AI剽窃：学术界的“外包思维”与“幻觉”危机

人工智能工具迅速融入日常生活，尤其是在学术环境中，这既带来了提高效率的机会，也带来了重大的新挑战。尽管人工智能无疑能加速任务处理，但学生在学术工作中广泛使用它，正在揭示一个超越传统剽窃概念的复杂问题：即思想的外包。

历史上，剽窃涉及未经适当署名直接复制他人作品，这是一种相对简单且易于检测的违规行为。然而，人工智能剽窃则更为微妙。它不一定涉及直接复制，而是过度依赖人工智能来执行核心智力任务。当学生使用人工智能生成大纲、总结资料来源，甚至建议引用时，他们对作品的智力贡献程度变得模糊不清。这种转变不仅改变了学生的写作方式，更从根本上改变了他们进行研究的方法，引入了新的风险。

研究捷径的危害

对许多学生来说，人工智能的吸引力在于它能简化往往令人生畏的学术研究过程。面对长篇论文和提取特定事实的需求，学生可能会倾向于将人工智能用作捷径。这种心态可能无意中将研究变成一项简单的勾选任务，对复杂材料的真正参与被人工智能驱动的筛选、理解甚至写作所取代。

教育工作者正在观察到一个令人担忧的趋势：学生形成原创思想并以自己真实声音表达的能力可能下降。如果人工智能成为处理和呈现信息的主要渠道，学生将面临失去关键批判性思维能力的风险。这些能力包括识别偏见、在不同思想之间建立复杂联系以及把握细微差别的能力——所有这些都是教育的基本目标。最终，这种依赖会侵蚀学生的学术声音，使他们的独立研究、论证和写作能力变得越来越不明显。

信任危机：“幻觉”

对教育机构来说，最紧迫的问题之一可能是可信度和验证问题，尤其是在人工智能生成的引用方面。人工智能工具已被证实有“幻觉”信息的倾向，它们会创建看似合法的引用，配以听起来真实的期刊名称和看似可信的作者姓名。然而，经核实后，这些来源往往被证明完全是虚构的。这种现象，被一些人称为“幻觉”，对学术诚信构成了重大威胁。

正如一位学者所指出，科学和学术研究的核心关注点在于可信度。如果学生的引用与其参考文献不符，或者引用的来源未能支持所提出的主张，这会立即引发对人工智能使用的严重警示。即使人工智能提供了准确的引用，如果学生因为没有实际阅读而歪曲了来源内容，问题也可能出现。验证这些引用的负担随后大量落在教育工作者身上，可能使他们的批改时间增加一倍甚至三倍。更深层次的含义不仅在于检测不诚实行为，还在于确保学生基于可验证的证据而非聊天机器人编造的支持来构建论点。

“幻觉”的实践示例

为了演示人工智能如何虚构来源，请考虑一个案例：当ChatGPT被要求提供与吉登斯全球化理论相关的引用时。最初，生成的来源可能看起来可信。然而，当要求提供更多参考文献时，“幻觉”问题就会显现出来。例如，可能会引用一个第三来源，据称作者是“Khalid Saeed”，并附带一个看似有效的URL。点击此链接后，通常会发现Khalid Saeed并非所提及特定作品的实际作者。尽管名为Khalid Saeed的个人可能确实对全球化领域的学术讨论有所贡献，但人工智能错误地将此特定作品归因于他。这种情况强调了人工智能自身免责声明的关键重要性：“ChatGPT可能会犯错。请检查重要信息。”

教育工作者的策略

应对教育领域中快速发展的人工智能需要多方面的方法。“瑞士奶酪”策略，即结合各种分层且不完美的工具来保障学习和诚信，可能有效。教育工作者可以采取以下几个步骤，防止学生过度依赖人工智能作为研究拐杖：

• 演示“幻觉”： 使用相关案例研究，直接向学生展示人工智能生成的虚假引用的例子。强调教育的目的是培养真正的学习能力，而过度依赖人工智能会损害他们自身的认知能力。

• 鼓励元认知反思： 要求学生在作业中附带简短说明，详细阐述他们的方法。这可以包括解释他们使用的工具、做出的决定以及遇到的任何挑战。此类反思可以揭示潜在的危险信号。

• 要求提供带注释的参考书目： 强制要求学生简要总结他们使用的每个来源，并解释其如何支持他们的论点。这种做法鼓励更深入地参与研究材料，并有助于确认学生真正理解了其作品的智力支柱。

帮助学生深思熟虑地将人工智能融入他们的学习旅程是一个持续的过程，将随着技术本身的发展而不断演变。关键的第一步是突出人工智能呈现为事实的信息与真正可验证的信息之间的差异。揭示这一差距可以使学生相信并发展自己的智力直觉，这是有效教育的基石。