Профессор из Беркли написала о студентах, которые идут на уловки, но детектор отметил её статью.

      Звездалина Станкова опубликовала статью 15 августа, в которой утверждала, что Беркли принимает студентов, не способных решать задачи средней школы по математике. В течение нескольких дней этот аргумент был затмён вопросом о том, как была написана сама статья.

      Звездалина Станкова, профессор математики в UC Berkeley, изложила свою точку зрения в San Francisco Standard под заголовком «Я преподаю математический анализ в Беркли. Некоторые из моих студентов не могут решать задачи средней школы».

      Статья быстро разошлась, её подхватили Fox News и Townhall, и она стала важным элементом в долгой борьбе против политики университета Калифорнии по приёму без тестов.

      Затем Pangram, детектор, который Substack использует для выявления машинно написанных постов, был направлен на неё и показал, что примерно 33% текста было сгенерировано или поддержано ИИ. Пост о результате, написанный Крисом Хуфнаглом, профессором юридического факультета Беркли, собрал почти три миллиона просмотров на X, и история перестала быть о математическом анализе.

      Станкова не отрицала использования технологии. Она сказала Daily Californian, что использовала ИИ для помощи в редактировании статьи и что статья представляет собой «несколько сотен человеко-часов интенсивной человеческой работы и размышлений, из которых около 80 часов — это моя собственная работа».

      Эта защита выполняет больше функций, чем кажется на первый взгляд. Помощь в редактировании, согласно большинству университетских политик, совершенно допустима, и различие между инструментом, который исправляет ваши предложения, и тем, который их пишет, — это именно то различие, которое университеты три года не могли зафиксировать.

      Не все в Беркли были убеждены. Ханнес Бадьор, который преподает немецкий язык в университете и пишет о машинном авторстве, сказал газете, что этот эпизод «кажется обманом» или, по крайней мере, чем-то нечестным, если не было раскрытия информации в момент публикации.

      Основная статья содержит утверждения, которые заслуживают отдельного рассмотрения, и они не тривиальны. Станкова сообщает, что до 2020 года, когда тесты все еще были обязательными, 71% её студентов по курсу «Математический анализ I» были готовы или почти готовы к курсу, а к 2023 году эта цифра составила 26%, при этом наиболее распространенный диагностический балл равнялся нулю.

      Она также упоминает о различиях в приёме между школами в районе залива и отмечает, что пять лауреатов Нобелевской премии, среди которых Дженнифер Дудна, подписали открытые письма с призывом вернуть стандартизированные тесты. Эти цифры основаны на её собственных диагностических данных и материалах кампании, и университет не опубликовал опровержение ни одного из них.

      Что делает этот эпизод неловким, а не просто смущающим, так это предмет обсуждения. Аргумент о интеллектуальной строгости, написанный частично с помощью инструмента, за использование которого студентов наказывают, — это то, что было бы слишком аккуратно для художественной литературы.

      Это также происходит в семестре, когда собственный факультет компьютерных наук Беркли сообщил о растущих показателях неуспеха на фоне увеличения использования ИИ в учебной работе, что предполагает, что на кампусе ведутся два разговора об одной и той же технологии, и они не связаны между собой.

      Вопрос о детекции также не решён. Pangram — один из более надежных инструментов в узком поле, но независимые исследователи утверждали, что его уровень ложных срабатываний занижен, и оценка в 33% является вероятностной оценкой, а не признанием.

      Детекторы были призваны арбитрировать авторство в более странных местах, включая проект, который проверял произведения Папы на сертификацию. Однако ни один из них в настоящее время не может отличить слегка отредактированный человеческий черновик от сильно подсказываемого машинного, что и является действительно важным случаем.

      Факультеты в других местах взяли проблему соблюдения в свои руки. Профессор Брауновского университета вернул свои оценки к контролируемым экзаменам в присутствии преподавателя и фактически произвел контролируемое измерение того, сколько работы его студентов выполняли машины.

      Регулирование не продвинулось дальше. В рамках режима маркировки ЕС статья, написанная ИИ, может остаться без маркировки, в то время как вычитанное электронное письмо получает отметку, а американские университеты не имеют ничего эквивалентного, на что можно было бы указать.

      Ни Станкова, ни San Francisco Standard не сообщили, будет ли добавлено раскрытие информации к статье. Аргумент, который она выдвигает о приёме в UC, не был отозван и остается, на данный момент, более значительным из двух споров.