Czy ten artykuł napisała sztuczna inteligencja? – studium przypadku „wykrywania plagiatu”
Anna Kamińska
Abstrakt
Cel/Teza: Artykuł ocenia użycie detektorów treści generowanych przez GenSI w kontekście weryfikacji uczciwości akademickiej. Główna teza głosi, że narzędzia te nie potrafią odróżnić tekstu wygenerowanego przez SI od treści opracowanych przez człowieka poddanych jedynie redakcji stylistycznej przez duże modele językowe, przez co wysokie wyniki detekcji nie stanowią wiarygodnego dowodu plagiatu. Koncepcja/Metody badań: Zastosowano studium przypadku. Stworzono biografię fikcyjnej postaci autorstwa człowieka, którą następnie zredagowano przy użyciu ChatGPT i Claude z precyzyjnymi poleceniami ograniczającymi SI do roli redakcyjnej. Wszystkie wersje przeanalizowano detektorem ZeroGPT. Wyniki i wnioski: Tekst oryginalny uzyskał wynik 0% prawdopodobieństwa bycia wygenerowanym przez SI, podczas gdy wersje zredagowane przez ChatGPT i Claude osiągnęły odpowiednio 96,7% i 100%. Detektory identyfikują cechy stylistyczne charakterystyczne dla dobrze zredagowanych tekstów, a nie rzeczywiste pochodzenie wkładu intelektualnego. Zastosowania praktyczne: Wyniki wskazują na konieczność rewizji polityk akademickich opartych na detektorach SI. Instytucje powinny promować transparentne zasady wykorzystania SI jako narzędzia wspierającego, zamiast polegać na zawodnych technologiach prowadzących do niesprawiedliwych ocen. Oryginalność/Wartość poznawcza: Praca dostarcza empirycznych dowodów na brak wiarygodności detektorów SI w kontekście wykrywania plagiatów, wyznaczając jasną granicę etyczną między wykorzystaniem SI jako narzędzia a nieuczciwością akademicką
Słowa kluczowe
Detekcja treści SI. Duże modele językowe (DMJ). Etyka w nauce. Generatywna sztuczna inteligencja. GenSI. Komunikacja naukowa. Narzędzia redakcyjne. Plagiat. Studium przypadku.
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
CC BY-NC-ND 4.0 Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe
