This paper presents a critical analysis of generative Artificial Intelligence (AI) detection tools in higher education assessments. The rapid advancement and widespread adoption of generative AI, particularly in education, necessitates a reevaluation of traditional academic integrity mechanisms. We explore the effectiveness, vulnerabilities, and ethical implications of AI detection tools in the context of preserving academic integrity. Our study synthesises insights from various case studies, newspaper articles, and student testimonies to scrutinise the practical and philosophical challenges associated with AI detection. We argue that the reliance on detection mechanisms is misaligned with the educational landscape, where AI plays an increasingly widespread role. This paper advocates for a strategic shift towards robust assessment methods and educational policies that embrace generative AI usage while ensuring academic integrity and authenticity in assessments.


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生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术。这项技术能够创造文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容,全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得了显著进展,2023年被称为生成式人工智能的突破之年。这项技术从单一的语言生成逐步向多模态、具身化快速发展。在图像生成方面,生成系统在解释提示和生成逼真输出方面取得了显著的进步。同时,视频和音频的生成技术也在迅速发展,这为虚拟现实和元宇宙的实现提供了新的途径。生成式人工智能技术在各行业、各领域都具有广泛的应用前景。
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