Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что генерация вопросов для экзаменов с помощью искусственного интеллекта может приводить к неожиданно высокой степени их схожести, даже при использовании специализированных ресурсов.
Сравнение подходов наивного и детализированного промптинга при генерации вопросов для оценки знаний с использованием больших языковых моделей выявило риски для безопасности экзаменов в узкоспециализированных областях.
В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта, создание надежных и безопасных систем оценки знаний становится все более сложной задачей. Настоящее исследование, озаглавленное ‘New Exam Security Questions in the AI Era: Comparing AI-Generated Item Similarity Between Naive and Detail-Guided Prompting Approaches’, посвящено анализу сходства тестовых заданий, генерируемых большими языковыми моделями (LLM) с использованием как общедоступных, так и проприетарных данных. Полученные результаты указывают на то, что, несмотря на повышение уникальности заданий при использовании закрытой информации, LLM способны генерировать весьма похожие вопросы, особенно в узкоспециализированных областях, что создает потенциальные риски для безопасности экзаменов. Какие стратегии необходимо разработать для эффективного баланса между инновациями и обеспечением целостности высокостандартизированных оценочных процедур?
Угроза экзаменационной безопасности: эволюция и новые вызовы
Традиционные методы обеспечения безопасности экзаменов, такие как предотвращение утечки и распространения заданий, сталкиваются с новыми вызовами, порожденными развитием алгоритмических угроз. Если ранее основная опасность заключалась в копировании и несанкционированном доступе к материалам, то сегодня появились инструменты, способные автоматически генерировать ответы или даже создавать новые, схожие по содержанию задания. Эти алгоритмы, основанные на машинном обучении, способны обходить существующие системы защиты, делая традиционные подходы к контролю за честностью экзаменов менее эффективными. Необходима переоценка и адаптация существующих протоколов безопасности, учитывающих специфику новых угроз и возможности их автоматического использования.
Появление больших языковых моделей (LLM) представляет собой качественно новую угрозу для безопасности экзаменов. В отличие от традиционных методов нечестного поведения, таких как списывание или запоминание ответов, LLM способны генерировать оригинальный текст, который трудно обнаружить как плагиат. Это означает, что студент может использовать LLM для создания ответов на вопросы экзамена, которые не будут идентичны существующим источникам, что значительно усложняет задачу выявления обмана. Способность этих моделей к адаптации и генерации текста, имитирующего стиль и знания человека, делает их особенно опасными для оценки реального уровня понимания материала и требует разработки принципиально новых подходов к обеспечению академической честности.
Необходимость пересмотра существующих протоколов обеспечения безопасности экзаменов обусловлена уникальными уязвимостями, которые представляют большие языковые модели (LLM). Традиционные методы, направленные на предотвращение утечки вопросов и несанкционированного доступа к материалам, оказываются неэффективными против возможностей LLM генерировать правдоподобные ответы или даже полностью создавать новый контент, соответствующий требованиям экзамена. Это требует разработки принципиально новых стратегий защиты, фокусирующихся не только на контроле доступа к информации, но и на выявлении контента, сгенерированного искусственным интеллектом, и оценке подлинности знаний, демонстрируемых кандидатами. Переоценка существующих мер безопасности становится критически важной для поддержания целостности и справедливости системы оценивания в эпоху быстрого развития искусственного интеллекта.
Стратегии генерации заданий: риски и компромиссы
В рамках исследования были рассмотрены две стратегии генерации контента с использованием искусственного интеллекта: “наивная” стратегия, опирающаяся исключительно на общедоступную информацию, и “управляемая” стратегия, использующая как общедоступные ресурсы, так и проприетарные данные. “Наивная” стратегия использует в качестве входных данных Entrustable Professional Activities (EPA), представляющие собой стандартизированные описания профессиональных задач. В свою очередь, “управляемая” стратегия дополняет данные EPA внутренними руководствами по созданию контента, разработанными организацией. Такой сравнительный подход позволил оценить различия в подходах к генерации контента и потенциальные риски, связанные с раскрытием информации.
В рамках исследования стратегий генерации заданий использовались два подхода. “Наивная” стратегия основывалась исключительно на общедоступных данных, в частности, на перечне Entrustable Professional Activities (EPA). “Управляемая” стратегия, напротив, использовала как общедоступные документы (EPA), так и внутренние руководства по написанию заданий, разработанные организацией. Такое комбинирование источников позволило обеспечить более точное соответствие генерируемых заданий внутренним стандартам и требованиям.
Сравнительный анализ стратегий генерации контента позволил оценить относительные риски информационной безопасности, связанные с каждой из них, в частности, возможность несанкционированного раскрытия конфиденциальной информации. Использование открытых источников данных в “наивной” стратегии демонстрирует повышенную уязвимость к утечке данных, поскольку весь используемый контент доступен для внешнего анализа. В то время как “управляемая” стратегия, включающая внутренние руководства по написанию, снижает эти риски за счет использования проприетарной информации, недоступной для публичного доступа. Оценка проводилась на предмет выявления случаев нежелательного воспроизведения внутренних документов или раскрытия чувствительных данных в сгенерированном контенте.
Количественная оценка семантического сходства: инструменты и результаты
Для количественной оценки семантического перекрытия между сгенерированными вопросами множественного выбора использовалась метрика косинусного сходства (Cosine Similarity). Косинусное сходство измеряет косинус угла между двумя векторами, представляющими вопросы, где значения векторов отражают семантическое содержание текста. Значение косинусного сходства варьируется от -1 до 1, где 1 указывает на полное совпадение семантики, 0 — на отсутствие сходства, а -1 — на полную противоположность. Данная метрика позволяет объективно оценить степень семантической близости между вопросами и сравнить различные стратегии генерации.
Для получения векторных представлений текста, отражающих его семантическое значение, мы использовали биомедицинские языковые модели — BioBERT и PubMedBERT. Эти модели, предварительно обученные на обширных корпусах биомедицинской литературы, способны улавливать сложные взаимосвязи между словами и фразами в контексте медицинских текстов. В процессе работы, текст каждого вопроса преобразуется в векторное представление (embedding) с использованием этих моделей, что позволяет количественно оценить семантическую близость между различными вопросами и выявить степень их перекрытия по смыслу.
При оценке семантической близости вопросов с множественным выбором, сгенерированных в рамках наивной и управляемой стратегий, были получены следующие результаты. Использование модели BioBERT показало среднее значение внутристратегической схожести 0.77 для наивной стратегии и 0.71 для управляемой. Применение PubMedBERT позволило достичь более высоких значений внутристратегической схожести: 0.87 для наивной стратегии и 0.83 для управляемой. Полученные данные свидетельствуют о том, что PubMedBERT обеспечивает более точную оценку семантической близости сгенерированных вопросов по сравнению с BioBERT, независимо от применяемой стратегии генерации.
Анализ семантического сходства между вопросами, сгенерированными наивным и управляемым подходами, показал значительное перекрытие значений. При использовании модели BioBERT, межстратегическое сходство составило 0.56, а при использовании PubMedBERT — 0.70. Эти результаты указывают на то, что, несмотря на различия в подходах к генерации вопросов, оба метода часто затрагивают схожие концепции и темы, что подтверждается количественным измерением семантического перекрытия.
Влияние на обеспечение целостности экзаменов: уроки и перспективы
Исследование показало, что использование специально разработанной методики, опирающейся на внутренние ресурсы и руководства, позволяет создавать экзаменационные вопросы с существенно меньшей семантической близостью между ними, чем при использовании стандартного подхода. В процессе разработки, когда генерация вопросов осуществляется без дополнительных инструкций и с использованием только общедоступных данных, возникает повышенный риск повторения или перефразирования существующего материала. В отличие от этого, направленная стратегия, включающая в себя четкие правила и примеры вопросов, способствует формированию более разнообразного и оригинального контента, что значительно снижает вероятность несанкционированного доступа к ответам и повышает надежность оценки знаний.
Результаты исследования продемонстрировали, что в 7 из 12 комбинаций экспертных систем подготовки вопросов (EPA) и больших языковых моделей (LLM) значение косинусной схожести, измеренное с помощью PubMedBERT, превысило порог 0.65. Этот показатель свидетельствует о значительном риске раскрытия содержания экзаменационных вопросов, поскольку высокая степень схожести указывает на то, что ответы на новые вопросы могут быть легко найдены в общедоступных источниках, использованных при генерации. Такой результат подчеркивает уязвимость систем, полагающихся исключительно на общедоступные данные, и требует разработки более надежных механизмов защиты конфиденциальности экзаменационных материалов.
Исследования показали, что внедрение внутренних инструкций и эталонных заданий значительно снижает риск утечки информации и повышает безопасность экзаменационных материалов. Использование исключительно общедоступных данных для формирования вопросов создает уязвимость, поскольку современные языковые модели способны находить и воспроизводить информацию из открытых источников. В отличие от этого, разработка заданий на основе внутренних руководств и примеров, специфичных для конкретной программы обучения, создает дополнительный барьер для несанкционированного доступа к ответам. Такой подход не только усложняет процесс эксплуатации экзаменационных материалов, но и гарантирует, что оцениваемые знания соответствуют уникальным требованиям и содержанию образовательной программы, что делает систему оценки более надежной и валидной.
Исследование выявило, что использование исключительно общедоступных данных для разработки экзаменационных материалов создает значительные уязвимости для несанкционированного доступа к информации. Полагаясь лишь на открытые источники, создатели тестов рискуют столкнуться с ситуацией, когда вопросы и ответы становятся предсказуемыми и легкодоступными для потенциальных нарушителей. В связи с этим, подчеркивается необходимость многоуровневого подхода к обеспечению безопасности экзаменов, включающего в себя использование внутренних ресурсов, разработку уникальных заданий и внедрение механизмов контроля, направленных на предотвращение утечки информации и поддержание валидности оценки знаний.
Исследование показывает, что даже использование проприетарных ресурсов не гарантирует полной уникальности генерируемых экзаменационных вопросов. Поразительно, насколько близкими могут быть результаты, полученные с использованием общедоступной информации, особенно в узких клинических областях. Это закономерно, ведь, как однажды заметил Давид Гильберт: «В математике не существует абсолютной истины, а лишь доказательства». В контексте данной работы, это означает, что даже самые сложные алгоритмы и проприетарные данные не могут обеспечить абсолютную безопасность экзаменов, если не учитывать возможность воспроизведения вопросов из открытых источников. Очевидно, что рано или поздно, «scalable» решения столкнутся с необходимостью учитывать реальную нагрузку и ограничения доступных данных.
Что дальше?
Исследование показало, что даже использование проприетарных ресурсов не гарантирует полной уникальности генерируемых тестовых заданий. Это не открытие, конечно. Каждый «прорыв» в области больших языковых моделей неизбежно порождает новые векторы атак и обхода защиты. Проблема не в алгоритмах, а в человеческой склонности верить в иллюзию контроля. Багтрекер, как всегда, будет заполняться новыми тикетами, а разработчики — искать обходные пути.
В ближайшем будущем стоит ожидать эскалации гонки вооружений: более сложные модели генерации, более изощренные методы обнаружения плагиата, и, несомненно, более креативные способы обхода этих методов. Вместо того чтобы пытаться создать «непробиваемую» систему, возможно, стоит задуматься о принципиально иных подходах к оценке знаний. Но это уже выходит за рамки текущей парадигмы, а значит, маловероятно.
В конечном итоге, вся эта работа напоминает попытку удержать воду в решете. Мы не деплоим новые алгоритмы защиты — мы отпускаем их в дикую природу, где они неизбежно столкнутся с реалиями, о которых разработчики даже не подозревали. И, как всегда, цена ошибки будет заплачена теми, кто полагался на «инновации».
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23729.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
2026-01-04 23:44