ChatGPT: implicações para a escrita acadêmica e como evitá-las

Você já ouviu falar sobre os modelos de linguagem como o ChatGPT? 

Já se perguntou como eles funcionam e como podem afetar a integridade acadêmica? 

Neste texto, vamos explorar essas questões e apresentar soluções para educadores e alunos.

O ChatGPT, são sofisticados modelos estatísticos que prevêem sequências prováveis de palavras em resposta a um estímulo, embora não "compreendam" a linguagem em nenhum sentido humano. Eles são construídos através da mineração, modelagem e memorização intensivas de vastos bancos de dados de linguagem da internet, e entregam algumas poucas frases por vez que se assemelham à escrita feita por humanos. O texto gerado sinteticamente não é diretamente "plagiado" de algum original, e geralmente é bem redigido gramaticalmente e sintaticamente.

O problema é que a facilidade de gerar textos automaticamente pode incentivar o estudante a terceirizar suas tarefas acadêmicas para esses processos automatizados, comprometendo a integridade acadêmica. 

Os professores precisam atualizar suas práticas pedagógicas para evitar a terceirização automatizada da escrita pelo estudante. Uma solução possível é incentivar a motivação intrínseca do estudante, mostrando que a escrita é um processo que auxilia no desenvolvimento do pensamento crítico, na comunicação clara e na avaliação de afirmações e julgamentos. 

As políticas de integridade acadêmica devem ser atualizadas para especificar o uso apropriado de ferramentas de escrita automatizadas. É sugerido que o estudante afirme que suas submissões são de autoria própria e que não utilizaram qualquer tipo de assistência não autorizada ou não reconhecida. Essa prática tem sido usada para evitar a prática de plágio e pode ser adaptada para incluir a geração de texto. Além disso, atribuir a escrita em sala de aula como um complemento ou ponto de partida para as tarefas para casa pode incentivar o estudante a concluir uma tarefa sem ajuda automatizada. 

Os professores podem adotar práticas adicionais para evitar a terceirização automatizada da escrita pelo estudante. A primeira prática é atribuir etapas no processo de escrita ou reflexão sobre esse processo. Embora o ChatGPT possa produzir saídas que assumam a forma de "brainstorms", esboços e rascunhos, seria necessário que o estudante coordenasse várias submissões de trabalho automatizado para concluir esse tipo de tarefa com um gerador de texto. Outra prática sugerida é a realização de conferências individuais sobre a escrita do aluno ou a solicitação de reflexões em áudio/vídeo sobre a escrita. Essas atividades encorajam o engajamento do estudante e constroem relacionamentos que podem desencorajar a dependência de ferramentas automatizadas. 

Se os professores desejam experimentar a tecnologia, eles podem testar suas próprias tarefas de escrita. Ao alimentar as instruções e outras informações necessárias em um gerador de texto como o ChatGPT, o usuário pode aprender a melhorar as saídas, adicionando ou revisando o conteúdo da entrada, bem como ajustando as configurações do modelo. Por exemplo, muitos modelos de linguagem têm opções para controlar a diversidade ou a criatividade das saídas geradas. Alterar essas configurações pode ajudar a obter resultados mais precisos ou mais interessantes. Além disso, o estudante pode criar conjuntos de dados personalizados para treinar seus próprios modelos. Isso pode ser especialmente útil para lidar com tarefas específicas ou domínios de linguagem que não são bem atendidos pelos modelos pré-treinados disponíveis. 

É importante lembrar que o treinamento de modelos de linguagem personalizados requer habilidades técnicas e acesso a conjuntos de dados relevantes. Outra maneira de melhorar as saídas é usar a abordagem de pós-edição. A pós-edição envolve a revisão manual das saídas geradas pelo modelo para corrigir erros ou ajustar o estilo. Essa abordagem pode ser útil quando a precisão do modelo não é alta o suficiente ou quando o usuário deseja personalizar ainda mais o resultado. 

A qualidade das saídas geradas por modelos de linguagem depende de vários fatores, incluindo a qualidade e quantidade dos dados de treinamento, a arquitetura e configuração do modelo e a habilidade do usuário em ajustar e pós-editar as saídas. 

Com a crescente importância da linguagem natural em várias áreas, como chatbots, assistentes virtuais e análise de texto, aprimorar a qualidade dos modelos de linguagem continua sendo uma área de pesquisa e desenvolvimento ativa.

E você, o que pensa sobre o uso de ferramentas de escrita automatizadas em contextos acadêmicos? Já teve alguma experiência com modelos de linguagem? Compartilhe sua opinião nos comentários!

Fonte (adaptada): Critical AI

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