AIは大学入試のエッセイを次のように書きました。「ネイティブの手、素晴らしい手、普通の手はすべて手であり、コピーの手もまた手です...」

昨日、大学入試の中国語テストが終わった後、作文の話題がWeiboのホットな検索語句の上位を占めました。長年にわたり、卒業した多くの学生が、エッセイを書くためには『紅楼夢』をもっと読むだけでなく、囲碁の知識も多少は必要だと嘆いてきました。

早くも1週間前に、ビリビリ動画の達人@Ｔ灵的猫が、AIモデルを使って2022年の大学入試小論文のテーマを予測したと主張する動画を公開した。アップ氏自身によると、彼はAIシステムの上級アルゴリズム専門家だ。彼のチームが作ったクローラーは、1年以内にさまざまなメディアから情報を収集し、今年の大学入試のエッセイで最も可能性の高いトピックの方向性を予測するAIシステムを構築した。

AIの予測は本質的には人間と同じであり、経験にも依存している

6月1日に公開された2022年大学入試小論文テーマのAI予測結果を発表する動画の中で、アップホストはこのAIシステムの背後にある技術原理を紹介しました。大学入試小論文は試験のように見えるかもしれませんが、実際には価値観、人生観、国民意識に関する指導です。このルールが大学入試小論文の得点を決定します。したがって、大学入試の本質は、国家の意志を反映する思想的、政治的な課題であり、これは大学入試の小論文を予測するための基本原則でもあります。

これに精通した出題グループが、過去1年間の国際的出来事、国家政策、会議資料、ガイドライン、公式レポートなどから、重要度が高く範囲が狭いいくつかのトピックを選択し、最終的に、これまでの大学入試に登場したことのない、今年の課題に最も適した大学入試エッセイのトピックを選択します。大規模データからパターンを発見するのに最適な重要なツールとして、AI が取得するデータが多くなり、その配分が合理的になればなるほど、最終結果をより正確に予測できるようになります。

上記の考慮事項に基づいて、アップマスターと彼のチームは特別にクローラーのセットを作成しました。このクローラーセットは、人民日報、人民網、CCTVニュースなどの公式メディアが1年以内に発行した記事、ジャーナル、新聞、高官会議の重要文書をキャプチャしました。そして、自然言語処理における事前トレーニングモデルとトピックモデリングアルゴリズムを通じて、中国語のニュースや記事を理解できるAIシステムが構築されました。このAIシステムはまた、過去数年間の大学入試エッセイのアイデアを学習し、最終的に2022年の大学入試で最も可能性の高い7つの質問の方向性を予測しました。

「困難と希望」を例にとると、予測結果では、AIシステムは主にモデル表現に基づいて予測テーマと核心語を抽出します。学生が命題を理解する過程で、予測テーマは作文の主な執筆内容理解の方向として使用でき、モデル表現によって提供される紹介はケースリファレンスとして記事に埋め込むことができます。上部の核心語「困難と希望」は、作文のタイトルの主な参照方向として使用できます。

大学入試中国語テストが終わった今、AI予測はどれほど正確なのか？

アップマスターが設計したAIモデルが予測する7つの主要な命題方向は、困難と希望、勤勉と自己改善、探求と夢、革新と発展、闘争と価値、公平と道徳教育、美と環境です。今年の大学入試II試験では、「選択・創造・未来」をテーマにした記述が出題され、「科学者、科学研究、北斗ナビゲーションシステム」「新しい方法、新しい考え方、新しい知識」などの言葉が挙げられた。 AIシステムが与えた「探求と夢」をテーマにした話題の方向性では、北斗やチップなどの科学技術用語が模範的な表現となっており、テーマの方向性も大学入試小論文のテーマと似ている。

総じて、今年の大学入試ではAIが4つの小論文のテーマを「予測」したが、アップマスターは客観的にも「今年、各地の大学入試小論文は話題と命題を組み合わせたため、AIシステムは4つの命題を正しく予測することができた。しかし、例年の問題は、一般的に話題に基づいて直接質問するのではなく、側面から説明し、小さなことから全体像を見るものだった。今回はそれがより的中し、非常に特別だった」と指摘した。

「正しいトピックを推測する」ことは大したことではありません、しかし、高得点のエッセイを書くことはさらに印象的です

大学入試のエッセイのような長い文章を書くには、論理的な一貫性や明確なテーマだけでなく、高い可読性と創造性も求められます。近年、大学入試の小論文をAIモデルで生成する試みは数多く行われており、今年も例外ではないが、その文章レベルはとんでもない「0点小論文」になることがほとんどだ。

昨日、ネット上で話題になった大学入試Ⅰ類の作文「生まれながらの手、素晴らしい手、普通の手」を例にとると、AIが生成した作文の一部は次のようになります。

「基本手、素晴らしい手、普通の手」はすべて「手」に属します。同様に、コピー手も手に属します。有名な四川ワンタンの作り方は？編集者も非常に興味を持っています。一般的に言えば、ワンタンの皮と豚肉を自分で用意し、チュートリアルに従ってワンタンを作る必要があります。調理後、ごま油を加え、みじん切りにしたネギを散らしてお召し上がりください。美味しい赤油ワンタンはこうやって作られるんです。もう説明はしません。行って食べてみましょう。

北京編の「稲妻のように」というテーマのマイクロライティングでは、AIがジェイ・チョウの歌を真似た「あるいはあるいはあるいはあるいはあるいはあるいは、私は自分の稲妻インターフェースを使うことができない」という文章まで出しました。

明らかに、上記の AI モデルは質問の意味を実際に理解しているわけではなく、データの表面的な処理のみを実行しています。しかし、これらの「ゼロ点エッセイ」に加えて、昨日は大学入試のエッセイ執筆に直接参加した「デジタルヒューマン受験生」もいた。

百度が立ち上げたデジタルヒューマン「小小」も、全国大学入試Ⅰ試験問題集の「自然の手、素晴らしい手、普通の手」という論説文に解答し、ネット上で大きな話題を呼んだ。かつて北京大学入試中国語採点班長を務めた沈毅先生は、この論説文について「テーマに沿っており、意図が明確で、構成が完成しており、言語が流暢で、古典の引用や修辞法も優れている」と評価し、48点を付けた。過去のデータによると、エッセイスコアが48点以上を獲得した受験者は25％未満だったと報告されています。つまり、デジタルヒューマン杜暁暁のエッセイスコアは、大学入試受験者の約75％を上回ったことになります。

（レベルについてはどう思いますか？）

構成出力の高品質に加えて、デジタルヒューマン構成出力の効率も印象的です。報道によると、デジタルヒューマンの杜小小は作文テーマに基づいて、わずか40秒で40本以上の文章を作成した。その主な理由は、百度文心ビッグモデルの支持を得たためである。平たく言えば、百度が新たに発表した ERNIE 3.0 Zeus 兆ドルモデルは、与えられたエッセイのトピックを理解し、テーマに合った議論を選択し、最初から最後までトピックに沿って、完全な構造を持ち、決して話題から逸れることのない、情報に通じた「トップ学生」または「学術の達人」のようなものです。さらに、百度文心のビッグモデルは、大規模な知識と膨大なデータを統合・学習しており、「大量の本を読んだ」後に広範かつ自由に「古典を引用」し、高品質の文章コンテンツを出力することができる。

完璧な解答用紙を提出できるのはいつですか?

AIは大学入試小論文だけでなく、大学入試数学問題の解答にも何度も参加しています。 2017年、人工知能ロボット「AI-MATHS」が初めて公開で大学入試数学に挑戦し、その年の北京文系数学問題と文系全国数学問題IIを解答し、わずか12台のサーバーで、問題集やネットワークの干渉もなく、それぞれ22分と10分で105点と100点を獲得した。

この結果は明らかに非常に良いものです。減点の理由を分析すると、モデルが応用問題の意味を理解していなかったためであり、本質的にはテキストの理解に問題があったことがわかりました。人工知能の分野では、NLP は常に「手のひらの宝石」と呼ばれてきました。マシンビジョンは大きな進歩を遂げ、そのパフォーマンスは人間のそれをはるかに上回っていますが、さまざまなテキスト関連のタスクでは、AI と人間のパフォーマンスの間にはまだ大きなギャップがあります。

したがって、人工知能が大学入試でトップレベルの成績を達成することを望むなら、継続的な知識の蓄積に加えて、意味理解に関連する NLP 技術の開発段階に依然として重点を置く必要があります。もちろん、AI分野における技術の反復と更新の速度は非常に速く、さらなる高得点を得るには数年しかかからないかもしれません。

しかし、AIが大学入試に挑み続ける中で、最終的に高得点を取ることは副次的な意味しか持たない。より大きな意義は、AIの問題解決能力を大規模に複製・推進し、教育や採点に役立てることであり、この能力は他の試験にも転用できる。今話題の「説明可能なAI」を通じて学生の思考を刺激し、大量の問題を解くという非効率的な戦術に別れを告げ、学習方法を真に習得することさえ可能だ。