क्या कॉलेज प्रवेश AI की जांच करते हैं?
Common App AI-जनित निबंध सामग्री को धोखाधड़ी कहता है, UCAS एक घोषणा की मांग करता है और अपनी समानता जांच चलाता है, और Brown वर्तनी और व्याकरण के लिए ही AI की अनुमति देता है। यहाँ वह है जो प्रवेश कार्यालयों ने वास्तव में प्रकाशित किया है, और क्यों एक व्यक्तिगत कथन का मूल्यांकन किसी स्कैनर के शामिल होने से बहुत पहले ही स्वर के आधार पर किया जाता है।
क्या कॉलेज प्रवेश AI की जाँच करते हैं? Common App की अपनी धोखाधड़ी नीति इस प्रश्न का एक भाग पहले ही उत्तर देती है, उससे पहले कि एक भी निबंध पढ़ा जाए। 2023 से, आवेदन धोखाधड़ी की इसकी परिभाषा ने स्पष्ट रूप से 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता मंच, प्रौद्योगिकी, या एल्गोरिदम की मूलभूत सामग्री या आउटपुट' को साहित्यिक चोरी के साथ नामित किया है, और प्रत्येक आवेदक जमा करने से पहले इस परिभाषा के विरुद्ध प्रमाणित करता है। प्रवेश कार्यालयों को जो बात जोड़ती है, वह कोई साझा पहचान उपकरण नहीं है। वह यह साझा अपेक्षा है कि बॉक्स में दिया गया निबंध आवेदक द्वारा लिखा गया था, न कि उत्पन्न करके हल्के से संपादित किया गया था।
UCAS UK पक्ष पर इसी तरह की जाँच चलाता है। प्रत्येक आवेदक घोषित करता है कि उसका व्यक्तिगत वक्तव्य किसी अन्य स्रोत से, जिसमें जनरेटिव AI भी शामिल है, नकल नहीं किया गया था और न ही प्रदान किया गया था। UCAS Verification Team सभी आवेदनों पर एक समानता-पहचान प्रणाली चलाता है, ठीक इसी चीज़ की खोज में। कुछ कॉलेज दोनों प्लेटफार्मों पर न्यूनतम मानक से भी आगे जाते हैं। उदाहरण के लिए, Brown University के अपने आवेदन निर्देश कहते हैं कि आवेदन सामग्री के संबंध में किसी भी परिस्थिति में AI का उपयोग अनुमति नहीं है, वर्तनी और व्याकरण समीक्षा के लिए एक नामित अपवाद के साथ। कुछ स्कूलों ने इस विषय पर कुछ भी प्रकाशित नहीं किया है। यह उस स्कूल से अलग है जिसने चुपचाप यह तय कर लिया हो कि AI स्वीकार्य है।
क्या कॉलेज प्रवेश AI की जाँच करते हैं? Common App वास्तव में क्या कहता है
Common App की धोखाधड़ी नीति धोखाधड़ी को इतनी व्यापक रूप से परिभाषित करती है कि वह शब्दशः नकल से अधिक को भी शामिल करती है। 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता मंच, प्रौद्योगिकी, या एल्गोरिदम की मूलभूत सामग्री या आउटपुट' पर इसका प्रावधान एक chatbot के मसौदे को, जिसे पुनः शब्दित, संक्षिप्त या पुनर्गठित किया गया हो, उतनी ही तरह पकड़ता है जितना कि बिना संपादन के चिपकाया गया मसौदा, क्योंकि मानक यह है कि क्या मूलभूत सामग्री आवेदक से उत्पन्न हुई थी, न कि क्या अंतिम वाक्य-स्तर की शब्दावली संयोग से chatbot के आउटपुट से बिल्कुल मेल खाती है। प्रत्येक आवेदक इस प्रावधान को शामिल करने वाले प्रमाणन पर हस्ताक्षर करता है, प्लेटफॉर्म के माध्यम से जमा करने के भाग के रूप में। जो प्रश्न महत्वपूर्ण है, वह यह नहीं है कि कोई विशिष्ट कॉलेज जाँच करता है या नहीं। वह यह है कि क्या आवेदन उस समय सत्य था जब उस पर हस्ताक्षर किए गए, एक ऐसे फॉर्म पर जिसे आवेदक पहले ही स्वीकार कर चुका था।
Brown एक उपयोगी उदाहरण है, ठीक इसलिए क्योंकि उसके निर्देश व्याख्या के लिए बहुत कम गुंजाइश छोड़ते हैं। AI सहायता केवल वर्तनी और व्याकरण की समीक्षा के लिए अनुमत है, वही सीमित उपयोग जिसे एक बुनियादी प्रूफरीडिंग टूल कवर करेगा, और उससे आगे कुछ भी नहीं। यह Common App के सामान्य मानक के ऊपर एक अधिक कठोर, प्रकाशित अतिरिक्त परत है, कोई अलग प्रश्न नहीं। इनमें से कुछ भी उस टूल से होकर नहीं जाता जिसे अधिकांश छात्र इस विषय के उठते ही सोचते हैं: क्या Turnitin ChatGPT का पता लगा सकता है एक जमा की गई निबंध में, यह पाठ्यकार्य से संबंधित प्रश्न है, जिसे नामांकन के बाद एक learning management system के भीतर स्कैन किया जाता है, और प्रवेश संबंधी पठन इससे पहले, एक अलग दस्तावेज़ पर, पूरी तरह अलग नियमों के तहत होता है।
व्यक्तिगत वक्तव्य पर UCAS क्या अपेक्षा करता है
UCAS भी Common App की तरह ही एक रेखा खींचता है, अपनी शब्दावली के साथ। ChatGPT जैसे किसी टूल से व्यक्तिगत वक्तव्य, या उसका बड़ा हिस्सा, तैयार करना और उसे मौलिक बताकर प्रस्तुत करना धोखाधड़ी माना जा सकता है, और इससे आवेदक का प्रस्ताव खो सकता है या मौजूदा प्रस्ताव वापस लिया जा सकता है। क्या शामिल करना है, किसी अनुच्छेद की संरचना कैसे करनी है, या किसी वाक्य की पठनीयता कैसे सुधारनी है, इस बारे में विचार पाने के लिए AI का उपयोग एक अलग बात है, और UCAS का अपना मार्गदर्शन इस प्रकार के उपयोग को स्वीकार्य मानता है। UCAS जो भेद करता है, वह Common App द्वारा एक अलग प्रावधान के साथ किए गए भेद के काफ़ी निकट है: सहायता ठीक है, प्रतिस्थापन नहीं।
यह भेद केवल ऐसा मार्गदर्शन नहीं है जिसके पीछे कोई प्रभाव न हो। UCAS Verification Team धोखाधड़ीपूर्ण आवेदनों और व्यक्तिगत वक्तव्यों में समानता के पैटर्न के लिए जाँच चलाती है, और जहाँ उसका system किसी वक्तव्य को चिह्नित करता है, उस आवेदन में नामित विश्वविद्यालयों या colleges को सीधे सूचित किया जा सकता है। एक flag अपने आप किसी आवेदन को समाप्त नहीं करता। इसका अर्थ यह है कि वक्तव्य को उन लोगों से दूसरी, अधिक संदेहपूर्ण पढ़त मिलती है जो हर cycle में ऐसे हज़ारों वक्तव्य देखते हैं और दूसरे अनुच्छेद तक पहुँचने से पहले ही जान जाते हैं कि template उत्तर कैसा दिखता है।
अपने पेपर को मानवीय बनाइए
अपने AI-सहायता प्राप्त पाठ को रूपांतरित करें और उसे मानवीय ध्वनि दें, महत्वपूर्ण शब्दों या उद्धरणों को छेड़े बिना।
जहाँ प्रवेश कार्यालयों ने बिल्कुल कुछ नहीं कहा है
दो बड़े application platforms और Brown जैसे कुछ स्कूलों के बाहर, अधिकांश व्यक्तिगत admissions offices ने application essays में AI के बारे में कुछ भी विशिष्ट प्रकाशित नहीं किया है। उस मौन को सावधानी से पढ़ना चाहिए। जिस स्कूल में AI-विशिष्ट पंक्ति नहीं है, उसने अनिवार्य रूप से यह निर्णय नहीं लिया है कि AI स्वीकार्य है। उसकी सामान्य application-integrity भाषा, वही शब्दावली जो पहले से ही plagiarism और fabricated activity lists को कवर करती है, generative AI से पहले की है और फिर भी उस पर लागू होती है, चाहे कोई अलग वाक्य इसे सीधे कहे या नहीं। यह अंतर एक ऐसे पैटर्न से मेल खाता है जिसे universities AI policy को अधिक व्यापक रूप से कैसे संभालते हैं में समझना उपयोगी है, एक सामान्य संस्थागत नियम और किसी विशिष्ट course या department का नियम अक्सर विवरण के अलग-अलग स्तरों पर होते हैं, और अधिक विशिष्ट नियम सामान्यतः लागू होता है।
वास्तविक परीक्षण Detector नहीं है
admissions reader किसी personal statement पर classifier चलाने की कोशिश नहीं कर रहा है। वे जिस प्रश्न का उत्तर देने की कोशिश कर रहे हैं, वह कहीं अधिक लक्षित और कहीं अधिक कठिन है, "क्या यह एक ऐसे विशिष्ट व्यक्ति जैसा लगता है जिसने एक विशिष्ट काम किया हो, और जिसे इतनी अपरिवर्तनीय detail में वर्णित किया गया हो कि कोई और इस exact paragraph को नहीं लिख सकता था?" उत्पन्न prose संभवतः इस लक्ष्य से पीछे रह जाएगी, भले ही कोई उसे detection tool से पढ़ न रहा हो। यह सामान्य होने की कोशिश करती है, विशिष्ट होने की नहीं, सीखा गया सबक, बजाय उस exact moment के जब वह सीखा गया था, medicine में रुचि, बजाय उस specific patient encounter के जिसने उसे उत्पन्न किया। एक human reader यह अंतर तुरंत और स्पष्ट रूप से देख सकता है, screen पर percentage देखने से बहुत पहले।
admissions officers एक ही cycle में ऐसी हजारों essays पढ़ते हैं, और यही ठीक कारण है कि generic version घुलने-मिलने के बजाय अलग दिखता है। एक ऐसा वाक्य जिसे समान statistics और समान intended major वाले किसी भी applicant ने लिखा हो सकता था, एक अजीब verb choice या असामान्य structure वाले वाक्य से अधिक स्पष्ट संकेत है। इस संदर्भ में specificity कोई stylistic preference नहीं है। यही वह पूरी आधारशिला है जिस पर essay का मूल्यांकन किया जा रहा है, scanner क्या flag करेगा या नहीं करेगा, इससे स्वतंत्र रूप से।
अपने आवेदन में AI का उपयोग करते समय सीमा न लांघना
UCAS और Brown, दोनों जिन उपयोगों को स्वीकार्य मानते हैं, वे एक व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करते हैं: संरचना के लिए AI, किसी विषय को सीमित करने के लिए, टाइपो पकड़ने के लिए, और जो वास्तव में हुआ तथा वह क्यों महत्वपूर्ण था, उसे बताने वाले वास्तविक वाक्यों के लिए एक मानव। Chatbot के साथ एक पूरा अनुच्छेद तैयार करना और उसे अलग शब्दों में फिर से लिखना फिर भी ऐसी सामग्री से शुरू होता है जो मूल रूप से आवेदक की नहीं थी, और यही वह सटीक प्रतिस्थापन है जिसके चारों ओर यहाँ जाँची गई हर नीति सीमा खींचती है। एक free essay checker एक उचित तरीका है उस अनुच्छेद को पकड़ने का जो सामान्य, किसी भी आवेदन जैसी भाषा में बहक गया हो, इससे पहले कि वह submit button के पास भी जाए, चाहे वह अनुच्छेद कैसे भी लिखा गया हो।
Clinical programmes किसी भी अनुशासन की तुलना में सबसे कड़े नियम लागू करते हैं, और AI detection in nursing school को अलग से माना जाता है। इन सभी के पीछे का सिद्धांत academic integrity and AI पर एक लेख में स्पष्ट किया गया है।
इनमें से कोई भी बात वास्तव में किसी screening system को मात देने के बारे में नहीं है, किसी भी platform पर। TextPulse का AI humanizer for students एक draft के अपने सांख्यिकीय आकार से निर्मित अनुमानित Human Score बताता है, जो personal statement के लिए भी एक वास्तव में उपयोगी proofreading check है, क्योंकि classifier जिस सामान्य phrasing पर प्रतिक्रिया करता है, वही अक्सर वह चीज़ होती है जिसे एक ऊबा हुआ admissions reader अनदेखा कर देता है। अधिक टिकाऊ कदम वह है जिसे किसी नीति को स्पष्ट करने की आवश्यकता नहीं होती: अपने विशिष्ट जीवन का वह एक विवरण लिखें जिसे इस वर्ष आवेदन करने वाला कोई और व्यक्ति आपके स्थान पर नहीं लिख सकता था।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या कॉलेज प्रवेश AI की जांच करते हैं? हर स्कूल के लिए एक साझा डिटेक्टर के साथ नहीं, नहीं। Common App की धोखाधड़ी नीति ने 2023 से AI-जनित सामग्री को आवेदन धोखाधड़ी के एक रूप के रूप में नामित किया है, और UCAS एक घोषणा की मांग करता है तथा व्यक्तिगत कथनों पर अपनी समानता जांच चलाता है। प्रवर्तन मुख्यतः उस प्रमाणन और पाठकों द्वारा यह नोटिस करने पर निर्भर करता है कि लेखन किसी एक विशिष्ट आवेदक जैसा नहीं लगता।
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.
