大学入学審査ではAIを確認するのか?

大学入学選考ではAIを確認するのか。Common App 自身の不正行為方針は、1本のエッセイが読まれる前に、その問いの一部にすでに答えている。2023年以降、その application fraud の定義は、盗用と並んで「人工知能プラットフォーム、技術、またはアルゴリズムの実質的内容または出力」を明示的に挙げており、すべての志願者は提出前にその定義に反しないことを証明する。入学事務局を結びつけているのは、共通の検出ツールではない。箱の中のエッセイは志願者自身が書いたものであり、生成されて軽く編集されたものではない、という共通の期待である。

UCAS も UK 側で同様の確認を行っている。すべての志願者は、自分の personal statement が、生成AIを含む他の情報源からコピーされたものでも提供されたものでもないと申告する。UCAS Verification Team は、まさにそれを探すために、すべての出願に similarity-detection system を適用する。いくつかの大学は、どちらの platform においても基準をさらに上回る。たとえば、Brown University の出願案内では、スペルと文法の確認という1つの明示された例外を除き、application content に関連して AI の使用は、いかなる場合も許可されないと述べている。主題について何も公表していない学校もある。これは、AI を認めると静かに判断した学校とは異なる。

大学入学選考ではAIを確認するのか, Common App は実際に何を述べているのか

Common App の不正行為方針は、逐語的なコピー以上のものを含むように、広く不正行為を定義している。「人工知能プラットフォーム、技術、またはアルゴリズムの実質的内容または出力」に関する条項は、言い換えられ、短縮され、再構成された chatbot の下書きも、未編集のまま貼り付けられたものと同様に対象とする。なぜなら、基準は最終的な文レベルの表現がたまたま chatbot の出力と正確に一致するかどうかではなく、実質的内容が志願者に由来するかどうかだからである。すべての志願者は、platform を通じて提出する一部として、この条項を含む証明に署名する。重要な問いは、特定の大学がたまたま確認するかどうかではない。志願者がすでに同意した書式の上で、署名された時点で出願が真実であったかどうかである。

Brownは、指示が解釈の余地をほとんど残さないという点で、まさに有用な例である。AIの支援は、綴りと文法の確認に限って許可されており、基本的な校正ツールが扱うのと同じ狭い用途に限られ、それ以上は認められない。これは、Common Appの一般的な基準の上に重ねられた、より厳格な公表済みの追加条件であり、別個の問題ではない。この点のいずれも、この話題が出たときに多くの学生が思い浮かべる道具を通るものではない。TurnitinがChatGPTを検出できるかどうかは、入学後に学習管理システム内でスキャンされる課題に関する問題であり、入学審査の読み取りはそれより前に、別の文書について、まったく異なる規則の下で行われる。

UCASがパーソナルステートメントに求めるもの

UCASは、独自の文言で、Common Appと同様の線引きをしている。ChatGPTのようなツールを用いてパーソナルステートメント、またはその大部分を生成し、それを独自作成であるかのように提示することは、不正行為とみなされ得て、志願者はオファーを失うか、既に受けているオファーを取り消される可能性がある。何を含めるべきか、段落をどう構成するか、あるいは文の読みやすさをどう改善するかについてアイデアを得るためにAIを使うことは別問題であり、UCAS自身のガイダンスはその種の使用を許容されるものとして扱っている。UCASの線引きは、別の条項を用いるという点を除けば、Common Appの線引きに近い。支援は許されるが、代替は許されない。

その区別は、単なる実効性のない指針ではない。UCAS Verification Teamは、不正な出願やパーソナルステートメント間の類似パターンについて確認を行っており、そのシステムがステートメントにフラグを立てた場合、その出願に記載された大学やカレッジに直接通知されることがある。フラグが立っただけで、出願が直ちに終了するわけではない。しかし、それは、毎回のサイクルでこうした文書を何千件も目にし、第2段落に至る前にテンプレート回答がどのようなものかを知っている人々による、より懐疑的な再読が行われることを意味する。

入学事務局が何も述べていない場合

2つの大規模な出願プラットフォームとBrownのような少数の学校を除けば、個々の入学事務局の大半は、出願エッセイにおけるAIについて具体的な内容を何も公表していない。その沈黙は注意深く読む価値がある。AIに特化した一文がない学校が、必ずしもAIを許容すると決めたわけではない。盗用や捏造された活動一覧をすでに対象としているのと同じ文言である一般的な出願の真正性に関する表現は、生成AIより前から存在しており、別の文で直接そう書かれていなくても、今なお生成AIにも及ぶ。この空白は、大学がAI方針をより広くどのように扱うかにおいて理解する価値のあるパターンと一致している。すなわち、機関全体の一般規則と、特定の授業や学部の規則は、しばしば異なる詳細度の水準に置かれ、通常はより具体的な規則が適用される。

真の試験が検出器ではない理由

入学審査担当者は、志望理由書に対して分類器を実行しようとしているのではない。彼らが答えようとしている問いは、はるかに限定され、しかもはるかに難しい。つまり、「これは、たった一人の特定の人物が、他の誰にもこのまったく同じ段落を書けなかったほど十分に再現不能な詳細さで、たった一つの特定の出来事を述べた文章として聞こえるか」という問いである。生成された散文は、誰も検出ツールで読まなくても、おそらくその目標に届かない。生成文は具体性より一般性を目指す。学んだ教訓ではあっても、それを学んだ正確な瞬間ではない。医学への関心ではあっても、それを生んだ具体的な患者とのやり取りではない。人間の読者は、その違いを画面上の百分率を見るずっと前に、すぐに、そして明確に見抜くことができる。

入学担当者は、1回の選考で何千ものこうしたエッセイを読む。まさにそのために、一般的な版は埋もれるのではなく、かえって目立つ。同じ成績と同じ志望専攻を持つどの志願者でも書けたはずの一文は、奇妙な動詞の選択や珍しい構文を含む一文よりも、はるかに強い手がかりである。この文脈では、具体性は文体上の好みではない。それは、スキャナーが何を警告しようとしまいと無関係に、そのエッセイが評価される際の唯一の基盤である。

AIを申請書類に用いる際に、一線を越えないために

UCASとBrownの双方が許容すると扱う用法は、実行可能な型を示している。すなわち、AIは構成のために、話題を絞り込むために、誤字を見つけるために用い、実際に起きたこととそれがなぜ重要だったのかを述べる文そのものは人間が書くという型である。チャットボットで段落全体を下書きし、それを別の言い回しに書き換えても、出発点はなお応募者自身のものではなかった内容であり、ここで確認した各方針がまさに線を引いているのはその置換である。無料のエッセイチェッカーは、その段落が一般的で誰の申請書にも当てはまるような表現へとずれてしまっていないかを、提出ボタンに触れる前に見つけるための妥当な方法であり、その段落がどのように書かれたかには関係ない。

臨床系のプログラムは、どの分野よりも厳格な規則を適用し、看護学校におけるAI検出は別個に扱われる。その根底にある原則は、academic integrity and AIに関する記事で示されている。

これらは、どちらのプラットフォームにおいても、検出システムを出し抜くことを本質的に意味するものではない。TextPulseの学生向けAI humanizerは、下書き自体の統計的な形状から算出した推定Human Scoreを報告するが、これは個人声明に対する校正確認としても実際に有用である。なぜなら、分類器が反応するのと同じ一般的な言い回しは、しばしば、退屈した入学審査担当者が読み飛ばすまさにその表現だからである。より持続的な手段は、どの方針にも明示する必要のないものである。すなわち、今年応募している他の誰にも代わりに書けなかった、自分固有の人生についての一つの具体的な事実を書くことである。