近日，Reddit論壇上一名大學(xué)一年級學(xué)生的課程論文拿了A——這并不稀奇，但事實(shí)上這篇論文是人工智能(AI)花不到20分鐘完成的，還通過了機(jī)器審查。就在幾個月前，AI才作為第一作者發(fā)表了一篇學(xué)術(shù)論文。

為什么AI生成的論文不能被機(jī)器識別出來?南都·AI前哨站了解到，目前的抄襲檢測軟件一般是通過與數(shù)據(jù)庫中的文本對比，判斷兩者是否存在大量重復(fù)內(nèi)容的方式檢查論文是否為原創(chuàng)，但AI并非直接復(fù)制，而是根據(jù)給定的初始文本自行生成語句，不會被判定抄襲。

學(xué)生用AI寫作業(yè)，AI還能自己寫論文

近日，一位網(wǎng)名叫innovate_rye的大學(xué)生物化學(xué)學(xué)科一年級學(xué)生發(fā)帖稱，他利用AI完成了他的課程論文，并拿到了A的評分。

他將“寫出生物技術(shù)的五件好事和壞事”的論文要求提交給AI，不到20分鐘，AI就完成了過去需要他花費(fèi)兩個小時的任務(wù)。“我喜歡學(xué)習(xí)更多的東西，有時候重復(fù)地完成以前曾經(jīng)做過的作業(yè)讓我變得拖延，甚至不交作業(yè)。” innovate_rye說，“對我來說，能夠更快、更高效地完成這些事是一項(xiàng)技能。”

有類似經(jīng)歷的還有高中生AeUsako。他用AI生成了一篇關(guān)于當(dāng)代全球局勢的文章。在他的老師眼中，這份作業(yè)不能拿到高分的唯一原因只是沒有標(biāo)明引用來源。

這些例子并非偶然。非營利性人工智能組織OpenAI為其語言模型GPT-3公布最新的應(yīng)用編程接口后，越來越多的學(xué)生開始使用OpenAI的Playground和類似程序來完成課程論文的寫作。美國俄亥俄州一位中學(xué)語言教師告訴媒體：“學(xué)生使用AI生成或改寫作業(yè)的問題極為突出。”

作為業(yè)界公認(rèn)的當(dāng)前最先進(jìn)的語言模型，GPT-3的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含1,750億個神經(jīng)，為全世界參數(shù)最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它能夠通過深度學(xué)習(xí)生成類人文本，根據(jù)給定的短語或句子作為初始文本生成下文。目前全世界已有300余個應(yīng)用程序在使用這一語言模型，每天生成的文本規(guī)模超過45億字。

事實(shí)上，GPT-3能做的遠(yuǎn)不止于幫學(xué)生寫作業(yè)。今年7月，它甚至成功提交了一篇關(guān)于其自身性能的學(xué)術(shù)論文。

學(xué)術(shù)檔案館HAL的公開信息顯示，該論文第一作者為AI模型GPT-3，人類研究員Almira則以第二作者身份署名。

據(jù)Amira介紹，她要求GPT-3“用500詞寫一篇關(guān)于GPT-3的學(xué)術(shù)論文，在正文中規(guī)范地添加參考文獻(xiàn)和引用”。兩個小時后，GPT-3完成了這篇論文，包括摘要、簡介、研究方法、結(jié)果、討論、結(jié)論等必要部分，并在最后的引用環(huán)節(jié)提到了5篇論文。

“內(nèi)容完全以學(xué)術(shù)語言寫出，對于其他學(xué)術(shù)論文正確引用，行文流暢到幾乎找不到邏輯漏洞。”Amira在看到結(jié)果時表示“驚呆了”。

抄襲檢測軟件無法識別，教師有辦法

AI寫論文背后的技術(shù)實(shí)質(zhì)是AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)人類的口語、書面語等“自然語言”，而后進(jìn)行包括修改、生成等形式在內(nèi)的處理，因此也被稱為自然語言處理(NLP)技術(shù)。機(jī)器翻譯、識別垃圾郵件、智能客服等在當(dāng)下已經(jīng)并不鮮見的功能，都是依托這一技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)。

然而相比起NLP技術(shù)的進(jìn)步，更加引人注意的是，學(xué)生們借助語言模型GPT-3生成的文章無法被抄襲檢測軟件識別。

據(jù)了解，目前的抄襲檢測軟件是通過對比的方式檢查學(xué)生上傳的論文是否為其原創(chuàng)。AI會對文本進(jìn)行識別，根據(jù)不同語義將全文分解成眾多相關(guān)段落，然后利用搜索引擎與數(shù)據(jù)庫中的文本進(jìn)一步比較，判斷兩者是否存在大量重復(fù)內(nèi)容。但GPT-3生成的文本并非從互聯(lián)網(wǎng)上已經(jīng)發(fā)表的文章復(fù)制而來，而是其根據(jù)使用者給定的短語、句子等初始文本自行生成，因此不會被抄襲檢測軟件識別。

“在不知道所有其他抄襲檢查工具如何工作，以及它們未來可能的發(fā)展的情況下，我不認(rèn)為AI文本可以以這種方式被識別出來。”加拿大創(chuàng)新學(xué)習(xí)與技術(shù)研究主席、皇家大學(xué)副教授George Veletsianos表示。

不僅如此，由于GPT-3通過學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)上大量文本優(yōu)化了輸出結(jié)果，其生成的文本有著近乎完美的語法，對于詞語的選擇也十分精當(dāng)，已經(jīng)能夠與真人完成的寫作相媲美。

然而，在AI驅(qū)動的抄襲檢測軟件束手無策時，GPT-3這一特點(diǎn)也為經(jīng)驗(yàn)豐富的教師們提供了新思路。“我通?？梢园l(fā)現(xiàn)作弊行為，因?yàn)槟切W(xué)生的作業(yè)中使用了復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)和大量的形容詞”，美國一位語言老師對媒體說，“大多數(shù)七年級的學(xué)生根本沒有這個水平。”

關(guān)鍵詞： 花20分鐘用AI寫論文 用AI寫論文 用AI寫論文反作弊系統(tǒng)查 反作弊系統(tǒng)查