Bản thảo chatbot đầu tiên đã xuất hiện trong hộp thư của một giáo viên khoảng hai năm trước, và tình hình chỉ càng trở nên dồn dập hơn kể từ đó. Một học sinh hiện có thể yêu cầu ChatGPT viết năm đoạn văn về nguyên nhân của cuộc Đại khủng hoảng hoặc tính biểu tượng trong tác phẩm The Great Gatsby và nhận được một câu trả lời mạch lạc trong thời gian ngắn hơn cả thời gian gọt một chiếc bút chì. Đối với các nhà giáo dục, điều này đã thay đổi bản chất của tính trung thực trong học thuật. Họ không còn chỉ săn tìm những vụ đạo văn truyền thống, nơi một người sao chép công sức của một người khác. Họ còn đang tìm kiếm những văn phong tổng hợp—những văn bản nghe có vẻ giống con người nhưng lại được lắp ghép bởi một mô hình không có sự hiểu biết, không có ký ức và không có sự gắn kết với lập luận đó.
Khi giọng văn đột ngột thay đổi
Các giáo viên đọc hàng trăm bài luận của sinh viên mỗi học kỳ. Theo thời gian, họ hình thành khả năng cảm nhận nhịp điệu cá nhân. Họ nhận ra những lỗi nối câu bằng dấu phẩy quen thuộc, những cụm từ cửa miệng, hay cách một sinh viên cụ thể cấu trúc phần kết luận. Khi một bài luận đến mà không hề giống với giọng văn mà họ hằng mong đợi, nó sẽ kích hoạt một quá trình xem xét kỹ lưỡng hơn.
Điều này không phải là để trừng phạt sự tiến bộ. Những giáo viên giỏi luôn mong muốn thấy sự trưởng thành. Nhưng có một sự khác biệt giữa một sinh viên đã cải thiện dần dần cách cú pháp của mình và một sinh viên nộp một bài luận đọc như một bản tóm tắt pháp lý bóng bẩy sau tám tháng chỉ viết những câu văn vụng về, đơn giản. Văn phong có thể hoàn hảo, nhưng nó mang lại cảm giác như đi mượn vì thiếu đi dấu vết của quá trình rèn luyện. Sự nhảy vọt về trình độ một cách bất thường và không có căn cứ đó thường là manh mối đầu tiên.
Bề ngoài chuyên nghiệp, nội dung rỗng tuếch
Văn viết do AI tạo ra có xu hướng rơi vào "vùng trũng kỳ lạ của sự chính xác". Ngữ pháp chuẩn xác. Các phần chuyển tiếp trôi chảy. Tuy nhiên, văn bản lại lơ lửng trên bề mặt vấn đề thay vì đào sâu vào nó. Các giáo viên thường mô tả đặc điểm này là "mang tính chuyên nghiệp nhưng chung chung".
Hãy xem xét một bài luận về Romeo và Juliet. Một người viết là sinh viên có thể tập trung quá mức vào vai trò phụ của Mercutio, đọc sai một cảnh theo một cách thú vị, hoặc so sánh mối thâm thù gia tộc với một cuộc xung đột trong cộng đồng của chính họ. Luận điểm có thể còn lộn xộn, nhưng đó chắc chắn là sản phẩm của một trí tuệ duy nhất đang vật lộn với văn bản. Ngược lại, một bản thảo AI thường tóm tắt cốt truyện một cách chính xác, liệt kê ba chủ đề phổ quát và kết luận rằng tình yêu đòi hỏi sự hy sinh. Nó chính xác. Nhưng nó cũng rỗng tuếch. Sự thiếu vắng tính mạo hiểm—không có ý kiến độc đáo, không có cái nhìn sâu sắc dù còn khiếm khuyết nhưng chân thực—là một trong những dấu hiệu đáng tin cậy nhất cho thấy người viết không phải là sinh viên.
Những tài liệu tham khảo không dẫn đến đâu cả
Một dấu hiệu cảnh báo khác là các trích dẫn "ảo". ChatGPT và các công cụ tương tự đôi khi tự bịa ra sách, các bài báo khoa học và thậm chí cả tác giả. Các mục trích dẫn trông có vẻ hợp lý, với tiêu đề nghe có vẻ học thuật, tên nhà xuất bản và năm xuất bản đầy đủ, nhưng chúng không có mối liên hệ nào với thực tế.
Những giáo viên kỳ cựu luôn xác minh nguồn tài liệu. Họ nhập tiêu đề vào Google Scholar, tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu thư viện trường, hoặc đơn giản là tìm tên tác giả trên công cụ tìm kiếm. Khi mọi trích dẫn đều dẫn đến ngõ cụt, uy tín của bài luận sẽ sụp đổ. Việc kiểm tra danh mục tài liệu tham khảo luôn là một phần của việc hướng dẫn nghiên cứu nghiêm túc, nhưng giờ đây nó đang trở thành một thực hành tiêu chuẩn ngay cả đối với các bài luận phân tích ngắn. Trang danh mục tài liệu tham khảo không còn chỉ là một bài tập định dạng; nó là một điểm kiểm tra tính trung thực.
Giới hạn của các phần mềm phát hiện
Nhiều học khu đã phản ứng trước sự gia tăng của văn bản tổng hợp bằng cách mua bản quyền các công cụ phát hiện AI. Các chương trình này quét các mô hình thống kê—độ rối thấp, cấu trúc câu có thể dự đoán được, nhịp điệu lặp đi lặp lại—những đặc điểm thường thấy trong văn phong do máy tạo ra. Chúng có thể hữu ích. Một điểm số xác suất cao sẽ cho giảng viên lý do để xem xét kỹ lưỡng hơn.
Nhưng các giáo viên biết rằng những công cụ này không hoàn hảo. Đôi khi chúng đưa ra kết quả dương tính giả, đặc biệt là đối với những văn bản được viết bởi những người không sử dụng tiếng Anh là ngôn ngữ mẹ đẻ hoặc bởi những sinh viên có phong cách viết trang trọng, chừng mực một cách tự nhiên. Tỷ lệ phần trăm phát hiện không bao giờ nên được coi là bằng chứng duy nhất của việc gian lận. Hầu hết các nhà giáo dục sử dụng phần mềm như một manh mối trong số nhiều manh mối khác, chứ không phải là bằng chứng đanh thép. Công cụ hỗ trợ sự phán đoán của con người; nó không thể thay thế con người.
Phân tích mà không có người tư duy
Các mô hình ngôn ngữ lớn tóm tắt các sự kiện rất tốt. Điều mà chúng gặp khó khăn là đưa ra tư duy phản biện sâu sắc và xuyên suốt hoặc sự phản chiếu cá nhân đích thực.
Ví dụ, trong một bài tập lịch sử, một AI có thể liệt kê các nguyên nhân kinh tế, chính trị và xã hội của một cuộc cách mạng với độ chính xác như trong sách giáo khoa. Điều mà nó không thể dễ dàng thực hiện là cân nhắc các nguyên nhân đó với nhau, thách thức những quan điểm thông thường, hoặc kết nối sự kiện đó với một vấn đề đương đại mà học sinh thực sự quan tâm. Người viết là con người tự bộc lộ bản thân thông qua tính cụ thể. Họ nhắc đến một bộ phim tài liệu đã xem, một cuộc trò chuyện với cha mẹ, hoặc một quy luật mà họ nhận thấy qua ba chương học khác nhau. Văn bản do AI tạo ra hiếm khi chứa đựng những "điểm neo" này vì máy móc không có trải nghiệm để rút ra và cũng không có quan điểm để bảo vệ.
Cuộc trò chuyện năm phút
Một trong những phương pháp lâu đời nhất vẫn là hiệu quả nhất: yêu cầu học sinh nói về bài làm của mình.
Một giáo viên có thể gọi riêng một học sinh ra nói chuyện trong khi