Jest to wyjątkowa okazja dla nauczycieli akademickich, promotorów i opiekunów prac dyplomowych, aby zgłębić temat detekcji treści generowanej przez AI. Prelegent przedstawia nowatorskie metody wykorzystania Jednolitego Systemu Antyplagiatowego. Po zakupie uczestnicy otrzymają roczny dostęp do nagrania oraz materiały szkoleniowe liczące 194 strony w formacie PDF. Nagranie będzie dostępne na naszej platformie, co pozwoli na wygodne korzystanie z niego w dowolnym czasie.
1. Metodyka detekcji treści wytworzonej przez model językowy generatywnej sztucznej inteligencji AI wdrożona do Jednolitego Systemu Antyplagiatowego:
a) założenia i charakterystyka zastosowania w JSA funkcjonalności „Analizy użycia SI”;
b) sekcja „Analizy użycia SI” dostępna w szczegółowym Raporcie z badania antyplagiatowego;
c) badanie załączanych plików pod kątem wykorzystania narzędzi korzystających z generatywnej sztucznej inteligencji AI, tzn. które fragmenty tekstu są dla algorytmu podejrzane i należy zwrócić na nie uwagę podczas analizy raportu z badania:
— nowe badanie obejmujące sprawdzenie prawdopodobieństwa użycia w tekście AI „krok po kroku”;
— tekst pracy „Analiza użycia SI”;
— oznaczenie w tekście wyszukanych podejrzanych fragmentów;
— omówienie i wnioski z przykładowych analiz badanych tekstów zarówno wygenerowanych wyłącznie przez generatywną sztuczną inteligencję AI, jak również mieszanych z udziałem człowieka (porównanie wyników);
— potencjalne implikacje z doświadczeń w „Analizie użycia SI” do praktycznych zastosowań w uczelni:
—— konieczność rozwoju i doskonalenia skutecznych środków zapobiegawczych, zarówno prawnych jak i technicznych, nadużyciom w zastosowaniu generatywnej sztucznej inteligencji AI w pracach zaliczeniowych, dyplomowych lub rozpraw doktorskich;
—— dostosowanie wewnętrznych polityk i procedur w zakresie ścisłej kontroli i monitorowania procesu pisania prac pisemnych;
—— prowadzenie szkoleń dla kadry akademickiej w zakresie identyfikacji nieuprawnionego wykorzystywania generatywnej sztucznej inteligencji AI w pracach zaliczeniowych, dyplomowych lub doktorskich;
—— zwiększenie świadomości studentów i doktorantów w przedmiocie negatywnych konsekwencji używania generatywnej sztucznej inteligencji AI do pisania prac dyplomowych lub rozpraw doktorskich, w tym naruszenia praw autorskich oraz zasad etyki i uczciwości akademickiej.
2. Rola i zakres kompetencji nauczycieli akademickich, w tym promotorów lub opiekunów w identyfikacji i detekcji fragmentów tekstu wygenerowanego przez generatywną sztuczną inteligencję AI, w wykrywaniu oszustw i nadużyć w pracach zaliczeniowych, dyplomowych lub rozpraw doktorskich.
3. Konsekwencje i skutki braku wykrywania oszustw w pracach zaliczeniowych, dyplomowych lub rozprawach doktorskich przygotowywanych z nadużyciem standardów akademickich przy zastosowaniu generatywnej sztucznej inteligencji AI:
a) utrata indywidualności i oryginalności prac zaliczeniowych, dyplomowych lub rozpraw doktorskich;
b) praca dyplomowa jako niesamodzielne opracowanie studenta niepotwierdzające ogólnej wiedzy i umiejętności samodzielnego analizowania i wnioskowania;
c) brak uzyskiwania efektów uczenia się określonych w programie studiów;
d) zdolność uczelni do oceny rzeczywistych osiągnięć studentów.
4. Charakterystyka i specyfika tekstów wytwarzanych przez Chatboty z generatywną sztuczną inteligencją AI czyli tzw. konwersacyjne modele językowe, na przykładzie:
a) ChatGPT OpenAI;
b) Google Gemini.
5. Detektory treści generowanej przez sztuczną inteligencję AI, czyli narzędzia umożliwiające odróżnianie tekstów pisanych przez człowieka od tych wytwarzanych z pomocą SI:
a) na czym polega regularność i przewidywalność tekstu wygenerowanego przez model językowy generatywnej sztucznej inteligencji AI;
b) techniki rozpoznawania tekstów wytworzonych przez sztuczną inteligencję AI na przykładzie wybranych detektorów treści (analiza semantyczna, składniowa i kontekstowa):
— Undetectable.ai;
— Sapling;
— Copyleaks;
— Content at Scale;
— ZeroGPT.
c) co to znaczy „Humanizacja AI”, czyli jak skuteczne są sposoby ukrywania treści generowanych przez sztuczną inteligencję.
Prelegent:
dr Wojciech Majkowski
* Możliwość zakupienia certyfikatu potwierdzającego ukończenie szkolenia.