La combinazione di big data con l'intelligenza artificiale ha permesso ai ricercatori dell'Università di Copenaghen di determinare se hai scritto il tuo compito o se un ghostwriter lo ha scritto per te, con una precisione di quasi il 90%.

Diversi studi hanno dimostrato che barare sui compiti è diffuso e sta diventando sempre più diffuso tra gli studenti delle scuole superiori. Presso il Dipartimento di Informatica dell'Università di Copenaghen, sono in corso da alcuni anni sforzi per rilevare imbrogli sugli incarichi attraverso l'analisi della scrittura tramite l'intelligenza artificiale. Ora, sulla base di analisi di 130, 000 incarichi scritti danesi, gli scienziati possono, con quasi il 90% di precisione, rilevare se uno studente ha scritto un compito da solo o se l'ha composto un ghostwriter.

Le scuole superiori danesi attualmente utilizzano la piattaforma Lectio per verificare se uno studente ha consegnato un lavoro plagiato con passaggi copiati direttamente da un compito inviato in precedenza. Le scuole superiori hanno difficoltà a scoprire se uno studente ha arruolato qualcun altro per scrivere il compito per loro, qualcosa che accade in modo più o meno sistematizzato tramite i servizi online. Il caso dell'SRP, un importante compito scritto nell'ultimo anno del liceo danese, è particolarmente eloquente. Perché l'incarico vale doppio, gli studenti sono arrivati ​​al punto di affidare i loro compiti di scrittura sul sito web classificato danese, Den Blu Avis.

"Il problema oggi è che se qualcuno viene assunto per scrivere un compito, Lectio non lo noterà. Il nostro programma identifica le discrepanze negli stili di scrittura confrontando la scrittura inviata di recente con il lavoro inviato in precedenza da uno studente. Tra le altre variabili, il programma esamina:lunghezza della parola, struttura della frase e come vengono usate le parole. Ad esempio, se "per esempio" è scritto come "ex." o "per esempio, "" spiega Ph.D. studente Stephan Lorenzen del Dipartimento di Informatica. Lui, insieme al resto del gruppo di ricerca DIKU-DABAI, hanno recentemente presentato i loro risultati a un'importante conferenza europea sull'IA.

Prima di impostare la trappola, un dibattito etico

Il programma, Ghostwriter, è costruito attorno all'apprendimento automatico e alle reti neurali, rami dell'intelligenza artificiale particolarmente utili per riconoscere modelli in immagini e testi. MaCom, la società che fornisce Lectio alle scuole superiori danesi, ha realizzato un set di dati di 130, 000 compiti scritti da 10, 000 studenti delle scuole superiori a disposizione dei ricercatori del progetto Ghostwriter presso il Dipartimento di Informatica. Per adesso, è ancora un progetto di ricerca.

Stephan Lorenzen non pensa che sia irrealistico che il programma trovi la sua strada nelle scuole superiori in un futuro non troppo lontano, poiché le scuole devono stare costantemente al passo con gli sviluppi tecnologici per affrontare la verifica della paternità. "Penso che sia realistico aspettarsi che le scuole superiori inizieranno a usarlo ad un certo punto. Ma prima che lo facciano, c'è bisogno di una discussione etica su come la tecnologia dovrebbe essere applicata. Qualsiasi risultato fornito dal programma non dovrebbe mai reggersi da solo, ma servono a sostenere e corroborare un sospetto di imbroglio, " crede Lorenzen.

Polizia e fake news

La base tecnologica di Ghostwriter può essere applicata altrove nella società. Per esempio, il programma potrebbe essere utilizzato nel lavoro di polizia per integrare l'analisi di documenti falsi, un compito svolto da esaminatori di documenti forensi e altri.

"Sarebbe divertente collaborare con la polizia, che attualmente impiegano esaminatori di documenti forensi per cercare somiglianze e differenze qualitative tra i testi che stanno confrontando. Possiamo esaminare grandi quantità di dati e trovare modelli. Immagino che questa combinazione andrebbe a vantaggio del lavoro di polizia, "dice Lorenze, il quale sottolinea che anche qui sono necessarie discussioni etiche.

L'intelligenza artificiale utilizzata dai ricercatori del Dipartimento di informatica per rilevare imbrogli sui compiti ha una vasta gamma di applicazioni. È già stato utilizzato per analizzare i tweet di Twitter per determinare se sono stati composti da utenti reali o scritti da impostori o robot pagati.

Fatti:

• Il programma ghostwriter utilizza la cosiddetta rete neurale siamese per distinguere gli stili di scrittura di due testi. La rete è addestrata su grandi quantità di dati per imparare dalle rappresentazioni degli stili di scrittura, che poi vengono confrontati.
• Quando uno studente consegna un compito, la rete lo confronta con i loro precedenti incarichi. Per ogni precedente incarico, la rete fornisce un punteggio percentuale per la somiglianza dello stile di scrittura rispetto al nuovo incarico.
• Alla fine, si calcola una media ponderata di questi punteggi utilizzando un calcolo che tiene conto anche di altri fattori, come tempi di consegna, in considerazione. Questo punteggio finale viene presentato in percentuale e indica la somiglianza tra il nuovo compito e lo stile di scrittura dello studente.
• Il gruppo di ricerca dietro il risultato è il Centro danese per l'innovazione basata sull'analisi dei big data (DIKU-DABAI). Il gruppo è guidato dal professor Stephen Alstrup.