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この春以来、多くの大学教師が次のことに気づきました。人工知能それは大学生の勉強の中核となる試験リンクに静かに浸透しています。

ますます多くの学生が AI を使用して、コースレポートや卒業論文を完成させ始めています。 AI は一部の人々の文体を「統一」し、重要な言葉、常套句、常套句が記事の多くの部分を占めるようになりました。多くの学校が論文のAI率をテストし始めているが、明らかにAIが使われている場合はおそらく高くなく、明らかに役に立たない場合はおそらくかなり高い、という不条理な場面も出てきている。

AI率を検出することは「形而上学」になり、AI率を学校や教師が設定した比率以下に下げることも「形而上学」になります。

AIを使用して論文を作成し、AIを使用して論文のAI率を検出し、次にAIを使用してAI率を削減します。クラスメートたちは、世界が巨大なロボットのように見えると冗談を言います。

批判的思考や創造性を反映するはずの卒業論文にAIが侵入し、教師と生徒は突如混乱状態に陥る…。

テキスト |王双興

編集 |李天宇

侵入

周蘭さんの卒業論文はAIの力を借りて合格した。

彼女は四川省の第二大学の法学部の学生で、今年卒業しました。春、周蘭さんが完成させた初稿を先生に手渡した後、すぐに「非常に下手だ」というフィードバックを受け取った。

そこで周蘭氏は草案を修正する際にAIの活用を試みた。彼女は論文のアイデアを AI に投げ、それについてどう思うかを尋ね、最初の草稿に補足を加えると同時に、AI の回答に基づいて関連する論文を探し、論文にアイデアを追加しました。彼女自身の記事へ。

彼女が最も驚いたのは、AI が理論的な情報だけでなく、事例も提供してくれたということです。たとえ訴訟資料が直接提供されなかったとしても、周蘭氏はこれを利用して論文に多くの新しい内容を追加し、「理論的すぎて実践に欠ける」初稿の欠点を補った。

第 2 稿が提出された後、先生は形式と文言に関するいくつかの小さな問題を除いて、それ以上何も言いませんでした。論文は無事に合格しました。

Zhou Ran 氏は、卒業シーズン中、周囲のほぼすべての学生が程度の差こそあれ論文を完成させるために AI を使用し、さらに便利なソフトウェアをプライベートで全員が共有するようになるだろうと述べました。

2022年11月、OpenAI社を立ち上げチャットGPT、この AI ツールは人間の言語を学習して理解することで会話を行うことができ、強力な自然言語生成機能を備えています。一般的な理解は、AI は記事の作成を支援できるというものです。過去 2 年間で、国内の AI は大型モデルたとえば、Wen Xin Yi Yan、Tong Yi Qian Qian、キミなども続々と市場に参入しています。 AIはますます日常に近づいており、卒論にも必ず侵入してきます。 2024 年卒業生は、論文で AI を大規模に使用した最初のグループでもあります。

多くの大学の学内フォーラムでは、ChatGPT アカウントを相互にレンタルすることに関する投稿が常に見られます。また、他のソーシャル メディアでも、「1 つの大学で論文を書く」など、卒業論文で AI を使用する方法に関する多くの戦略があります。時間"GPT命令"。一部のネチズンは「卒論の謝辞で最も感謝されるのはAIだ」と冗談を言った。

主要大学に通う女子チュー・チューさんは、コースレポートであれ卒業論文であれ、AIの使用は学校内ではほぼ「公然の秘密」になっていると語った。

平日の期末試験週間は、1 週間に複数の試験を受け、合計 20,000 語を超えるレポートを 3 ～ 4 件提出しなければなりません。 「たとえば、6,000 ワードの課題の場合、ゼロから始めて 1 つずつ少しずつ書くことは私には可能ですが、時間の観点からは不可能です。より効率的な製品が必要です。方法を見つけてください。とチューチューは言った。

彼女が AI に初めて触れたのは昨年、クラスメートが集まっておしゃべりをしていたときでした。彼女は論文を書くのがとても苦痛だったと嘆いていました。同級生が「GPT を使うと効率が 2 倍になった」と勧め、手探りで国産の AI ソフトウェアを見つけました。

Chu Chu 氏は、AI は数百語の小さな記事を書くのには役立ちますが、完全な記事を完成させたい場合、特定のステップで時間を節約できるだけだと述べました。ほとんどの場合、彼女は AI を「高度なブラウザ」として使用します。

Chu Chu は、レビュー記事を書くために、10 件の論文を集中的に読み、その後 20 ～ 30 件の論文を広範囲に読む必要があることがよくあります。 「以前は、情報を読み取るのに 3 ～ 4 日かかりました。本当に人間の肉のようなもので、頭がくらくらするほどでした。今では、この作業は AI に置き換えられ、最も有益な情報が直接取り除かれます。」同時に、論文の PDF をアップロードすると、論文のフレームワークと洗練されたコンテンツをすばやく生成できるため、論文全体を読まなくても読むことができます。今日は2時間の下読みで十分です。

読み終わった後、Chu Chu は選択した有効な情報と自分が生み出したインスピレーションを AI に提供し、記事フレームが生成され、このフレームに血肉が追加され、AI に何が見つかるかを尋ねます。さらに詳細な字幕情報を追加し、最後に自分のアイデアを加えて記事の下書きが完成します。

「生成されるものは最高ではありませんが、最も安全です。」とChu Chu氏は言いました。しかし、AI を頻繁に使用すると、私が書いたものには時々「AI の風味」、つまり公式の書き言葉のスタイルと習慣的な「合計スコア」の構造があることに気づきました。

「艱難を乗り越える」

大学教員もAIの侵入を徐々に感じ始めている。ソーシャルメディアでは、一方では生徒の利用戦略が、もう一方では教師の観察が存在します。

教員からは「非常に奇妙な表現が多く、AIが作ったのか本当に疑問だ」と疑問の声が上がったり、「ある生徒がAIで書いたが、一目でわかるほど稚拙だった」と分析する人もいた。例えば、国内外の研究 時事論文が全くなく、大きな話ばかりで、研究提案も自分の研究とは何の関係もない空文ばかりで、「毎年卒業論文を書くと」と嘆く先生もいました。論文、災害、盗作、AI、つぎはぎなどを経験しているように感じます。何の痕跡も示さないと思います。」

卒論のセリフには強烈な「AI臭」が漂い、ますます「人間臭」が嗅ぎにくくなっている。これは多くの教師が共有する思いです。

中国政法大学人文科学部の教師であるWang Jingya氏は、AIによって生成された論文の最大の特徴は「虚偽の空虚な話」になりやすいことだと発見した。 3 つのサブ引数を取得します。サブ引数の 1 つを使用して再度質問し、3 つのポイントを取得します。しかし、多くの場合、研究上の重要性はほとんどありません。

Wang Jingya 氏が同僚とコミュニケーションをとるとき、彼らはマルクス主義学部が AI にとって「最も大きな被害を受けている分野」になっているとも述べています。これは他の専攻の課題や論文についても同様であり、内容が標準化され様式化されているほど、AI にとっては容易になります。生徒たちはAIを使ってそれを完成させます。

Wang Jingya 氏が遭遇したのと同じように、ダブル一流大学で教鞭をとる Li Xin 氏は、論文の書き方から「AI の匂いを嗅ぐことができる」と結論付けました。多くの場合、構造は完全で、言語は滑らかで、内容は包括的ですが、詳細な議論の部分になると、常に表面に留まり、繰り返し包まれて塗りつぶされます。

リー・シンさんは、以前はレポートを採点しているときに、意味が分からない文章や、生徒の普段の話し方に近いが学術基準に沿っていない言葉を使っているのを見て腹を立てていたと語った。彼女の最初の反応は、「少なくともそれは私が書いたということです」と喜ぶことです。

論文の謝辞の部分はより感情的であり、「人間味」があることが多いですが、現実には、誠意と誠意が必要な部分であっても、多くの学生がAIに代わりにやってもらう必要があり、一部の公式だけが残されています。そして空の言葉。

Li Xin さんの同僚の 1 人も同様の状況に遭遇し、その学生の論文の謝辞が非常に単純でおざなりであることに気づき、この部分を書き直すように頼んだのですが、予想外にも彼が最終的に提出した謝辞は自分が書いたものでした。その後、生徒は「先生にどう感謝するか」「クラスメートにどう感謝するか」と直接質問したと告白した。

AIによって管理された論文の致命的な問題は、独立した思考や新たな視点が欠如しているだけでなく、学問や事実に対する基本的な敬意が欠如していることでもある。

Li Xin の学生の 1 人は、ある種のビデオのコミュニケーション戦略に関する論文を「研究の現状」セクションに書きました。このテーマに関する現在の研究は比較的空白であり、関連する文献もありません。しかし、最後までLi Xin氏は、学生が依然として10件の参考文献を挙げており、前述の「研究状況」と矛盾しているだけでなく、これらの参考文献自体の名前もあまりにも類似していたことが判明した。日付はすべて2023年で、タイトルはすべて同じだった。同じキーワードが含まれており、各記事には 2 人の著者がおり、「XX&XX」の形式で整然と配置されています。

Li Xin は何か異変に気づき、記事の 1 つを取り出して検索しました。 CNKIで検索しても記事は存在せず、ブラウザで検索しても記事は見つかりません。彼女はこれら 10 個の記事を 1 つずつ検索しましたが、すべて同じ結果が得られました。そのとき初めて、それらはすべてキーワードを中心に編集され、AI によって編集されたものであることに気づきました。これら 10 件の参考文献はすべて偽物でした。

Wang Jingya氏は、言語ロジックソフトウェアの動作原理は言語に基づいて情報を構築することだが、事実確認は行わないため、「でっち上げ」のリスクがあると述べた。彼女の歴史の分野では、AIは「劉伴農は現代中国の女性革命家だった」などの歴史的事実を「編集」する可能性もある。

したがって、コースワークを割り当てるとき、彼女は学生に「予防接種」を行います。AI は事実に基づく内容を捏造します。その一部は学部生の知識ベースには表示されない可能性がありますが、教師は一目でそれを確認できます。

北京外国語大学の教師、侯逸齢氏も微博に投稿した。「卒業論文のテーマを作成しているとき、グループの同僚が厳かにこう言った。「今日は人々を怒らせることになるが、これは言わなければならない」。 （学生 6 名に対して）AI コンテンツ検出ツールを使用して各電子プロジェクト レポートをチェックしたところ、AI によって生成されたコンテンツが 80% も含まれていることがわかりました。別の同僚と私は驚きを禁じえませんでしたが、生徒たちの顔も一目で変わり、私たちの視線を避けました。それは人々を悲しくさせますが、生徒たちはどうすれば誘惑に抵抗できるでしょうか?

しかし、とにかく波は来ています。

"形而上学"

この国は波を感じています。 2023年8月28日、我が国の学位法の草案が審査のため第14期全国人民代表大会常務委員会に提出された。AI他人に代わって論文を執筆するなどの行為には、相応の法的責任が規定されています。 AIを使って論文を書くことは学術不正行為であることが明らかになり、学生の場合は学位証明書が剥奪される可能性がある。

この春、一部の大学も論文執筆におけるAIに関する規定を発表した。天津科学技術大学生成AIテスト結果が40％を超えた学生は警告を発し、自己検査と自己修正を求めた；湖北大学学部は学部論文の審査過程で論文内で生成AIを使用するリスクを試すと通知した。福州大学は、2024年の学部論文はAIゴーストライティングによってテストされ、賞の評価の参考として使用されると述べた。

周蘭さんの大学では、AI 比率が 30% を超えてはいけないと規定しており、彼女の論文指導教員は、20% を超えてはいけないというより厳しい要件を提示しました。テスト前、彼女は論文に AI の内容が多かったので、その値が高すぎるとまた紙と格闘する必要があると少し心配していました。しかし、彼女が予想していなかったのは、目の前に表示された数字がわずか約 5% だったことで、これは AI が提供するコンテンツを完全にコピーできなかったことに関係しているのではないかと考えました。

多くの学生の目には、AI レート検出は単なる「形而上学」にすぎません。明らかに使用されている場合は、おそらく高額ではありませんが、明らかに役に立たない場合は、おそらくかなり高額です。周蘭さんの状況は前者に属しますが、ジャーナリズムとコミュニケーションを専攻する学生のチェン・ルーさんは後者の状況に遭遇しました。

過ぎたばかりの１年の前半は、陳陸君の２年生の２学期でした。彼女はインターネットとニューメディアのクラスを受講しましたが、教師は最終的なコースレポートに対して、すべてが卒業論文の基準に準拠し、形式が標準化され、盗作がないかチェックされなければならないという非常に厳しい要件を課しました。

課題を提出する前に、Chen Lu 氏は、おそらく AI レート検出が将来のトレンドになることを考慮して、教師が突然学生に次のようなレポートを提出するように通知したと述べました。エイジーシーテストレポートおよびデータは 15% を超えてはなりません。

Chen Lu さんは、教師から依頼された論文を Web サイトにアップロードしました。なんと、完全に手書きで書かれた論文の AI 率が 30% 以上であることが判明しました。赤と黄色でマークされた段落または文章は、彼女が一語一語入力したものです。

ソーシャルメディアでは、多くの人が同様の経験を語っています。たとえば、卒業前に学生は学校から AI のチェック率に関する通知を受け取り、自分の論文を Web サイトにアップロードしましたが、最終的には学校の要求を上回る結果、つまり「手書きの単語」が得られました。言葉で伝え、AIと診断されました。」

AI検出の具体的なロジックは誰にも分からず、卒業が目前に迫っているのに、順調に卒業できるかどうかは誰でも、明らかに自分で書いて認識された言葉を一字一句書き直すことしかできない。 AIによる、AIの作品として。

チェン・ルーさんも、驚きから言葉を失い、そして無力感へと同じ感情の変化を経験しました。最後には直面するしかない。

AI率は形而上学であり、AI率を下げることも形而上学です。

チェン・ルー氏はオンラインでガイドを読みに行き、多くのネチズンが次のような提案を共有しているのを目にした：文章の流暢さをなくす、またはより口語的で現実的な内容にするなど、「人々」のいくつかの欠点を暴露する - これは論文とは異なるが. それ自体の要件は矛盾しています。

他の人たちは、「AIに非難される」という文章をエストニア語に変換し、その後中国語に変換し、可決されたと述べた。

チェン・ルーさんは努力せずに、一生懸命書いた論文を自分で壊して汚してしまったので、それを手放すことができませんでした。

実際、インターネット上にはそのような投稿がたくさんありますが、それらには個人的な提案や戦略、さまざまな広告が混在しています。存在する小さな赤い本プラットフォームには、「AI率が87%から2%になりましたが、どうやってそれを実現しましたか？」という目を引く勧誘が投稿されていました。導入部分からもAI率を下げるためにもAIを活用していることがわかります。しかし、投稿者はコメントの中で「割引クーポン」と「チュートリアル」という言葉に言及しました。

チェン・ルーさんはまた、ネットユーザーがAI率を下げることができるソフトウェアを熱心に共有する状況に遭遇しました。彼女は相手が提供した手順に従い、最終的にそのソフトウェアには支払いが必要であることを知りました。 Chen Lu さんもいくつかのフリー ソフトウェアを試してみましたが、使いにくく、ロジックは破綻し、文章はバラバラになり、意味をなさないものも多く、断念せざるを得ませんでした。

AI を使用して論文を作成し、AI を使用して論文の AI 率を検出し、AI を使用して AI 率を削減します。クラスメートたちは、世界が巨大なロボットのように見えると冗談を言います。

戦争

最もストレスの多い学習期間に、AI の使用率を下げることは戦争に等しい。

その期間は試験週間と重なったため、Chen Lu さんはコースペーパーの AI 率を下げながら試験の準備をしなければなりませんでした。この Web サイトでは、無料のテストの機会が毎日提供されています。彼女は毎朝起きると、まず Web サイトにログインし、レポートをアップロードしてテストを受け、空いた時間を赤と黄色のマークが付いた文章と格闘することに費やします。 。

彼女だけでなく、寮の4人全員のAI率が予想を上回っており、毎日全員が椅子に釘付けになり、周囲は不満の声で満ちていた。試験に向かう途中でクラスメートに会うとき、私は次のように挨拶します。

しかし、Chen Lu さんをさらに苦しめたのは、彼のルームメイトが AI を使用していて、AI の検出率が 60% 以上だったのに、その後すぐに低下しなかったことです。そればかりか、途中の一時期は下落どころか上昇したこともあった。彼女の「精神状態」に何度も打撃を受けた後、彼女はインターネットに不満を訴えた。「私はある種の AI なのでしょうか?」添付の写真は 3 つのテスト レポートで、データの範囲は 28.5% から 26.41%、そして 27.63% です。

ニュースを投稿した後、彼女はネチズンからいくつかの提案を受け取り、またいくつかの「挨拶」も受け取りました：手動で削除する必要がありますか？彼女は、AI の割合を人為的に下げるという新しい「仕事」が現在出現していることを発見しました。

現在大学に通う少年ルー・カイ君は、この戦争に関わった多くの人々の「対外援助」として貢献してきた。現在、彼は余暇を利用して、他の人の AI 利用率の削減を支援して副収入を得ています。 4月と5月は最も忙しい時期であり、防衛戦が近づくと、人々はほぼ毎日「注文」をする。

Lu Kai 氏の作業プロセスは、まず AI 検出レポートを相手に送信し、次に「AI が生成した疑いのあるテキスト」の単語数に応じて価格を設定します (1,000 単語あたり 30 ～ 40 元)。当事者はデポジットを支払い、Lu Kaiはマークされた文章を書き直し、完了後、AIレートを再テストし、スクリーンショットを撮って相手に報告し、残高を支払い、修正された論文を送信します。 。誰かが他の生徒を紹介してくれた場合、陸凱さんは感謝の気持ちを表すために赤い封筒を送ります。

過去数カ月間、Lu Kaiさんの注文は100元以上の価値があり、より一般的な手数料は約400元だ。同氏が受けた最も「難しい」注文は、AIGCの疑いが全文の88％を占める1万ワードを超える記事だった。

この記事は明らかに私が書いたものですが、AIの疑いがあると判断され、データを下げざるを得なくなりました。チェン・ルーさんは、そのようなばかばかしいことにお金を払いたくなかったが、それに直面しなければならず、最終的には自ら「降伏」し続けることしかできなかった。

その後、彼女はいくつかの効果的な方法をゆっくりとまとめました。次のようなものです。各段落の前の要約を削除し、標準化された合計スコア構造を避けること、文のパターンを変更して単語の繰り返しを避けること、コンマを多用しないこと、などです。文を区切るピリオドを増やす、段落を増やす、短い文が長い文になる、「最初と 2 番目」が「2 つのうち 1 つ」になる、「そして」が「そして、そして、など」になる。

単なるコースペーパーではありましたが、教師の厳しい要求があったため、Chen Lu さんは初期の段階で十分な注意を払い、情報を確認し、書き、修正し、推敲を行い、最善を尽くしました。あらゆる面での努力。時間も労力もかかりましたが、目に見えて記事が良くなったので「やった甲斐がある」と感じました。しかし、AI率が低下していた時代、自分のやっていることは無意味だと分かっていながらもやらざるを得ず、毎日自分の人生に疑問を抱いていた。

9 日目の朝、Web サイトにログインし、論文をアップロードしてテストします。浮かび上がってきたデータは、最終的には先生が指定した範囲内に収まりました。チェン・ルーさんは達成感がなく、「やっと温かいジャガイモが捨てられた」とホッとしただけだった。

退化する

AI は強力な勢いで到来していますが、それを歓迎する人々は依然として混乱と探索の中にいます。

自分の学校のAI検査の実施率が低いと知り、検査をしない学校もあるが、検査すると卒業に影響するのではないかと心配して、毎日情報を聞き回っている生徒もいる。 。

新華社金融はかつて、AIライティングの影響を避けるため、一部の海外大学が授業後に行う自由回答の課題を減らし、教室での課題、手書きのレポート、グループ課題、口頭試験に重点を置いていると報じた。

国内の大学教師もこの新たな課題に直面しなければなりません。自分の研修方法や評価方法、どれが意味がありどれが意味がないのか、結果ではなく過程をどう検証するのか、改めて考えて調整してみましょう。

AI と卒業論文をめぐるさまざまな議論の中で、一部の学生がソーシャル プラットフォームで不満を言いました。「学部生が論文を書くのは学術的なゴミを作成するだけだ。若い学部生の私に、深くて学術的に意味のあるものを書くことを期待しないでください。AI が論文を書くのはもっと良いことです。」私が書いたものよりも。

AI の出現後、Li Xin は特に同僚と AI について話し合いました。

生徒がトピックについてアイデアを持っているものの、それを明確に表現できない場合、それをより明確に表現するためにソフトウェアを使用しても問題ありませんか?

——でも、よく考えてみると、思考の過程や結果を誰もが理解できる言葉で明確に表現することは、高学歴の人間が持つべき能力の一つであり、教育が目指すべき目標の一つでもあると感じたのです。栽培する。

学生が AI を高度なブラウザとして使用し、文献を検索し、重要なポイントを絞り込み、文献を読むプレッシャーを軽減するためだけに使用しても問題ありませんか?

——李新さんも考えましたが、最終的な結論としては、文学を読むときは、機械には代えられない自分の興味のポイントを見つけて刺激することも重要であると同時に、情報をフィルタリングすることもできるということです。膨大なデータの中から必要な情報をさまざまな議論の中で見つけ出し、自分なりの研究のヒントを見つけることも研究力の育成です。

「伝統的な技術は依然として使いやすいです。それは効率の問題です。より便利な方法ができたら、後戻りできません。効率と利便性はますます追求されるだけであり、その過程での損失は困難です」評価する」と李新は言った。

Li Xin は 15 年間教師として働いており、テクノロジーが人々に与える影響を常に認識していました。

彼女は、授業中、生徒たちがお互いに静かにおしゃべりするため、教室の秩序を維持する必要が時々あったことを思い出しました。また、演壇上の教師は、生徒の注意を引くために、コース内で生徒の興味のあるトピックをいくつか追加する必要がありました。しかし今では、授業中も授業後も、階下ではほとんど誰も話さず、たとえ冗談を言ったとしても、生徒の注意を引くことは困難です。 「調べる」ことが多くの教師にとって問題になっています。

同時に起こっているのは、インターネットやスマートフォンの環境で育った世代の中には、「単語やフレーズを飛び回ってしまうことが多く、完全な考えを文章で表現することが難しい」という生徒もいるということです。ましてや、数回に分けて約1万語を使って論理的に論証し、問題をわかりやすく説明する卒業論文は「それができない学生もいる」という。

つい最近、李新さんは寮の毒殺事件に関する詳細な報告書を読み、その事件に加えて、人間関係などについても論じた。しかし彼女は、記事がソーシャルメディアで拡散されると、多くの若者が「なぜ記事はこんなに長いのか」とコメントしていることに気づいた。彼がやったのか？ 「誰もが単純な結論を望んでいますが、比較的複雑な問題や人間性の微妙で暗い部分を理解する能力も忍耐力もありません。」

Li Xin さんは、少し前に、修士課程の家庭教師である彼女の同僚が、学生の論文を添削する際に長いコメントの段落を書いたことを思い出しました。その後、学生は論文のバージョンを修正して送信したところ、同僚は多くの箇所が変更されていないことに気づきました。その生徒はとても正直で、「先生、書きすぎて書ききれません。」と言いました。

「思考スタイルと思考力は訓練する必要があります。使わなければ劣化します。卒業論文はある意味、論理力と思考力の訓練であり、テストです。」と李新は考えています。

断片化の侵入は今も続いており、AIが再び到来しています。 AIの能力は少しずつ向上していますが、人間の能力がこれ以上低下することはありません。

応答

対応が必要であり、その緊急性はますます高まっています。新しいテクノロジーは止まらず、科学技術の発展も止めることはできないと、リー・シンさんは教師として、それを理解し応用する方法を今も模索していると語った。

今年、大学にはハードウェア機器のための基金があり、それは各専攻によって宣言されています。 Li Xin さんは、各教師に Wen Xinyiyan アカウントを申請して、教師が最初に理解して生徒をより適切に指導できるようにしたいと考えています。しかし、その後、申請は依然としてキャンセルされました。コンピューターやカメラは問題ありませんが、仮想アカウントの有効期限が切れると、承認中にお金がどこに使われたかを証明する方法がありません。

上海交通大学の趙思源教授も、おそらく将来的には、一部のコースでは学生の学習の進度を観察するための授業内テストや教科書での試験といった従来の評価方法に戻らなければならないだろうと話した。 「評価内容について 授業後に生徒の成績を知るのは非常に難しいです。」

AI の利用については、長年デジタル人文科学の研究に従事してきた趙思源氏が、より前向きでオープンな姿勢を示しています。

「人が一つのことに対処したいなら、1万通りの方法を見つけることができる。AIのない時代には、おざなりな書類を欲しがる人々も「ガンマン」を見つけることができる、と趙思源氏は語った。目標を達成するために、機会を利用しようとすることは永遠の社会現象ですが、それはさまざまな技術環境でさまざまな技術的手段によって達成されます。新しい技術環境では、教師の指導的役割がさらに重要になっています。

近年、趙思源さんは学校でエッセイライティングのコースを提供している。 2022 年末に ChatGPT が登場し、アカデミック ライティングの仕組みが確実に変わることに気づき、2023 年からは各学期のコースに特化して、技術的な観点と倫理的な観点から学生と話し合います。 AIを適切に活用する方法。

Zhao Siyuan 氏はこれまで、AI のいくつかの応用シナリオを試し、検討してきました。同氏は、AI は、表や PPT の作成など、難易度の低い反復的な作業を人間に置き換えることができると考えています。特に、Zhao Siyuan が実験を読んだ場合、定型化された標準化されたテキストの処理にも役立ちます。 GPT を使用して紙を研磨するコストは約 0.3 セントですが、以前はこれを行うために数百ドルを支払わなければならなかったかもしれません。

しかし同時に、読むべき史料は読む必要があり、コンピューター上でデータを実行したり、テーブルで実験したりする必要がある現地調査も行う必要があります。常に人がやるべきこと、やるべきこと。 「人工知能は現実世界の信頼性の検証に代わることはできません。」

「テクノロジーによってもたらされる変化はどの世代も直面しなければならないことだが、変化するのはツールだけであり、論文がうまく書かれているかどうかは関係ない」と趙思源氏は語った。どのような種類のツールが使用されるかは、研究者が研究課題を明確に検討したかどうかによって決まります。

中国政法大学人文科学部の教師であるワン・ジンヤ氏も、AIは現在「手」の仕事の一部を代替することはできるが、「頭脳」を代替することは決してできないと考えている。

ChatGPTに基づくAI製品の背後にある言語生成メカニズムは、既存のコーパスに基づいて洗練された確率モデルです。つまり、既存の知識を使用して質問に答えることはできますが、新しいコンテンツを作成したり、新しいアイデアや視点を提案したりすることは困難です。王静雅さんは、最も貴重なものは「ジャンプ」であることが多いと語った。

その「ジャンプ」とは何でしょうか？彼女は田宇清氏の古典的著作『東晋王朝の政治』を例に挙げた。

本書では、著者は膨大な史料を精査し、豪族の変遷、天皇権力との関係、ある天皇をどのように支え、家族婚をどのように行うかなど、巨大な人間関係のネットワークを構築している。彼らは自分自身の家族の利益を実感します。

Wang Jingya 氏は、実際、このような関係のネットワークはテクノロジーの助けを借りて実現できると述べました。たとえば、「デジタル人文科学」という新興分​​野では、「誰が誰の中で」という非常に便利なデータベースがあります。法律、誰の弟子、誰の人々が同じ祖先を持っているか、多くの詳細は見落とされがちですが、データは作成でき、研究に役立ちます」とワン・ジンヤ氏は述べたが、人間関係のネットワークを構築した後、ティアン氏はこう語った。 Yuqing は、文化的理解と政治的感性に頼って、当時の有力な家族がどのように人間関係のネットワークを利用して当時の政治情勢に影響を与えたかを分析するという貴重な「ジャンプ」を達成しました。

「これはAIにはできないことだ」

(記事中の周蘭、朱朱、李新、陳陸、陸凱は仮名)