Wie kann ein System möglicherweise einen Input (z.B. Text, Bild oder andere Medien) als sachlich und originell erkennen, nicht trivial oder plagiatistisch in der Natur ableitend. Würde ein solches System in ein Godel-Problemszenario stolpern?
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Es gibt jedoch mehrere Techniken und Ansätze, die verwendet werden können, um die Originalität und Authentizität eines Inputs zu beurteilen. Für Texteingaben besteht ein gemeinsamer Ansatz darin, natürliche Sprachverarbeitungstechniken (NLP) wie Sprachmodellierung, Themenmodellierung und Stimmungsanalyse zu verwenden, um den Text zu analysieren und Muster zu identifizieren, die Plagiat oder Originalität anzeigen. Ein anderer Ansatz besteht darin, Textgleichheitsmetriken wie Cosine-Ähnlichkeit oder Levenshtein-Distanz zu verwenden, um die Eingaben mit anderen Texten zu vergleichen und potenzielle Quellen von Plagiat zu identifizieren. Für Bild- und andere Medieninpute, Techniken wie Bilderkennung, umgekehrte Bildsuche und Metadatenanalyse können verwendet werden, um die Originalität und Authentizität des Inhalts zu bewerten. Hinsichtlich des Godel-Problemszenarios ist es in diesem Kontext nicht unbedingt anwendbar. Das Godel-Problem bezieht sich auf die Herausforderung, festzustellen, ob ein bestimmtes Computerprogramm (i.e., stop running) oder unbestimmte Genauigkeit des Inhalts bewertet werden kann, da es sich nicht um eine positive Authentizität handelt.
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Wie kann ich verhindern, dass meine Schüler große Sprachmodelle benutzen, um Aufträge zu betrügen?
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Hier sind einige Vorschläge zur Verhinderung von Studenten von der Verwendung großer Sprachmodelle zu betrügen auf Aufträge: • Erfordert strukturierte, konzentrierte Schreiben statt offene Essays. Zuordnungen mit spezifischen Aufforderungen, Anforderungen, und Formatierung Einschränkungen sind schwieriger zu autokomplizieren mit Sprachmodellen. Dinge wie Umrisse, Zusammenfassungen, Code-Snippets, etc. sind besser als lang-Form Aufsätze. • Erfordert erhebliche eingehende Analyse oder technische Inhalte über nur zusammenfassende Informationen. Große Sprachmodelle sind gut in der Rephrasierung und Zusammenfassung Informationen, aber Kampf mit Analysen oder komplexe, spezialisierte Erkenntnisse und Wissen. Fokus auf Aufgaben, die eine tiefere Art der Arbeit erfordern. • schließen explizite Plagiat Erkennung als Teil des Bewertungsprozesses. Einige Werkzeuge können die Verwendung von Sprachmodellen in der Schülerschrift erkennen. Obwohl nicht narrensicher, mit einem Plagiat Checker kann zumindest halten Studenten verantwortlich, wenn sie Sprachmodelle verwenden. Sie erklären, dass die Verwendung solcher Modelle als eine Art von Plagiat oder akademische Unehrlichkeit zu verhindern.
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