Kopenhag Üniversitesi araştırmacıları, elde ettikleri büyük verileri ve yapay zekâyı birleştirerek yeni bir uygulama geliştirdi. Bu uygulama, öğrencilere verilen ödevlerin bir başkası tarafından yapılıp yapılmadığını ya da öğrencinin, ödevi hazırlarken intihal yapıp yapmadığını %90’lık başarı oranıyla belirleyebiliyor (%10’luk payı düşünüp gülümseyenleri görebiliyorum)
Çalışma sürecinde ve öncesinde yapılan bazı araştırmalar, ödev hazırlama sürecinde kopya çekmenin veya ödevi ücret karşılığında bir başkasına yaptırmanın oldukça yaygın olduğunu gösteriyor. Bu kötü yöntemler özellikle lise öğrencileri arasında giderek yaygınlaşıyor. Kopenhag Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri bölümünde, yapay zekâ kullanarak metin analizi yapma ve bu sayede ödevlerde kopya ve intihal tespit etme çalışmaları birkaç yıldır devam ediyor. Çalışmalar için Danimarkalı öğrenciler tarafından hazırlanan 130.000 metin analiz edildi. Analizler sonucunda artık bilim adamları tarafından -neredeyse yüzde 90 doğrulukla- bir öğrencinin kopya çekmeden kendi başına bir ödev hazırlayıp hazırlamadığını veya ödevini bir başkasına yaptırıp yaptırmadığını tespit edilebiliyor.
Danimarka liseleri, şu sıralarda Lectio platformu üzerinden herhangi bir öğrencinin kendisine verilen ödevi yaparken kopya çekip çekmediğini kontrol etmeye çalışıyor. Bu süreç içerisinde zorlandıkları noktalar olduğunu da belirtmeden geçmemek gerekir. Çünkü kopya analizi yapılırken öğrencinin ödevi başka şahıslara yaptırıp yaptırmadığını ortaya çıkarabilmek için her türlü site-kaynak kontrol edilmeli. Bu konuyla alakalı olarak Danimarka liselerinin son yıllında verilen SRP ödevinin özellikle üzerinde duruluyor. Çünkü bahsedilen ödev öğrenciler için oldukça önemli bir sorumluluk ve son yıllarda ödev yükü iki katına çıkarıldı. Bunun sonucunda öğrenciler Danimarka’nın ürün sınıflandırma sitesi “Den Blå Avis” (örn. N11, Hepsiburada vs.) üzerinden satıcılara ulaşarak ödevlerini yaptırmaya kadar gittiler.
Bilgisayar Bilimleri doktora öğrencisi olan Stephan Lorenzen durumu şu şekilde açıkladı: ”Sorun şu ki bir öğrenci ödevini para karşılığında yaptırmak için bir kişiyle anlaşırsa Lectio bunu direkt olarak fark etmiyor. Programımız, bir öğrenciye yapması için daha önce gönderilen ve öğrencinin hazırlayıp teslim ettiği ödevleri inceliyor ve ardından öğrenci tarafından yapılan son ödevi, daha önce gönderdiği ödevler üzerinden analiz ediyor. Bunu yaparken de ödevlerde kullanılan yazı tarzını, üslubu ve kelime dizilimlerini karşılaştırma yöntemini kullanıyor. Ayrıca kelime uzunluğu, cümle yapısı ve kelimelerin nasıl kullanıldığı üzerinde özellikle duruluyor. Örnek verecek olursak, “Örneğin”, “Bakınız” gibi kelimelerin önceki ödevlerde “Örn.” ya da “Bkz.” şeklinde yazılıp yazılmadığı kontrol edilen başlıca noktalardan birisi.”
Tuzağı Kurmadan Önce Etik Bir Tartışma
Yukarıda bahsettiğimiz Lectio platformunu oluşturan ana programın ismi Ghostwriter olarak geçiyor. Ghostwriter programı, makine öğrenimi ve sinir ağları üzerinde kurgulandı. Böylece yapay zekânın sunduğu imkânlardan faydalanılarak simge, fotoğraf ve metin kalıplarını tanıma ve anlamlandırma yolunda büyük ilerlemeler kaydedildi. Danimarka liselerine Lectio programını temin eden MaCom şirketi, Bilgisayar Bilimleri bölümündeki Ghostwriter araştırmacıları için 10.000 lise öğrencisinin hazırladığı 130.000 adet yazılı metinden oluşan ödevleri veri seti haline getirdi ve onlara sundu. Bu veri setinin araştırmanın ve programın ilerleyişi içi onldukça önemli olduğu belirtiliyor. Eklemekte fayda var: bahsettiğimiz program hala bir araştırma projesi.
Bu noktaya kadar her şey iyi görünüyor. Ancak proje hakkında olumsuz yorumlar da var. Bunlardan biri Stephan Lorenzen’a ait. Stephan Lorenzen, okulların ‘yazarlık doğrulaması’ ile ilgili teknolojik gelişmelere sürekli ayak uydurması gerektiğinden, programın çok uzak olmayan bir gelecekte liselere girmesinin gerçekçi olmadığını düşünüyor.
Lorenzen, endişe ve düşüncelerini şu şekilde açıklıyor: “Liselerin bir noktada onu kullanmaya başlayacağını düşünmek oldukça gerçekçi geliyor. Ancak bunu yapmadan önce, teknolojinin nasıl uygulanması gerektiği konusunda etik bir tartışma yapılması elzem. Program tarafından sunulan herhangi bir sonuç, kendi başına asla geçerli kabul edilmemelidir. Yöneticiler, elde ettikleri verileri şüphelenmek ve kopya çekilmiş olma olasılığına dair bir fikir belirtmek üzere kullanmalı ve de toplanan fikirler üzerinden yeniden araştırmaya yönelmelidir. Böylece hatalı bir sonucun sonrasında doğacak yanlış değerlendirmelerin önüne geçilebilir.”
Ghostwriter Projesi Başka Alanlarda Kullanılabilir
Kopya çekme ve intihal üzerinde denetim sağlayabilecek bu uygulamanın yönteminden yukarıda kısaca bahsettik. Görüntü işleme yoluyla metin ve görsel analizi yapabilen bu proje, elbette resmi ya da özel evrak işlerinde, habercilikte, istihbarat sistemlerinde de kullanılabilir. Kısaca Ghostwriter’ın teknolojik temeli toplumun diğer iş alanlarında da uygulanabilir. Örneğin, program sahte belge analizini, adli belge inceleme görevlileri ve yükümlüler tarafından yürütülen bir görevi tamamlamak için polis çalışmalarında kullanılabilir.
Lorenzen, konuyu şu sözleriyle genişletti: “Karşılaştırdıkları metinler arasında nitel benzerlikler ve farklılıklar aramak için görevlendiren adli belge denetçileri(Ghostwriter uygulamasından bahsediliyor) ile polislerin iş birliği yapması oldukça eğlenceli olabilir. Böylece büyük miktarda veri hızlıca incelenebilir ve hızlı sonuçlar alınabilir. Bu birlikteliğin fayda sağlayacağını tahmin ediyorum.”
Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nün araştırmacıları tarafından geliştirilen ve kopya/intihal tespiti yapmak için kullanılan yapay zekânın tabanlı uygulamanın oldukça geniş kullanım alanı olduğu aşikâr. Nitekim internet üzerindeki yazıların gerçek kullanıcılar tarafından mı yoksa ücretli sahtekârlar veya robotlar tarafından mı kaleme alındıklarını belirlemek ve Twitter gönderilerini analiz etmek için zaten kullanılıyordu.
DETAYLAR
- Ghostwriter programı, iki metni karşılaştırıp yazım stilini ayırt etmek için Siyam Sinir Ağları olarak bilinen teknolojiyi kullanır.
- Ağ, karşılaştırdığı metinlerdeki önemli noktaları ve yazım stillerini öğrenip, daha sonra faydalanmak amacıyla bilgi depolayabilmek için büyük miktarda veri kullanılarak eğitilmiştir.
- Bir öğrenci ödevini teslim ettiğinde, ağ elindeki metni öğrencinin önceki ödevleriyle karşılaştırır. Bunun sonucunda karşılaştırdığı metinler arasındaki benzerliği göstermek amacıyla bir puanlama sistemi kullanır.
- Son olarak; bu puanların ağırlıklı ortalaması, teslimat süresi gibi diğer faktörleri de dikkate alan bir hesap yapılır ve sonuca ulaşılır. Hesaplama sonucu elde edilen puan, öğrencinin önceki ödevlerinde kullandığı yazım stili ile son olarak verdiği ödev arasındaki benzerliği temsil eder.
KAYNAKÇA
- www.sciencedaily.com
- www.wired.com
*Özgün Çeviridir
