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AI検出システムで卒業論文の赤と黄色を見たとき、シュウランは「泣きそうになった」と感じた。彼女は心の中でこう自問しました。「私はAIにそんなに似ているのだろうか？」

Shu Ran 氏の 23,000 ワードの論文では、数十の文章が「中リスク」および「高リスク」として検出されました。 Shu Ran 氏は、これは彼の卒業論文が独創的であるにもかかわらず、「AI の使用率が高い」ために学校の論文審査要件を満たせないことを意味すると説明しました。

AIの普及により、多くの学生が論文を書く際にAIを利用して論文を作成するようになるでしょう。一部の大学の公式ウェブサイトによると、2024年卒業生を対象に、これらの学校は初めてAIGC（生成人工知能）試験に関する通知を出し、学生が卒業研究を行う際には学術規範や学術倫理を厳格に遵守することを明確にした（論文）。 ）インテリジェントに生成されたコンテンツへの過度の依存を避け、卒業プロジェクト（論文）の独立性と独自性を確保してください。

インタビューを受けた学生たちは全員、AI 検出によって確かに学生が AI を使用して論文を書くことをある程度防ぐことができると信じていますが、現在の AI 検出機能はまだ成熟していません。 「人間の書き込みであっても、改変されたものであっても、再びAIの書き込みとして検出されるため、どうやってAIの書き込みと判断できるのか理解するのは難しい。テクノロジーを利用してテクノロジーを制裁する結果が導かれるだろう」とShu Ran氏は述べた。逆に論文の要求に応えます。

AIによって卒論を書いていると誤判定された学生には、機械が番号を与えることはできず、機械の動作ロジックに従って修正することしかできなかった。明らかな矛盾は、人工知能が人間に似てくるにつれて、人間が書く文章そのものが人工知能に似てくるということです。このとき、AIゴーストライティングかどうかをAIで検出すると、自分の論文がAIゴーストライティングと誤判定される可能性が高くなります。

「中リスク」から「高リスク」に変更

今年4月末、大学卒業を控えたシュウ・ランさんは、家庭教師と相談して卒論のテーマを決めた。

1か月後、シュウ・ランは論文の初稿を書き始めた。論文執筆中に、彼女はすでにインターンとして企業に入っていた。彼女は毎日仕事を終えた後、コンピューターの前に横たわって頭を悩ませ、休憩を取るまで真夜中まで書き続けました。週末の２日間、彼女は論文執筆にすべての時間を費やした。

論文の構造的枠組みについて事前に講師と話し合ったので、Shu Ran さんの思考は執筆プロセス中により明確かつスムーズになりました。さらに、家庭教師は、目次、フォント、表の行数など、レポートの形式に関するより詳細な要件を提示しました。

約半月後、彼女は論文の初稿を書き終えた。学校の規定によると、彼女の卒業論文は20,000字以上でなければならない。何度も改訂した後、Shu Ran の論文は 23,000 ワードにとどまりました。

同校のもう1つの要件は、一般的な盗作チェックに加え、論文引用検出システムとして「GeZida」と呼ばれるAIツールを学生が使用する必要があり、検出結果が「低リスク」であることだ。

Shu Ran さんは、オンライン検索を通じて、このソフトウェアが論文盗用チェック、フォーマット検出、フォーマット修正、論文管理などの機能を提供できることを知りました。論文剽窃チェックでは主に論文内容の重複率をジャーナルデータベースと比較して調べます。

重複チェック システムのアルゴリズムとデータベースのサイズは異なります。たとえば、CNKI の重複チェック ルールは 13 文字です。つまり、6.5 文字が連続して繰り返される場合、それらは赤色でマークされます。 AI検出の目的は、AIによって生成されたコンテンツを識別し、言語スタイルを分析し、繰り返されるコンテンツ、文法、ロジックを検出することによって判断することです。

論文の初稿を書いてから 1 週間後、シュウ ランさんはそれを上司に送りました。講師が修正案を提案すると、タイトルからコマまですべてを納得のいくまで「手動」で修正した。弁護の2週間前に、彼女はテストのためにAIツールに論文を提出した。

Shu Ran がそれを提出する前に、ルームメイトの 1 人が最初に AI テストを実施しました。結果は重複検出率は13％、AI検出は「中リスク」となった。ルームメイトはこの結果には驚かなかったが、彼女の論文の一部は AI によって書かれたとシュー ランに語った。

シュウ・ランさんは当時、これは「かなり斬新」だと思ったが、自分の論文は一語一語書かれているので、このような論文は非常に重要なものに違いないと内心思った。シュウ・ランが論文を提出すると、目の前に現れた盗作チェック率はわずか1％だったが、AIのレポートも「中リスク」だった。

これは、AI レートを「中リスク」から「低リスク」に下げる必要があることを意味します。

Shu Ran と同様に、四川省の大学生、Lin Tianle の卒業論文も AI によるゴーストライトと判定されました。今年の卒業の2か月前、林天楽さんは突然学校からAI率を確認するよう求める通知を受け取りました。論文の提出締め切りの前日に、同校は学生に VIP 論文検出システムの使用を義務付けていることを知りました。このシステムは、AIGC を使用して AIGC を検出し、学術文書内の AI によって生成されたコンテンツを迅速かつ正確に識別できることを示しました。 、テキストが部分的であるか、すべてが AI モデルによって生成されているかを効果的に識別できます。検出結果は論文の品質とは何の関係もありません。論文内の内容の断片が AI の可能性がある可能性を示すだけです。世代。

Lin Tianle School では、AI 比率が 30% 未満であることを要求しています。この比率を超えると、論文のブラインド審査に合格できず、卒業できなくなります。彼が論文をアップロードした後の結果は 37% でした。林天楽氏は、AIとマークされた内容はすべて自分が書いたものだと述べた。

その前に、彼はすでに CNKI でそれをチェックしており、重複率は 0% であることがわかったので、彼は自分の論文に比較的自信を持っていました。初稿の提出日、先生から「新しい内容を追加してはどうか」との提案があり、推敲を続けて午後に完成させた。 「締め切り前に忙しくて一生懸命頑張ったつもりなのに、AI率が37％と判定されてしまい、とても憤りを感じています。」

林天楽さんはソーシャルプラットフォーム上で検査結果について不満を述べた。この記事の写真はすべてインタビュー対象者から提供されました。

すでに大学院生を推薦していたため、林天楽氏の論文にはより高い要求があった。彼は毎朝9時に研究室に出勤して論文を書き、夜の8時か9時まで書き続け、時には11時か2時まで起きていた。書くこと。それは 1 学期にわたって続き、論文は 40,000 語近くの長さになりました。

もともと自信家で、博士課程に進学した先輩からも、論文の内容が豊富で、図も美しく、盗作チェック率が3％を超えることはなかったと褒められていました。 AIによってゴーストライトされたものだと思われ、林天楽さんの気分はどん底に落ちた。

AI率は下がっていますか？

初めて論文の改訂を始めたとき、Shu Ran さんはソフトウェアの赤と黄色のプロンプトに従って改訂内容を自分で考えました。他のコンテンツと似たような「AIっぽいな」という文章は、一語一語変えていきました。

彼女は国際経済と貿易を専攻しており、論文には多くの専門用語の概念的な説明が含まれていました。しかし、彼女を悩ませているのは、これらの固定的な説明が AI システムによって赤マークされる可能性が高く、「新しい概念を作成」できないことです。

彼女の具体的な修正方法は、単語を同義語に置き換えたり、文章の順序を調整したり、「AI によって与えられた機械的で低レベルの単語や文章」に対抗するために、より「高度な」語彙を使用したりすることです。しかし、再検査の結果が「高リスク」であることが判明するとは予想していなかった。

シュウランの心は完全に「壊れて」しまいました。彼女はアルゴリズムやルールを知りませんでした。ただ、ソフトウェアがさまざまなリスク レベルをマークすることを知っていました。赤でマークされたものは高リスク、黄色でマークされたものは低リスクでした。最初のテスト結果では、彼女の論文には「中リスク」の段落が 35 個ありましたが、修正後は 50 段落以上になりました。

シュウ・ランが論文を修正した後、それは「高リスク」となった。

論文が「高リスク」と判断された後、シュウ・ランは一晩落ち着いた。翌日、彼女はリスクを軽減する方法をオンラインで検索し始めました。最初、彼女は AI 率を下げることができるいくつかの AI ツールを試しましたが、「役に立ちませんでした」。

その後、彼女は AI 使用率の削減に関する大学卒業生の投稿を共有した経験を検索し、論文内の「最初に」、「二番目に」、「そして」などの単語を削除し、文と語順を変更する必要があると述べました。等彼女はこの方法を使用して論文を再度修正し、論文は「中リスク」に戻りました。

一日の変化を経て、またスタート地点に戻りました。 Shu Ran は、この改造方法は遅すぎると感じたので、オンラインで検索を続けました。今回、彼女は、AI 率を削減する他の人々の経験を洗練することによって、暗記したルールを要約しました。それは、「複雑なものは単純になり、真実に戻り、能動的なものは受動的なものになり、単純なものは複雑なものになる」というものです。

論文の最終草案が提出されるまであと2日しかなかった。シュウ・ランと彼女のルームメイトの論文はすべて「高リスク」または「中リスク」と判定された。 「AIを使って自分で書く人もいれば、他の人の論文からコピーする人もいますし、自分で書く人もいます。」 Shu Ran 氏は、テスト結果は同様でしたが、重複検出率はそれほど高くありませんでしたが、AI 率は非常に高かったと述べました。

その夜、寮内で一番よく言われたのは「AI率下がった？」でした。

学校は無料のテストの機会を提供していましたが、テストレポートが出るとすぐにシステムがそれを教師に直接提出するため、Shu Ran さんはそれを最終草稿に使用したいと考えました。彼女は 4 回のテストの機会に 200 元以上を費やしました。

彼女は、その報告書は健康診断のようなものだと感じ、「すべてが病気であることが判明した。いくつかの言葉が重すぎると、赤でマークされるかもしれない」と述べた。

AIの比率を下げる過程で、Shu Ranは講師の言葉を考え続けました。「論文に合格しなければ、卒業に影響します。」弁護後には抜き打ち検査があり、抜き打ち検査に失敗した場合は重大な結果となります。

夜が明けると、シュウ・ランは論文全体を何回修正したか思い出せなかった。もう一度確認してみると、報告書にはまだ「中リスク」「低リスク」と書かれた文章がいくつかあったものの、全体としては彼女が非常に期待していた「ゼロリスク」という言葉が書かれていた。

彼女は安堵のため息をつき、AI 率を下げる方法をクラスメートと共有するのが待ちきれず、ルームメイトが論文を「低リスク」に変更するのを手伝いました。 「ルームメイトはとても喜んで、あなたは私たちの寮の神様だと言いました。」

しかしシュウ・ランさんは、ルームメイトの紙も「読めない」ように変更したと感じた。 AIの割合を減らすために、彼女は他の学生と同様に、論文の内容の滑らかさや滑らかさを気にしなくなりました。しかし、最終的にはディフェンスをかわすことに成功した。

Shu Ran と同様に、Lin Tianle も AI の割合を減らすためのさまざまな方法をオンラインで検索しました。クラスメートはAI率を下げるためにAIソフトウェアを使用することを提案しましたが、彼は拒否しました。 3回書き直しましたが、ついに怒りのあまり削除しました。

しかし、論文で判明したAI導入率は依然として30.13％であり、卒業を延期しなければならないかもしれないと感じたという。彼は、その夜、クラスのほぼ全員が彼と同じように、AI のせいで徹夜で論文を見直していたことを思い出しました。

当初、学校は原稿をその日の午前0時までに提出するように通知していましたが、AI検出システムが不安定だったため、多くの生徒がうまく原稿を提出できず、学校は締め切りを正午に延期せざるを得ませんでした。翌日。

Lin Tianle 氏は後に、接続詞を減らし、文中のコンマを増やし、同じ主題を共有する複数の短い文を使用することで AI の割合を減らす方法を学びました。

より高速かつ効率的にするために、Lin Tianle は赤でマークされた部分をすべて削除し、直接書き直しました。 3回修正した後も、論文には赤でマークされた部分が残り、書き直しを続け、最終的にAI率は7％未満しか低下しませんでした。

期限はますます厳しくなり、赤でマークされた数千の単語を削除し続けることしかできません。これが論文の内容に一定の影響を与えることは承知しており、「印象は以前ほど良くないが、仕方がない。少なくとも無事に卒業できる」と話した。

「人間の欠点を意図的に暴露する」

同級生がシュウ・ランにAIの割合を減らす方法を尋ねたとき、彼女は冗談半分に、それは実際にはスムーズに書くことができないなどの「人間の小さな欠点を意図的に暴露している」と述べた。

AI率を下げることに成功した喜びは数分も続かず、シュウランは失望し始めた。心を込めて書いた論文は「修復」され、ついには「バラバラ」になってしまい、望みを達成することはできなかった。

これはまた、AI がますます賢くなり、AI が書くものは「非常に高度で、非常に専門的で、ますます人間に近づいたとき、AI 検出システムを使用して AI を削減できるようになれば、レート、それは私たちを危険にさらしているだけではありませんか？」 シュウランはこれが矛盾していると感じました。

Shu Ran の論文は改訂前に AI によって黄色のマークが付けられました。

Shu Ran の論文は改訂後、黄色のマークはなくなりましたが、文章は非論理的になりました。

誤った判断をされた行為に関して、インタビューを受けた大学生の間でよく聞かれる質問は、「手順はどのように決定されるのですか?」というものです。 浙江省の大学の上級卒業生であるGu Siqi氏は、「多くの人がAIを使って話し言葉をより学術的にしている。現在、検閲を避けるために、学術用語を意図的に口語的なものに変えている」と語った。

昨年12月、顧思琦さんは卒業論文の企画書を完成させた。今年2月に初稿を書き始めた。情報を検討し、原稿を考え、執筆するのに約 2 週間かかりました。彼女は論文の初稿を教師に渡しました。その後、先生のアドバイスに従って修正し、卒業論文が完成します。

顧思琦が通う学校にも今年新たな規定が設けられた。例年までの紙版の完成とは異なり、学生はCNKIシステムを通じて論文をアップロードする必要があります。草案が完成した後、学校がAI率を確認することを生徒に通知したのは5月になってからだった。 Gu Siqi はこう思いました。もう書いたから、もう変更するつもりはありません。 「教師は、優れた論文のAI率を10%未満にするべきだとだけ言ったが、適格論文のAI率をどの程度低くすべきかについては言及しなかった」とGu Siqi氏は思い起こす。

論文が検出システムにアップロードされた後、Gu Siqi さんは、彼女が書いた「非常に論理的な結論」である特定の段落が AI によって書かれたものであると識別されたことを発見しました。比率に関する具体的な要件はありませんが、教師は論文の AI 比率を減らすように努めると述べました。ドロップ前、Gu Siqi の論文の AI 率は 38% でした。

そのため、論理的な単語を削除したり、前後の文のつながりを弱めたり、段落の順序を変更したり、複数の段落を 1 つの段落に圧縮したりする必要がありました。混乱の後、「それは機械によって書かれたように見えました。」しかし、半日の修正の後、論文のAI率は確かに低下しました。

しかし、Gu Siqi さんは、自分の論文の「ハイライト」が最終的には「平凡」になったと感じました。 「この論文を読んだとき、私は非常に不快な気持ちになりました。」

AIを使えばAI率を下げられると聞いて、ChatGPTなどのソフトも試してみたという。当時は関連ワードを排除したかったが、最終的には書きたい内容と「まったく関係ない」ものになってしまったという。

Gu Siqi 氏は、「AI のロジックと人間のロジックの間には一定のギャップがある。AI には人間のアイデアも含まれるだろうが、人間が書くものほど滑らかではなく、非常にぎこちないように見える」と述べた。 AIによって書かれた論文かどうかを識別するためのいくつかのキーワードを把握します。したがって、AIを使用してAI率を変更することは非常に矛盾しているように思えます。

度重なる改訂を経て、林天楽氏は「学歴要件」を引き下げた。書くロジックを強引に変えたことも「混乱」をもたらした。 「子供の頃から記事の流れをスムーズにするために使ってきた接続詞が使えなくなり、AI専用になってしまったみたいです。」

林天楽さんの論文は最終的に本人の希望通り優秀な卒業論文として評価されたが、それでも言い表せない不公平感を抱えていた。 「私は AI を使って文章を書いたことはまったくありません。私が何かをしていないことを認めなければなりませんか? 彼はこのことについて数日間悲しんでいました。」

テクノロジー「制裁」テクノロジー

論文の作成と投稿の前後では、AI は補助ツールとして、次に AI ゴーストライティングを検出するシステムとして、そして AI 率を下げるツールとして使用されます。「AI はすべてを支配します」と林天楽氏は言います。

リン・ティアンレ氏の専門は自動化です。「AI は人間よりも辛抱強く詳細な答えを返します。」彼はAIを実用的なツールとして認識しました。しかし、AIによる論文チェック率については、検出基準や精度が説得力に欠けると感じているという。

林天楽さんはかつて自分の混乱について論文指導教員に語った。教師は、現在の検出システムは確かにあまりスマートではないと感じていますが、学校には関連する規制があります。もっと早く改訂するよう促す以外に方法はない。

林天楽さんの通う学校は今年初めてAI検出の卒業論文を実施している。このシステムはまだパブリックベータ版ですが、すでに使用されています。 「学位法がAIを検出するとは以前は言われていなかったが、最終的に同法はAIの条項を削除した。単純な文言でしか判断できず、疑わしいからだ。」

同氏は、2023年8月に見直される予定の「中華人民共和国学位法（草案）」について言及しており、草案では盗作、盗作、偽造、データ改ざん、人工知能のゴーストライティングなどの学術不正行為が存在することを明らかにしている。学位授与部門は、学位論文または実務の成果については、学位評価委員会の審議・決定を経て、学位認定を取り消すものとする。

しかし、今年4月にようやく公布された学位法では、人工知能によるゴーストライティングは不正行為の対象から外された。 「しかし、一部の学校はすでにAI試験を実施し始めている」と重慶市の大学の教師は語った。大学による「AIGC（生成人工知能）試験サービスシステム」の導入は主に、学力を確保するための学術的誠実性への配慮によるものである。そして、これを利用して、人工知能による論文のゴーストライティングの行為に抵抗します。

一部の学校からの通知では、人工知能ツールは文献検索やデータ処理などの補助的な作業にのみ使用でき、論文執筆に直接使用することは厳しく禁止されています。ただし、人工知能によって生成されたコンテンツの割合に関する要件は学校によって異なります。

AI 率を必死に下げる過程で、Gu Siqi さんも同じ混乱を感じました。「AI の判断は正確で信頼できるのだろうか?」

彼女は、一部の生徒が謝辞で特定の教師に感謝した言葉が AI の書き込みとしてマークされていたと話しているのを聞きました。彼女は自分の論文が AI によってゴーストライトと判断された理由がわからず、それを修正する方法もありませんでした。最初の変更後に確認したところ、わずか 1% しか下がっていませんでした。

最後にいくつかの段落がありましたが、彼女は修正方法がまったくわからず、削除できませんでした。そこで彼女は、まず英語に翻訳してから中国語に戻すという減量方法を採用し、最終的に AI の割合は学校が要求する 15% まで下がりました。 AIの割合を減らすために、彼女の周りのクラスメートの何人かは、最初に中国語をエストニア語に翻訳し、次に中国語に翻訳しました。

Gu Siqi のグループには、論文の序文と謝辞がすべて AI によって書かれたクラスメートがいて、その論文を教師に直接送ったところ、教師はその学生を「そのような行動は学術的不正行為に違いない。しかし、もしあなた自身の考えがそうであるなら。」と「厳しく叱責」した。人工知能の参加以上に、AI は単なるツールにすぎません。」

学校がAI率のチェックを開始するよう求めた後、Gu Siqiさんは講師と連絡を取った。彼女の家庭教師は通常、AI を使用して指導を支援することを好み、生徒の AI の使用を制限しません。同講師は、AIを活用することで生徒の思考を広げることができると考えており、「例えばAIは3つのアイデアを与える。AIのアイデアを超えて4つ、5つと拡張できれば、主体的にAIと対話できるようになる」としている。

Gu Siqi さんは将来、大学院に進学する予定です。「AI を直接使用して自分で執筆する人が実際にたくさんいるため、将来の論文はすべて AI によってテストされる可能性がある」と考えています。しかし、彼女自身が書いた内容もAIゴーストライティングと判定され、システムがまだ完璧ではないことが示された。

6月、シュウ・ランさんは論文審査に合格し、無事に卒業証書を受け取りました。卒業論文は彼女のコンピュータ上にあります。時折、彼女はあたかも「呆然と」タスクを完了したかのように、論文の AI 率を下げるという「苦痛なプロセス」を思い出しました。

彼女は、自分がゴーストライターであると決定されたシステムについてはまだ何も知りません。

（取材対象者のプライバシー保護のため、記事中の登場人物の名前は仮名とさせていただいております）