ha passato gli scritti del Papa attraverso di essi per la certificazione. Ciò che nessuno di essi può attualmente fare è distinguere una bozza umana leggermente modificata da una macchina fortemente sollecitata, che è il caso che conta davvero.

      Le facoltà altrove hanno preso il problema dell'applicazione nelle proprie mani. Un professore della Brown University ha riportato le sue valutazioni in esami in presenza supervisionati e ha prodotto, di fatto, una misurazione controllata di quanto del lavoro dei suoi studenti fosse stato svolto dalle macchine.

      La regolamentazione non è progredita. Sotto il regime di etichettatura dell'UE, un articolo scritto da AI può rimanere senza etichetta mentre un'email corretta riceve un contrassegno, e le università americane non hanno nulla di equivalente a cui fare riferimento.

      Né Stankova né il San Francisco Standard hanno detto se verrà aggiunta una divulgazione all'articolo. L'argomento che fa sulle ammissioni UC non è stato ritirato e rimane, per il momento, il più significativo dei due contenziosi.