A combinação de big data com inteligência artificial permitiu aos pesquisadores da Universidade de Copenhagen determinar se você escreveu sua tarefa ou se um ghostwriter a escreveu para você - com quase 90% de precisão.

Vários estudos mostraram que trapacear nas atribuições é comum e está se tornando cada vez mais comum entre os alunos do ensino médio. No Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Copenhagen, esforços para detectar trapaças em atribuições por meio de análises escritas por meio de inteligência artificial estão em andamento há alguns anos. Agora, com base em análises de 130, 000 trabalhos escritos em dinamarquês, cientistas podem, com quase 90 por cento de precisão, detectar se um aluno escreveu uma tarefa por conta própria ou se um ghostwriter a compôs.

As escolas de ensino médio dinamarquesas atualmente usam a plataforma Lectio para verificar se um aluno entregou um trabalho plagiado com passagens copiadas diretamente de uma tarefa enviada anteriormente. As escolas de segundo grau têm mais dificuldade para descobrir se um aluno alistou outra pessoa para escrever a tarefa para eles, algo que acontece de forma mais ou menos sistematizada através dos serviços online. O caso do SRP, uma importante tarefa escrita no último ano do colégio dinamarquês, é particularmente revelador. Porque a atribuição conta para o dobro, os alunos chegaram a oferecer seus trabalhos de redação no site de classificados dinamarquês, Den Blå Avis.

"O problema hoje é que se alguém for contratado para escrever uma tarefa, Lectio não vai perceber. Nosso programa identifica discrepâncias nos estilos de redação comparando a redação enviada recentemente com o trabalho enviado anteriormente por um aluno. Entre outras variáveis, o programa analisa:comprimento da palavra, estrutura da frase e como as palavras são usadas. Por exemplo, se 'por exemplo' é escrito como 'ex. "ou' por exemplo, "" explica Ph.D. aluno Stephan Lorenzen do Departamento de Ciência da Computação. Ele, junto com o resto do grupo de pesquisa DIKU-DABAI, recentemente apresentou suas descobertas em uma grande conferência europeia de IA.

Antes de preparar a armadilha, um debate ético

O programa, Escritor fantasma, é construído em torno de aprendizado de máquina e redes neurais - ramos da inteligência artificial que são particularmente úteis para reconhecer padrões em imagens e textos. MaCom, a empresa que fornece Lectio para escolas de ensino médio dinamarquesas, fez um conjunto de dados de 130, 000 trabalhos escritos de 10, 000 alunos do ensino médio disponíveis para pesquisadores do projeto Ghostwriter no Departamento de Ciência da Computação. Por enquanto, ainda é um projeto de pesquisa.

Stephan Lorenzen não acha que seja irreal para o programa chegar ao ensino médio em um futuro não muito distante, já que as escolas devem acompanhar constantemente os desenvolvimentos tecnológicos para abordar a verificação de autoria. "Acho que é realista esperar que as escolas de ensino médio comecem a usá-lo em algum momento. Mas antes disso, é preciso haver uma discussão ética de como a tecnologia deve ser aplicada. Qualquer resultado entregue pelo programa nunca deve ser independente, mas servem para apoiar e fundamentar uma suspeita de trapaça, "acredita Lorenzen.

Polícia e notícias falsas

A base tecnológica do Ghostwriter pode ser aplicada em outras partes da sociedade. Por exemplo, o programa pode ser usado no trabalho policial para complementar a análise de documentos forjados, uma tarefa realizada por examinadores de documentos forenses e outros.

“Seria divertido colaborar com a polícia, que atualmente empregam examinadores de documentos forenses para procurar semelhanças e diferenças qualitativas entre os textos que estão comparando. Podemos examinar grandes quantidades de dados e encontrar padrões. Eu imagino que esta combinação beneficiaria o trabalho policial, "diz Lorenzen, que enfatiza que aqui também são necessárias discussões éticas.

A inteligência artificial usada por pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação para detectar trapaças em atribuições tem uma ampla gama de aplicações. Ele já foi usado para analisar tweets do Twitter para determinar se eles foram compostos por usuários reais ou escritos por impostores pagos ou robôs.

Fatos:

• O programa ghostwriter usa o que é conhecido como rede neural siamesa para distinguir os estilos de escrita de dois textos. A rede é treinada em grandes quantidades de dados para aprender com representações de estilos de escrita, que são então comparados.
• Quando um aluno envia uma tarefa, a rede compara com suas atribuições anteriores. Para cada tarefa anterior, a rede fornece uma pontuação percentual para similaridade de estilo de escrita em relação à nova atribuição.
• No fim, uma média ponderada dessas pontuações é calculada usando um cálculo que também leva outros fatores, como tempo de entrega, em consideração. Essa pontuação final é apresentada como uma porcentagem e indica a semelhança entre a nova tarefa e o estilo de escrita do aluno.
• O grupo de pesquisa por trás do resultado é o Centro Dinamarquês de Inovação voltada para Big Data Analytics (DIKU-DABAI). O grupo é liderado pelo professor Stephen Alstrup.