在人工智能教育时代的第二个完整年头，学术领袖发现自己处于人工智能发展的独特时间点。围绕人工智能的讨论实际上已经从“我们应该吗？”转变为“我们应该吗？”到“我们怎样做才是正确的？”

在解决这个问题两年多之后，Grammarly 部署了一款新产品 Grammarly Authorship，旨在帮助教育领导者开发一种更周到的方法来进行人工智能创新，同时保持学术诚信、学生学习和信任。校园。稍后会详细介绍。

但首先，如果您正在阅读本文，您可能知道人工智能不会消失，事实上，它在学术界越来越流行。根据数字教育委员会进行的一项调查，86% 的学生在学习中定期使用人工智能，其中 54% 每周使用一次。教师的使用率仍然落后于学生，但在过去 18 个月里，教师的人工智能使用量也有所增长，根据 Tyton Partners 的最新调查“上课时间”，超过三分之一的人每月使用人工智能工具。

对于大多数教育工作者来说，人工智能的使用并不是问题所在，而是它对学术诚信的影响。近 70% 的教师直言不讳地表示人工智能正在对学术诚信产生负面影响。这一假设得到了近一半学生（47%）的验证，他们公开承认使用新一代人工智能更容易作弊。这些担忧导致校园内的诚信违规行为稳步增加，悉尼大学这一典型机构的违规行为在过去一年就增加了 10 倍。

高等教育的信任问题

迄今为止，高等教育一直试图通过检测来平衡人工智能和学术诚信。不同供应商的检测技术各不相同，但所有解决方案的共同点是依赖自主开发的算法，该算法估计文本是基于模式识别的人工智能生成的可能性。因此，检测在广泛部署时会带来几个问题：

1. 对于使用这些算法的教师和被标记的学生来说，标记文本的算法的本质是一个谜，导致缺乏透明度和对为什么特定文本被标记的洞察力。
2. 由于这些算法本质上是预测性的，并且基于事后文本分析，因此它们所做或不标记的内容可能不准确。研究表明，检测器可能会对非英语母语作家和神经多样化的学习者产生偏见，当用于惩罚学生时，可能会导致更大的公平差距。
3. 最后，这些算法始终会追随大型语言模型（LLM）提供商驱动的创新。现实情况是，探测器正在与不断发展的技术进行军备竞赛，这种技术将继续以越来越快的速度模仿人类的思维和书写；宾夕法尼亚大学最近发表的一项研究表明，即使是最新的检测模型也经常无法准确识别最新模型中人工智能生成的文本。

尽管存在这些现实，人工智能探测器仍然在教学过程中发挥着巨大作用。它们的使用对高效学习所必需的学生和教育者之间的关系产生了不利影响。

许多机构目前普遍存在信任赤字。学生们不相信他们的教师会清楚、透明地表达他们的期望和反馈。教师缺乏信任，他们的学生在能够使用人工智能这样强大的技术时，会以合乎道德的方式使用它并优化他们的学习。

对于那些尽最大努力完成作业的好心学生来说，这会造成一种恐惧状态，他们只能等待，看看自己的作业是否会被标记为作弊。对于教师来说，他们现在需要花更多的时间用不精确的技术来监管人工智能的使用，而不是提供他们受雇灌输的主题专业知识。

为了在人工智能时代有效教学，教师需要超越检测的工具和策略，以便他们能够忠于教育学生的目标，同时指导他们如何熟练和负责任地使用人工智能。

通过 Grammarly Authorship 从检测到透明

人工智能检测可能是解决人工智能学术不端行为担忧的必要权宜之计。然而，虽然这些工具可以提供见解，但它们常常忽略人工智能如何使用以及为何使用的细微差别。简单地标记人工智能生成的文本并不能揭示学生的作品有多少是真正属于他们自己的，也不能揭示人工智能工具是如何被用来增强他们的思维的。

语法作者身份超越了这一点。它不是试图在事后检测人工智能生成的内容，而是提供了一个了解整个写作和编辑过程的窗口。通过跟踪文本的来源（无论是输入、粘贴还是使用人工智能工具编辑），作者身份为教师提供了关于如何在学生与人工智能协作过程中创建作业的清晰、可验证的信息。

它是如何运作的

Grammarly Authorship 现在仅在 Google Docs 中作为测试版提供，它利用 Grammarly 的浏览器内以及最终在设备上的存在，在复制和键入的文本从用户的浏览器窗口移动到剪贴板到文档时对其进行归属。由于 Grammarly 在超过 500,000 个应用程序和网站中可用，因此它能够独特地识别用户何时将文本带入文档正文并了解文本的来源。测试阶段应用的唯一算法逻辑是将特定网站分类为生成人工智能。

Authorship Beta 能够将来自 Grammarly、ChatGPT、Gemini、Claude 或 CoPilot 的文本归类为生成式 AI。作者身份还对用户在 Google 文档正文中执行的特定于 Grammarly 的文本操作进行分类，包括使用 Grammarly 的 LLM 修改的生成文本或使用 Grammarly 的传统机器学习模型编辑的文本。这些区别在人工智能时代非常重要，可以帮助教师更明确地了解给定的写作作业中什么是可以接受的，什么是不可以接受的。例如，教授可能同意学生自己写单词并使用 Grammarly 的 LLM 来解释这些单词，但不同意学生使用 Grammarly 或 ChatGPT 生成文本，然后将其合并到文档中。作者身份清楚地阐明了这些区别，使学生能够在提交之前通过实时数据了解他们是否遵守教育者的指导方针。

值得注意的是，未经学生同意，作者身份不会跟踪任何内容。在收集任何数据或见解之前，学生打开空白的 Google 文档时必须主动启用跟踪。他们还必须授予对剪贴板的访问权限；否则，Grammarly 之外基于浏览器的文本将被视为“从已知来源复制”。这是设计使然，因为我们希望学生感到有权启用跟踪，以保护自己免受抄袭的虚假指控，并确保作者身份符合他们的最大利益，帮助他们做得最好。最终，学生是负责与教师分享作者身份报告的人，并且可以在准备提交写作作业时这样做。

值得注意的是，这与当今的人工智能检测有很大不同，当今的人工智能检测主要由教师和机构在学生提交作业后部署。通过作者身份，以前单方面的数据变得双面、透明且可操作，消除了人工智能检测中隐含的怀疑和不确定性。

教师应如何使用语法作者身份？

虽然作者权的设计初衷是学生至上，但我们知道，个别教师理应拥有很大的自主权，可以向学生推荐他们在作业中使用的内容。我们还相信，学生希望以实际学习的形式获得教育投资的真正回报，让他们做好批判性思考的准备，并在毕业后等待他们的复杂世界中做出有效的决定。最后，我们相信人工智能时代的写作，从学术写作到专业写作，都将是与人工智能的合作，这取决于作者评估写作背景并相应调整人工智能使用的能力。在某些情况下，可能根本不应该使用人工智能。在其他情况下，将实际的文本生成外包给人工智能可能是完全有意义的。我们需要的是了解什么是好的写作，以及对何时适合或不依赖人工智能做出良好判断的能力。

为此，我们鼓励教师建议学生打开作者身份，并提交作者身份报告以及完成的写作作业，作为学习工具，帮助学生和教育工作者适应人工智能时代的写作。

为了充分利用 Grammarly Authorship，教师可以使用它来客观、清晰地了解学生作业中使用的文本来源，而无需依赖人工智能检测器。该工具可以更深入地了解学生如何完成作业，帮助您快速识别课程级别的趋势并查明关键教学领域。通过向教师和学生提供相同的信息，语法作者身份促进了围绕作业的写作选择进行更实质性的讨论。它还允许您通过作者重播来确定个别学生需要改进的领域，从而实现更个性化的指导，以提高学生的编辑和起草技能。此外，您可以快速识别学生何时可能使用了与作业不相符的资源，并及早解决这些问题，将潜在的学术诚信违规行为转变为学习机会。

Grammarly不建议教师使用作者身份作为监管学生作业的方式，从而缩短植根于学生学习的实质性对话。换句话说，作者身份不应被用作筛选学生作品过多或过少使用人工智能的方式，也不应被用作惩罚学生不当使用人工智能的单一数据点。

赋能教师利用人工智能进行创新

对于希望拥抱人工智能同时保持学术诚信的教师来说，语法作者身份是一个游戏规则的改变者。通过提供写作过程的透明度，作者身份使教育工作者能够超越惩罚性措施，转向在作业中采用协作、建设性的人工智能方法。这种转变不仅保证了教育质量，还为学生提供了在人工智能驱动的世界中茁壮成长所需的技能。

随着人工智能不断重塑教育的未来，Grammarly Authorship 为负责任的创新提供了路线图。教师现在可以利用人工智能作为学习工具，相信学生正在使用它来增强而不是取代他们自己的智力贡献。这种方法对于建立信任、促进创新和确保学术诚信始终是高等教育的核心至关重要。