AIが大学の論文を完成させるのにどのくらい時間がかかりますか?

20これは、大学のエッセイを完成させるために人工知能(AI)が必要とする最大分数です。

人工知能と自然言語処理(NLP)は、これまで以上に意味のある方法で人間の文章を模倣できるようになりつつあります。将来の開発により、ソフトウェア、アルゴリズム、およびマシンとの関係が大きく変わります。

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EduRef(学生と教師にリソースを提供するWebサイト)では、最新のもの研究では、研究者は、AIが大学の論文を完成させるのに3〜20分かかることを発見しました。人間の学生や最近の卒業生も実験に参加しました。人間のライターは、同じタスクを完了するのに平均して3日かかります。

使用されている人工知能システムはGPT-3です。 GPT-3 by OpenAI 設立されたOpenAIは、「一般的な人工知能がすべての人類に利益をもたらすことを保証する」ことを目標とする研究および展開会社です。この組織は、ElonMuskによって共同設立されました。 GPT-3は2020年6月にリリースされ、現在のAIシステムよりも優れたコンテンツを作成するために人間の言語の構造を使用することを目的としています。

それらの大学の論文に戻る。これが実験の仕組みです。

研究者たちは、人工知能と人間の作家のためにエッセイの割り当てを割り当てるために教授のグループを招集しました。トピックには、創造的な執筆、法律、研究方法(特に、COVID-19ワクチンの有効性)、およびアメリカの歴史が含まれます。人工知能は1つのタスクで失敗し、他の4つのトピックの平均スコアは「C」でした。その最高級はアメリカの歴史と法律の「B-」です。教授たちは、人工知能が実験に関与していることを知りませんでした。

最も驚くべきことは、AIと人間の作家が基本的に教授から同じフィードバックを受け取っていることです。

「49.2%はGPT-3の作業に関するコメントの文法と構文に関連していますが、26.2%は重要なポイントと詳細に関するものです。声と組織についても言及されていますが、それぞれ12.3%と10.8%しかありません」とEduRefは述べています。彼らの実験報告。 「同様に、私たちの人間の作家はほぼ同じ割合のコメントを受け取ります。人間の論文のほぼ50%のコメントは文法と構文に関連し、25.4%は重要なポイントと詳細に関連しています。13%を超えるコメントは人間による音の使用に関するものですが、10.41 TP1Tは組織に関連しています。」

過去数年で、NLPとAIは、コンテキストを持ち、人間によって書かれたように見えるコピーを作成することが一般的に可能になるまで進化しました。それにもかかわらず、NLPには依然として克服できない問題があります。これまでのところ、人工知能はそれ自体の単語を理解することができず、単語と文の無意味な組み合わせを思い付くことがよくあります。 

EduRefによるこの最新の実験が信頼できるものである場合、研究は、人工知能が人間の文章をより正確に再現する方法を学んだ可能性があることを示唆しているため、大学の教授はそれが人間のものではないとさえ言えません。 

人工知能と人間の文章には大きな違いがあります。

「私たちは評価者にGPT-3論文とその背後にある「著者」についてどう思うか尋ねましたが、AIの秘密を知らせませんでした。彼らは研究方法、米国の歴史、法律で合格点を獲得しましたが、教授はGPTについて非常に前向きです。-3言うことは何もありません」とEduRefのレポートは述べています。 「研究方法の採点者は、「学生」のライティングスキルは平均的であり、トピックの明確さと集中力を向上させるために一生懸命働く必要があると指摘しました。レベル、彼らはまた、「作家」が批判的に考えていないことを指摘しています。」

これは「もし」の問題ではなく、「いつ」人工知能が人間の文章を真に模倣するのに十分に発達したかという問題かもしれません。これが発生すると、マシンの作成、通信、および対話の方法が恒久的に変更されます。

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