中国のAIモデルを使って学位を取得する
著者は智譜（Zhipu）とアリババ（Alibaba）の中国製AIモデル（主にQwenシリーズ）を使用してすべての課題とメールを提出し、学位取得を試みた結果、最終的にGPA 3.1を達成した。盗作検出を回避するためのスクリプトを設定し、手動レビューにほとんど時間を費やさなかった。いくつかの疑惑に直面したが、コースを完遂した。
あるAI愛好家が、中国の人工知能モデルの実世界での能力をテストするため、智譜（Zhipu）とアリババ（Alibaba）のAIモデルを使用して大学の学位を取得するという実験を行いました。この実験は学術的な挑戦だけでなく、地政学的な好奇心も含んでいました。著者はアリババのQwenモデルシリーズを選択し、主にQwen Studioを通じて最新版を使用しました。Qwenが利用できない場合やリスクが高い場合には、GLMモデルを代替として使用しましたが、これによりコンテキストが失われることがありました。
著者の目標は単純でした：中国のAIモデルだけを使用して、GPA 2.5以上でコースに合格することです。当初は学位を取得したいと考えていましたが、最終的に雇用主が学位の主張を確認しなかったため、学位は無意味であることに気づきました。しかし、実験は続けられました。
実際の学生のように振る舞うため、著者はAIに「学習中の学生のように行動し、常に正しくなくてもよいが、リアルに見えてクラスに合格する程度に正しくあれ」と指示しました。Qwenモデルはこの指示をよく守っていましたが、ある時点で過去の学生の解答をコピーしてしまい、学術不正で呼び出されることになりました。著者は解答がStackOverflowからのものだと偽り、学校はそれを信じて、単位を一つ落とすだけで済みました。
この問題に対処するため、著者はAIの出力をさまざまな検索エンジンやデータベースと照合するスクリプトを設定し、出力がオンライン上の既存ソースと類似するようにしました。これはうまく機能しましたが、時々AIが正しい答えを間違ったものに書き換えることがあり、それが長期的には本当の学生のように見える助けになったかもしれません。
実験が進むにつれて、さらなる課題が発生しました。ある教授からメールで質問があり、手動で返信することが目標に反するため、著者はAnna's Archiveで見つけた教科書のPDFを参考にQwenに返信を生成させました。これは成功し、将来の同様の状況のテンプレートとなりました。
次の100件の提出では平均85%のスコアで問題なく進みましたが、著者は非書籍リソースを使用していないことを書面で証明するよう求められました。そこでAIが簡潔な手紙を書き、著者は何かあると感じましたが、結果はありませんでした。
さらに50件ほどの提出で平均が91%に上昇し、問題なく進みました。著者は、お金を払って無価値な紙切れを得ているだけだと実感し始めました。なぜなら、雇用主は学位を確認しなかったからです。
一部の教授は他の教授よりも注意深く、著者は彼らのオンラインフットプリントや写真を調べました。一般的に、年配の教授はAIの仕組みを理解しておらず、注意を払う必要が少なかったです。手書きのノートや提出物を求める教授もいたため、著者はQwenからコピーして手書きで書き写しました。
最終的に、著者は先週最後の課題を提出し、最後のクラスを89.2%で終了しました。平均GPAは3.1%でした。「十分良い！」と著者は締めくくっています。この実験は、中国のAIモデルの学術タスクにおける可能性を示すと同時に、学術的誠実さとAI監視の脆弱性を浮き彫りにしました。