النزاهة الأكاديمية وAI: دليل للطالب

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي للنزاهة الأكاديمية إلى نطاق واسع يكفي ليشمل تمرير فقرة مكتملة عبر مدقق نحوي وطلب من chatbot أن يكتب الفقرة من الأساس، ومع ذلك لا يحصل معظم الطلاب أبدا على جواب مباشر يوضح أين ينتهي أحد الاستخدامين وأين يبدأ الآخر. هذا الحد لا يُرسم مرة واحدة، وبصورة مركزية، لكل مقرر قد يدرسه الطالب. بل يرسمه كل مدرس على حدة، في دليل كل مقرر، وغالبا ما تكون الصيغة التي تحكم مهمة محددة أضيق بكثير مما تنص عليه سياسة الجامعة العامة.

هذا ليس ثغرة. بل هو الأسلوب الذي اختارت به تقريباً كل مؤسسة كتبت سياسة فعلية أن تتعامل مع الأمر، لأن تقرير مختبرياً، ومقالة شخصية، ومهمة برمجة تثير أسئلة مختلفة لا تستطيع قاعدة مركزية واحدة أن تجيب عنها على نحو جيد. يبين هذا الدليل ما يكون مقبولاً عادة في كل مكان، وما يكون مقبولاً عادة في أي مكان، والمنطقة الرمادية بينهما، وطريقة بسيطة للاحتفاظ بسجل لما جرى فعلاً. لذلك فإن الجواب عن سؤال محدد لا يكون أبدا مجرد تخمين.

يبدأ الذكاء الاصطناعي للنزاهة الأكاديمية من سياسة المقرر، لا من سياسة الجامعة

الجامعات التي نشرت إرشادات مفصلة بشأن الذكاء الاصطناعي تدفع القرار الفعلي باستمرار إلى وحدة أصغر من "الجامعة" بوصفها كلاً. تنص سياسة Oxford صراحة على أن استخدام الذكاء الاصطناعي في التقييمات لا يُسمح به للطلاب إلا عندما يكون مسموحاً به صراحة، ويجب الإفصاح عنه وفق تعليمات القسم أو الكلية، وأن الاستخدام غير المصرح به يعد، من حيث الأصل، مخالفة أكاديمية. وتضع Cambridge القاعدة العملية عند مستوى وصف المهمة الفردية: إن استخدام محتوى مولد بالذكاء الاصطناعي من دون الإشارة إليه في تقييم ختامي يعد مخالفة ما لم ينص ذلك الوصف صراحة على خلاف ذلك، وهذا يعني أن المقرر نفسه قد يسمح بنوع واحد من الاستخدام في مهمة، ويمنعه في المهمة التالية.

تذكر MIT Sloan هذا بشكل أكثر مباشرة، إذ تقول إنه لا توجد لديها سياسة نهائية بشأن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي لإكمال الواجبات، وإن أعضاء هيئة التدريس يضعون قواعدهم الخاصة في كل مقرر على حدة، بما في ذلك السماح ببعض هذا الاستخدام أو كله أو حظره. وتفوض Monash القرار إلى Chief Examiner لكل وحدة، الذي يجب أن يحدد أين وكيف يجوز استخدام الذكاء الاصطناعي، مع بقاء الإقرار مطلوبا دائما عندما يحدث ذلك. ليست أي من هذه حالات استثنائية. إنها الطريقة التي اختارت بها أربع جامعات مختلفة في ثلاث قارات أن تنظم بها كل منها السؤال نفسه المتعلق بالسياسة، وهو أمر يستحق التذكر قبل افتراض أن البيان العام للجامعة يروي القصة كاملة. ويظهر سياسة الذكاء الاصطناعي في الجامعات عبر المؤسسات النمط نفسه المفوض في معظم الأماكن التي جرى التحقق منها.

الاستخدامات التي تكون مقبولة تقريبا دائما

يظهر أوضح نمط خارج الجامعات تماما، في الطريقة التي تتعامل بها دور النشر الأكاديمية مع السؤال نفسه بالنسبة إلى المؤلفين الذين يقدمون أبحاثا مكتملة. تنص سياسة Elsevier على أن الفحوص الأساسية للنحو والإملاء وعلامات الترقيم لا تحتاج إلى أي تصريح على الإطلاق. وتستبعد Wiley الأدوات المستخدمة حصرا للإملاء والنحو والتحرير العام من متطلبات الإفصاح لديها. وتصف IEEE أدوات النحو والتحرير بأنها، في الأصل، تقع عموما خارج مقصد سياسة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. ليس أي من ذلك قاعدة جامعية بشأن الانتحال، لكن التمييز الكامن، وهو تصحيح آلي لكتابة هي بالفعل من الطالب نفسه مقابل محتوى جديد لم يكن كذلك، هو نفسه الذي ترسمه أيضا تقريبا كل سياسة للذكاء الاصطناعي على مستوى المقرر. ويقع مدقق نحوي مجاني بوضوح داخل تلك الفئة المقبولة تحت أي سياسة من المرجح أن يواجهها الطالب.

يعمل هذا بالطريقة نفسها مع الملاحظات على البنية. لا يلزم أن تكون الملاحظات على المحتوى الموجود بيان سياسة، جملة بجملة. يمكن لأداة أن تسألك إن كانت الحجة التي كتبتها منطقية، أو إن كنت تكرر نفسك في موضع ما. هذا لا يعني طلب محتوى جديد ليحل محل المحتوى القديم. التمييز الذي يتكرر عبر كل سياسة أعلاه هو تأليف الجوهر، لا الأدوات التي لامست المستند في طريقه إلى مسودة نهائية.

الاستخدامات التي تكاد لا تكون مقبولة أبدا

تقع الحجة المولدة على الجانب الآخر من ذلك الخط نفسه في معظم المواضع التي كُتبت فيها: أن تطلب من روبوت محادثة الادعاء الفعلي، أو التحليل الفعلي، أو التفسير الفعلي، ثم تحتفظ بمخرجاته بوصفها جوهر التسليم. أما الأدلة المولدة فهي أسوأ، لا أفضل، لأن إحصائية مختلقة أو دراسة غير موجودة ليست مشكلة أسلوب. إنها ادعاء كاذب قُدم بوصفه حقيقة. وتحمل الاستشهادات الخطر نفسه في صورة أكثر تحديدًا: إذ إن نماذج اللغة تختلق بانتظام مصادر تبدو مقنعة تماما، ولهذا بالضبط يستحق does ChatGPT make up references القراءة قبل أن يقترب أي استشهاد مولد، ولو واحد، من قائمة المراجع.

المنطق الكامن وراء كل هذا أكثر اتساقًا من القواعد نفسها. لا يستطيع روبوت المحادثة أن يتحمل مسؤولية ادعاء ولّده، أو أن يراجعه في ضوء مصدر، أو أن يتحمل المسؤولية إذا اتضح أن الادعاء خاطئ، ولهذا بالضبط تشترط دوريات النشر البحثي مؤلفًا بشريًا يشهد على كل ادعاء، بغض النظر عما ساعد في إنتاج الجملة. أما ما إذا كان Turnitin's AI writing report سيصنف فقرة معينة أم لا، فذلك سؤال منفصل وآلي، يختلف عن سؤال ما إذا كان المحتوى الأساسي أصلًا من إنتاج الطالب ليقدمه.

المنطقة الرمادية الوسطى، وكيفية التعامل معها

بعض الاستخدامات تقع بين الفئتين الواضحتين أعلاه، وهذا بالضبط هو الموضع الذي تصبح فيه السياسة الخاصة بالمقرر الدراسي أكثر أهمية. إن ترجمة مقطع صعب، أو التحقق مما إذا كانت الجملة تبدو طبيعية في لغة ثانية، يختلف بالنسبة إلى الطالب متعدد اللغات عنه بالنسبة إلى من يكتب بلغة أولى فقط، والسياسة التي لا تذكر هذا إطلاقا تكون في العادة قد صيغت من دون أن يكون هذا الطالب حاضرا في ذهن من كتبها. إن طلب أداة أن تشرح مفهوما قبل الكتابة عنه بكلمات أصلية أقرب إلى استخدام كتاب دراسي منه إلى توليد تسليم، لكن ليس كل مصحح سيتفق مع ذلك، ولهذا السبب بالضبط تعد هذه الفئة جديرة بأن يُسأل عنها مباشرة بدلا من التخمين.

إن توليد قائمة بزوايا محتملة، أو طلب مخطط أولي قبل كتابة كل جملة من الصفر، يقع في المساحة الرمادية نفسها. بعض المدرسين يعاملونه على أنه لا يختلف عن مناقشة فكرة مع زميل في الصف. وآخرون يريدون أن تكون كل مرحلة من مراحل التسليم واضحة على أنها من عمل الطالب نفسه. والطريقة الوحيدة الموثوقة لمعرفة أيهما ينطبق على مهمة محددة هي نفسها التي افتتح بها هذا الدليل, اسأل، أو اقرأ التكليف بعناية كافية للتأكد.

احتفظ بسجل من دون أن يتحول إلى مهمة ثانية

تكفي عادة بسيطة لمعالجة معظم هذا من دون أن تصبح مشروعا قائما بذاته. دوّن التاريخ، وما الذي طُلب من الأداة، وما الذي احتُفظ به فعلا مقابل ما أعيدت صياغته، بالطريقة نفسها التي يُرفق بها المصدر بإحالة بدلا من مجرد تذكر غامض بأنه قد قُرئ شيء ما مرة واحدة. احفظ المحادثة إذا كان المقرر يسمح بذلك، أو خذ لقطة شاشة إذا لم يسمح. وحيث يقتضي المقرر بيان إفصاح رسمي عن استخدام الذكاء الاصطناعي، فإن هذا الشكل تحدده المادة الدراسية، لا هذا الدليل، والالتزام بصياغته الدقيقة أهم من كتابة صياغة أطول أو أكثر شمولا من تصميم مستقل.

للأسئلة العملية الكامنة تحت هذا المبدأ صفحاتها الخاصة: whether a professor can tell you used ChatGPT, والصيغة الأوضح، will I get caught using ChatGPT.

لا شيء من هذا يحل محل قراءة الوثيقة الوحيدة التي تحكم فعليًا مهمة محددة: دليل المقرر أو نص التكليف نفسه، لا الانطباع العام عما يبدو أن الطلاب الآخرين يفلتون به. توجد أداة TextPulse AI humanizer for students للجزء من هذا الذي يتعلق فعلًا بالكتابة، لا بالإذن. وهي تعرض Human Score تقديريًا مبنيًا على الشكل الإحصائي نفسه للمسودة، وهو مفيد للتحقق من الكتابة الأصيلة قبل التسليم، وذلك ضمن الفئات نفسها من الاستخدام التي تسمح بها السياسة أصلًا.