Turnitin הוא אחד מדגמי בודק גניבת עין המוכרים והאמינים בשוק ונמצא בשימוש נרחב במוסדות אקדמיים. באפריל 2023, המערכת התפתחה לכלול מודל זיהוי בינה מלאכותית והרחיבה את התכונות שלה כדי לעמוד בקצב של העולם המשתנה ללא הרף של AI.
אבל איך עובד מודל זיהוי הבינה המלאכותית החדש הזה? והאם אתה יכול לסמוך על זה? במדריך זה, נחקור את גלאי הבינה המלאכותית של Turnitin מא' ועד ת', כולל איך הוא עובד, איך לפרש את התוצאות שלו ועד כמה הכלי מדויק.
אז, אם אתה מוכן להתעמק בנבכי טרניטין, בואו נתחיל.
איך Turnitin עובד עבור זיהוי AI?
ל-Turnitin גישה ייחודית לאיתור תוכן שנוצר בינה מלאכותית. זה כולל שילוב של אלגוריתמים מתקדמים, למידת מכונה וניתוח שפה.
מערכת זו נועדה לזהות פיסות טקסט שיש להן דפוסים התואמים להיווצרות על ידי AI או מודלים של שפה גדולה (LLMs). אלה עשויים לכלול ChatGPT-3, ChatGPT-3.5 ודגמי AI דומים.
עד כמה שההסבר הזה נשמע פשוט, יש הרבה יותר שנכנס לתהליך הזה ממה שנראה לעין. יש סדרה של שלבים שבהם משתמש כלי זיהוי הבינה המלאכותית של Turnitin כדי לסמן תוכן שנוצר על ידי כלי כתיבה של בינה מלאכותית, כאשר לכל שלב יש תפקיד מכריע בתהליך. שלבים אלה כוללים:
- עיבוד הגשה: כאשר אתה מגיש מטלה דרך Turnitin, היא מחולקת תחילה לחלקים קטנים יותר של טקסט. זה בדרך כלל כמה מאות מילים לכל חלק כדי לעזור לנתח את הטקסט בהקשר ולשפר את הדיוק של Turnitin.
- ניקוד הפלחים: לאחר מכן, כל קטע של טקסט מקבל ניקוד על ידי מודל זיהוי הבינה המלאכותית בסולם מ-0 עד 1. ציון 0 מצביע על כך שהטקסט הוא אנושי וציון 1 מציין שהקטע הוא טקסט שנוצר על ידי בינה מלאכותית. הציונים הולכים גם הם במרווחים, כאשר ציונים מ-0.5 עד 1 מסומנים כ-AI בהתאם להקשר בתוך התוכן הכולל.
- צבירה ותחזית: לאחר ניקוד של כל הקטעים, ציונים אלה משולבים או מצטברים כדי ליצור חיזוי של כמה מהטקסט צפוי להיות שנוצר בינה מלאכותית. הציון הכולל הזה מוצג לאחר מכן במחוון זיהוי AI של Turnitin.
חשוב לזכור שכלי זיהוי הבינה המלאכותית של Turnitin מאומן על מודלים שונים של שפה, מה שעוזר לו לקלוט טקסט שנוצר על ידי מספר כלים שונים של בינה מלאכותית. בנוסף, בניגוד לכמה בודקי AI אחרים, Turnitin נועד לזהות מאפייני שפה שנוצרים על ידי LLMs.
לדוגמה, LLMs בדרך כלל מייצרים טקסט שיש לו סבירות גבוהה לבחור את המילה הבאה במשפט על סמך דפוסים שכותב ה-AI למד מנתוני ההדרכה שלו. מסווגי גלאי ה-AI של Turnitin מאומנים לאחר מכן לקלוט את הדפוסים הללו ויכולים להבדיל אותם מהכתיבה האנושית.
כמה מדויק זיהוי כתיבת AI של Turnitin?
אחת הטענות המעניינות ביותר ש-Turnitin טוענת היא שמודל זיהוי הכתיבה שלו בינה מלאכותית מדויק עד 98% בזיהוי טקסט שנוצר על ידי AI. אמנם יש הרבה מוסדות אקדמיים שמשתמשים בכלי זיהוי הבינה המלאכותית של Turnitin, אבל חשוב להבין שאין כלי זיהוי בינה מלאכותית שהוא חסין תקלות ב-100%.
כמו בכל גלאי בינה מלאכותית, טורניטין עדיין נמצא בסיכון לתוצאות חיוביות שגויות. תוצאות חיוביות כוזבות מתייחסות למקרים שבהם גלאי AI מסווגים בצורה שגויה כתיבה אנושית כתוכן שנוצר על ידי AI. כמובן, זה יכול לגרום לתלמידים להיות מואשמים כוזבים בשימוש בכלי בינה מלאכותית כדי ליצור את המטלות שלהם.
כדי למנוע את הסיבוך המיותר הזה של שימוש בגלאי בינה מלאכותית, Turnitin מדגיש את החשיבות של הפחתת תוצאות חיוביות שגויות ועובר באופן קבוע בדיקות. המשמעות היא שהוא עלול להחמיץ מדי פעם טקסט שנוצר בינה מלאכותית. עם זאת, Turnitin שואפת לשמור על שיעור חיובי השווא מתחת ל-1% עבור מטלות עם יותר מ-20% מהכתיבה של AI.
למרות ש-Turnitin היא דרך לייעל את תהליך הבדיקה להגשות, לדעת כמה מדויק גלאי AI זה יכול להפוך את תהליך הדירוג שלך למדויק יותר. לתוצאות דירוג מדויקות עוד יותר, אתה יכול גם להשתמש Grader AI של Smodin כדי לעזור לך לעבד ולדרג יותר הגשות בפחות זמן.
אילו מודלים של כתיבה בינה מלאכותית מזהה טרניטין?
יכולות זיהוי הכתיבה של AI של Turnitin תוכננו במיוחד כדי לזהות תוכן שנוצר על ידי מודלים שונים של AI. כאשר הוא הושק לראשונה, Turnitin הוכשר לזהות דגמים כמו ChatGPT-3 ו- ChatGPT-3.5, כמו גם את כל הגרסאות שלהם. זה כולל זיהוי תוכן שנוצר על ידי מודלים של שפות בינה מלאכותית המבוססים או דומים למודל ChatGPT-3.
Turnitin נבדק על תאימותו ל-ChatGPT-4 (במיוחד ChatGPT Plus) וטוענת שהוא מסוגל לזהות כתיבת AI המיוצר על ידי הדגם ברוב המקרים. ובכל זאת, יש צורך לכוונן את גלאי הבינה המלאכותית ולהעריך מחדש לדיוק טוב יותר עם מחולל AI זה.
ככל שה-AI ממשיכה להתפתח, Turnitin הכירה בצורך להרחיב את יכולות זיהוי הכתיבה שלה ב-AI עבור דגמי AI חדשים או מעודכנים. משמעות הדבר היא כי מחנכים צריכים להיות מודעים לדיווחים כוזבים פוטנציאליים כאשר תלמידים משתמשים במודלים מתקדמים יותר או שונים של שפת בינה מלאכותית.
אם אתה רוצה להשתמש בגלאי AI שיכול לקלוט במדויק טקסט שנוצר על ידי דגמים אחרים, הקפד לבדוק גלאי תוכן AI של Smodin.
הבנת תוצאות ה-AI של Turnitin
חלק מהשימוש בכלי זיהוי הכתיבה של AI של Turnitin הוא לדעת איך לפרש את התוצאות שלו. האחוז המוצג במחוון זיהוי הכתיבה בינה מלאכותית מייצג בדרך כלל כמה מהטקסט שנשלח נוצר על ידי כלי כתיבה בינה מלאכותית.
בדרך כלל, אחוז זה מבוסס על טקסט 'מזכה'. זה כולל משפטי פרוזה שנכתבים בצורה דקדוקית סטנדרטית. עם זאת, הוא אינו כולל טקסט שעשוי להיכתב בצורה של רשימות או תבליטים. לכן, כאשר אתה בודק הגשות, חשוב לזכור שלא כל הטקסט נסרק - רק הטקסט המזכה.
גורם חשוב נוסף שיש לקחת בחשבון כשעובדים עם כלי זיהוי בינה מלאכותית הוא שתמיד יש להשתמש בו כעזר משלים ואין להשתמש בו כדרך מוחלטת להוכיח או להפריך את השימוש בכתיבת בינה מלאכותית. מכיוון שאין כל גלאי AI בעלי דיוק של 100%, תצטרך להשתמש בשיקול דעתך גם בניתוח ציוני AI.
דו"ח הדמיון של טרניטין
יכולות זיהוי הבינה המלאכותית של Turnitin הפכו אותה למעצמה לבדיקה שמטלה שהוגשה בהקשר אקדמי עומדת בכללים והתקנות של המוסד החינוכי. עם זאת, Turnitin כולל גם בודק גניבת עין משולב.
מסיבה זו, הבנת ההבדל בין ציון הבינה המלאכותית לציון הדמיון חיונית למחנכים. אחרת, אתה עלול להאשים את התלמידים שלא במתכוון בשימוש בטקסט שנוצר בינה מלאכותית, כאשר למעשה, המטלה שלהם חזרה עם ציון גניבת עין גבוה יותר - לֹא ציון AI גבוה.
דוח הדמיון מספק למחנכים ניתוח מפורט עד כמה דומה מטלה שהוגשה למקורות קיימים (בתוך מסד הנתונים של Turnitin). בודק הגניבה, לצד ציון הדמיון (המיוצג באחוזים), מדגיש את קווי הדמיון בין שני הטקסטים.
שאלות נפוצות
האם גלאי הכתיבה בינה מלאכותית של Turnitin מדגל תוכן בפרפרזה?
במקרים מסוימים, הגשות עשויות לכלול תוכן עם פרפרזה שסובבה באמצעות א מסיר זיהוי AI.
גלאי הבינה המלאכותית של Turnitin יכול בדרך כלל לקלוט מקרים שבהם נעשה שימוש בכלים אלה, אם כי עדיין קיימת אפשרות של חיוביות שגויות או שליליות בהתאם למודל הכתיבה של הבינה המלאכותית.
זה נכון במיוחד אם הטקסט מכיל שילוב של תוכן שנוצר בינה מלאכותית ותוכן שנכתב על ידי אדם.
במה שונה זיהוי הכתיבה בינה מלאכותית של Turnitin מזיהוי גניבת עין?
תכונות גלאי הבינה המלאכותית ובדיקת גניבות של Turnitin הן שני תהליכים נפרדים בפלטפורמה. בודק גניבת עין נועד לחפש מקרים שבהם הטקסט חולק קווי דמיון עם מאמרים אחרים שפורסמו, בלוגים, מאמרים אקדמיים ותוכן כללי. זה מיוצג בדוח הדמיון. ככל שציון הדמיון גבוה יותר, כך הכלי מצא יותר קווי דמיון.
מצד שני, יכולות זיהוי הבינה המלאכותית של Turnitin מוגבלות למציאת מקרים של כתיבת בינה מלאכותית, שבה נמצא שהתוכן נוצר על ידי מודלים של שפה כמו ChatGPT. זה מיוצג על ידי ציון אחוז AI.
האם Turnitin יכול לזהות תוכן בינה מלאכותית בשפות שאינן אנגלית?
גלאי הבינה המלאכותית של Turnitin מוגבל לניתוח הגשות בטקסטים מבוססי אנגלית. המשמעות היא שמוסדות שמקבלים בעיקר מאמרים ועבודות באנגלית יכולים להשתמש ב-Turnitin כדי לנתח את המסמכים הללו, אך הבודק לא יעבוד עבור הגשות בשפות אחרות.
מחשבות סופיות
Turnitin הוא כלי פנטסטי לשמירה על יושרה אקדמית בעיצומה של האבולוציה של תוכן AI. כשהכלי טוען לדיוק של עד 98%, הוא הפך לכלי עזר רב ערך עבור מחנכים וסטודנטים כאחד, ונראה שהוא משתפר ומתרחב כדי לעמוד בקצב ההתפתחויות בכלי כתיבה של AI.
בנוסף לתכונת זיהוי הבינה המלאכותית שלו, יש לו גם בודק גניבת עין משולב, היוצר כלי מקיף שמפחית את הצורך במספר כלים. בתורו, זה הופך את הבדיקה וההערכה של מסמכים אקדמיים למהירים וקלים מאי פעם.