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

      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 сама статья была написана.

      Звездалина Станкова, преподаватель 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 за политику приема без тестов в Университете Калифорнии.

      Затем Pangram, детектор, который Substack использует для выявления машинно написанных постов, был направлен на неё и вернул результат, примерно равный 33% сгенерированного ИИ или с его помощью. Пост о результате от Криса Хуфнагла, профессора юридической школы Беркли, собрал почти три миллиона просмотров в X, и история перестала быть о математическом анализе.

      Станкова не отрицала использование 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».

      Это оправдание выполняет больше функций, чем кажется на первый взгляд. Помощь в редактировании, согласно большинству кампусных 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 кодифицировать.

      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 распространённый диагностический балл равнялся нулю.

      Она также упоминает о различиях в приеме 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 росте уровня неуспеха наряду с увеличением использования ИИ в учебных заданиях, 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 результат 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 важным случаем.

      Факультеты в других местах взяли проблему соблюдения в свои руки. Профессор Брауновского университета вернул свои оценки к контролируемым экзаменам в классе и фактически произвел контролируемое измерение того, насколько много 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, и у американских университетов нет 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 приеме в UC, не был отозван и остается, на данный момент, более значительным из двух споров.