Искусственный интеллект в зеркале: способен ли он узнать себя?

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что современные модели машинного обучения легко обманываются при проверке текстов на оригинальность, ставя под сомнение их надежность в образовательной сфере.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Оценка способности больших языковых моделей к самоидентификации сгенерированного ими текста и устойчивость к простым манипуляциям с запросами.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), их способность к самоанализу и выявлению искусственно сгенерированных текстов остаётся под вопросом. В работе ‘Can AI Recognize Its Own Reflection? Self-Detection Performance of LLMs in Computing Education’ исследована эффективность трёх передовых LLM (GPT-4, Claude и Gemini) в обнаружении AI-контента, особенно в контексте компьютерного образования. Полученные результаты демонстрируют, что модели крайне уязвимы к простым манипуляциям с запросами и демонстрируют низкую точность в классификации текстов, написанных человеком. Означает ли это, что полагаться на LLM как на инструменты выявления академического плагиата преждевременно, и требуется пересмотр подходов к оцениванию знаний?

Искусственный интеллект и кризис академической честности: иллюзия прогресса

Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющую способность генерировать тексты, практически неотличимые от созданных человеком. Это открывает новые горизонты в образовании, позволяя автоматизировать создание учебных материалов, персонализировать обучение и предоставлять мгновенную обратную связь. Однако, столь же значимым является и вызов, который БЯМ бросают традиционным представлениям об академической честности. Способность генерировать оригинальный контент ставит под вопрос существующие методы проверки на плагиат и требует переосмысления подходов к оцениванию знаний, делая акцент на критическом мышлении, аналитических способностях и практическом применении полученных навыков, а не просто на воспроизведении информации.

Возможности современных больших языковых моделей создают серьезные риски для академической честности. Студенты, располагая инструментами для автоматической генерации текстов, могут представлять работы, созданные искусственным интеллектом, как результат собственной мыслительной деятельности. Это подрывает саму суть образовательного процесса, направленного на развитие критического мышления и самостоятельного анализа информации. Вместо демонстрации личного понимания предмета, появляется соблазн использовать готовые решения, что затрудняет объективную оценку знаний и навыков. Данная тенденция требует переосмысления подходов к обучению и оценке, а также разработки эффективных методов выявления недобросовестного использования искусственного интеллекта в академической среде.

Традиционные методы обнаружения плагиата, основанные на сравнении текстов с существующими источниками, оказываются неэффективными против контента, генерируемого современными языковыми моделями. Эти модели способны создавать уникальные тексты, которые не имеют прямых аналогов в базах данных, используемых для проверки на заимствования. В связи с этим, образовательным учреждениям необходимо разрабатывать и внедрять принципиально новые подходы к оценке знаний, делая акцент на анализе процесса обучения, а не только на конечном результате. Например, возрастает значимость устных экзаменов, практических заданий, требующих творческого подхода, и оценивания промежуточных этапов работы над проектами, что позволяет выявить истинное понимание материала и исключить использование искусственно сгенерированного контента.

Методы обнаружения: иллюзии и ограничения

В настоящее время исследуется широкий спектр методов обнаружения текстов, сгенерированных искусственным интеллектом. Статистические лингвистические подходы анализируют вероятности встречаемости слов и фраз, а также особенности синтаксиса, чтобы отличить машинный текст от человеческого. Альтернативно, методы “zero-shot” обнаружения используют предварительно обученные большие языковые модели для оценки вероятности того, что текст был создан ИИ, без необходимости специальной тренировки на размеченных данных. Данные методы варьируются по сложности реализации и эффективности, и активно разрабатываются новые алгоритмы, сочетающие в себе различные подходы для повышения точности и надежности определения авторства текста.

Методы проактивной детекции, такие как водяные знаки (Watermarking), представляют собой перспективное направление, однако их практическая реализация и устойчивость к манипуляциям остаются предметом активных исследований. В основе данных методов лежит внедрение незаметных изменений в генерируемый текст, позволяющих идентифицировать его как созданный искусственным интеллектом. Несмотря на потенциальную эффективность, существующие реализации водяных знаков подвержены воздействию парафразирования, редактирования и других трансформаций текста, что снижает их надежность. Текущие исследования направлены на разработку более устойчивых водяных знаков, способных выдерживать различные виды текстовых модификаций, и оценку их влияния на качество генерируемого текста.

Точность методов обнаружения текста, сгенерированного ИИ, напрямую зависит от качества текстов, написанных человеком, используемых для сравнения, и способности избегать ложноположительных результатов. Согласно проведенным исследованиям, вероятность ошибочной идентификации текста, созданного человеком, как сгенерированного ИИ, достигает 28% для модели Claude и 32% для модели Gemini. Это указывает на значительную уязвимость существующих систем к ошибочным выводам, особенно при анализе текстов, близких по стилю к машинному. Таким образом, качество и репрезентативность обучающей выборки человеческих текстов является критически важным фактором, определяющим надежность и точность алгоритмов обнаружения.

На грани обмана: состязательные тесты и самоидентификация

Использование состязательных запросов (adversarial prompts) является критически важным для всестороннего тестирования устойчивости методов обнаружения текста, сгенерированного искусственным интеллектом, и выявления потенциальных уязвимостей. В отличие от оценки на стандартных, немодифицированных выходных данных моделей, состязательные запросы намеренно создаются для обхода механизмов обнаружения, выявляя слабые места в алгоритмах. Этот подход позволяет оценить, насколько надежно система может отличить сгенерированный текст от написанного человеком даже в условиях, когда текст намеренно замаскирован или искажен для обмана. В результате, тестирование с использованием состязательных запросов предоставляет более реалистичную и точную оценку эффективности детекторов, чем тестирование на стандартных примерах.

Возможность самоидентификации генерируемого текста внутри больших языковых моделей (LLM) представляет собой новый, хотя и сложный, подход к обнаружению искусственно созданного контента. Эта способность позволяет модели определять, был ли конкретный текст сгенерирован ею самой, без необходимости внешних детекторов. Однако, эффективность самоидентификации зависит от используемых промптов и подвержена снижению при использовании состязательных (adversarial) запросов, что указывает на необходимость дальнейших исследований и разработки более устойчивых механизмов самооценки для LLM.

Исследования показали, что языковые модели (LLM) способны идентифицировать собственные стандартные генерации с достаточно высокой точностью — около 92%. Однако, применение состязательных (adversarial) запросов значительно снижает эффективность самоидентификации. В частности, GPT-4 продемонстрировал нулевую точность (0%) в обнаружении текста, обманчиво сгенерированного Gemini, в то время как Claude и Gemini смогли обнаружить собственные измененные генерации лишь с точностью 16% и 4% соответственно. Эти данные указывают на уязвимость существующих механизмов самообнаружения при использовании целенаправленно искаженных входных данных.

Иллюзия точности: ложные срабатывания и практические последствия

Особую тревогу в системах обнаружения текстов, сгенерированных искусственным интеллектом, вызывает вероятность ложноположительных результатов, когда авторский текст ошибочно идентифицируется как созданный машиной. Такая ошибка может иметь серьезные последствия для студентов, приводя к необоснованным обвинениям в плагиате или нечестности, что негативно сказывается на их академической репутации и оценках. Важно понимать, что даже небольшая доля ложноположительных срабатываний, при массовом использовании систем обнаружения, может затронуть значительное число студентов, несправедливо подвергающихся санкциям. Поэтому, при внедрении подобных технологий, необходимо уделять первостепенное внимание минимизации вероятности ложных срабатываний и предусматривать механизмы для перепроверки и апелляции в случаях, когда результат вызывает сомнения.

Уровень достоверности, предоставляемый моделями обнаружения текста, сгенерированного искусственным интеллектом, является ключевым показателем для корректной интерпретации результатов. Этот показатель, выраженный в процентах или в виде вероятности, позволяет оценить, насколько уверенно модель классифицирует текст как написанный человеком или машиной. Важно понимать, что даже высокий уровень достоверности не гарантирует абсолютную точность, а лишь указывает на степень уверенности модели в своем решении. Поэтому, при анализе результатов, необходимо учитывать не только сам факт классификации, но и значение уровня достоверности, чтобы избежать ошибочных выводов и несправедливых обвинений, особенно в контексте академической честности и оценки работ студентов. Низкий уровень достоверности, напротив, сигнализирует о необходимости более тщательного анализа и, возможно, ручной проверки текста.

Возможность языковых моделей генерировать полноценные программные решения представляет собой качественно новую грань академической нечестности, требующую расширения существующих подходов к обнаружению плагиата и несамостоятельной работы. Если раньше проверка ограничивалась текстовыми эссе и рефератами, то теперь необходимо учитывать и программный код, созданный с помощью искусственного интеллекта. Это влечет за собой потребность в разработке специализированных инструментов, способных анализировать синтаксис, логику и структуру программного кода на предмет признаков, указывающих на автоматическую генерацию. Подобные инструменты должны учитывать не только прямые заимствования, но и косвенное использование алгоритмов и структур данных, созданных языковыми моделями, что значительно усложняет задачу обнаружения.

Исследование показывает, что современные большие языковые модели демонстрируют уязвимость к простым манипуляциям, что ставит под сомнение их надежность в качестве инструментов обнаружения сгенерированного ИИ текста. Это, в сущности, подтверждает давнюю истину: каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Как метко заметил Дональд Кнут: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Здесь та же логика: прежде чем полагаться на инструменты обнаружения, необходимо признать их несовершенство и понимать, что даже самая элегантная система может быть обманута. Педагогический сдвиг в оценке, предложенный в работе, становится не просто рекомендацией, а необходимостью, ведь продакшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию.

Что дальше?

Представленная работа, как и следовало ожидать, не открывает ящика Пандоры, а лишь подтверждает старую истину: любая система обнаружения, каким бы элегантным ни казался её алгоритм, обречена на гонку вооружений. Успешные попытки обхода детекторов, основанных на больших языковых моделях, — не провал технологии, а закономерный этап её эволюции. Архитектура, конечно, не схема, а компромисс, выживший после деплоя. И этот компромисс требует постоянной переоценки.

Более продуктивным направлением представляется не совершенствование детекторов, а переосмысление самой парадигмы оценивания. Всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно. Акцент должен сместиться с выявления «нечестности» на оценку критического мышления, способности к синтезу и творческому применению знаний — навыков, которые пока что остаются недоступными для автоматизации. Это не означает отказа от технологий, а лишь признание их ограниченности.

В конечном итоге, задача образования — не бороться с искусственным интеллектом, а научиться сосуществовать с ним. Мы не рефакторим код — мы реанимируем надежду на то, что обучение останется процессом развития, а не проверки на соответствие определённым параметрам. И эта надежда, как показывает практика, требует постоянной поддержки.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23587.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-31 12:23