AI写的“ Lotus Pond中的月光”？我该如何开玩笑？

▲Zhu Ziqing著名的“ Lotus Pond In Lotus in Moonlight”的报价超过60％。照片/视频屏幕截图最近，一个有趣的消息引起了激烈的讨论 - 朱·齐平先生的著名散文“莲花池中的月光”是通过常用的纸质检测系统来判断的，即普遍可疑的AI生成的内容高达62.88％。顺便说一句，刘·西辛（Liu Cixin）的“三体”剪辑也标有高率。其他任何东西都以100％的AI速率注意到“ Tengwang亭的序言”。在社交平台上，投诉和帮助，寻求有关AI纸质汇率“红灯”的信息的投诉和援助，最近也出现在许多人中，“ AI率非常高”已成为一个热门话题。 AI发现率是指人工智能在纸上产生的内容的发现。根据DAA Daily的说法，根据某些大学的规定，高AI测试结果直接影响纸质分析的过程，迫使许多学生使大型张开ES甚至应对无法及时毕业的风险。但是他们感到困惑的是，许多原始内容也被认为是AI率很高，甚至一些著名作家也以AI率过度判断，他们谈论了论文中AI Discovery的科学和准确性。这种现象表明，某些大学目前采用的AI检测率的标准和技术存在缺陷，并且面对人工智能的影响，学术考试的机制还不够。检查大学论文的标准和技术将需要跟上ORAS并及时改进。论文考试是一个“强迫课程”，供大学生毕业。当前，越来越多的大学使用AI速率检测工具，其工作原理主要基于深入研究和统计分析。通常，这些系统“学习”了大量现有文本内容，功能在诸如“流利度”和“单词习惯”之类的提取物中，并计算出文本的“词汇浓度”等指标，以确定内容是否由AI形成。但是，这种基于统计的方法存在缺陷 - 很难真正理解写作的复杂背景，包括创意背景，写作场景和语义内涵，更不用说在那一刻准确地捕捉了布景的情感热量，安迪是愤怒，愤怒，悲伤和幸福，但只能与统计学上进行正式比较。该测试的质地通常很粗糙。因此，当面对经典作品，例如“ Lotus Pond中的月光”和“ Tengwang Pavilion的序言”时，由于其“太完美”，该系统将成为AI一代的错误；同样，学生按照学术标准编写的一些文书工作，即“差”确实是原始的，但被错误地标记为高度AI率。据报道，AI的限制发现率也可以在其“双向故障”中看到：一方面，诸如“莲花池的月光”之类的经典作品将作为人工智能丧失，但另一方面，网络可以“开放”一代世代的几代人，这些世代相传，这些世代相传，这些因素和偶然的偶然的av避免了飞行的范围，从而避免了较低的弱点。台湾的纸质评估和检查的严肃性，包括法丹大学，中国传播大学和瓦兹港科学与技术的事实，诸如Fudan University，中国通讯大学，包括AI的考验，“并在研究中，这是对AI的现实，都可以在校道中，这是对AI的现实，这是一个清楚的事实 论文和评估标准。目前，大多数大学都有不同的方式处理已开发出已更改指控的AI的AI的内容和其他行动。与其指导那些谨慎态度和灵活的待遇的人还表明，这些大学可能已经确定了当前AI率的限制和缺点，而且他们的使用仍在传统和观察之下。这是写作和学术考试的模型。 AI率检测中的当前干扰表明，该技术仍处于童年状态，其标准和方法尚未旧。在这方面，当然，大学不应否认由于暂时的技术缺陷而发现AI率的成本，而应该过多地依靠这种不完善的发现技术。也许，很好地使用它是更合适的并通过探索来改善它。这也意味着，面对AI技术对学术写作的深远影响以及遇到论文考试考试的学生的混乱，学院和大学的混乱。首先，迫切需要阐明AI工具在写论文和教师和学生的学术研究中的合理使用的界限。当然，更多的是，大学应优化论文审查的体重 - 批准，减少对具有单一测试指标的人的依赖，并加强对现代学术的调查，包括知识的意识形态和贡献。尽管AI率检测技术是不完整的，但这可能是学术检查系统在AI时期适应的必要阶段。这是一种更有趣的方法来预防或否认它，但要处理并改进它。 Xin He（媒体）编辑 / Chi Daohua写道