Колумбийский университет отстранил студента факультета компьютерных наук Чунгина Ли, который разработал ИИ-инструмент Interview Coder, предназначенный для скрытного решения технических вопросов на собеседованиях. Ли заявил, что обманул с его помощью четыре крупных компании.
Interview Coder, на создание которого, по словам Ли, ушло всего четыре дня, позволяет скрытно делать скриншоты задач, обрабатывает изображения с помощью ИИ и выдаёт решение. Стартап Ли продаёт доступ к инструменту за $60 в месяц, и, по словам Ли, в год его доход приближается к $2 миллионам.
Ли опубликовал на YouTube видео (уже удалено), демонстрирующее использование инструмента во время собеседования в Amazon. Студент утверждает, что использовал Interview Coder на собеседованиях в Amazon, Capital One, Meta* и TikTok, и все они завершились успешно.
После публикации видео университет привлёк студента к дисциплинарной ответственности за создание инструмента, поощряющего обман. Ли прошёл два дисциплинарных слушания, после первого его отправили на испытательный срок. Спустя полторы недели Ли получил уведомление об отстранении от занятий.
В качестве официальной причины отстранения в университете назвали то, что Ли поделился записью дисциплинарного слушания и опубликовал фотографию с сотрудниками Колумбийского университета в социальных сетях.
По словам Ли, всё произошло так, как он и планировал: он подал заявление на академический отпуск ещё до результатов первого слушания. В беседе с Business Insider он заявил, что в любом случае не видел «мир, в котором он закончил учёбу».
Любопытно, что в этом месяце Amazon запретила использование инструментов на базе искусственного интеллекта во время прохождения собеседований. В частности, Amazon критикует решения, которые способны помогать соискателям в режиме реального времени и выступают в качестве суфлёра. Компания указывает, что чат-боты предоставляют «несправедливое преимущество» и препятствуют оценке реальных навыков.
*Meta Platforms признана экстремистской, её деятельность в России запрещена.
Источник: habr.com
Похожие новости:
Открытая модель для кода DeepSeek-Coder-V2 на 16B и 236B. Теоретический конкурент для Codestral 22B
Представлена открытая модель для кода DeepSeek-Coder-V2 на 16B и 236B. Теоретический конкурент для Codestral 22B
Представлена открытая LLM модель для кода DeepSeek-Coder-V2 на 16B и 236B. Теоретический конкурент для Codestral 22B
Вышла Qwen2.5-Coder 32B. Открытая локальная модель для кода небольшого размера конкурирующая с GPT-4o