Die Versuchung, zu betrügen, auf eine schriftliche Prüfung? Die künstliche Intelligenz ist zu 90% sicher, du nab

Die Versuchung, zu betrügen, auf eine schriftliche Prüfung? Die künstliche Intelligenz ist zu 90% sicher, du nab

Die Kombination von big data mit künstlicher Intelligenz hat es erlaubt, die Universität von Kopenhagen-Forscher, um festzustellen, ob Sie schrieb Ihre Abtretung oder ob ein ghostwriter verfasste er für Sie-mit fast 90 Prozent Genauigkeit.

Mehrere Studien haben gezeigt, dass Betrug an Aufgaben ist weit verbreitet und zunehmend weit verbreitet unter den high-school-Schüler. An der Universität Kopenhagen, Department of Computer Science, Bemühungen zu erkennen, zu Unregelmäßigkeiten bei den Zuweisungen durch das schreiben Analyse durch künstliche Intelligenz laufen schon seit ein paar Jahren. Nun, basierend auf Analysen von 130.000 geschrieben dänischen Aufgaben, können die Wissenschaftler, die mit fast 90-prozentiger Genauigkeit erkennen, ob ein student geschrieben hat, eine Zuordnung, die auf Ihren eigenen oder hatte es aus einem ghostwriter.

Dänische Schulen nutzen derzeit das Lectio-Plattform zu überprüfen, ob ein student abgegeben hat, in der Text-Arbeit, die Passagen kopiert, die direkt aus einem bereits eingereichten Auftrag. High schools haben eine härtere Zeit zu entdecken, wenn ein student angeworben, um jemand anderes zu schreiben, die Zuordnung für Sie, etwas, was einem mehr oder weniger systematisierte Grad über die online-Dienste. Der Fall der SRP, eine größere schriftliche Arbeit im letzten Jahr der Dänische high school, ist besonders aufschlussreich. Weil die Zuordnung gilt für Doppel-Studierende haben so weit gegangen wie Ausschreibungen Ihre Schreibaufgaben auf der dänischen website eingestuft, Den Blå Avis.

„Das problem heute ist, dass, wenn jemand angestellt wird, zu schreiben, ein Auftrag, der Lectio nicht Stelle. Unser Programm erkennt, dass die Abweichungen in Schreibweisen von Vergleich vor kurzem vorgelegten schreiben vor, dass ein Schüler zuvor eingereichte arbeiten. Unter anderen Variablen, sucht das Programm unter: word-Länge, Satz-Struktur und wie Worte verwendet werden. Zum Beispiel, ob ‚beispielsweise‘ ist so geschrieben, wie Sie ‚ex.‘ oder ‚z.B.‘,“, erläutert Doktorand Stephan Lorenzen von der Abteilung Computer Science. Er, zusammen mit dem rest der DIKU-DABAI research group, hat vor kurzem Ihre Ergebnisse bei einem großen europäischen AI-Konferenz.

Vor der Einstellung der Falle, einer ethischen Debatte

Das Programm, Ghostwriter, gebaut um maschinelles lernen und neuronale Netze — Zweige der künstlichen Intelligenz, die besonders nützlich sind für das erkennen von mustern in Bildern und Texten. MaCom, das Unternehmen, das die Lectio an dänischen high schools, hat einen Datensatz mit 130.000 Personen schriftliche Aufgaben aus 10.000 verschiedenen high-school-Schüler zur Verfügung zu Ghostwriter-Projekt beteiligten Forscher am Department of Computer Science. Für jetzt, es ist immer noch ein Forschungsprojekt.

Stephan Lorenzen nicht denken, dass es unrealistisch ist, für das Programm zu finden, seinen Weg in Schulen, in der nicht allzu Fernen Zukunft, als die Schulen müssen ständig entsprechend der technologischen Entwicklungen um ‚Autorschaft überprüfung“ an.

„Ich denke, es ist realistisch, zu erwarten, dass die hohen Schulen zu beginnen, es an einem gewissen Punkt. Aber bevor Sie das tun, muss es eine ethische Diskussion, wie die Technik sollte angewendet werden. Kein Ergebnis geliefert durch das Programm sollte nie auf eigenen Beinen stehen, sondern dienen der Unterstützung und begründen einen Verdacht auf cheating“, sagt Lorenzen.

Polizei und gefälschte Nachrichten

Ghostwriter die technologische Grundlage angewendet werden kann, die anderswo in der Gesellschaft. Beispielsweise, das Programm kann verwendet werden, in die Arbeit der Polizei ergänzen, geschmiedet, document analysis, eine Aufgabe, die von forensischen Dokument Prüfer und andere.

„Es würde Spaß machen, die Zusammenarbeit mit der Polizei, die derzeit die Bereitstellung der forensischen Dokument Prüfer zu suchen, qualitative ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den Texten, die Sie vergleichen. Wir können uns auf große Mengen von Daten und Muster finden. Ich kann mir vorstellen, dass diese Kombination profitieren würden, die Arbeit der Polizei“, sagt Lorenzen, der betont, dass die ethischen Diskussionen sind nötig, auch hier.

Der künstliche-Intelligenz-Forschern am Department of Computer Science zu erkennen betrügt Aufgaben hat eine Breite Palette von Anwendungen. Es wurde bereits verwendet, um zu analysieren, Twitter-tweets, um zu bestimmen, ob Sie komponiert wurden, von den tatsächlichen Benutzern oder aus der Feder von bezahlter Hochstapler oder Roboter.

FAKTEN:

  • Der ghostwriter-Programm verwendet, was ist bekannt als siamesische neuronalen Netzes unterscheiden sich die Schreibstile der beiden Texte. Das Netzwerk wird trainiert auf große Mengen von Daten zu lernen von Repräsentationen von Schrift-Stilen, die werden dann verglichen.
  • Wenn ein Schüler legt eine Zuordnung, die Netzwerk vergleicht es gegen Ihre früheren Aufgaben. Für jede Vorherige Zuordnung, bietet das Netzwerk einen prozentualen score für die stilistische ähnlichkeit gegen die neue Aufgabe.
  • Am Ende, einen gewichteten Durchschnitt dieser Ergebnisse ist berechnet unter Verwendung einer Berechnung, die auch andere Faktoren, wie Lieferzeit, zu berücksichtigen. Das endgültige Ergebnis wird als Prozentsatz angegeben und gibt Aufschluss über die ähnlichkeit zwischen dem neuen Auftrag und die Schüler Schreibstil.
  • Die Arbeitsgruppe hinter das Ergebnis ist DIKU-DABAI (dänischen Zentrum für Big-Data-Analytics-driven Innovation). Die Gruppe wird geleitet von Professor Stephen Alstrup.
  • Zugriff auf die Forschungs-Artikel „Erkennen der Ghostwriter in Hohe Schulen“ hier.
  • Die Forschung wird unterstützt vom Innovationsfonds Dänemark.