Obronił pracę napisaną przez ChatGPT. Co na to uczelnia? Zaskoczenie

Mówiąc o generatywnej AI jako narzędziu wykorzystywanym do niesamodzielnej pracy, zawsze zamykałam się w bańce "szkoła i wypracowania na studia", nie poświęcając zbyt wiele uwagi i czasu na myślenie o hipotetycznym scenariuszu napisania całej pracy licencjackiej i magisterskiej za pomocą AI. Nigdy nie odrzucałam tego jako możliwości, a raczej nie brałam pod uwagę by ktokolwiek się tego podjął. Ryzyko jest duże, bowiem system antyplagiatowy nawet przed erą ChatuGPT położył na łopatki wiele prac, a częsta konieczność zawarcia elementu badawczego (który jest jednocześnie elementem twórczym) sama w sobie podważa użyteczność generatorów tekstu. No i nie zapominajmy - przynajmniej w naszych realiach - ogranicza nas język. Bowiem najbarwniejsze wypowiedzi dostaniemy jedynie w języku angielskim.

Dlatego niemałym zaskoczeniem było dla mnie zobaczenie całego przepisu na pracę magisterską w wykonaniu ChatGPT, a jej autor dumnie chwali się jej obroną.

Autorem (zleceniodawcą?) pracy jest Aleksandr Żadan, który w internecie zasłynął stworzeniem chatbota na swój wzór, a następnie wykorzystania go do czatowania z ponad pięcioma tysiącami kobiet i znalezienia tej jedynej. Nie jest to jedyna historia z życia Żadana, w której pierwsze skrzypce grała generatywna AI.

Żadan opisał również swój sposób na przejście przez egzamin dyplomowy. Rosjanin na Rosyjskim Państwowym Uniwersytecie Humanistycznym studiował bliżej nieokreślony kierunek - biorąc pod uwagę treść jego pracy, w domyśle było to zarządzanie lub kierunek mu pokrewny. Jak sam przyznał pracuje już w zawodzie bez studiów, więc nie zależało mu na dyplomie - ale jednocześnie był skory coś zrobić, by go zdobyć. Tym czymś nie było zlecenie napisania pracy innej osobie, bo była to usługa zbyt droga. Tak więc zwrócił się do generatywnej AI.

Pierwszym krokiem były konsultacje z promotorem, który zlecił Żadanowi napisanie planu pracy i przedstawił mu kryteria, jakie ma spełniać magisterium: "praca składa się ze wstępu, teorii, analizy, wniosków, wykorzystanej literatury", "zawiera wnioski po każdym rozdziale", "wszystkie części są połączone" (stanowią spójną całość), minimum 60 stron i oryginalność przynajmniej 70 proc.

Mając to na uwadze Żadan przystąpił do zlecania ChatGPT napisania planu pracy. "Zlecania", gdyż twory czatbota były konsekwentnie odrzucane przez promotora, a za czwartym podejściem naukowiec się poddał i po prostu dał Żadanowi plan pracy (stworzony na podstawie poprzednio wysłanych wiadomości), którym ten miał się posługiwać.

Wobec czego Aleksandr przystąpił do pracy i niemal natychmiast uderzył go pewien problem: maksymalna długość generowanych wiadomości. Ponadto pierwotnie chciał on nakarmić czatbota książką o metodologii badań, co również spaliło na panewce ze względu na jej długość. Wobec czego zmienił strategię i zlecał pisanie całych rozdziałów poprzez dialog - gdy AI się zacinała ze względu na limit znaków, ten poprzez konwersację "ciągnął ją za język".

Zmienił także język, przestawiając się z rosyjskiego na angielski, gdyż prompty w tym języku były generowane szybciej i lepszej jakości.

Kolejny problem nadszedł w rozdziale dotyczącym analizy przedsiębiorstwa. ChatGPT posiada dane dot. dużych przedsiębiorstw (pochodzące z m.in. prasy i różnych materiałów w sieci), lecz plagiat w tym przypadku łatwo udowodnić. W przypadku małych przedsiębiorstw o plagiat trudniej, lecz trudniej także o same dane. Wobec czego Żadan wziął "pracę o podobnej tematyce", skopiował z niej część empiryczną i przepuścił przez ChatGPT.

Proces był nadzorowany przez promotora, który - nieświadomy autorstwa pracy - podpowiadał co zmienić i poprawić w pracy. Jedne poprawki nanosił ChatGPT, inne sam Aleksandr, bowiem tekst tłumaczony z języka angielskiego na rosyjski często nie był spójny gramatycznie. Na różnych etapach magisterium było przepuszczane przez system antyplagiatowy, który jednym razem pokazywał 77 proc. oryginalności, a innym jedynie 40 proc. Finalna wersja pracy osiągnęła wynik 82 proc. oryginalności.

Praca przeszła także pozytywną recenzję ze strony recenzenta i promotora, a Żadan obronił ją w styczniu 2023 roku, historią dzieląc się "przepisem na magisterkę" rok później.

Jednak nie oznacza to, że do tego czasu nikt nie wiedział prawdy o autorstwie jego pracy. O jego działaniach dowiedziały się władze uczelni, które po długich rozmowach - na tyle długich, że doprowadziły do opóźnienia rozdania dyplomów - zdecydowały się nie unieważnić pracy. Ówcześnie istniejące zasady nie uwzględniały istnienia generatywnej sztucznej inteligencji, to też Żadan nie mógł być karany za coś, co nie było ujęte w żadnym dokumencie regulującym tworzenie i recenzję prac.

Paradoksalnie doprowadziło to do sytuacji, w której Żadan brał udział w konsultacjach z władzami uczelni co do regulacji wykorzystania AI w pracach badawczych i nie tylko. Głównymi efektami konsultacji było dojście przez uczonych do wniosku, by dopuścić sztuczną inteligencję do użytku i poprawić działanie systemu antyplagiatowego.

Podejście Żadana do problemu prowokuje dyskusję na temat tego czym są prace licencjackie i magisterskie (lub inżynierskie) w szkolnictwie wyższym. Obecnie jest to praca kończąca studia wyższe, której obrona na przynajmniej ocenę dostateczną kwalifikuje do otrzymania dyplomu danej uczelni i posługiwania się tytułem naukowym (aczkolwiek najniższego szczebla). Studentom sen z powiek spędza nie obrona, lecz właśnie praca dyplomowa. Teoretycznie, jeżeli każdy mógłby "skleić" pracę w 23 godziny (bo tyle czasu zajęło to Rosjaninowi), to kilkudziesięciostronicowe dzieło staje się jedynie formalnością i sugeruje, by więcej wysiłku włożyć w przygotowanie egzaminu sprawdzającego wiedzę żaków.

Wysługiwanie się generatywną AI pobudza także wyobraźnię z tej drugiej strony: co jeżeli dotychczasowe zbiory naukowe nagle wypełnią się po brzegi pracami ChatGPT, Copilota czy Gemini? Choć w zdecydowanej większości prace dyplomowe są czytane przez jedynie ich autorów, promotorów i recenzentów, to w praktyce część z nich stanowi odniesienie dla przyszłych prac. Cytowane są ze względu na poruszanie podobnego tematu lub ze względu na niszowość, a wielu studentom służą także za punkt odniesienia czy inspiracji. Choć wątpię, aby nagle, w ciągu kilku lat 80 proc. zbiorów uczelnianych stało się biblioteką tekstu wyplutego przez AI, to powoli, kroczek po kroczku będziemy dochodzić do czegoś co nazywam "problemem kserokopiarki". Czyli tworzenia kopii z kopii, a każda kolejna kopia będzie niższej jakości. Przykład dał sam Żadan, kopiując część empiryczną z innej pracy i modyfikując ją za pomocą AI.

Jakkolwiek by nie oceniać działań Rosjanina, dają one do myślenia, pokazując, że pracę dyplomową da się skleić w jedynie 23 godziny i wydając góra sto złotych na subskrypcję ChatGPT+ by zyskać dostęp GPT-4 (a pamiętajmy, była to praca pisana rok temu, czyli w złotej erze ChatuGPT - bez GPT-4). Ale też pokazują większy problem: że szkolnictwo wyższe nie reaguje odpowiednio szybko na realia zmieniającego się świata. A decyzja by "ulepszyć system antyplagiatowy" jest niczym plaster na krwawiącą ranę.

Może zainteresować cię także: