top of page

แนวทางเลี่ยงการถูกตรวจจับการใช้ AI [AI detection]
และการตรวจสอบการลอกเลียนแบบ [Plagiarism]

วารสารวิชาการจะตรวจสอบการตรวจจับ AI เพื่อให้มั่นใจในเกียรติภูมินักวิจัย [Integrity] และความคิดเริ่มต้น [Originality] ก่อนที่จะส่งผลงานตีพิมพ์ อนึ่ง เนื้อหาที่สร้างโดย AI อาจขาดความลึก [Depth] การวิเคราะห์เชิงวิพากษ์ [Critical Analysis] และข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ซ้ำใคร [Unique Insight] ที่คาดหวังในงานวิชาการ จึงมีคุณค่าในฐานะการสร้างองค์ความรู้ใหม่ต่ำ
การตรวจจับการใช้งาน AI ช่วยในการรักษาคุณภาพของวาทกรรม [Discourse] เชิงวิชาการ ส่งเสริมคุณค่าในการวิจัยที่แท้จริง [Genuine Research Contribution] และรักษามาตรฐานของการเผยแพร่ผลงานเชิงวิชาการ นอกจากนี้ยังกล่าวถึงเประเด็นหลักของผู้ทำวิจัย [Authorship] แนวปฏิบัติการวิจัยที่มีจริยธรรม [Ethical Practices] และป้องกันความเป็นไปได้ที่ AI จะนำเนื้อหาที่ไม่ถูกต้องหรือลอกเลียนแบบมาสู่งานวิชาการโดยไม่ตั้งใจ

เนื้อหาจะประกอบไปด้วย

 

1. เหตุผลที่ต้องมีการตรวจการใช้ AI และ plagiarism

2. แนวทางการตรวจ AI detection

3. Algorithm ในการตรวจ AI detection

4. ตัวอย่าง Software ที่ใช้ในการตรวจ AI detection

5. ประเภท Plagiarism

6. แนวทางการตรวจ plagiarism

7. แนะนำโปรแกรมตรวจ plagiarism Turnitin

8. สรุปแนวทางป้องกันการตรวจจับ

WHY AIDETECTION

เหตุผลสำคัญหลายประการที่ทำให้วารสารวิชาการ [Academic Journals] มีการตรวจสอบและพยายามตรวจจับเนื้อหาที่สร้างโดย AI ในงานวิจัยที่ส่งไปตีพิมพ์มากขึ้น


1. รักษาเกียรติภูมิเชิงวิชาการ
[Maintain Academic Integrity]


วัตถุประสงค์หลักคือเพื่อรักษาความสมบูรณ์ของกระบวนการเผยแพร่ทางวิชาการ โมเดลภาษา AI อาจนำไปใช้ในทางที่ผิดเพื่อสร้างเนื้อหาที่ไม่ต่อเนื่องกัน [Incoherent] ไร้สาระ [Nonsensical] หรือลอกเลียนแบบ [Plagiarized Content] ซึ่งจริงๆ แล้วไม่ถือเป็นผลงานการวิจัยต้นฉบับ [Original Research Contribution]
 

2. ป้องกันความไม่ซื่อสัตย์ทางวิชาการ
[Prevent Academic Dishonesty]


การใช้เครื่องมือ AI เพื่อสร้างข้อความคำต่อคำ [Verbatim] โดยไม่มีการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสม และการส่งต่อเป็นงานเขียนของตนเองถือเป็นรูปแบบหนึ่งของความไม่ซื่อสัตย์ [Dishonesty] ทางวิชาการที่คล้ายกับการลอกเลียนแบบ [Plagiarism] วารสารวิชาการมีเป้าหมายที่จะตรวจจับการละเมิด [Violations] ดังกล่าว


3. ตรวจสอบความน่าเชื่อถือของผู้เขียน
[Ensure Author Credibility]


มีความกังวลว่าเอกสารที่สร้างโดย AI หากตีพิมพ์อาจบ่อนทำลาย [Undermine] ความน่าเชื่อถือของผู้เขียนและตัววารสารเอง การคัดกรองอย่างเข้มงวดมีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจสอบว่าใครคือผู้เขียนที่แท้จริง


4.รักษามาตรฐานคุณภาพ
{Maintain Quality Standards]


โมเดล AI บางครั้งสามารถสร้างข้อความที่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง [Factually Incorrect Statements] หรือได้ข้อสรุปที่ผิดพลาด [Errorness Conclusion] ตามข้อจำกัดของข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม การตรวจสอบ AI ช่วยปกป้องมาตรฐานคุณภาพวารสาร


5. กีดกันพฤติกรรมที่ผิดจรรยาบรรณ
[Discourage Unethical Behavior]


การมีกระบวนการตรวจจับ AI ที่แข็งแกร่งกับการมีนโยบายที่ชัดเจนต่อการใช้ AI ในทางที่ผิดนั้น มีจุดมุ่งหมายเพื่อกีดกันการปฏิบัติที่ผิดจรรยาบรรณในหมู่นักวิจัยตั้งแต่เริ่มต้น


6. ก้าวให้ทันเทคโนโลยี
[Keep Pace With Technology]


เนื่องจากโมเดลภาษา AI มีการปรับปรุงอย่างรวดเร็ว วารสารจึงจำเป็นต้องนำมาตรการตอบโต้เพื่อป้องกันไม่ให้ระบบการตีพิมพ์เดินไปในทางที่ผิด [Exploited] หรือกลายเป็นเรื่องเล่นๆ [Gamed]


7. ธำรงความเป็นผู้มีการศึกษาของมนุษย์
[Preserve Human Scholarship]


โดยแก่นแท้แล้ว การวิจัยเชิงวิชาการเป็นเรื่องของความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ [Human Creativity] การคิดอย่างมีวิจารณญาณ [Critical Thinking] และความเชี่ยวชาญในสาขาวิชา [Domain Expertise] ที่ AI เพียงอย่างเดียวยังไม่สามารถทำซ้ำได้อย่างสมบูรณ์ การตรวจจับจังมีจุดมุ่งหมายเพื่อรักษาธรรมชาติของความเป็นผู้ศึกษา [Scholarship] ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

2. Guidelines for AI Checking in Academic  Research
by ChatGPT

แนวการตรวจสอบ AI ในการวิจัยทางวิชาการ

By ChatGPT

การตรวจจับเนื้อหาที่สร้างโดย AI ในการวิจัยเชิงวิชาการถือเป็นความท้าทายที่ค่อนข้างใหม่ ชุมชนวิชาการต่างกำลังสำรวจเทคนิคต่างๆ อย่างแข็งขันเพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว ประสิทธิผลของเทคนิคเหล่านี้อาจแตกต่างกันไป แต่วิธีการบางประการสำหรับการตรวจสอบการใช้ AI ในการวิจัยทางวิชาการ สามารถทำได้ดังนี้

1. การวิเคราะห์สไตล์การเขียน

[Writing Style Analysis]

ใช้ซอฟต์แวร์ stylometric เพื่อวิเคราะห์ความสอดคล้องของรูปแบบการเขียนทั่วทั้งเอกสาร ข้อความที่สร้างโดย AI อาจมีสไตล์ที่สม่ำเสมอ [Uniformity in Style] ซึ่งขาดความแปรผันตามธรรมชาติ [Naturally Variation] ดังเช่นการเขียนของมนุษย์

2. การประเมินเชิงคุณภาพโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่อง

[Qualitative Assessment by Subject Matter Experts]

ผู้เชี่ยวชาญในสาขาใดๆ มักรับรู้ได้โดยสัญชาตญาณ [Intuitively] เมื่อเนื้อหาไม่ได้สะท้อนถึงความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง [In-Depth Understanding] หรือมีแบบแผนที่ผิดปกติ [Unusual Patterns] ซึ่งอาจบ่งบอกถึงความเป็นผู้เขียน [Authorship] โดย AI

3. เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถในการตรวจจับ AI

[Software Tools with AI Detection Capabilities]

ใช้ซอฟต์แวร์ที่ได้รับการอัปเดตหรือออกแบบมาเพื่อปักธง [Flag] เนื้อหาที่อาจสร้างขึ้นโดย AI เครื่องมือเหล่านี้อาจใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง [Machine Learning] ที่ได้รับการฝึกมาโดยเฉพาะ เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างสไตล์การเขียนของมนุษย์และ AI

4. ความสม่ำเสมอและการตรวจสอบข้อเท็จจริง

[Consistency and Fact-Checking]

AI อาจนำเสนอข้อมูลอย่างไม่แม่นตรง [Inaccuracy] หรือสร้างความไม่สอดคล้องกันทางตรรกะ [Logical Inconsistencies] เครื่องมือหรือกระบวนการที่ตรวจสอบความถูกต้องของข้อเท็จจริง [Factual Accuracy] และความสอดคล้องภายใน [Internal Consistency] สามารถเน้นย้ำถึงความผิดปกติ [Anomalies] เพื่อการตรวจสอบต่อไป

5. เครื่องมือตรวจจับการลอกเลียนแบบ

[Plagiarism Detection Tools]

เครื่องมือตรวจสอบการลอกเลียนแบบขั้นสูงบางตัวได้รวมคุณสมบัติต่างๆ ไว้เพื่อตรวจจับไม่เพียงแค่ข้อความที่คัดลอก [Copied Text] เท่านั้น แต่ยังรวมถึงเนื้อหาที่สร้างโดย AI {Ai generated Content] โดยการมองหาเครื่องหมาย [Certain Marks] หรือความผิดปกติบางอย่าง [Anomalies] ที่บ่งชี้ถึงนักเขียนที่ไม่ใช่มนุษย์

6. การวิเคราะห์โครงสร้างการโต้แย้ง

[Analysis of the Argumentation Structure]

เนื้อหาที่สร้างโดย AI อาจต้องดิ้นรน [Struggle] กับโครงสร้างการโต้แย้งที่ซับซ้อน [Complex Argumentation Structures] รวมถึงการใช้ความแตกต่างเล็กน้อย [Nuances] และการตอบโต้การโต้แย้ง [Counterargument] การวิเคราะห์ความลื่นไหลและโครงสร้างของข้อโต้แย้งสามารถเปิดเผยการมีส่วนร่วมของ AI ได้

7. การตรวจสอบแหล่งที่มาและการอ้างอิง

[Investigation of Sources and Citations]

การพิจารณากลั่นกรอง [Scrutinize] ข้อมูลอ้างอิงเพื่อตรวจสอบความเกี่ยวข้อง [Relevancy] และความถูกต้อง [Accuracy] สามารถเปิดเผยเนื้อหาที่สร้างโดย AI เนื่องจาก AI อาจสร้างการอ้างอิงที่น่าเชื่อถือ แต่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้อง

8. การใช้นักวิชาการภายนอกตรวจสอบ

[Use of External Peer Reviewers]

รวบรวมผู้ตรวจสอบภายนอกเพื่อประเมินต้นฉบับ [Manuscript] การตรวจสอบอย่างอิสระโดยเพื่อนร่วมสาขา [Peers] สามารถระบุเนื้อหาที่ดูไม่จริง [Authentic] ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

9. การฝึกอบรมและสร้างความตระหนักในความสำคัญ

[Training & Awareness]

ฝึกอบรมนักวิจัยและผู้ตรวจสอบให้จดจำสัญญาณ [Signs] ของเนื้อหาที่สร้างโดย AI ซึ่งรวมถึงการรับรู้ถึงความสามารถและข้อจำกัดของเครื่องมือการเขียน AI ในปัจจุบัน

10. แนวปฏิบัติด้านจริยธรรมที่เข้มงวด

[Robust Ethical Guidelines]

กำหนดแนวปฏิบัติที่ชัดเจนสำหรับการใช้งาน AI ในการเขียนเชิงวิชาการ รวมถึงการเปิดเผยข้อมูลบังคับที่เกี่ยวข้องกับ AI ในกระบวนการวิจัยและการเตรียมต้นฉบับ

11. ส่งเสริมความโปร่งใส

[Encourage Transparency]

สร้างวัฒนธรรมแห่งความโปร่งใสที่สนับสนุนให้ผู้เขียนเปิดเผยการใช้เครื่องมือ AI และขอบเขตการมีส่วนร่วมของ AI ในกระบวนการวิจัย

การใช้เทคนิคเหล่านี้ต้องใช้แนวทางหลายชั้น [Multi-layered] ที่ผสมผสานเทคโนโลยี ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ และหลักปฏิบัติด้านจริยธรรม เนื่องจากเทคโนโลยี AI มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง วิธีการตรวจจับการใช้งานก็เช่นกัน จำเป็นต้องมีการปรับตัวและพัฒนากลยุทธ์ใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง

White Structure

2/2. Guidelines for AI checking in Academic Research
by Claude.AI

แนวทางการตรวจสอบ AI ในการวิจัยทางวิชาการ

techniques for AI checking in acedemic research

BY Claude Sonnet

ต่อไปนี้เป็นเทคนิคที่แนะนำบางส่วนที่สถาบันการศึกษาและวารสารสามารถนำมาใช้เพื่อตรวจสอบการใช้ AI ในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้นในการวิจัย

1. เครื่องมือตรวจจับเอาท์พุต AI

[AI Output Detection Tools]

รวมเครื่องมือตรวจจับข้อความ AI เช่น GPTZero, Content Trustworthiness AI และ Classifier ของ OpenAI เข้าในขั้นตอนการทำงาน [workflow] ของการส่งและการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ แม้ว่าจะไม่สมบูรณ์ แต่เครื่องมือเหล่านี้สามารถตั้งค่าสถานะฟ้องการมีอยู่ของส่วนที่สร้างโดย AI เพื่อการตรวจสอบเพิ่มเติมได้

2. การวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ

[Natural Language Analysis]

พัฒนาโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบกำหนดเองที่ได้รับการฝึกสอน [Trained] เพื่อตรวจจับ "ลายเซ็น“ [Signature] ข้อความ AI สำหรับโดเมนทางวิชาการเฉพาะ [Specific Academic Domains] มองหาความผิดปกติ [Anomalies] ในรูปแบบการเขียน การใช้คำศัพท์ รูปแบบการอ้างอิง ฯลฯ ในทางที่ผิด

3. ทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์

[Human Expert Review]

ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารายงานแต่ละฉบับผ่านการตรวจสอบอย่างรอบคอบโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่คุ้นเคยกับสาขานั้นๆ อย่างใกล้ชิด ผู้เชี่ยวชาญจะอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการระบุถึงการขาดความเข้าใจของสาขาวิชาที่แท้จริง [True Disciplinary]

4. การสอบปากเปล่า/การสอบป้องกันของผู้เขียน

[Author Interviews/Defenses]

กำหนดให้ผู้เขียนงานวิจัยอธิบายแนวคิดหลัก วิธีการ และข้อค้นพบด้วยคำพูดของตนเองผ่านการสัมภาษณ์ทางวิดีโอหรือการป้องกันปากเปล่า ประเมินความรู้เชิงลึกที่เกินกว่าสิ่งที่ AI สามารถสร้างได้อย่างแท้จริง

5. การตรวจสอบข้อเท็จจริงแบบสุ่ม

[Randomized Fact-Checking]

ใช้การตรวจสอบข้อเท็จจริง [Fact Checking] แบบสุ่มของการกล่าวอ้างที่สำคัญ [Key Claim] แหล่งข้อมูล [Data Sources] และการอ้างอิง [Citations] ในเอกสาร เนื้อหาที่สร้างโดย AI อาจมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดทางข้อเท็จจริง [Factual Errors] มากกว่า

6. การฝึกอบรมภายในสถาบัน

[Institutional Training]

จัดให้มีการฝึกอบรมด้านจริยธรรมและความรู้ด้าน AI แก่นักศึกษา เจ้าหน้าที่ และคณาจารย์ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีนโยบายที่ชัดเจนต่อการใช้ AI ในทางที่ผิด [Misuse] และบทลงโทษ {Penalties] สำหรับการละเมิด [Violations]

7. ประกาศการส่งผลงาน

[Submission Declarations]

กำหนดให้ผู้เขียนงานวิจัยต้องประกาศอย่างเป็นทางการว่าพวกเขาใช้เครื่องมือ AI หรือไม่และอย่างไร การขาดการเปิดเผยอาจส่งผลให้มีการเพิกถอน [Retractions] การตีพิมพ์ได้

 

8. การวิเคราะห์ข้อความทางนิติวิทยาศาสตร์

[Forensic Text Analysis]

สำหรับกรณีที่มีความเสี่ยงสูง ให้เชิญผู้เชี่ยวชาญด้านภาษาศาสตร์นิติเวชมืออาชีพ [Forensic Linguistic Experts] พวกเขาจะใช้เทคนิคการวิเคราะห์เชิงลึก [Deep Analysis Technique] เพื่อยืนยัน [Ascertain] ว่าผู้เขียนเป็นเครื่องจักรหรือเป็นผลงานของมนุษย์

แนวทางที่ใช้เทคโนโลยีช่วยเหลือจากหลากหลายแง่มุม ผสมผสานกับนโยบายสถาบันที่เข้มงวดและการกำกับดูแลของมนุษย์ น่าจะเป็นสิ่งจำเป็นในการรักษาความซื่อสัตย์ทางวิชาการในยุค AI ควรสนับสนุนการใช้ AI อย่างโปร่งใสมากกว่าการใช้ในทางที่ผิด

3. AI DETECTION ALGORITHMS

มีกระบวนการหรือเครื่องมืออะไรบ้างที่สามารถตรวจจับการใช้งาน AI ในการวิจัยได้
What are the processes or tools that can detect AI usage in academic research

by ChatGPT


การตรวจจับเนื้อหาที่สร้างโดย AI โดยเฉพาะในการวิจัยเชิงวิชาการ เป็นกลไกที่เกิดขึ้นใหม่และเครื่องมือหรือวิธีการในการตรวจจับเนื้อหาดังกล่าวก็กำลังได้รับการพัฒนาตามลำดับ ต่อไปนี้คือกระบวนการและเครื่องมือบางส่วนที่อาจใช้ในการตรวจจับการใช้งาน AI ในการวิจัย


1. การวิเคราะห์สไตโลเมตริก
[Stylometric Analysis]

เครื่องมือเหล่านี้จะวิเคราะห์สไตล์การเขียนเพื่อตรวจจับความผิดปกติ [Anomalies] หรือรูปแบบ [Pattern] ที่สะท้อนถึงการใช้ AI เนื่องจากการเขียนด้วย AI อาจขาดความแปรปรวน [Variability] หรือลักษณะเฉพาะ [Idiosyncrasies] ของการเขียนโดยมนุษย์ บางครั้งเครื่องมือ Stylometric จึงสามารถติดธง [Flag] เนื้อหาที่สร้างโดย AI ได้

 

2. พัฒนากลไกการเรียนรู้ ML เพื่อตรวจจับ
[Machine Learning Detectors]


เช่นเดียวกับการตรวจจับการลอกเลียนแบบ [Plagiarism Detection] โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร [Machine Learning] ก็สามารถถูกฝึกให้แยกความแตกต่างระหว่างข้อความที่เขียนโดยมนุษย์และข้อความที่สร้างโดย AI โดยการจดจำ [Recognize] รูปแบบทั่วไปของเนื้อหาที่สร้างโดย AI


3. ตัวตรวจสอบความสอดคล้องและการเชื่อมโยงกัน
[Consistency and Coherence Checkers]


เนื้อหาที่สร้างโดย AI อาจมีปัญหาเรื่องความสอดคล้อง [Consistency] และการเชื่อมโยงกัน [Coherence] ของข้อความขนาดยาว เครื่องมือที่ประเมินกระแสตรรกะ [Logical Flow] ของการโต้แย้ง [Arguments] หรือความสอดคล้อง [Consistency] ในการใช้คำศัพท์อาจส่งสัญญาณถึงส่วนของข้อความที่ดูเหมือนไม่ปะติดปะต่อหรือสร้างขึ้นอย่างผิดปกติ


4. เครื่องมือตรวจสอบข้อเท็จจริงแบบอ้างอิงโยง
[Cross-Referencing Fact-Checking Tools]


เนื่องจาก AI อาจสร้างข้อความที่ฟังดูน่าเชื่อถือ [Plausible-Sounding] แต่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง [Factually Incorrect] เครื่องมืออ้างอิงโยง [โยงความหมายในบรรทัดหนึ่งไปอีกบรรทัดหนึ่งว่าสอดคล้องหรือไม่] จึงสามารถตรวจจับการกล่าวอ้างหรือข้อมูลที่ไม่ตรงกับข้อเท็จจริงที่ทราบหรือชุดข้อมูลที่มีอยู่


5. การวิเคราะห์แหล่งที่มาและการอ้างอิง
[Source and Citation Analysis]


เครื่องมือที่วิเคราะห์แหล่งที่มาและการอ้างอิงอาจพบรูปแบบการอ้างอิงหรือการอ้างอิงที่ผิดปกติซึ่งไม่ตรงกับการกล่าวอ้าง ซึ่งอาจบ่งชี้ว่า AI ได้ประดิษฐ์ [Fabricate] หรือตีความข้อมูลผิด [Misinterpret]


6. การวิเคราะห์ข้อมูลเมตา
[Metadata Analysis]


เอกสารการวิจัยที่สร้างขึ้นด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือ AI อาจมีข้อมูล Metadata หรือร่องรอยดิจิทัล [Digital Traces] ที่อาจบ่งบอกถึงการใช้เครื่องมือดังกล่าว


7. ซอฟต์แวร์เฉพาะทาง
[Specialized Software]


เนื่องจากการใช้ AI ในการสร้างเนื้อหาทางวิชาการกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น Specialized Software Solution จึงได้รับการพัฒนาเพื่อระบุข้อความที่สร้างโดย AI โดยเฉพาะ เครื่องมือเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อค้นหาสัญญาณ [Signs] ที่พบได้ทั่วไปในเนื้อหาที่สร้างโดยเครื่อง [Machine-Generated Content] เช่น ข้อผิดพลาดบางประเภทหรือการใช้ถ้อยคำ [Phrasing] ที่ไม่เป็นธรรมชาติ


8. ความเชี่ยวชาญของมนุษย์
[Human Expertise]


ท้ายที่สุดแล้ว สายตาที่เฉียบแหลมของผู้เชี่ยวชาญในประเด็นต่างๆ ในปัจจุบันเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการตรวจจับการใช้งาน AI ผู้เชี่ยวชาญมักจะมองเห็นความไม่สอดคล้องกันหรือการขาดข้อมูลเชิงลึกที่อาจบ่งบอกว่างานบางส่วนสร้างขึ้นจาก AI


ควรสังเกตว่าศาสตร์การตรวจสอบการใช้ AI นี้มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และประสิทธิผลของวิธีการเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปตามวิธีการที่ใช้ นอกจากนี้ เมื่อ AI มีความซับซ้อนมากขึ้น มันก็ยากที่จะแยกแยะสิ่งที่ AI สร้างออกจากเนื้อหาที่มนุษย์สร้างขึ้น ซึ่งนำไปสู่ "การแข่งขันทางอาวุธ – Arms Race" อย่างต่อเนื่องระหว่างการพัฒนา AI และการตรวจจับ สถาบันการศึกษา ผู้จัดพิมพ์ และนักวิจัยจึงมุ่งเน้นไปที่การสร้างแนวทางและมาตรฐานทางจริยธรรมเพื่อจัดการบทบาทของ AI ในการวิจัย เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและความสมบูรณ์ของงานวิจัยโดยไม่ต้องคำนึงถึงเครื่องมือที่ใช้ อย่างไรก็ตาม ในคำถามเดียวกันเมื่อสอบถาม Claude.AI จะได้คำตอบดังนี้

 

1. เครื่องมือตรวจจับข้อความ AI
[AI Text Detection Tools]


มีเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น แอป GPTZero ตัวแยกข้อความ AI [AI Text Classifier] ของบริษัท OpenAI และอื่นๆ ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อจดจำ [Recognize] ข้อความที่สร้างโดย AI โดยการวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น ความสอดคล้องของคำ [Wordiness] การเชื่อมโยงกัน [Coherence] และความไม่สอดคล้องกัน [Inconsistency] ของรูปแบบการเขียน


2.การวิเคราะห์คุณลักษณะผลลัพธ์
[Output Attribute Analysis]


ผู้ตรวจสอบ [Reviewer] ที่เป็นมนุษย์สามารถตรวจสอบคุณลักษณะและรูปแบบของงานเขียนเพื่อหาลายเซ็น AI ที่เป็นไปได้ [Potential AI signature] เช่นรูปแบบการเขียนที่ไม่สอดคล้องกันภายในส่วนต่างๆ ขาดศัพท์เฉพาะทางเฉพาะสาขาหรือคำศัพท์ทางเทคนิค [Jargon] การใช้ถ้อยคำที่กว้างเกินไป [Overly Generic Phrasing] หรือซ้ำซาก [Repetitive Phrasing] ข้อผิดพลาดจากข้อเท็จจริง [Factual errors] หรือความไม่สอดคล้องกัน [Inconsistencies]


3. การตรวจจับการลอกเลียนแบบ
[Plagiarism Detection]


เครื่องมือตรวจจับการลอกเลียนแบบมาตรฐานอาจตรวจจับกรณีที่ข้อความที่สร้างโดย AI ถูกยก [Lifted] ออกจากข้อมูลที่ถูกฝึก [Trained Data] แบบคำต่อคำ [Verbatim]


4. การวิเคราะห์การอ้างอิง
[Citation Analysis]


ข้อความที่สร้างโดย AI อาจอ้างอิงแหล่งที่มาแตกต่างออกไปหรือมีรูปแบบการอ้างอิงที่แตกต่างจากผู้เขียนที่เป็นมนุษย์


5. แบบจำลองภาษา
[Language Modeling]


เทคนิคที่สร้างแบบจำลองรูปแบบภาษาที่คาดหวัง [Expected Language Patterns] และการกระจาย [Distributions] ข้อความที่เขียนโดยมนุษย์ในโดเมนเฉพาะ [Specific Domain] สามารถระบุลักษณะการเบี่ยงเบนของข้อความ AI [Potentially Identify Variations] ได้


6. การตัดสินโดยมนุษย์
[Human Judgement]


การให้ผู้เชี่ยวชาญในเนื้อหาตรวจสอบเอกสารต่างๆ อย่างรอบคอบด้านการเชื่อมโยงกันของเนื้อหา [Coherence] ความลื่นไหลเชิงตรรกะ [Logical Flow] ข้อมูลเชิงลึก [Depth of Insights] และความคุ้นเคย [Familiarity] ในสาขาวิจัยเองยังคงเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการระบุการใช้ AI มากเกินไป [Overuse]


7. การสอบป้องกันปากเปล่า
[Oral Defenses]


สำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับผู้เข้าร่วมที่เป็นมนุษย์ เช่น ดุษฎีนิพนธ์ {Dissertation] หรือวิทยานิพนธ์ [Thesis] การตั้งคำถามเกี่ยวกับการสอบป้องกันสามารถตรวจสอบความเข้าใจเชิงลึกของผู้เขียนนอกเหนือไปจากสิ่งที่ระบบ AI อาจสร้างขึ้นได้


สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือเนื่องจากโมเดลภาษา AI มีการปรับปรุงอย่างรวดเร็ว การตรวจจับการใช้งาน AI ในข้อความจึงอาจมีความท้าทายมากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่แนะนำให้มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาความรู้ด้าน AI ที่ดีขึ้น และการกำหนดแนวทาง แทนที่จะพึ่งพาเครื่องมือตรวจจับ AI มากเกินไป

 

download.png

4. GPTZero
Algorithm

การทำงานของ GPTZero
By ChatGPT


เป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI พัฒนาโดย Edward Tian มีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจสอบว่าข้อความที่กำหนดนั้นเขียนโดยมนุษย์หรือสร้างโดยโมเดลภาษา AI เช่น GPT-3
ต่อไปนี้เป็นภาพรวมทั่วไปเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ GPTZero


1. ข้อมูลที่ใช้ฝึก
[Training Data]


GPTZero ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อความที่เขียนโดยมนุษย์และข้อความที่สร้างโดย AI จาก GPT-3 และโมเดลภาษาอื่นๆ สิ่งนี้ทำให้สามารถ GPTZero เรียนรู้รูปแบบ [Pattern] และความแตกต่าง [Differences] ระหว่างสไตล์การเขียนของมนุษย์และ AI


2. การแยกคุณลักษณะ
[Feature Extraction]


เมื่อมีการป้อนข้อความลงใน GPTZero ระบบจะแยกคุณลักษณะต่างๆ ออกจากข้อความ เช่น การแจกแจงคำ [Word Distribution] และความถี่เอ็นแกรม [n-gram Frequency] Burstiness (การแปรปวนความยาวประโยค – Variation in Sentence Lengths) การเชื่อมโยงกัน [Coherence] และการไหลเชิงตรรกะ [Logical Flow] การใช้คำเติม [Filler Word] และความหมายไร้สาระ [Semantic Nonsense]


3. โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
[Machine Learning Model]


GPTZero ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งน่าจะเป็นตัวแยกประเภทไบนารี [Binary Classifier] เช่น การถดถอยโลจิสติก [Logistic Regression] หรือโครงข่ายประสาทเทียม [Neural Network] ซึ่งได้รับการฝึกเกี่ยวกับฟีเจอร์ [Feature] ที่แยกข้อมูลข้อความของมนุษย์และ AI ออกจากกัน


4. การให้คะแนนความน่าจะเป็น
[Probability Scoring]


แบบจำลองวิเคราะห์ข้อความที่ป้อนและให้คะแนนความน่าจะเป็นระหว่าง 0 ถึง 1 ซึ่งระบุถึงความเป็นไปได้ที่ข้อความจะถูกสร้างขึ้นโดย AI โดยคะแนนที่ใกล้ 1 มากขึ้นแสดงถึงความน่าจะเป็นที่สูงขึ้นของการสร้าง AI


5. การตั้งค่าเกณฑ์
[Threshold Setting]


ผู้ใช้สามารถปรับเกณฑ์สำหรับการตั้งค่าสถานะข้อความ [Flagging] เป็นที่สร้างขึ้นโดย AI ตามระดับความเชื่อมั่น [Level of Confidence] หรือความทน [Level of Tolerance] ที่ต้องการสำหรับผลบวก/ลบที่ผิดพลาด [False Positive/Negative]


สิ่งสำคัญที่ควรทราบก็คือ GPTZero นั้นไม่ถูกต้อง 100% และประสิทธิภาพของมันอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับประเภทของข้อความ โมเดล AI เฉพาะที่ใช้ในการสร้าง และความคล้ายคลึงของข้อความที่สร้างขึ้นกับข้อมูลการฝึกของ GPTZero นอกจากนี้ เนื่องจากโมเดลภาษาได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เครื่องมืออย่าง GPTZero อาจจำเป็นต้องได้รับการฝึกใหม่เกี่ยวกับข้อมูลที่สร้างโดย AI รุ่นใหม่เป็นประจำเพื่อรักษาประสิทธิภาพไว้

อย่างไรก็ดี Claude Sonnet ได้ให้คำตอบเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลไกการทำงานของ GPTZero เพิ่มเติม โดย GPTZero เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อตรวจจับว่าข้อความชิ้นหนึ่งน่าจะเขียนโดยมนุษย์หรือสร้างโดยโมเดลภาษา AI เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI GPTZero ใช้วิธีการตามสมมติฐานที่ว่าข้อความที่สร้างโดย AI และข้อความที่เขียนโดยมนุษย์มีลักษณะที่แตกต่างกัน หลักการเบื้องหลังเครื่องมือดังกล่าวมักมีแนวทางดังต่อไปนี้

1. Entropy & Perplexity Analysis

เป็นการวัดทางสถิติว่าข้อความสามารถคาดเดา [Predictable] ได้เพียงใด ข้อความที่สร้างโดย AI อาจมี Entropy ต่ำกว่า เนื่องจากมีแนวโน้มที่จะคาดเดาได้ง่ายกว่าและมีความหลากหลายน้อยกว่า [Less Varied] งานเขียนของมนุษย์ Perplexity จะวัดว่าแบบจำลองความน่าจะเป็น [Probability Model] คาดการณ์ตัวอย่างได้ดีเพียงใด และสามารถระบุได้ว่าข้อความมีความสม่ำเสมอ [Uniformity] ซึ่งบ่งบอกถึงการถูกสร้างโดย AI

2.Burstiness

หมายถึงความแปรปรวน [Variance] ของความยาวประโยคและความซับซ้อน [Complexity] ภายในข้อความ โดยทั่วไปแล้ว การเขียนโดยมนุษย์จะสะท้อนความหลากหลายมากกว่า (Burstiness) ในขณะที่การเขียนด้วย AI อาจจะมีความสม่ำเสมอ [Consistent] มากกว่า

3. การวิเคราะห์เชิงความหมาย
[Semantic Analysis]


การพิจารณาเนื้อหาและความหมายของข้อความ AI อาจต่อสู้ [Struggle] กับบริบท [Context] และการเชื่อมโยงกันในระยะยาว [Long-Term Coherence] หรืออาจมีการซ้ำวลี [Repeat Certain Phrases] และแนวคิด [Ideas] บางอย่าง ซึ่งสามารถตรวจพบได้โดยเครื่องมือวิเคราะห์เชิงความหมาย


4. การวิเคราะห์สไตโลเมตริก
[Stylometric Analysis]


เครื่องมือ Stylometric สามารถวิเคราะห์สไตล์การเขียน เช่น การสร้างประโยค [Syntax] การใช้คำ [Word Usage] และรูปแบบไวยากรณ์ [Grammar Pattern] เพื่อระบุความไม่สอดคล้องกัน [Inconsistencies] หรือรูปแบบทั่วไป [Typical Pattern] ของโมเดล AI


5. ตัวแยกประเภทการเรียนรู้ของเครื่อง
[Machine Learning Classifiers]


ตัวแยกประเภทการเรียนรู้ของเครื่องสามารถฝึกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อความที่มนุษย์และ AI รู้จัก เพื่อเรียนรู้คุณลักษณะ [Feature] ที่แตกต่างของแต่ละรายการ จากนั้นนำไปใช้กับข้อความใหม่เพื่อทำนายต้นกำเนิดที่เป็นไปได้


เมื่อผู้ใช้ป้อนข้อความลงใน GPTZero เครื่องมือจะวิเคราะห์ข้อความโดยใช้หลักการเหล่านี้เพื่อประเมินความเป็นไปได้ที่จะถูกสร้างขึ้นโดย AI อาจให้คะแนนหรือตัวชี้วัดบางประเภทที่บ่งบอกถึงความน่าจะเป็นนี้ พร้อมด้วยรายละเอียดของการวิเคราะห์ที่นำไปสู่ข้อสรุป


ย้ำอีกครั้ง สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือเครื่องมือ GPTzero อาจไม่แม่นยำ 100% เนื่องจากเทคโนโลยี AI ได้รับการปรับปรุง และเนื่องจากผู้เขียนที่เป็นมนุษย์บางครั้งอาจใช้สไตล์การเขียนที่คล้ายคลึงกับของ AI ดังนั้น จึงควรใช้เครื่องมืออย่าง GPTZero เป็นส่วนหนึ่งของการประเมินในวงกว้าง แทนที่จะใช้ตัดสินขั้นสุดท้ายในการประพันธ์ข้อความ

5. TYPES OF PLAGIARISM

ประเภทของ Plagiarism


เมื่อพูดถึงการลอกเลียนแบบในการวิจัยเชิงวิชาการ โดยทั่วไปจะถือว่ามีระดับหรือระดับความรุนแรงที่แตกต่างกัน


1. การลอกเลียนแบบคำต่อคำ
[Verbatim Plagiarism]


ถือเป็นรูปแบบที่ร้ายแรงที่สุด โดยข้อความหรือเนื้อหาจะถูกคัดลอกคำต่อคำโดยตรงจากแหล่งอื่นโดยไม่มีการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสม เป็นการคัดลอกตามตัวอักษรและส่งต่องานของผู้อื่นในฐานะของตัวเอง


2. Mosaic Plagiarism


การยืม [Borrow] ข้อความหรือแนวคิดส่วนสำคัญจากหลายแหล่งและจัดเรียงใหม่โดยไม่มีการอ้างอิงที่เหมาะสม เป็นการรวมเนื้อหาจากที่ต่างๆ เข้าด้วยกันเป็นเนื้อหาใหม่


3. Paraphrasing Plagiarism


การถอดความแนวคิดหรือแนวคิดจากแหล่งที่มาโดยไม่ให้เครดิตตามสมควรก็ถือเป็นการลอกเลียนแบบเช่นกันแม้จะไม่ใช่คำต่อคำก็ตาม การไม่รับทราบแหล่งที่มานั้นถือเป็นการผิดจรรยาบรรณ


4. การลอกเลียนแบบแนวคิด
[Idea Plagiarism]


การใช้ทฤษฎีดั้งเดิม การค้นพบ หรือแนวคิดทางปัญญาของผู้อื่นโดยไม่มีการระบุแหล่งที่มา ถือเป็นการลอกเลียนแบบแนวคิด


5. การลอกเลียนแบบตนเอง
[Self-Plagiarism]


การใช้ซ้ำและเผยแพร่ซ้ำส่วนใหญ่ของผลงานที่ตีพิมพ์ก่อนหน้านี้ของตนโดยไม่มีการอ้างอิงหรือรับทราบอย่างเหมาะสม อาจถือเป็นการลอกเลียนแบบตนเองได้ในบางกรณี


ระดับการลอกเลียนแบบมักจะขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น จำนวนเนื้อหาที่ถูกลอกเลียนแบบ จำนวนแหล่งที่มาที่เกี่ยวข้อง และบรรทัดฐานที่กำหนดไว้เฉพาะสาขาที่วิจัย การลอกเลียนแบบคำต่อคำ [Verbatim] และการลอกเลียนแบบ Mosaic มักถูกมองว่าเป็นความผิดที่ร้ายแรงที่สุด


สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือแม้แต่การลอกเลียนแบบโดยไม่เจตนาหรือโดยไม่ได้ตั้งใจก็อาจส่งผลตามมาได้ เช่น การเพิกถอนชิ้นงาน [Paper Retractions] การสูญเสียความน่าเชื่อถือ หรือการลงโทษทางวินัยอื่นๆ แนวทางปฏิบัติในการอ้างอิงที่เหมาะสมมีความสำคัญอย่างยิ่งต่องานวิชาการทั้งหมด การใช้เครื่องมือตรวจจับข้อความ AI สามารถช่วยระบุการลอกเลียนแบบที่อาจเกิดขึ้นได้ในระหว่างกระบวนการตีพิมพ์เผยแพร่

6. GUIDELINES FOR PLAGIARISM
CHECK

หลักการวิเคราะห์ Plagiarism


โดยทั่วไปการวัดการลอกเลียนแบบจะใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะทางหรือบริการออนไลน์ที่เปรียบเทียบข้อความที่ส่งมากับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของผลงานตีพิมพ์ ซึ่งอาจรวมถึงเอกสารทางวิชาการ หนังสือ บทความ และเนื้อหาบนเว็บ เครื่องมือเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อตรวจจับความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อความที่เป็นปัญหากับแหล่งที่มาที่มีอยู่ นี่คือรายละเอียดของกระบวนการ


1. การวิเคราะห์ข้อความ
[Text Analysis]


ซอฟต์แวร์จะสแกนและแบ่งเอกสารที่ส่งมาออกเป็นส่วนเล็กๆ [Chunks] หรือเป็นชุดข้อความ [Strings of Text]


2. การเปรียบเทียบฐานข้อมูล
[Database Comparison]


แต่ละชิ้นจะถูกเปรียบเทียบกับข้อความภายในฐานข้อมูลเพื่อค้นหารายการที่ตรงกัน [Matches] หรือคล้ายคลึงกัน [Similarities] ฐานข้อมูลมักจะรวมถึงผลงานทางวิชาการที่ตีพิมพ์ วารสาร และเนื้อหาบนเว็บจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ


3. การประเมินอัลกอริทึม
[Algorithm Evaluation]


อัลกอริธึมที่ซับซ้อน [Sophisticated] จะประเมินการจับคู่วลี [Phrase] ที่ตรงทั้งหมด [Exact] หรือใกล้เคียงกัน [Near-Exact] รวมถึงการถอดความ [Paraphrasing – การกล่าวถึงความคิดผู้อื่นด้วยถ้อยคำและสไตล์ของผู้เขียน] ซึ่งอาจบ่งบอกถึงระดับความซับซ้อนของการลอกเลียนแบบในระดับที่สูงกว่า


4. คะแนนความคล้ายคลึงกัน
[Similarity Score]


จากผลการจับคู่ที่พบ ซอฟต์แวร์จะสร้างดัชนี [Index] หรือคะแนน [Score] ความคล้ายคลึงกัน โดยระบุเปอร์เซ็นต์ของข้อความที่ตรงกับแหล่งอื่น


5. การสร้างรายงาน
[Report Generation]


โดยทั่วไปซอฟต์แวร์จะจัดทำรายงานโดยเน้นข้อความที่ตรงกันและระบุแหล่งที่มาของการคัดลอกหรือถอดความอย่างใกล้ชิด


6. การวิเคราะห์โดยผู้ตรวจสอบ
[Reviewer Analysis]


ขั้นตอนสุดท้ายมักเกี่ยวข้องกับผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ (เช่น อาจารย์ ศาสตราจารย์ หรือบรรณาธิการวารสาร) ตรวจสอบรายงานเพื่อตัดสินว่าการจับคู่นั้นเกิดขึ้นโดยบังเอิญ [Coincidental] มีการอ้างอิงอย่างถูกต้อง [Properly Cited] หรืออาจลอกเลียนแบบได้ [Potentially Plagiaristic]


เครื่องมือทั่วไปที่กล่าวถึงในแวดวงวิชาการสำหรับการตรวจสอบการลอกเลียนแบบ ได้แก่ Turnitin, Grammarly, Unicheck, Quetext และ Pro-Papers และอื่นๆ อีกมากมาย แต่ละวิธีมีวิธีการวิเคราะห์และฐานข้อมูลของตัวเอง แต่ฟังก์ชันหลักเกี่ยวข้องกับการตรวจจับความคล้ายคลึงกันของข้อความและการลอกเลียนแบบที่อาจเกิดขึ้น

7.1 PLAGIARISM TOOLS : UNICHECK

download.png

Unicheck เป็นบริการตรวจจับการลอกเลียนแบบออนไลน์ยอดนิยมที่สถาบันการศึกษาใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อตรวจสอบการลอกเลียนแบบในงานที่มอบหมาย เอกสารวิจัย และงานเขียนอื่นๆ ที่อาจเกิดขึ้น ต่อไปนี้คือรายละเอียดบางส่วนเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ Unicheck
 

1. อัลกอริทึมการจับคู่ข้อความ
[Text Matching Algorithm]

 

Unicheck ใช้อัลกอริทึมการจับคู่ข้อความที่เป็นกรรมสิทธิ์ [Proprietary Text-Matching] ในการสแกน [Scan] และเปรียบเทียบเอกสารที่ผู้วิจัยส่งมากับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของแหล่งข้อมูลออนไลน์ รวมถึงฐานข้อมูลทางวิชาการ เว็บไซต์ หนังสือ และเอกสารที่ได้ส่งมาก่อนหน้านี้
 

2. แหล่งที่มาของฐานข้อมูล
[Database Sources]

 

ฐานข้อมูลของ Unicheck ประกอบด้วยแหล่งข้อมูลออนไลน์หลายพันล้านแหล่ง เช่นฐานข้อมูลทางวิชาการ (เช่น ProQuest, Jstor เป็นต้น) แหล่งข้อมูลทางอินเทอร์เน็ต (เว็บไซต์ หนังสือออนไลน์ ฯลฯ) ที่เก็บข้อมูลของสถาบัน ผลงานนักศึกษา
 

3. รายงานความคล้ายคลึงกัน
[Similarity Report]

 

หลังจากการสแกน Unicheck จะสร้าง “Similarity Report" โดยละเอียด ซึ่งจะเน้นย้ำถึงกรณีที่อาจเกิดการลอกเลียนแบบ [Plagiarism] โดยแสดงแหล่งที่มาที่ตรงกันและเปอร์เซ็นต์ของข้อความที่คล้ายกัน
 

4. ตัวเลือกการกรอง
[Filtering Options]


Unicheck มีตัวเลือกการกรองที่หลากหลายเพื่อยกเว้นการจับคู่บางประเภท เช่น คำพูด [Quote] การอ้างอิงบรรณานุกรม [Bibliographic References] หรือแหล่งที่มาที่ระบุว่าเป็นการไม่ลอกเลียน [Non-Plagiarism]
 

5. แบบส่วนต่อประสานกับผู้ใช้
[User Interface]

 

มี Web-Interface ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ ซึ่งผู้สอน/ผู้ใช้สามารถอัปโหลดไฟล์ ดูรายงาน ตั้งค่ากำหนด และสั่งให้จัดการการมอบหมาย [Manage Assignments]
 

6. บูรณาการ
[Integration]

 

Unicheck สามารถผสานรวมกับระบบบริหารจัดการการเรียนรู้ (LMS) ยอดนิยม เช่น Blackboard, Moodle และ Canvas เพื่อการตรวจสอบการลอกเลียนแบบได้อย่างราบรื่นภายในสภาพแวดล้อม LMS
 

7. นโยบายของสถาบันการศึกษาเอง
[Institutional Policies]

 

สถาบันสามารถกำหนดนโยบายและเกณฑ์การลอกเลียนแบบของตนภายใน Unicheck เพื่อให้สอดคล้องกับมาตรฐานความซื่อสัตย์ทางวิชาการเองได้

7.2 PLAGIARISM TOOLS : TURNITIN

download.png

Turnitin เป็นบริการตรวจจับการลอกเลียนแบบทางอินเทอร์เน็ต ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในสภาบันอุดมศึกษาเพื่อตรวจสอบความคิดริเริ่ม [Originality] ของผลงานที่นักศึกษาส่งมาเทียบกับฐานข้อมูลเนื้อหาขนาดใหญ่ โดยจะเปรียบเทียบข้อความที่ส่งมากับฐานข้อมูลบทความวิชาการ เอกสาร เพื่อระบุรายการที่ตรงกันหรือรูปแบบข้อความที่คล้ายกัน Turnitin สร้างรายงานที่ระบุเปอร์เซ็นต์ของความคล้ายคลึงกัน และจัดเตรียมเครื่องมือสำหรับผู้สอนเพื่อตรวจสอบกรณีที่อาจเกิดการลอกเลียนแบบ [Plagiarism] นอกจากนี้ยังใช้เป็นเครื่องมือในการให้ความรู้ให้กับนักศึกษาเกี่ยวกับความซื่อสัตย์ทางวิชาการ [Integrity] และแนวทางปฏิบัติในการอ้างอิงที่เหมาะสม [Proper Citation Practices]


Turnitin ทำงานโดยการเปรียบเทียบข้อความที่ส่งมากับฐานข้อมูลงานวิชาการ เว็บไซต์ และเอกสารที่ส่งมาตีพิมพ์ก่อนหน้านี้จำนวนมหาศาล จากนั้นสร้างรายงานความคล้ายคลึงกันโดยระบุเป็นเปอร์เซ็นต์ของข้อความที่ตรงกับแหล่งที่มาในฐานข้อมูล โดยเน้นเนื้อหาที่ตรงกัน สิ่งนี้ช่วยให้นักการศึกษาสามารถระบุการลอกเลียนแบบที่อาจเกิดขึ้น หรือมีการอ้างอิงที่ไม่เหมาะสมในงานของนักศึกษา และเป็นการส่งเสริมความซื่อสัตย์ทางวิชาการ


Turnitin มุ่งเน้นไปที่การตรวจจับความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อความที่ส่งมาและฐานข้อมูลที่ครอบคลุม โดยมีจุดประสงค์เพื่อระบุการลอกเลียนแบบที่อาจเกิดขึ้น แม้ว่าการจับคู่ข้อความกับแหล่งที่มาที่รู้จักจะมีประสิทธิภาพสูง แต่การตรวจจับการใช้งาน AI โดยเฉพาะ เช่น การแยกความแตกต่างระหว่างเนื้อหาที่สร้างโดย AI และงานเขียนโดยมนุษย์ ไม่ใช่หน้าที่หลักของมัน เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง Turnitin ไม่ได้วิเคราะห์โดยเฉพาะว่าข้อความถูกสร้างขึ้นโดย AI หรือไม่ แต่จะค้นหารายการที่ตรงกับข้อความที่มีอยู่แทน ซึ่งอาจรวมถึงงานที่ระบุก่อนหน้านี้ว่าสร้างโดย AI หากเคยส่งมาก่อน

8. HOW TO AVOID RETRACTIONS OF PAPER SUBMISSION

วิธีเลี่ยงการถูกปฏิเสธการวิจัยทางวิชาการในวารสารวิจัยใด ๆ
เมื่อใช้เนื้อหาที่สร้างโดย AI
By ChatGPT


การเลี่ยงการถูดปฏิเสธการวิจัยทางวิชาการในวารสารการวิจัยใดๆ เมื่อใช้เนื้อหาที่สร้างโดย AI นั้น มีกลยุทธ์และแนวทางให้พิจารณาเลือกใช้หลายประการ แนวทางที่ครอบคลุมมีดังนี้


1. ทำความเข้าใจแนวปฏิบัติและขอบเขตของวารสาร
[Understand the Journal’s Guidelines and Scope]


อ่านแนวทางการส่งวารสาร
[Read Submission Guidelines]

ทำความคุ้นเคยกับแนวทางการส่งวารสาร ขอบเขต และสิ่งที่วารสารต้องกา ซึ่งรวมถึงการจัดรูปแบบ [Formatting] รูปแบบการอ้างอิง [Citation] และประเภทของการมีส่วนร่วมที่วารสรยอมรับ


การจัดแนวขอบเขต
[Scope Alignment]


ตรวจสอบให้แน่ใจว่างานวิจัยสอดคล้องกับการมุ่งเน้นเฉพาะเรื่อง [Thematic] และสาขา [Disciplinary] ของวารสาร เพื่อเพิ่มความเกี่ยวข้องและความเหมาะสมของเนื้อหา


2. รักษามาตรฐานความซื่อสัตย์ทางวิชาการระดับสูง
[Maintain High Standards of Academic Integrity]


ความเป็นจุดเริ่มต้น
[Originality]


แม้ว่า AI สามารถช่วยในการสร้างเนื้อหาได้ แต่ต้องแน่ใจว่าได้ส่งงานสำหรัยบตีพิมพ์ที่เป็นต้นฉบับ และเพิ่มความรู้หรือข้อมูลเชิงลึกใหม่ให้กับสาขาของผู้วิจัย


อ้างอิงความช่วยเหลือจาก AI
[Cite AI Assistance]


หากนักวิจัยได้ใช้ AI เพื่อช่วยในการวิจัยหรือการเตรียมต้นฉบับ ให้เปิดเผยสิ่งนี้ในส่วนวิธีการ [Methodology] หรือกิตติกรรมประกาศ [Acknowledgement] โดยระบุรายละเอียดขอบเขตและลักษณะของการใช้งาน


การตรวจสอบการลอกเลียนแบบ
[Plagiarism Check]


ใช้เครื่องมือตรวจจับการลอกเลียนแบบเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาที่สร้างโดย AI เป็นต้นฉบับ เครื่องมือ AI สามารถสร้างเนื้อหาที่มีอยู่ซ้ำโดยไม่ได้ตั้งใจ {Inadvertently] ดังนั้นการตรวจสอบและเรียบเรียงถ้อยคำใหม่ [Rephrase] ตามความจำเป็นจึงเป็นสิ่งสำคัญ


3. ตรวจสอบให้แน่ใจเกี่ยวกับระเบียบวิธีการวิจัยที่เข้มงวด
[Ensure Rigorous Research Methodology]


การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
[Data Validation]


ตรวจสอบความถูกต้อง [Validate] และตรวจสอบซ้ำ [Cross-Check] ข้อมูลหรือข้อมูลใดๆ ที่สร้างโดยเครื่องมือ AI การตรวจสอบเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความน่าเชื่อถือ [Reliability] และความถูกต้อง [Accuracy] ของผลการวิจัย


ความโปร่งใสด้านระเบียบวิธี
[Methodological Transparency]


มีความโปร่งใสและมีรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการวิจัย รวมถึงวิธีการใช้ AI ในกระบวนการวิจัย ความโปร่งใสนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ

4. จัดลำดับความสำคัญคุณภาพและความชัดเจนของการเขียน

[Prioritize Quality and Clarity of Writing]

แก้ไขและปรับปรุง

{Edit & Revise]

แบบร่าง [Drafts] ที่สร้างโดย AI อาจขาดความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ในรายละเอียด [Nuance] หรือความสอดคล้องกัน [Coherence] จึงควรแก้ไขอย่างเข้มงวดเพื่อให้มั่นใจถึงความชัดเจน ความลื่นไหล และน้ำเสียง [Tone] ทางวิชาการ ปรับแต่งเนื้อหาให้เป็นไปตามบรรทัดฐานทางสาขา [Disciplinary] ของผู้วิจัย

คำติชมจากเพื่อนร่วมสาขา

[Peer Feedback]

ก่อนที่จะส่งตีพิมพ์ ให้ขอคำติชมจากเพื่อนร่วมสาขาหรือที่ปรึกษา พวกเขาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึก [Insights] อันมีค่าในแงของความชัดเจน [Clarity] ความสอดคล้อง [Coherence] และคุณภาพโดยรวม [Overall Quality] ของต้นฉบับ [Manuscript]

5. ตอบสนองอย่างมีจริยธรรมต่อข้อจำกัดของ AI

[Respond Ethically to AI’s Limitations]

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม

[Ethical Considerations]

กล่าวถึงข้อพิจารณาด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับการใช้ AI ในการวิจัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเกี่ยวข้องกับผู้เข้าร่วมที่เป็นมนุษย์หรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน [Sensitive Data]

 

ส่วนข้อจำกัด

[Limitations Section]

รวมส่วนข้อจำกัดในรายงานที่ได้มีการอภิปรายเกี่ยวกับข้อจำกัดของการใช้ AI ในการวิจัย สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงการมีส่วนร่วมที่สำคัญของผู้วิจัยกับเครื่องมือและวิธีการวิจัย

6. มีส่วนร่วมกับกระบวนการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิอย่างสร้างสรรค์

Engage with the Peer Review Process Constructively

การแก้ไขแบบตอบสนอง

[Responsive Revisions]

หากผู้ตรวจสอบแนะนำให้แก้ไข ให้ตอบกลับอย่างสร้างสรรค์และละเอียดถี่ถ้วน ซึ่งรวมถึงการจัดการข้อกังวลเกี่ยวกับเนื้อหาหรือวิธีการที่สร้างโดย AI ด้วย

การสื่อสารแบบเปิด

[Open Communication]

หากมีข้อสงสัยเกี่ยวกับเนื้อหาที่สร้างโดย AI ควรประสานงานกับทีมบรรณาธิการของวารสารอย่างเปิดเผยและโปร่งใส

การบูรณาการเครื่องมือ AI ในการวิจัยเชิงวิชาการแม้ให้ประโยชน์มากมาย แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายในตัวมันเอง การปฏิบัติตามมาตรฐานทางวิชาการ การพิจารณาด้านจริยธรรม และความโปร่งใสเกี่ยวกับการใช้ AI ในกระบวนการวิจัยสามารถช่วยลดความเสี่ยงที่จะถูกปฏิเสธการตีพิมพ์ได้ ความสำคัญของ AI คือการเพิ่มประสิทธิภาพการสนับสนุนด้านวิชาการ ไม่ใช่การพึ่งพา AI เพื่อทำงานด้านวิชาการให้กับผู้วิจัย

ส่วน Claude.AI ให้คำแนะนำดังนี้

เมื่อใช้เนื้อหาที่สร้างโดย AI ในการวิจัยทางวิชาการที่มีจุดประสงค์เพื่อตีพิมพ์ในวารสารการวิจัย สิ่งสำคัญคือต้องใช้ความระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกปฏิเสธ คำแนะนำมีดังนี


1. เปิดเผยความช่วยเหลือด้าน AI
[Disclose AI assistance]


วารสารวิชาการส่วนใหญ่กำหนดให้ต้องเปิดเผยเครื่องมือ AI ที่ใช้ในกระบวนการวิจัยอย่างครบถ้วน ต้องระบุอย่างชัดเจนในต้นฉบับว่าส่วนใดถูกสร้างขึ้นหรือได้รับความช่วยเหลือจาก AI


2. หลีกเลี่ยงการส่งต่อข้อความ AI เป็นของผู้วิจัยเอง
[Avoid passing off AI text as your own]


อย่าพยายามนำเสนอข้อความที่สร้างโดย AI แบบคำต่อคำ [Verbatim] ราวกับว่าผู้วิจัยเขียนเองทั้งหมด นี่อาจถือเป็นการทุจริตทางวิชาการ [Academic Dishonesty] หรือการลอกเลียนแบบ [Plagiarism] จากวารสารหลายฉบับ


3. เพิ่มข้อมูลที่น่าเชื่อถือให้ผลลัพธ์ที่ได้จาก AI
[Substantiate AI outputs]


ถือว่าเอาต์พุต AI เป็นจุดเริ่มต้นหรือแบบร่าง [Draft] ให้ทบทวน ตรวจสอบข้อเท็จจริง เรียบเรียงถ้อยคำของผู้วิจัยเองอย่างรอบคอบ และเสริมด้วยการวิเคราะห์เชิงลึก การตีความ และการร่างข้อความต้นฉบับของผู้วิจัยเอง


4. รักษาความซื่อสัตย์ทางวิชาการ
[Maintain academic integrity]


ควรใช้ AI เป็นเครื่องมือในการเพิ่มผลผลิต [Enhance Productivity] ไม่ใช่เลี่ยง [Bypass] การทำงานวิจัยจริง ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าระเบียบวิธี การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และข้อสรุปของผู้วิจัยป็นไปตามมาตรฐานทางวิชาการที่เข้มงวด


5. ตรวจสอบนโยบายวารสาร
[Check Journal Policies]


วารสารต่างๆ อาจมีกฎเกณฑ์เฉพาะเกี่ยวกับการใช้งาน AI ให้อ่านและปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ [Guidelines] และนโยบาย [Policies[ ของผู้เขียนวารสารเป้าหมายอย่างละเอียด


6. รับการอนุมัติจากทีปรึกษาวิจัย
[Get supervisor approval]


หากผู้วิจัยเป็นนักศึกษา ให้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รับการอนุมัติจากอาจารย์ที่ปรึกษาก่อนที่จะรวมความช่วยเหลือจาก AI ในงานวิชาการ


7. อ้างอิงอย่างเหมาะสม
[Cite appropriately]


หากใช้ข้อมูลหรือแบบจำลองการฝึกอบรมของบุคคลที่สาม [Third-Party Training Data/Models] ให้อ้างอิงอย่างเหมาะสมและอ้างถึงสิทธิ์เท่าที่จำเป็น

bottom of page