Polityka AI Uniwersytetu Columbia: Jak faktycznie działają zasady na każdej wydziale

Co dokładnie mówi polityka AI Uniwersytetu Columbia?

Nie ma jednej, ogólnouniwersyteckiej zasady, która dokładnie określa, które narzędzia AI są dozwolone w każdej auli Columbia. Uczciwość akademicka na Columbia jest regulowana centralnie poprzez kodeks honorowy lub kodeks postępowania każdego wydziału — Columbia College i Columbia Engineering, Graduate School of Arts and Sciences, Journalism School, Business School i inne — każdy zachowuje swoje własne standardy — i sztuczna inteligencja generacyjna generalnie została włączona do istniejących oczekiwań dotyczących uczciwości, a nie traktowana jako zupełnie nowa, osobna area polityki. W praktyce oznacza to, że polityka AI Uniwersytetu Columbia, którą student faktycznie napotka, jest ustalana na poziomie wydziału, a nawet poszczególnego kursu. Jeden profesor może zezwalać na narzędzia AI do burzy mózgów lub sprawdzenia gramatyki w gotowym szkicu. Inny, szczególnie na seminariach pisarskich, zestawach problemów opartych na dowodach lub egzaminach kwalifikacyjnych, może całkowicie zakazać pojawienia się wygenerowanego przez AI tekstu lub kodu w przedłożonej pracy. Oświadczenie w programie to zwykle miejsce, gdzie zostaje to wyjaśnione, a to oświadczenie jest rzeczywistą zasadą dla tej klasy — ogólne wytyczne uniwersytetu to tło, a nie wiążący tekst.

"Zapytaj swojego profesora" to najczęstsza odpowiedź, którą własne wytyczne Columbia dają studentom chcącym znać ostateczną zasadę, ponieważ uniwersytet celowo pozostawił konkretne uprawnienia AI uznaniu instruktora, a nie ustalał jedną politykę dla każdego kursu.

Dlaczego zasady różnią się tak bardzo między wydziałami i kursami Columbia?

Struktura Columbia jako zbioru w dużej mierze autonomicznych wydziałów jest głównym powodem, dla którego nie pojawiła się jedna, ujednolicona zasada AI. Projektowanie kursów, standardy oceniania, a nawet konwencje cytowania od dawna różniły się między, powiedzmy, zestawem problemów inżynierskich a warsztatem pisarskim School of the Arts, więc rozszerzenie tej samej swobody na poziomie wydziału i instruktora na sztuczną inteligencję generacyjną utrzymuje nowe wytyczne spójne z tym, jak normy akademickie już działały przed pojawieniem się narzędzi AI. Jest też praktyczny powód, dla którego ten wzorzec jest powszechny na większości badawczych uniwersytetów w tej chwili: jedna szczegółowa, wiążąca polityka AI ryzykuje stać się nieaktualną w ciągu semestru, gdy narzędzia się zmieniają, podczas gdy pojedynczy instruktor może aktualizować swój własny tekst na poziomie kursu znacznie szybciej. Kompromis spada na studentów, którzy muszą aktywnie sprawdzać konkretny tekst dla każdej klasy, a nie zakładać, że jedna zapamiętana zasada obowiązuje wszędzie na kampusie.

1. Każdy wydział (Columbia College, Engineering, GSAS, Journalism, Business i inne) ustanawia własny system uczciwości akademickiej
2. Użycie sztucznej inteligencji generacyjnej jest ogólnie traktowane jako część istniejących oczekiwań dotyczących uczciwości, a nie oddzielna samodzielna polityka
3. Poszczególni instruktorzy definiują dozwolone i zakazane użycia AI we własnym tekście programu
4. Dyscyplina kształtuje zasadę — zadanie kodowania, raport z laboratorium i osobisty esej mają różne profile ryzyka dla asysty AI
5. Polityka na poziomie kursu może się zmieniać między semestrami, więc zasada z przeszłego kursu nigdy nie powinna być zakładana do przeniesienia

Jak studenci powinni ujawniać użycie AI w pracy na Columbia?

Gdzie kurs Columbia dopuszcza pewien poziom asysty AI, ujawnianie ogólnie odzwierciedla, jak od studentów oczekuje się już potwierdzenia pomocy zewnętrznej zgodnie z istniejącymi normami uczciwości akademickiej, podobnie do cytowania źródła lub przyznania wkładu partnera studiów. W praktyce zwykle oznacza to nazwanie używanego narzędzia, opisanie konkretnego zadania, przy którym pomogło — zarysowując artykuł, debugując funkcję, generując pierwszą próbę streszczenia — i wyjaśnienie, jaka część została następnie przepisana, zweryfikowana lub produkowana niezależnie. Krótka notatka ujawniająca na końcu zadania lub linia w notatniku laboratoryjnym lub nagłówku zestawu problemów to format, którego oczekuje większość instruktorów. Poziom szczegółowości powinien skalować się z tym, jak centralny był wygenerowany przez AI udział w ostatecznej pracy: sprawdzenie gramatyki w gotowym akapicie zazwyczaj wymaga mniej wyjaśnień niż sytuacja, w której AI pomógł ukształtować istotną część analizy lub kodu. To, na co zwykle zwracają uwagę instruktorzy, to nie sama technologia, ale pominięcie — student, który używa dozwolonego narzędzia, ale go nie ujawnia, lub niedocenia, jak wiele pomocy zostało użyto, jest ogólnie traktowany jako osoba, która zniekształciła przedłożenie, niezależnie od tego, czy podstawowe użycie byłoby akceptowalne, gdyby zostało uczciwie ujawnione.

1. Sprawdź obecny program dla swojego konkretnego kursu, zanim założysz, że jakakolwiek asysta AI jest dozwolona
2. Zanotuj dokładne narzędzie i zadanie, jeśli asysta jest używana — zarysowywanie, debugowanie, streszczanie, sprawdzanie gramatyki
3. Wyjaśnij jasno, co było wspomagane przez AI, a co napisałeś, zakodowałeś lub zweryfikowałeś niezależnie
4. Skaluj poziom szczegółów ujawnienia do tego, jak centralny był wygenerowany przez AI udział w ostatecznym przedłożeniu
5. Gdy program kursu jest milczący lub niejasny, zapytaj instruktora bezpośrednio przed przesłaniem, a nie zgaduj

Jak instruktorzy i asystenci sprawdzają niedujawnione użycie AI?

Metody weryfikacji różnią się między departamentami i wielkościami kursów mniej więcej w ten sam sposób, co dozwolone reguły użycia, ale kilka wzorców pojawia się konsekwentnie. Instruktorzy i asystenci nauczania, którzy widzą wcześniejsze szkice studenta, posty dyskusyjne lub próbki pisania na zajęciach, często zauważają niewyjaśnioną zmianę słownictwa, struktury argumentu lub stylu kodu szybciej niż jakiekolwiek zautomatyzowane narzędzie by to oznaczył. Na większych wykładach, gdzie instruktor nie zna dobrze stylu pisania każdego studenta, personel częściej polega na wymaganiu szkiców, używaniu platform, które zachowują historię wersji dokumentu lub kodu, lub zadawaniu krótkich pytań uzupełniających związanych z przedłożeniem w celu potwierdzenia, że student potrafi wyjaśnić własne rozumowanie. Niektóre departamenty również zaczęły używać narzędzi do wykrywania AI jako jeden sygnał wspierający wiele innych, a nie jako samodzielny werdykt — oznaczony wynik skłania do bliższego przeczytania ręcznego, a nie automatycznej kary, co jest spójne z tym, jak większość uniwersytetów pozycjonowała te narzędzia, biorąc pod uwagę znane ryzyka fałszywych alarmów w zautomatyzowanym wykrywaniu.

1. Znajomość instruktora lub asystenta ze zwykłym stylem pisania lub kodowania studenta, zbudowana poprzez wcześniejsze zadania
2. Historia wersji w udostępnianych dokumentach lub repozytoriach kodu, coraz częściej wymagana na niektórych kursach
3. Pytania uzupełniające lub krótkie rozmowy ustne związane z konkretnym oceńanym przedłożeniem
4. Narzędzia do wykrywania AI używane jako sygnał wspierający, a nie jedynym wyznacznikiem
5. Oznaczone przedłożenie zwykle wyzwala bliższą przegląd ręczny, a nie automatyczną karę

Co się dzieje, jeśli student Columbia zostanie oznaczony za nieprawidłowe użycie AI?

Ponieważ zasady dotyczące dozwolonego użycia znajdują się głównie na poziomie kursu, proces, który następuje po oznaczonym przedłożeniu, zwykle tam się zaczyna. W większości przypadków instruktor z obawami o niedujawnione użycie AI najpierw podniesie kwestię bezpośrednio ze studentem — poprzez rozmowę, prośbę o szkice lub notatki, czy pytanie uzupełniające — zanim zacząć jakikolwiek formalny proces uczciwości akademickiej. Odzwierciedla to, jak wydziały Columbia od dawna podchodziły do podejrzanego plagiatu lub innych obaw dotyczących integralności: nieformalne rozwiązanie na poziomie kursu lub departamentu jest powszechne, a formalne odesłanie do komisji uczciwości akademickiej szkoły lub biura dziekana jest generalnie zastrzeżone dla poważniejszych lub powtarzających się przypadków. Studenci, którzy mogą dostarczyć szkice, notatki, historię wersji lub jasne wyjaśnienie ich procesu badawczego i pisarskiego, są zwykle w lepszej pozycji, aby szybko rozwiązać nieformalne pytanie. Gdy sprawa rzeczywiście przechodzi do formalnego przeglądu, studenci powinni oczekiwać procesu z prawem do odpowiedzi i przedstawienia swojego stanowiska, podobnie jak inne przypadki uczciwości akademickiej na Columbia są obsługiwane. Ponieważ dokładne definicje, procedury i konsekwencje różnią się między szkołami i mogą być aktualizowane między latami akademickimi, studenci stojący przed rzeczywistym pytaniem dotyczącym użycia AI powinni przejrzeć aktualną politykę uczciwości akademickiej swojej szkoły bezpośrednio, lub porozmawiać ze swoim dziekanem studentów lub doradcą akademickim, a nie polegać na ogólnym przewodniku takim jak ten dla precyzyjnego, wiążącego tekstu, który ma zastosowanie do ich sytuacji.

Jak studenci i pracownicy mogą sprawdzić pracę pisaną przed przedłożeniem?

Ponieważ dokładność ujawnienia jest tak ważna jak podstawowe użycie AI, praktycznym nawykiem jest przejrzenie szkicu przed przedłożeniem, aby potwierdzić, że odzwierciedla to, co faktycznie zamierzasz ujawnić — i oddzielnie sprawdzić, że niezależnie napisane sekcje nie zawierają wzorów stylistycznych, które mogą zapraszać niepotrzebną kontrolę. Narzędzia takie jak NotGPT pozwalają studentom, instruktorom lub pracownikom centrum pisarskiego wkleić szkic i zobaczyć rozbicie poziomu zdania dotyczące podobieństwa do AI, co jest najużyteczniejsze nie jako przejście/niepowodzenie, ale jako sposób, aby złapać fragmenty, w których intensywne edytowanie lub niezwykle jednolity, formalny rejestr mogą być czytane niejednoznacznie przez czytelnika, który nie zna zwykłego stylu pisarza. Może to mieć znaczenie dla międzynarodowych studentów piszących w angielskim jako dodatkowy język, dla studentów na programach technicznych, których proza może brzmieć bardziej schematycznie niż typowe nieformalny pisanie, i dla instruktorów przeglądających dużą partię przedłożeń, którzy chcą sygnału pierwszej próby przed przeczytaniem ręcznym. Uruchomienie samosprawdzenia kilka dni przed terminem, a nie wieczorem przed terminem, pozostawia czas na zmianę oznaczonych fragmentów, potwierdzenie, że oświadczenie ujawniające pasuje do ostatecznego szkicu, i upewnienie się, że jakiekolwiek potwierdzenie opisuje, co faktycznie zostało zrobione. Nic z tego nie zastępuje czytania konkretnego wskazania AI opublikowanego w programie studenta, które pozostaje autorytatywnym źródłem dla polityki AI Uniwersytetu Columbia, która ma zastosowanie do danego kursu.

1. Przeczytaj konkretny program kursu dotyczący wskazania AI przed rozpoczęciem zadania, a nie po gotowym szkicu
2. Napisz oświadczenie ujawniające razem z pracą, a nie jako dogmatem
3. Uruchom niezależnie napisane sekcje przez detektor AI, aby złapać niejednoznaczne wzory stylistyczne
4. Zmień oznaczone fragmenty dla naturalnej zmienności zdań zamiast jednolicie formalnego słownictwa
5. Potwierdź, że ostateczne oświadczenie ujawniające dokładnie pasuje do tego, jaka asysta została użyta
6. Zachowaj szkice, notatki lub historię wersji na wypadek, gdyby instruktor zapytał o twój proces pisarza lub kodowania