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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Der beste Weg wäre es, alle internetgebundenen Werkzeuge zu unterlassen und die Studierenden dazu zu bringen, die Aufgaben in einer prüfungsähnlichen Umgebung zu erledigen. Alles andere ist im Wettrüsten von Generierungsmodellen und -modellen, die generierte Inhalte erkennen, sinnvoll zu nutzen. Die langfristige Lösung wird sich an die derzeit verfügbaren Werkzeuge anpassen und die Aufgaben und Lehrpläne mit Hilfe von LLMs oder ähnlichen generativen Modellen neu gestalten.
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