Liêm chính học thuật và AI: Hướng dẫn cho sinh viên

AI trong liêm chính học thuật: cụm từ này bao quát một phổ đủ rộng để bao gồm cả việc đưa một đoạn văn đã hoàn chỉnh qua trình kiểm tra ngữ pháp và việc yêu cầu một chatbot viết đoạn văn đó ngay từ đầu, và hầu hết sinh viên không bao giờ nhận được câu trả lời rõ ràng về ranh giới giữa cách dùng này và cách dùng kia. Ranh giới đó không được vạch ra một lần, theo cách tập trung, cho mọi học phần mà một sinh viên sẽ từng học. Nó được từng giảng viên vạch ra riêng, trong từng sổ tay học phần, và phiên bản áp dụng cho một bài tập cụ thể rất thường hẹp hơn bất kỳ điều gì chính sách chung của trường đại học nêu ra.

Đó không phải là một kẽ hở. Đó là cách mà gần như mọi cơ sở đã thực sự viết thành chính sách lựa chọn để xử lý vấn đề này, vì một báo cáo thí nghiệm, một bài luận cá nhân và một bài tập lập trình đặt ra những câu hỏi khác nhau mà một quy tắc trung tâm không thể trả lời tốt. Hướng dẫn này nêu ra những gì thường được chấp nhận ở mọi nơi, những gì thường không được chấp nhận ở đâu cả, vùng xám ở giữa, và một cách đơn giản để lưu lại những gì thực sự đã được làm. Vì vậy, câu trả lời cho một câu hỏi cụ thể không bao giờ chỉ là phỏng đoán.

AI trong liêm chính học thuật bắt đầu từ chính sách của học phần, không phải của trường đại học

Các trường đại học đã công bố hướng dẫn chi tiết về AI nhất quán chuyển quyết định thực tế xuống một đơn vị nhỏ hơn là toàn bộ 'trường đại học'. Chính sách của Oxford nêu rõ rằng đối với sinh viên, việc sử dụng AI trong các bài đánh giá chỉ được phép khi được cho phép một cách tường minh và phải được khai báo theo hướng dẫn của khoa hoặc bộ môn, và việc sử dụng không được phép được mặc định xem là hành vi sai phạm học thuật. Cambridge đặt quy tắc vận hành ở cấp độ đề bài đánh giá cá nhân: việc sử dụng nội dung do AI tạo ra mà không ghi nhận trong một bài đánh giá tổng kết được tính là sai phạm, trừ khi đề bài đó nêu rõ điều ngược lại, nghĩa là cùng một học phần có thể cho phép một kiểu sử dụng trong một bài tập và cấm nó ở bài tiếp theo.

MIT Sloan còn nói trực tiếp hơn, rằng trường không có chính sách dứt khoát về việc sử dụng các công cụ AI tạo sinh để hoàn thành bài tập, và giảng viên tự đặt ra quy định của mình theo từng học phần, bao gồm cho phép hoặc cấm một phần hay toàn bộ việc sử dụng đó. Monash giao quyết định cho Chief Examiner của từng đơn vị, người phải nêu rõ AI có thể được dùng ở đâu và như thế nào, với yêu cầu luôn phải ghi nhận khi có sử dụng. Không điều nào trong số này là trường hợp ngoại lệ. Đó là cách bốn trường đại học ở ba châu lục đã chọn để cấu trúc cùng một câu hỏi chính sách, và điều này đáng ghi nhớ trước khi cho rằng tuyên bố chung của một trường đã nói hết mọi chuyện. Một cái nhìn gần hơn vào chính sách AI của các trường đại học giữa các cơ sở cho thấy cùng một mô hình phân quyền này ở hầu như mọi nơi đã được kiểm tra.

Các cách sử dụng hầu như luôn được chấp nhận

Mô hình rõ nhất xuất hiện hoàn toàn bên ngoài các trường đại học, trong cách các nhà xuất bản học thuật xử lý cùng câu hỏi đó đối với tác giả nộp bản nghiên cứu hoàn chỉnh. Chính sách của Elsevier nêu rằng các kiểm tra cơ bản về ngữ pháp, chính tả và dấu câu hoàn toàn không cần khai báo. Wiley loại trừ các công cụ chỉ dùng cho chính tả, ngữ pháp và biên tập chung khỏi yêu cầu công bố của mình. IEEE mô tả các công cụ ngữ pháp và biên tập là nhìn chung nằm ngoài mục đích của chính sách AI ngay từ đầu. Tất cả điều đó không phải là quy tắc đạo văn của một trường đại học, nhưng sự phân biệt nền tảng, một sự sửa chữa cơ học đối với văn bản vốn đã là của chính sinh viên so với nội dung mới vốn không phải như vậy, cũng chính là sự phân biệt mà hầu như mọi chính sách AI ở cấp học phần đều áp dụng. Một free grammar checker nằm gọn trong nhóm được chấp nhận đó theo gần như mọi chính sách mà sinh viên có thể gặp.

Điều này cũng đúng với phản hồi về cấu trúc. Phản hồi về nội dung hiện có không nhất thiết phải là một tuyên bố chính sách, từng câu một. Một công cụ có thể hỏi bạn liệu một lập luận mà bạn đã viết có hợp lý hay không, hoặc liệu bạn có lặp lại chính mình ở đâu đó hay không. Điều này không phải là yêu cầu tạo ra nội dung mới để thay thế nội dung cũ. Sự phân biệt lặp đi lặp lại xuyên suốt mọi chính sách ở trên là quyền tác giả đối với phần nội dung cốt lõi, chứ không phải những công cụ nào đã chạm vào tài liệu trên đường đến bản thảo cuối cùng.

Các Cách Sử Dụng Hầu Như Không Bao Giờ Ổn

Lập luận do tạo sinh đứng ở phía bên kia của cùng ranh giới đó ở hầu như mọi nơi mà nó đã được ghi thành văn bản, đó là việc hỏi một chatbot về chính luận điểm, chính phân tích hoặc chính cách diễn giải, rồi giữ đầu ra của nó như phần nội dung cốt lõi của bài nộp. Bằng chứng do tạo sinh còn tệ hơn, chứ không tốt hơn, vì một thống kê bịa đặt hoặc một nghiên cứu không tồn tại không phải là vấn đề về phong cách. Đó là một khẳng định sai được nộp như sự thật. Trích dẫn mang cùng rủi ro đó dưới một hình thức cụ thể hơn, vì các mô hình ngôn ngữ thường xuyên bịa ra các nguồn trông hoàn toàn có vẻ hợp lý, và chính vì vậy does ChatGPT make up references rất đáng đọc trước khi bất kỳ trích dẫn do tạo sinh nào được đưa vào danh mục tài liệu tham khảo.

Lý do đằng sau tất cả điều này nhất quán hơn chính các quy tắc. Một chatbot không thể chịu trách nhiệm cho một khẳng định mà nó đã tạo ra, kiểm tra khẳng định đó đối chiếu với một nguồn, hoặc nhận trách nhiệm nếu khẳng định đó hóa ra là sai, và chính vì vậy các nhà xuất bản nghiên cứu yêu cầu một tác giả là con người bảo đảm cho mọi khẳng định, bất kể điều gì đã giúp tạo ra câu văn đó. Việc Turnitin's AI writing report có gắn cờ một đoạn văn cụ thể hay không là một câu hỏi riêng, mang tính cơ học, khác với việc nội dung nền tảng đó có bao giờ thực sự là của sinh viên để nộp hay không.

Vùng Xám Ở Giữa, và Cách Xử Lý Nó

Một số cách sử dụng nằm giữa hai nhóm rõ ràng ở trên, và chính ở đây, chính sách dành riêng cho môn học trở nên quan trọng nhất. Việc dịch một đoạn khó, hoặc kiểm tra xem một câu có đọc tự nhiên trong ngôn ngữ thứ hai hay không, đối với một sinh viên đa ngôn ngữ là khác với một người chỉ viết bằng ngôn ngữ thứ nhất, và một chính sách hoàn toàn không nhắc đến điều này thường đơn giản là đã không được viết với sinh viên đó trong tầm nhìn của người soạn ra nó. Yêu cầu một công cụ giải thích một khái niệm trước khi viết về nó bằng lời của chính mình gần với việc dùng một giáo trình hơn là tạo ra một bài nộp, nhưng không phải mọi người chấm đều đồng ý, và đó chính là lý do vì sao đây là nhóm đáng hỏi trực tiếp thay vì đoán.

Động não một danh sách các hướng tiếp cận có thể có, hoặc yêu cầu một dàn ý sơ bộ trước khi viết từng câu từ đầu, cũng rơi vào cùng vùng xám đó. Một số giảng viên xem điều này không khác gì trao đổi một ý tưởng với một bạn cùng lớp. Những người khác muốn mọi giai đoạn của một bài nộp đều phải hiển nhiên là của chính sinh viên. Cách đáng tin cậy duy nhất để biết điều nào áp dụng cho một bài tập cụ thể vẫn là cách mà hướng dẫn này đã mở đầu, hãy hỏi, hoặc đọc kỹ đề bài đến mức chắc chắn.

Ghi lại mà Không Biến Nó Thành Một Bài Tập Thứ Hai

Một thói quen đơn giản có thể bao quát phần lớn điều này mà không biến nó thành một dự án riêng. Ghi lại ngày tháng, điều đã được hỏi công cụ, và điều gì thực sự được giữ lại so với điều gì đã được viết lại, giống như một nguồn trích dẫn thay vì chỉ là ký ức mơ hồ rằng đã từng đọc điều gì đó một lần. Lưu cuộc trò chuyện nếu môn học cho phép, hoặc chụp màn hình nếu không cho phép. Khi một môn học yêu cầu một tuyên bố công khai chính thức về việc sử dụng AI, định dạng đó do môn học quy định, không phải do hướng dẫn này, và việc tuân theo đúng nguyên văn của nó quan trọng hơn việc viết một bản dài hơn hoặc kỹ hơn do tự mình thiết kế.

Các câu hỏi thực tiễn nằm bên dưới nguyên tắc này có những trang riêng của chúng: liệu giảng viên có thể biết bạn đã dùng ChatGPT hay không, và phiên bản thẳng hơn, tôi có bị phát hiện khi dùng ChatGPT không.

Không điều nào trong số này thay thế việc đọc tài liệu duy nhất thực sự chi phối một bài tập cụ thể, tức sổ tay học phần hoặc chính đề bài, chứ không phải ấn tượng chung về những gì các sinh viên khác dường như đang thoát được. AI humanizer for students của TextPulse tồn tại cho phần thực sự liên quan đến việc viết, chứ không phải đến sự cho phép. Nó báo cáo một Human Score ước tính được xây dựng từ hình dạng thống kê riêng của bản nháp, hữu ích để kiểm tra văn bản chân thực trước khi nộp, đúng với các loại sử dụng mà một chính sách đã cho phép.