Vysokoškolská studentka se rozplakala, když jí profesor tvrdil, že použila AI k napsání seminární práce

Souhrn

Vysokoškolská studentka zveřejnila na TikToku emotivní video, v němž popisuje, jak jí profesor odmítl seminární práci s tvrzením, že byla napsána pomocí AI, přestože na ni pracovala hodiny. Dostala nulové body, ale po stížnosti profesor práci přečetl a udělil jí maximální hodnocení. Případ ilustruje časté chyby AI detektorů, které nesprávně označují lidský text za generovaný umělou inteligencí.

Klíčové body

Studentka obdržela nulové body kvůli podezření na AI, přestože práci psala sama.
V emotivním videu na TikToku (@cyclebreakingclub) popisuje svůj stres a plány na schůzku s děkanem.
Profesor po opětovném posouzení práce změnil hodnocení na 100 %.
Případ poukazuje na nízkou spolehlivost AI detektorů v akademickém prostředí.
Studentka doufá, že její zkušenost pomůže ostatním studentům.

Podrobnosti

Případ se odehrál na americké vysoké škole a byl zveřejněn 2. prosince 2025 na TikToku uživatelem @cyclebreakingclub. Studentka v prvním videu plakala a vysvětlovala: „Strávila jsem na tom hodiny a učitel tvrdí, že je to AI. Omlouvám se, že mluvím normálně. Co ode mě chcete?“ V textovém překryvu napsala: „AI ničí mou vysokoškolskou zkušenost, asi se setkám s děkanem.“ Popis videa zněl: „AI detectory a technologie selhávají u pracovitých studentů více než chytají podvodníky.“

Tento incident není ojedinělý. AI detectory, jako například nástroje od společností Turnitin nebo GPTZero, fungují na principu statistické analýzy textu. Sledují metriky jako perplexita (míra předvídatelnosti textu) a burstiness (variabilita délek vět). Generovaný text od modelů jako GPT-4 nebo Claude často vykazuje nízkou perplexitu díky tréninku na obrovských datech, což vede k jednolitějšímu stylu. Lidé však píší podobně – zvláště studenti, kteří se snaží o formální, strukturovaný styl podle akademických norem. Studie z roku 2024 ukázala, že tyto detectory mají false positive míru až 20–30 % u ne-nativních mluvčích angličtiny nebo u textů s jednoduchou syntaxí.

V následujícím videu studentka oznámila, že profesor měl změnu názoru: „Přečetl si to znovu a dal mi 100 %. Doufám, že to pomůže jiným studentům, protože je to srdečně demotivující.“ Tento výsledek podtrhuje, že manuální kontrola zůstává klíčová. V akademickém světě se AI detectory integrují do platforem jako Canvas nebo Moodle, ale jejich použití vyvolává debaty. Například OpenAI v roce 2023 přestala poskytovat vlastní detektor kvůli nízké přesnosti. Profesorka Rebecca Eynon z Oxfordu varovala, že takové nástroje mohou diskriminovat studenty z různých kulturních pozadí.

Pro studenty to znamená nutnost dokumentovat proces psaní – uložené koncepty, poznámky nebo časové razítka v cloudu. V průmyslu se podobné problémy objevují u náborových procesů, kde AI screening nesprávně odmítá životopisy.

Proč je to důležité

Tento případ odhaluje limity současných AI detektorů v kritických oblastech jako vzdělávání, kde false positives vedou k nespravedlivému trestání. V širším kontextu AI ekosystému to zdůrazňuje potřebu kombinovat technologie s lidským soudem. Pokud se detectory stanou standardem bez vylepšení, mohou podkopat důvěru v akademické systémy a donutit studenty měnit svůj psací styl, což snižuje kreativitu. Vývoj lepších modelů, například s analýzou stylometrie nebo vodoznaků v AI textech (jako experimenty OpenAI), by mohl problém zmírnit, ale zatím zůstává manuální revize nezbytná.

Číst původní článek

Zdroj: 📰 Twistedsifter.com