Зростання кількості чат-ботів зі штучним інтелектом та інструментів виявлення

Запуск ChatGPT у 2022 році викликав інтерес до штучного інтелекту (ШІ) у всьому світі та призвів до широкого використання чат-ботів зі штучним інтелектом, у тому числі й студентами. Після появи чат-ботів зі штучним інтелектом вищі навчальні заклади висловили занепокоєння щодо "недобросовісного використання контенту, створеного штучним інтелектом, в академічному середовищі "¹, а також щодо "оригінальності та доречності контенту, створеного чат-ботом"^.2

Для виявлення та управління неналежним або недобросовісним використанням таких чат-ботів зросла популярність інструментів виявлення ШІ, причому стандартні інструменти для виявлення плагіату, такі як TurnItIn, з різним ступенем ефективності та за різними ціновими показниками виявляють контент, створений ШІ^.3 Більшість інструментів виявлення ШІ в академічних колах інтегровані в більш широкі освітні платформи, такі як Moodle, Canvas, Blackboard, Brightspace, Schoology або Sakai^.4

Інструменти для виявлення плагіату ідентифікують згенерований текст, використовуючи співставлення шаблонів, а не порівнюючи його з базою даних, як це роблять традиційні програми для перевірки на плагіат. Мовні моделі навчаються на величезних обсягах текстових даних, щоб вивчити імовірнісні мовні правила, які вони використовують для створення нового контенту. Однак згенерований текст часто демонструє передбачувані шаблони, такі як однакові структури речень, надмірне використання певних сполучників і лексики, а також передбачувану довжину речень або абзаців. Інструменти виявлення спрямовані на виявлення цих шаблонів і можуть також включати традиційну перевірку на плагіат, щоб виявити текст, який міг бути відтворений безпосередньо з навчальних даних моделі^.5

Реакція на інструменти виявлення ШІ

Коли інструменти для виявлення ШІ були вперше випущені, вищі навчальні заклади поспішили інтегрувати їх в освітні платформи. Однак більшість, якщо не всі, інструменти виявлення ШІ можна обійти, якщо докласти достатньо часу і зусиль^.6 Тому деякі вищі навчальні заклади скасовують своє рішення про використання детекторів ШІ. У 2023 році Вандербільтський, Мічиганський, Північно-Західний та Техаський університети в Остіні відключили свої детектори штучного інтелекту Turnitin, посилаючись на проблеми з ефективністю, про які йшлося вище^.7 Інші навчальні заклади, ймовірно, наслідуватимуть цей приклад, оскільки інструменти виявлення створюють більше проблем, ніж вирішують^.8 Деякі навчальні заклади не лише відключають інструменти виявлення ШІ, а й шукають способи етичного та продуктивного включення магістерських програм у свої навчальні плани^.9

Крім того, були випущені нові інструменти-"гуманізатори", які дозволяють користувачам LLM обходити інструменти виявлення ШІ, "перефразовуючи речення, змінюючи структуру і використовуючи різноманітну лексику", що значно знижує ймовірність виявлення ШІ^.10 Початкові дослідження показують, що інструменти перефразування значно ускладнюють виявлення ШІ^.11 Наприклад, Washington Post виявив, що Turnitin бореться з ідентифікацією контенту, створеного ШІ, коли в тексті змішується людський контент і контент, створений ШІ, за допомогою інструментів перефразування^.12

Хоча Turnitin випустив нову функцію виявлення перефразування ШІ у своєму інструменті виявлення^{ШІ13 ,} такі відповіді створюють складний ринковий контекст для виявлення ШІ, оскільки інші компанії переорієнтовуються на інші^{бізнес-моделі14} або закриваються^.15

Які інструменти для виявлення ШІ є на ринку?

Нижче в алфавітному порядку наведено перелік основних інструментів для виявлення ШІ. Ми також включили загальнодоступну інформацію про ефективність виявлення, інтеграцію з освітніми платформами, ціну (в доларах США), а також дату випуску та/або оновлення. Зверніть увагу, що більшість з перелічених нижче інструментів виявлення ШІ ефективні лише проти ChatGPT-3.5.

Інструмент виявлення ШІ	Чи є інтеграція в освітні платформи?	Ціни (USD)	Дата випуску/оновлення
Compilatio	Так: Moodle, Brightspace, Canvas, Microsoft Teams, Blackboard, Open LMS	Інформацію не знайдено16	Лютий 2023 року
Зміст у масштабі	Так: обмежена інформація	$49/місяць17	Немає інформації
AI-детектор вмісту	Немає інформації	Інформацію не знайдено	202318
Copyleaks	Так: Moodle, Canvas, Blackboard, Brightspace, Schoology, Sakai	$7.99-$13.99/місяць19	Січень 2023 року
Crossplag	Немає інформації	$7-$100/місяць20	Січень 2023 року
Виявити GPT	Немає інформації	$7-$29 на місяць21	Немає інформації
Duplichecker	Немає інформації	$110-$2000/рік22	2024
Вперед, Вінстоне.	Немає інформації	$12-$32 на місяць23	Лютий 2023 року
GPT-нуль	Так: Canvas, Coursify.me, рішення K16, NewsGuard	$10-$23 на місяць24	Січень 2023 року
Оригінальність	Так: Moodle, Scribbr	$14,95-$30/місяць25	Листопад 2022
Детектор плагіату (ШІ-детектор)	Немає інформації	$110-$330/рік26	Немає інформації
Квілбот.	Так: У відкритому доступі немає інформації про те, які саме платформи	$0-$8,33/місяць27	Немає інформації
Саджанець	Неясно.	$0-$12/місяць28	Січень 2023 року
Scispace	Ймовірно, однак брак інформації	$0-$8 на місяць29	Немає інформації
Турнітин	Так: Brightspace, Scribbr	3$/студент/рік30	Квітень 2023 року
ШІ, який неможливо виявити	Немає інформації	$5-$14.99/місяць31	Травень 2023 року
Wordtune	Ймовірно, однак брак інформації	$0-$9.99/місяць32	Січень 2023 року
ШІ-детектор для письменника	Немає інформації	$0-$18/місяць33	Немає інформації
ZeroGPT	Так: У відкритому доступі немає інформації про те, які саме платформи	$0-$18.99/місяць34	Січень 2023 року

Ефективність інструментів виявлення ШІ

Хибні спрацьовування

У контексті інструментів виявлення ШІ хибні спрацьовування виникають тоді, коли інструмент виявлення ШІ неправильно ідентифікує поданий контент як створений ШІ. Деякі дослідження показують, що інструменти виявлення ШІ мають високий рівень хибних спрацьовувань, і лише деякі інструменти виявлення ШІ мають значно низький рівень хибних спрацьовувань^.35 В академічному середовищі це може означати неправильне позначення студентської роботи як створеної ШІ, хоча насправді вона створена людиною. Існують також відмінності залежно від того, яка модель штучного інтелекту використовується для генерації тексту, поданого на перевірку інструменту виявлення ШІ, і навпаки, з різними результатами в різних дослідженнях^.36 Крім того, контент, створений особами, які не є носіями англійської мови, з більшою ймовірністю буде неправильно класифікований як створений штучним інтелектом, що, очевидно, є проблемою для навчальних закладів, де навчаються студенти з різним походженням^.37

Хибнонегативні результати

У контексті інструментів виявлення ШІ помилкові спрацьовування виникають тоді, коли інструмент виявлення ШІ не може ідентифікувати наданий контент як створений ШІ. Деякі інструменти показали низьку чутливість, правильно визначивши лише 15% поданих зразків як створені ШІ^,38 тоді як інші демонструють майже ідеальний результат у класифікації контенту, написаного людиною, неправильно класифікувавши лише 3% зразків, створених ШІ^.39 Загалом, результати дуже різняться за точністю залежно від того, який інструмент виявлення ШІ використовується. Одне дослідження показало, що лише два з основних інструментів виявлення ШІ правильно класифікували всі 126 зразків як створені штучним інтелектом або людиною^.40 Інші дослідники стверджують, що інструменти виявлення ШІ дають більше помилкових негативних результатів при аналізі більш складної мови^.41

Інші міркування

Загалом, ефективність інструментів виявлення ШІ варіюється залежно від того, який інструмент використовується і проти якої моделі. Одне дослідження показало, що інструменти виявлення ШІ більш ефективні для контенту ChatGPT-3.5 і менш ефективні для контенту ChatGPT-4, за винятком Copyleaks, Turnitin і Originality.ai, точність яких у виявленні контенту ChatGPT-4 перевищує 83%^.42 Це дослідження дійшло висновку, що "безкоштовний чи платний статус детектора не є хорошим показником його точності"^,43 хоча протилежні результати (з невеликим розміром вибірки) попередньо свідчать про те, що платні інструменти виявлення ШІ виявилися кращими, ніж безкоштовні^.44 Дослідження також зазвичай зосереджуються на ефективності інструментів виявлення ШІ проти ChatGPT, ігноруючи інші LLMs. Це може бути пов'язано з більшою популярністю моделей OpenAI порівняно з іншими, такими як Gemini, Mistral або Command.

Етика використання інструментів виявлення ШІ

Використання чат-ботів зі штучним інтелектом в академічних колах порушує значні етичні питання, починаючи з репутаційної шкоди як для студентів, так і для вищих навчальних закладів. Якщо студенти не повідомляють про використання контенту, створеного ШІ, і видають його за свій власний, це може зашкодити їхньому навчанню та майбутній кар'єрі. Університети також можуть зіткнутися зі звинуваченнями в потуранні плагіату, шахрайстві та недотриманні академічної доброчесності.

Однак використання інструментів виявлення ШІ без належних гарантій викликає не менше занепокоєння щодо конфіденційності та згоди, особливо щодо контрактних домовленостей між університетами та постачальником інструменту. Зокрема, йдеться про те, що відбувається із завантаженим контентом, як він зберігається, а також про згоду на використання завантаженого контенту в майбутніх навчальних даних.

Крім того, як зазначалося в попередньому розділі, інструменти виявлення ШІ можуть помилково ідентифікувати написаний людиною контент як ШІ (помилкові спрацьовування) або не виявляти текст, створений ШІ (помилкові негативні спрацьовування). Точність широко варіюється, причому деякі інструменти краще виявляють ChatGPT-3.5. Нарешті, вони грають у гру в кішки-мишки з методами уникнення виявлення, включаючи програмне забезпечення, яке спеціально генерує контент, призначений для невиявлення стандартними інструментами виявлення ШІ^.45

Інструменти виявлення ШІ також сприяють ширшим дискусіям про доступ, рівність та вплив на навколишнє середовище. Студенти можуть використовувати ШІ для підтримки перекладу і розуміння курсових робіт, особливо якщо вони навчаються в англомовній країні і є представниками неангломовних або інших меншин, які історично мають менше можливостей для отримання університетської освіти. Проблеми з доступом також виникають через комерційну доступність магістерських програм; більш заможні студенти можуть платити за більш складні моделі та/або передавати свої роботи кільком магістрам, а це означає, що шанси на виявлення значно знижуються^.46

Примітки та посилання

1. Вебер-Вульф, Дебора, Алла Анохіна-Наумека, Соня Б'єлобаба, Томаш Фолтинек, Жан Герреро-Діб, Олуміде Попула, Петр Шигут та Лорна Ваддінгтон. "Тестування інструментів виявлення неправдивих текстів, створених за допомогою штучного інтелекту". Міжнародний журнал освітньої доброчесності 19, № 1 (25 грудня 2023 р.): 26. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00146-z.

2. Ельхатат, Ахмед М., Халед Ельсаїд та Саїд Альмір. "Оцінка ефективності інструментів виявлення контенту зі штучним інтелектом у розрізненні людського та згенерованого штучним інтелектом тексту". International Journal for Educational Integrity 19, no. 1 (1 вересня 2023 р.): 17. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00140-5.

3. *Хоча цей звіт фокусується лише на академічному використанні, ми визнаємо, що існують кейси використання та потенційні переваги інструментів виявлення ШІ за межами академічної сфери, наприклад, у видавничій індустрії, журналістиці, рекрутингу та управлінні персоналом.

4. Copyleaks. "Плагін для перевірки плагіату в LMS". Copyleaks. Доступно 29 серпня 2024 р. https://copyleaks.com/learning-management-systems.

5. Фурз, Леон. "Виявлення ШІ в освіті - це глухий кут". Леон Фурзе, 8 квітня 2024 року. https://leonfurze.com/2024/04/09/ai-detection-in-education-is-a-dead-end/.

6. Коффі, Лорен. "Професори з обережністю ставляться до інструментів для виявлення письмових робіт, створених штучним інтелектом". Inside Higher Ed, 9 лютого 2024 року. https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2024/02/09/professors-proceed-caution-using-ai.

7. Кілька джерел:
   1. Гаффарі, Ширін. "Університети переосмислюють використання детекторів письма зі штучним інтелектом для перевірки студентських робіт". Bloomberg.Com, 21 вересня 2023 року . https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2023-09-21/universities-rethink-using-ai-writing-detectors-to-vet-students-work.
   2. Коулі, Майкл. "Посібник з виявлення ШІ та чому ми відключаємо детектор ШІ Turnitin". Університет Вандербільта, 16 серпня 2023 року. https://www.vanderbilt.edu/brightspace/2023/08/16/guidance-on-ai-detection-and-why-were-disabling-turnitins-ai-detector/.

8. Фурз, Леон. "Виявлення ШІ в освіті - це глухий кут". Леон Фурзе, 8 квітня 2024 року. https://leonfurze.com/2024/04/09/ai-detection-in-education-is-a-dead-end/.

9. Корнельський університет. "Етичний штучний інтелект для викладання та навчання". Центр педагогічних інновацій. Доступно 29 серпня 2024 р. https://teaching.cornell.edu/generative-artificial-intelligence/ethical-ai-teaching-and-learning.

10. MarGrowth. "Огляд UPass: Наскільки ефективно він може обійти виявлення ШІ | HackerNoon," 31 липня 2024 року. https://hackernoon.com/upass-review-how-effective-it-can-bypass-ai-detection.

11. Кілька джерел:
    1. Кар, Суджита Кумар, Тіна Бансал, Суміт Моді та Аміт Сінгх. "Наскільки чутливі безкоштовні інструменти для виявлення текстів, згенерованих штучним інтелектом? Порівняння популярних інструментів для виявлення ШІ". Indian Journal of Psychological Medicine, 11 травня 2024 р., 02537176241247934. https://doi.org/10.1177/02537176241247934.
    2. Вебер-Вульф, Дебора, Алла Анохіна-Наумека, Соня Б'єлобаба, Томаш Фолтинек, Жан Герреро-Діб, Олуміде Попула, Петр Шигут та Лорна Ваддінгтон. "Тестування інструментів виявлення неправдивих текстів, створених за допомогою штучного інтелекту". Міжнародний журнал освітньої доброчесності 19, № 1 (25 грудня 2023 р.): 26. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00146-z.
    3. Садасіван, Віну Санкар, Аунон Кумар, Шрірам Баласубраманіан, Веньсяо Ван та Сохейл Фейзі. "Чи можна надійно розпізнати текст, створений штучним інтелектом?", 2023. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2303.11156.
    4. Крішна, Калпеш, Ісяо Сонг, Марцена Карпінська, Джон Вітінг та Мохіт Айєр. "Перефразування уникає детекторів тексту, згенерованого штучним інтелектом, але пошук є ефективним захистом", 2023. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2303.13408.

12. Фаулер, Джеффрі, А. "Ми протестували новий ChatGPT-детектор для вчителів. Він позначив невинного студента". Tech in Your Life, 3 квітня 2023 року. https://www.washingtonpost.com/technology/2023/04/01/chatgpt-cheating-detection-turnitin/.

13. Янг, Лора. "Виявлення перефразовування штучного інтелекту: Зміцнення цілісності академічного письма". Turnitin, 16 липня 2024 року. https://www.turnitin.com/blog/ai-paraphrasing-detection-strengthening-the-integrity-of-academic-writing.

14. Едвардс, Бендж. "Чому детектори написання ШІ не працюють". Ars Technica, 14 липня 2023 року. https://arstechnica.com/information-technology/2023/07/why-ai-detectors-think-the-us-constitution-was-written-by-ai/.

15. Кілька джерел:
    1. Колдеві, Девін. "OpenAI відмовляється від детектора написаного ШІ тексту через "низький рівень точності". TechCrunch, 25 липня 2023 року. https://techcrunch.com/2023/07/25/openai-scuttles-ai-written-text-detector-over-low-rate-of-accuracy/.
    2. Коулі, Майкл. "Посібник з виявлення ШІ та чому ми відключаємо детектор ШІ Turnitin". Університет Вандербільта, 16 серпня 2023 року. https://www.vanderbilt.edu/brightspace/2023/08/16/guidance-on-ai-detection-and-why-were-disabling-turnitins-ai-detector/.

16. Compilatio. "Перевірка вмісту ШІ: Виявлення ШІ за допомогою Compilatio." Compilatio. Доступно 27 серпня 2024 р. https://www.compilatio.net/en/ai-detector-info.

17. Масштабування контенту. "AI Detector - це перевірка АІ в реальному часі та детектор чатGPT". Content @ Scale. Доступно 27 серпня 2024 р. https://brandwell.ai/ai-content-detector/.

18. "Копайлікс". "Copyleaks запускає детектор контенту зі штучним інтелектом | Прес-реліз". Copyleaks. Доступно 27 серпня 2024 р. https://copyleaks.com/about-us/media/copyleaks-launches-ai-content-detector.

19. Копайлікс. "Ціноутворення". Copyleaks. Доступно 19 серпня 2024 р. https://copyleaks.com/pricing.

20. Іванків, Ольга. "Що таке АІ-детектор Crossplag? Ціна, можливості та як ним користуватися", 12 червня 2024 року. https://articlesbase.com/tech/emerging-technologies/artificial-intelligence/ai-tools-and-software/what-is-crossplag-ai-detector-pricing-features-and-how-to-use/.

21. DetectGPT. "ШІ-детектор, якому можна довіряти - DetectGPT". Режим доступу: https://detectgpt.com/#pricing.

22. Подвійна шашка. "Ціни та плани". Duplichecker.com. Доступно 27 серпня 2024 р. https://www.duplichecker.com/pricing.

23. Вінстон Ел. "Ціноутворення". Winston AI (блог). Доступно 27 серпня 2024 р. https://gowinston.ai/pricing/.

24. GPTZero. "Ціноутворення". GPTZero. Доступно 19 серпня 2024 р. https://gptzero.me/.

25. Scribbr. "Найпоширеніші запитання: Скільки коштує АІ-оригінальність?" Scribbr. Доступно 19 серпня 2024 р. https://www.scribbr.com/frequently-asked-questions/how-much-does-originality-ai-cost/#:~:text=Originality.ai%20offers%20two%20pricing,10%20words%20for%20fact%20checking.

26. PlagiarismDetector.net. "Ціноутворення та плани | Plagiarismdetector.net". PlagiarismDetector.net. Доступно 27 серпня 2024 р. https://plagiarismdetector.net/pricing.

27. Квілбот. "Ціноутворення". Quillbot, n.d. https://quillbot.com/premium.

28. 1. Sapling AI. "Ціни на API | Документація для розробників Sapling.Ai". Sapling AI. Доступно 27 серпня 2024 р. https://sapling.ai/docs/api/pricing/.
    2. Штучний інтелект Саплайн. "Плани і ціни | Саплінг". Sapling AI. Доступно 27 серпня 2024 р. https://sapling.ai/pricing.

29. SciSpace. "SciSpace Premium - необмежений доступ до інструментів дослідження ШІ". SciSpace. Доступно 27 серпня 2024 року. https://typeset.io/pricing.

30. Міллер, Нік. "Ціноутворення на турнітин у 2024 році: Скільки це коштує?" Medium (блог), 11 липня 2024 року. https://medium.com/@nickmiller_writer/turnitin-pricing-in-2024-what-does-it-cost-80f552a7a20f.

31. Невидимий ШІ. "Непомітна ціна: Виберіть ідеальний план для ваших потреб". Невидимий ШІ. Доступно 27 серпня 2024 р. https://undetectable.ai/pricing.

32. Wordtune. "Тарифи та тарифні плани Wordtune | Виберіть свій тарифний план." Wordtune. Доступно 27 серпня 2024 р. https://www.wordtune.com/plans.

33. Writer AI Studio. "Ціноутворення". Writer AI Studio. Доступно 27 серпня 2024 р. https://dev.writer.com/home/pricing.

34. Доступ до API для університетів; ZeroGPT, "ZeroGPT - Ціноутворення". "ZeroGPT - Ціноутворення". Доступно 3 вересня 2024 року. https://www.zerogpt.com/pricing.

35. Попков, Андрій А., і Тайсон С. Барретт. "Штучний інтелект проти академічних кіл: Експериментальне дослідження точності ШІ-детекторів тексту в академічному письмі в галузі поведінкового здоров'я". Підзвітність у дослідженнях, 22 березня 2024 р., 1-17. https://doi.org/10.1080/08989621.2024.2331757.

36. *Copyleaks, Turnitin, Originality.ai, Scribbr, Grammica, GPTZero, Crossplag, OpenAI, IvyPanda, GPT Radar, Content at Scale, Writer і Content Detector здатні класифікувати створений людиною контент, тоді як ZeroGPT, SEO.ai неефективні в цьому відношенні. Кілька джерел:
    1. Волтерс, Вільям Х. "Ефективність програмного забезпечення, призначеного для виявлення текстів, створених штучним інтелектом: Порівняння 16 детекторів тексту зі штучним інтелектом". Open Information Science 7, no. 1 (6 жовтня 2023): 20220158. https://doi.org/10.1515/opis-2022-0158.
    2. Попков, Андрій А., і Тайсон С. Барретт. "Штучний інтелект проти академічних кіл: Експериментальне дослідження точності ШІ-детекторів тексту в академічному письмі в галузі поведінкового здоров'я". Підзвітність у дослідженнях, 22 березня 2024 р., 1-17. https://doi.org/10.1080/08989621.2024.2331757.

37. Лян, Вейсін, Мерт Юксекгонул, Інін Мао, Ерік Ву та Джеймс Зоу. "Детектори GPT упереджено ставляться до письменників, які не є носіями англійської мови". Patterns 4, № 7 (2023): 100779. https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100779.

38. Попков, Андрій А., і Тайсон С. Барретт. "Штучний інтелект проти академічних кіл: Експериментальне дослідження точності ШІ-детекторів тексту в академічному письмі в галузі поведінкового здоров'я". Підзвітність у дослідженнях, 22 березня 2024 р., 1-17. https://doi.org/10.1080/08989621.2024.2331757.

39. Там же.

40. Волтерс, Вільям Х. "Ефективність програмного забезпечення, призначеного для виявлення текстів, створених штучним інтелектом: Порівняння 16 детекторів тексту зі штучним інтелектом". Open Information Science 7, no. 1 (6 жовтня 2023): 20220158. https://doi.org/10.1515/opis-2022-0158.

41. Райан, "Детектори ChatGPT є упередженими і їх легко обдурити, показують дослідження". Райан, Джексон. "Детектори ChatGPT є упередженими і їх легко обдурити, показують дослідження". CNET, 12 липня 2023 року. https://www.cnet.com/tech/services-and-software/chatgpt-detectors-are-biased-and-easy-to-fool-research-shows/.

42. Волтерс, Вільям Х. "Ефективність програмного забезпечення, призначеного для виявлення текстів, створених штучним інтелектом: Порівняння 16 детекторів тексту зі штучним інтелектом". Open Information Science 7, no. 1 (6 жовтня 2023): 20220158. https://doi.org/10.1515/opis-2022-0158.

43. Там же.
44. Попков, Андрій А., і Тайсон С. Барретт. "Штучний інтелект проти академічних кіл: Експериментальне дослідження точності ШІ-детекторів тексту в академічному письмі в галузі поведінкового здоров'я". Підзвітність у дослідженнях, 22 березня 2024 р., 1-17. https://doi.org/10.1080/08989621.2024.2331757.

45. Вебер-Вульф, Дебора, Алла Анохіна-Наумека, Соня Б'єлобаба, Томаш Фолтинек, Жан Герреро-Діб, Олуміде Попула, Петр Шигут та Лорна Ваддінгтон. "Тестування інструментів виявлення неправдивих текстів, створених за допомогою штучного інтелекту". Міжнародний журнал освітньої доброчесності 19, № 1 (25 грудня 2023 р.): 26. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00146-z.
46. Фурз, Леон. "Виявлення ШІ в освіті - це глухий кут". Леон Фурзе, 8 квітня 2024 року. https://leonfurze.com/2024/04/09/ai-detection-in-education-is-a-dead-end/.

Про програму семінарів з кібербезпеки Google.org

Програма семінарів з кібербезпеки Google.org підтримує семінарські курси з кібербезпеки у вибраних університетах та інших вищих навчальних закладах Європи, Близького Сходу та Африки, щоб допомогти студентам дізнатися більше про кібербезпеку та дослідити шляхи розвитку в цій галузі. Програма активно підтримує розширення навчання з кібербезпеки в університетах, щоб сформувати різноманітну робочу силу, необхідну для допомоги найбільш вразливим організаціям у запобіганні потенційним кібератакам. Вона також розглядає нові ризики, пов'язані зі штучним інтелектом (ШІ), надаючи студентам розуміння змін у ландшафті кіберзагроз на основі ШІ та допомагаючи їм ефективно інтегрувати ШІ в практичні заходи з кібербезпеки.

Очікується, що університети-учасники активно просуватимуть рівність, різноманітність та інклюзивність у своїх програмах. Вони повинні заохочувати активну участь осіб з різним походженням і створювати інклюзивне середовище для навчання, тим самим збагачуючи загальний навчальний досвід і зміцнюючи спільноту кібербезпеки.