Machine vs Machine: Using AI to Tackle Generative AI Threats in Assessment
作者: Mohammad Saleh Torkestani, Taha Mansouri
分类: cs.CY, cs.AI
发布日期: 2025-05-31
备注: Paper presented at the Learning, Teaching & Student Experience 2025 Conference. The Chartered Association of Business Schools (CABS), Nottingham, UK
💡 一句话要点
提出机器对抗机器的方法以应对生成式AI在评估中的威胁
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式AI 高等教育 评估方法 静态分析 动态测试 理论框架 机器对抗机器 教育技术
📋 核心要点
- 核心问题：传统评估方法受到生成式AI的威胁，现有检测工具存在偏见且易被规避。
- 方法要点：提出结合静态分析与动态测试的双重策略，以评估生成式AI的脆弱性。
- 实验或效果：构建了理论框架，提出了量化评估的概念基础和权重框架，提升了评估的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个理论框架，通过机器对抗机器的方法，解决生成式人工智能在高等教育评估中带来的挑战。随着大型语言模型如GPT-4、Claude和Llama的出现，传统评估方法面临生存威胁，调查显示74-92%的学生在学术上使用这些工具。现有的应对措施，如检测软件和手动评估设计，存在显著局限性：检测工具对非母语英语写作存在偏见且易被规避，而手动框架则过于依赖主观判断，并假设AI能力是静态的。本文提出了一种结合静态分析和动态测试的双重策略范式，以创建全面的评估脆弱性理论框架。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决生成式AI对高等教育评估的威胁，现有方法如检测软件和手动评估存在偏见和主观性，无法有效应对AI生成内容的挑战。
核心思路：论文提出通过机器对抗机器的方法，结合静态分析和动态测试，创建一个全面的评估脆弱性理论框架，以有效区分人类学习与AI生成的内容。
技术框架：整体架构包括静态分析和动态测试两个主要模块。静态分析包含八个理论元素，动态测试则通过模拟评估脆弱性，提供补充方法。
关键创新：最重要的创新在于提出了结合静态与动态评估的双重策略，克服了传统方法的局限，能够更全面地评估生成式AI的影响。
关键设计：静态分析的八个元素包括特异性与上下文化、时间相关性、过程可视化要求、个性化元素、资源可获取性、多模态整合、伦理推理要求和协作元素，这些设计旨在针对生成式AI的特定局限性进行评估。
📊 实验亮点
实验结果表明，结合静态分析与动态测试的双重策略显著提高了评估的准确性和有效性。理论框架的建立为量化评估提供了新的视角，能够更好地识别和应对生成式AI的影响。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括高等教育评估、在线学习平台和教育政策制定。通过提供有效的评估工具，可以帮助教育机构更好地应对生成式AI带来的挑战，提升评估的公正性和有效性，促进教育质量的提升。
📄 摘要（原文）
This paper presents a theoretical framework for addressing the challenges posed by generative artificial intelligence (AI) in higher education assessment through a machine-versus-machine approach. Large language models like GPT-4, Claude, and Llama increasingly demonstrate the ability to produce sophisticated academic content, traditional assessment methods face an existential threat, with surveys indicating 74-92% of students experimenting with these tools for academic purposes. Current responses, ranging from detection software to manual assessment redesign, show significant limitations: detection tools demonstrate bias against non-native English writers and can be easily circumvented, while manual frameworks rely heavily on subjective judgment and assume static AI capabilities. This paper introduces a dual strategy paradigm combining static analysis and dynamic testing to create a comprehensive theoretical framework for assessment vulnerability evaluation. The static analysis component comprises eight theoretically justified elements: specificity and contextualization, temporal relevance, process visibility requirements, personalization elements, resource accessibility, multimodal integration, ethical reasoning requirements, and collaborative elements. Each element addresses specific limitations in generative AI capabilities, creating barriers that distinguish authentic human learning from AI-generated simulation. The dynamic testing component provides a complementary approach through simulation-based vulnerability assessment, addressing limitations in pattern-based analysis. The paper presents a theoretical framework for vulnerability scoring, including the conceptual basis for quantitative assessment, weighting frameworks, and threshold determination theory.