Üniversiteler öğrencinin kendi bilgisini ölçmek için çevrimdışı sınavlara ve sözlü savunmaya dönüyor. Hindistan'daki Recourse ise modelden önce eyalet mevzuatını getirerek kiracı ihtarnamelerini beş dakikanın altında hazırlıyor.
Yapay Zekâ··Öğle
Yapay zekâ kullanımı yaygın, yazdığı yanıtı ayırt etmek zor
Harvard lisans öğrencilerinin yaklaşık yüzde 90'ı ders çalışırken yapay zekâ kullandığını söylüyor; yaklaşık yüzde 25'i aracı kendilerine verilen okumaların yerine kullandığını belirtiyor. Bu yaygınlık, yalnızca öğrencinin beyanına ya da metnin üslubuna bakarak ölçülebilecek bir değişim değil. University of Reading'de insan değerlendiriciler, sınav yanıtları arasındaki yapay zekâ metinlerini yalnızca yüzde 6 oranında ayırt edebildi. Brown'daki bir iktisat dersinde ise eve verilen ara sınavların ortalaması yüzde 96 iken sınıfta yapılan final sınavının ortalaması yüzde 48,6 oldu. Bu iki bulgu, üniversitelerin öğrencinin kendi bilgisini göstereceği değerlendirme biçimine sayısal bağlam sağlıyor.[1]
Sydney iki şerit açıyor, Chicago sözlü savunma ekliyor
University of Sydney artık değerlendirmeyi iki şeride ayırıyor. Bir tarafta güvenli ve gözetimli sınavlar, diğer tarafta yapay zekânın açıkça kullanıldığı ders çalışmaları bulunuyor. University of Chicago Law School birinci sınıf derslerinde cihazsız bir uygulamayı deniyor; sınavlar çevrimdışı yapılıyor ve öğrenciler yazılı çalışmalarını sözlü olarak savunuyor. Bu düzenlemeler yapay zekâyı her ödevden çıkarmaya çalışmıyor. Aracın kullanılabildiği çalışmayla, öğrencinin yardım almadan ne bildiğini göstermesi gereken anı birbirinden ayırıyor. Sözlü savunma da yalnızca teslim edilen metne değil, öğrencinin kendi gerekçesini açıklama biçimine bakılması için ikinci bir kanal açıyor.[1]
Recourse modeli yazmadan önce eyalet mevzuatını getiriyor
Bengaluru'da ürün yöneticisi olarak çalışan Siddharth Agrawal, ev sahibiyle yaşadığı depozito anlaşmazlığından sonra Recourse adlı aracı bir hafta sonunda kurdu. Sistem önce eyalete özgü kira mevzuatını getiriyor, ilgili bölümleri süzüyor ve ihtarnameyi ancak bundan sonra Gemini 2.5'e yazdırıyor. Getirme katmanı Redis ile bir vektör veri tabanı üzerinde çalışıyor. Karnataka için süreç beş dakikadan kısa sürerken Delhi'de bilgi getirme hâlâ başarısız oluyor. Tanıtım sonrasında site 3.000'den fazla ziyaret ve 1.000'in üzerinde üyelik aldı; başlayanların yüzde 51'i işlemi tamamladı. Burada üretilen metnin dayanağı, modelin genel bilgisi değil, önce seçilen yürürlükteki eyalet kuralı.[2]
