Profesor u Sjedinjenim Državama otkrio je raširenu akademsku nepoštenost među studentima koji koriste alate umjetne inteligencije koristeći jednostavnu, ali učinkovitu tehniku, skriveni tekst. 15. kolovoza 2026. godine, Jason Gibson, instruktor povijesti na Državnom sveučilištu Alcorn, otkrio je da je preko 90 posto njegovih studenata kopiralo eseje koristeći velike jezike poput ChatGPT-a.
Gibson je posumnjao da su neki studenti mogli koristiti alate umjetne inteligencije kako bi završili zadatke. Kako bi testirao ovu teoriju, ubacio je skrivenu instrukciju u elektroničke smjernice. Instrukcija je bila napisana bijelim tekstom na bijeloj pozadini, čineći je nevidljivom ljudskim očima, ali čitljivom za AI sustave. Skrivena instrukcija zahtijevala je od učenika da u svoje eseje uključe riječ Madagascar na besmislen i nelogičan način. Učenici koji su zadaću završili samostalno ili jednostavno istaknuli instrukcije prije početka lako bi primijetili anomaliju. Međutim, oni koji su kopirali cijeli skup instrukcija izravno u platforme umjetne inteligencije nesvjesno su prolazili skrivenu komandu.
Budući da se algoritmi za obradu prirodnog jezika oslanjaju isključivo na tekstualni sadržaj i kod, tumačili su upute doslovno i uključili riječ Madagascar u generirane eseje. Rezultati su bili zapanjujući. Od 35 podnesenih eseja, 32 su uključivale riječ Madagascar u bizarnim kontekstima. Jedan esej naglo je spomenuo Madagaskar koji leti okolo nakon ručka. Drugi je opisao Madagaskar koji izlazi iz ružičastog kotača koji je šapnuo na strop. Treći esej tvrdio je da je Madagaskar donio kruhove na košarkašku utakmicu.
Gibsonovi nalazi doveli su do teških akademskih kazni. Svi pogođeni studenti dobili su loše ocjene, što ih je učinkovito eliminiralo iz prolaska kursa. Samo su dva studenta osporavala negativne ocjene, iako njihovi argumenti nisu promijenili ishod. Gibson je podijelio incident putem video snimka, koji je brzo dobio pozornost na internetu i pokrenuo rasprave o akademskoj integritetu u visokom obrazovanju. Ovaj slučaj naglašava rastući izazov s kojim se suočavaju obrazovne institucije diljem svijeta. Kako škole ulagaju u skupe i često nepouzdane softvere dizajnirane za otkrivanje sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom, profesori se okreću jednostavnijim metodama za prepoznavanje varanja.
Gibsonov pristup pokazuje da ponekad najefikasnija rješenja zahtijevaju minimalnu tehnologiju. Iskoristeći ograničenja AI sustava, učitelji mogu otkriti obrasce zlouporabe koje bi automatski alati mogli propustiti. Incident podiže širu zabrinutost o uključenosti studenata i pouzdanosti procjena u eri u kojoj dominira AI-pomoćno učenje. Podvlači potrebu za snažnijim strategijama kako bi se osigurala akademska poštenje dok se prilagođava novim tehnologijama. Dok se sveučilišta nastavljaju boriti s ovim pitanjima, slučajevi poput Gibsonovih služe kao opominjući primjer kako tradicionalne metode poučavanja i dalje mogu igrati ključnu ulogu u održavanju standarda.
★
Neka vijesti ostanu poštene.
ObjectiveNews financiraju čitatelji i bez oglasa je – pristranost vam pokazujemo, ne skrivamo. Podržite neovisno novinarstvo za 4 €/mjesec.
Postani podupiratelj
Slovenia
