E sezonul licențelor și al disertațiilor, perioada aceea magică a anului în care biblioteca se umple de panică și cafea, iar inbox-ul coordonatorilor se transformă într-un câmp de mine. Și, ca în fiecare an, citesc lucrări. Numai că anul acesta mi se pare că-mi plesnește capul mai tare decât de obicei - pentru că, pe lângă elucubrațiile clasice (acelea le știam, le iubeam aproape ... old friends ... sat on their park bench like bookends [pentru continuare vezi aici: https://www.youtube.com/watch?v=6YpK-qrGQrg]), au apărut specii noi.

Există acum lucrarea scrisă vizibil cu GenAI: aceeași cadență, aceleași „este important de menționat că", aceeași politețe robotică turnată peste un non-conținut. O recunoști de la o poștă, duhnește, e hâdă. Dar specia mea preferată - preferată, haha - căci mă uit la ea cam în același fel în care mă uit la o catastrofă feroviară pe care n-o pot opri - e lucrarea în care studentul a uitat să șteargă urmele. Comentariul lui ChatGPT lăsat frumos în text: „Iată o versiune mai academică a paragrafului tău, dă-mi de știre dacă vrei să o ajustez." Sau, capodopera absolută, propriul prompt rămas în corpul lucrării: „scrie-mi un capitol despre cadrul teoretic și inventează niște date statistice care să arate o corelație puternică."

Aici nu mai râdem, aici ne oprim, deja aici e treabă serioasă.

For the record: Nu văd o problemă atât de mare în utilizarea AI pentru refrazare, sau chiar pentru scriitură, cât timp este făcut sub supervizare umană, utilizarea AI este divulgată (parte din utilizarea etică a AI în cercetare) și o persoană clar identificabilă continuă să fie responsabilă pentru text (și pentru greșelile AI). Cu alte cuvinte: utilizează cât vrei, dragă student, dar divulgă acest lucru cu onestitate, spune la ce anume ai utilizat AI - și supervizează ce face drăcovenia, pentru că dacă sunt erori, responsabilitatea e a ta!

Oricum, eu cred că problema e mai mare de atâta. Ca să nu credeți că vorbesc din nervi de coordonator obosit (deși și ăștia există, recunosc), hai să vorbim ca oamenii de știință. Pentru că datele există și sunt proaspete.

Un studiu publicat luna trecută în Science (mulțumesc colegilor mei din Lab, care vor rămâne nenumiți aici, pentru semnalarea studiului), realizat pe 95.513 de studenți din 20 de universități publice de cercetare din SUA, ne dă în sfârșit cifre serioase în locul impresiilor (Chirikov et al., 2026). Și studiul e remarcabil tocmai pentru că nu cântă în niciunul dintre cele două coruri zgomotoase: nu confirmă nici isteria („toți copiază, s-a terminat universitatea, viața nu mai are sens"), dar nici varianta liniștitoare („nu s-a schimbat nimic, calmați-vă").

Două treimi dintre studenți au folosit GenAI în anul universitar 2023-2024, iar 37% o fac regulat. Până aici, nimic surprinzător. Partea interesantă vine din metodă: ca să măsoare cât de mulți trișează - comportament pe care nimeni nu-l recunoaște direct, evident - autorii au folosit o tehnică numită list randomization într-un design experimental, un truc statistic elegant prin care întrebi indirect despre probleme sensibile și estimezi apoi răspunsul care ar fi fost dat dacă participantul ar fi fost sincer. Rezultatul: circa 9% dintre cei care folosesc GenAI au predat conținut generat de AI știind că probabil nu e permis. Iar aici e nuanța care contează: printre utilizatorii zilnici, cifra urcă la 26%, față de doar 7% la cei ocazionali.

Deci nu, nu copiază „toată lumea". Dar frauda se concentrează exact acolo unde te-ai aștepta - la cei care s-au obișnuit să respire prin chatbot. Cum ar zice vorba: nu cad merele departe de chatbot - problema e că unele cad direct în coșul de plagiat.

Și mai e un detaliu contraintuitiv care merită subliniat cu markerul fluorescent: ratele estimate de fraudă sunt mai mari în domeniile non-STEM. Economie 17%, jurnalism 16%, în timp ce biologia, mai exactă, stă la 5% (domeniul meu, psihologia, e la 10%, undeva la mijloc). Adică tocmai disciplinele unde produsul final e un text - exact ce știe GenAI să fabrice cel mai convingător - sunt cele mai expuse. Ceea ce ne aduce, fără ocolișuri, la licență.

Un proiect de seminar ratat e o pagubă mică. O licență sau o disertație e altceva: e actul prin care o instituție certifică, cu ștampilă și semnătură, că un om poate face ceva. E o promisiune făcută angajatorului, pacientului, clientului, societății. Când acea promisiune e scrisă de o mașină - și uneori cu date inventate de mașină - nu păcălim un profesor obosit, ci falsificăm o garanție publică.

Mi-e teamă că problema e mai generalizată la noi decât ”la ei”, adică ratele in România sunt posibil mai mari decât cele raportate de Chirikov et al. (2026) în Science. Anecdotic: avem un grup de Reddit, r/UniRO, „dedicat atât studenților din țară, cât și celor din străinătate", unde apar întrebări de genul: „mâine trimit licența la coordonator pentru verificare antiplagiat, am dat copy-paste la tot direct din AI, ce fac acum să nu mă prindă?" Citești asta și nu știi dacă să râzi sau să suni la minister. Pentru că omul nu întreabă cum să învețe. Întreabă cum să nu fie prins. A optimizat problema greșită - ca țăranul din banc care, întrebat de ce nu-și repară acoperișul, răspunde: „când plouă nu se poate, iar când e senin nu curge." Sau ca Gyuri Pascu din Divertis, care, jucându-l pe boierul corupt căruia Vodă îi spunea ”dacă te mai prind că furi, te trag în țeapă”, îi răspundea acestuia nu ”nu mai fur” ci ”nu mai mă prinzi, Măria Ta, nu mai mă prinzi”!

Tentația instituțională e să răspundem cu interdicții și detectoare. E reflexul nostru, ca administratori: dăm o circulară, cumpărăm un soft, dormim liniștiți. Problema e că nu funcționează. Un studiu sistematic care a testat 14 instrumente de detecție a textului generat de AI a arătat că acestea sunt nici precise, nici fiabile, și în plus au tendința de a clasifica greșit textul ca fiind scris de om (Weber-Wulff et al., 2023). Iar dacă textul AI e ușor editat de mână, detecția pică și mai rău. E un joc de-a șoarecele și pisica, în care pisica are mereu modelul de anul trecut.

Articolul din Science nu propune nici interdicții, nici detectoare universale. Propune ceva mai greu, dar mai serios: reforma evaluării, adaptată pe disciplină. Și are dreptate, pentru că rădăcina problemei nu e morală, e metodologică. Evaluările noastre clasice măsoară produsul final - un text frumos formatat - în loc să măsoare procesul, raționamentul și competența. Iar produsul final e exact ce a devenit GenAI campion mondial la fabricat.

Direcțiile sunt clare și converg cu un consens tot mai larg din cercetarea educațională – cel puțin 3 idei sunt importante și le expun aici.

- Prima - folosirea selectivă a evaluărilor, în condiții controlate: examene orale, probe practice, susțineri în care studentul trebuie să-și apere alegerile în timp real. Nu pentru că examenul oral ar fi „AI-proof" în mod magic (autorii avertizează explicit împotriva iluziei că ne întoarcem pur și simplu la examenul clasic), ci pentru că la o întrebare-surpriză despre propria metodologie, copilotul tace, iar studentul vorbește - sau nu.

- A doua - redesenarea sarcinilor astfel încât AI-ul fie e structural inutil, fie e integrat onest. Cere-i studentului să documenteze procesul, să justifice deciziile, să critice un output de AI, să arate cum a ajuns la concluzie. Mută accentul de pe artefactul lustruit pe gândirea din spatele lui. Bonus: asta dezvoltă chiar literația AI pe care piața muncii o cere oricum. Am cerut asta în mod explicit studenților mei la cursul de Gândire Critică, abia aștept să încep să le citesc eseurile.

- A treia - și asta mă atinge ca om de știință - să recunoaștem că delegarea masivă către AI are un cost cognitiv real. Cercetarea recentă arată că ușurința oferită de modelele lingvistice reduce efortul mental, dar compromite profunzimea în investigația științifică a studenților (Stadler et al., 2024) (Matthias Stadler este la Munchen acum, un cercetător tânăr dar excelent de calificat în zona asta de cercetare în abilități cognitive). Cu alte cuvinte: GenAI poate îmbunătăți performanța afișată fără să îmbunătățească învățarea reală - distincție crucială pe care o sintetizează frumos și o analiză din Nature Human Behaviour despre promisiunile și capcanele acestor instrumente (Yan et al., 2024) (acest articol are printre co-autori pe Samuel Greiff si Ziwen Teuber, cu ambii am publicat anterior). Iar o diplomă care certifică o performanță fără învățare e o bancnotă fără acoperire.

Mai e o piesă în acest puzzle pe care eu cred că nu o putem ignora: inechitatea. Același studiu din Science arată diferențe mari de acces și utilizare - studenții din medii subreprezentate și cei cu venituri mici folosesc GenAI semnificativ mai puțin. Deci dacă reformăm evaluarea presupunând că „oricum toți au AI", riscăm să reproducem inegalități vechi sub haine noi.

Nu sunt tehnofob. GenAI rămâne un instrument extraordinar de învățare când e folosit pentru a gândi cu el, nu pentru a gândi în locul tău. Dar momentul licenței e linia roșie unde gluma se transformă în certificare, iar certificarea fără competență e o minciună instituționalizată - iar minciuna, cum știm, are picioarele scurte.

E critic să ne trezim în universități și să proiectăm sisteme de evaluare care măsoară ce contează: nu cât de bine sună paragraful, ci dacă în spatele lui chiar e un om care a înțeles. Altfel, peste câțiva ani, vom înmâna diplome unor absolvenți care, întrebați ce scrie în propria lor lucrare, vor răspunde sincer: „stai să întreb pe ChatGPT". Și atunci chiar n-o să mai fie de râs.

Eu nu cred că mai avem mult timp de așteptat – sigur dacă stăm în stilul românesc încă 2-3 până ne prindem ce se întâmplă, va fi prea târziu. Ideal ar fi ca din anul următor lucrurile deja să se schimbe; pentru asta voi pleda în propria mea facultate!

Chirikov, I., Smirnov, I., & Kizilcec, R. F. (2026). Generative AI use and misuse call for assessment reform in higher education. Science, 392(6800), 818-820. https://doi.org/10.1126/science.aec5115

Stadler, M., Bannert, M., & Sailer, M. (2024). Cognitive ease at a cost: LLMs reduce mental effort but compromise depth in student scientific inquiry. Computers in Human Behavior, 160, 108386. https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108386

Weber-Wulff, D., Anohina-Naumeca, A., Bjelobaba, S., Foltýnek, T., Guerrero-Dib, J., Popoola, O., Šigut, P., & Waddington, L. (2023). Testing of detection tools for AI-generated text. International Journal for Educational Integrity, 19(1), Article 26. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00146-z