27 / 30
2023 সালের Stanford গবেষণায় দেখা গেছে, সাবলীল অ-স্থানীয় ইংরেজি লেখা native লেখার তুলনায় অনেক বেশি হারে machine-generated হিসেবে ভুলভাবে পড়া হচ্ছে। এই ব্যবধানের পেছনের প্রক্রিয়া এখানে ব্যাখ্যা করা হয়েছে, এবং একই essays আরও সমৃদ্ধ শব্দভান্ডার দিয়ে পুনর্লিখন করা হলে কী ঘটেছিল তাও দেখানো হয়েছে.
এই প্রশ্নের জন্য ranking পাওয়া প্রায় প্রতিটি page এমন একটি company দ্বারা বিক্রি হয়, যার বিক্রির জন্য humanizer আছে। এর বদলে এখানে mechanism দেওয়া হলো: এই tools আসলে কী বদলায়, কেন তার কিছু detector-এর score সরায় এবং কিছু সরায় না, এবং আক্রমণাত্মক rewrite অর্থ ও citation-এ কী ঝুঁকি আনে।
বেশিরভাগ নির্দেশিকায় কোনো ক্রম ছাড়াই দশটি কৌশল তালিকাভুক্ত করা হয়। এইটি প্রম্পটিং ও সম্পাদনাকে ধারাবাহিকভাবে সাজায়: ChatGPT কিছু লেখার আগে কী চাইতে হবে, কোন প্রম্পট নীরবে উল্টো ফল দেয়, এবং পরে কোন একটিমাত্র বাক্য-স্তরের পরীক্ষা করা উচিত।
এই প্রশ্নের প্রায় প্রতিটি ফলাফল Google-এর নির্দেশনাকে উদ্ধৃত করার বদলে paraphrase করে। এই লেখা Google-এর নিজস্ব spam policy, AI-content guidance, এবং ranking-systems documentation থেকে কাজ করে, exact wording এবং প্রতিটি পৃষ্ঠার last changed তারিখসহ।
একটি বিশ্ববিদ্যালয়ের AI নীতি পাশের প্রতিষ্ঠানের নীতির সঙ্গে খুব কমই মেলে। এই লেখায় পাঁচটি বিশ্ববিদ্যালয়, পাঁচটি প্রকাশক, এবং Committee on Publication Ethics আসলে কী বলে তা মানচিত্রের মতো দেখানো হয়েছে, উদ্ধৃত ভাষ্য ও উৎসসহ।
বেশিরভাগ নির্দেশিকায় বলা হয় একটি বিষয় বেছে নিতে, সেটি নিয়ে গবেষণা করতে, তারপর তার রূপরেখা তৈরি করতে, যা সত্য এবং খুব বেশি উপকারী নয়। এখানে একই পরামর্শ একটি বাস্তব উদাহরণের মাধ্যমে ব্যাখ্যা করা হয়েছে, একটি অস্পষ্ট ধারণা থেকে একটি সম্পূর্ণ রূপরেখা পর্যন্ত, সেই মুহূর্তসহ যখন এটি একটি অনুমান বা একটি থিসিস বিবৃতিতে বিভক্ত হয়।
আপনার ভাষায় অনুবাদ না থাকা পোস্টগুলো ইংরেজি ব্লগে রয়েছে।