HackerRank có biết bạn dùng ChatGPT không?

Nỗi lo đằng sau câu hỏi này thường rất cụ thể: bạn đang mở ChatGPT ở tab thứ hai và muốn biết liệu cửa sổ bài kiểm tra có nhận ra điều đó hay không. Phần này liệt kê những gì HackerRank ghi lại. Nói ngắn gọn, đó chỉ là một vài tín hiệu ở cấp độ trình duyệt cộng thêm webcam tùy chọn, và không tín hiệu nào trong số đó đọc được nội dung của tab khác.

Những gì một bài đánh giá HackerRank ghi lại:

• Tiêu điểm và việc chuyển tab, tức là thời điểm bạn rời khỏi cửa sổ bài kiểm tra và thời điểm bạn quay lại
• Sự kiện dán vào trình soạn thảo code, bao gồm cả lượng văn bản đến cùng một lúc
• Việc thoát chế độ toàn màn hình, khi bài đánh giá được cấu hình để yêu cầu toàn màn hình
• Ảnh chụp webcam, chỉ khi công ty bật chế độ giám sát

Một tab trình duyệt không thể đọc được các tab bên cạnh nó. HackerRank biết tiêu điểm đã rời khỏi bài đánh giá; nó không biết bạn đã mở ChatGPT, một trang tài liệu, hay hộp thư email của bạn. Phân tích chi tiết theo từng nền tảng có trong cụm bài về khả năng bị phát hiện.

Rủi ro không nằm ở việc mở ChatGPT. Nó nằm ở cách bạn sử dụng câu trả lời đó.

HackerRank chạy chấm điểm độ tương đồng code trên các bài nộp, so sánh giải pháp của bạn với bài nộp của các ứng viên khác và các nguồn công khai đã biết. Các mô hình ngôn ngữ vốn nhất quán theo thiết kế: nhờ vài người khác nhau để ChatGPT giải cùng một bài toán mảng tiêu chuẩn, và các bài nộp sẽ hội tụ về cùng một cấu trúc, cùng tên biến, cùng phong cách chú thích. Sự tập trung đó chính là kiểu mẫu mà chấm điểm độ tương đồng được sinh ra để phát hiện.

Việc dán làm vấn đề nghiêm trọng hơn. Một lần dán duy nhất đưa nguyên một giải pháp hoàn chỉnh vào trình soạn thảo trống là một tín hiệu mạnh hơn cả chính đoạn code, vì nó cho thấy câu trả lời xuất hiện trọn vẹn thay vì được xây dựng dần dần.

Cần lưu ý những gì tất cả điều này không chứng minh được. Một dấu hiệu tương đồng chỉ nói rằng hai bài nộp trông giống nhau. Nó không nói ChatGPT đã viết bài nào trong số đó. Các công cụ tuyên bố nhận diện được văn bản do AI viết không đáng tin cậy theo cả hai chiều, và một người xét duyệt cẩn thận sẽ coi đó là lý do để đặt câu hỏi thêm chứ không phải bằng chứng.

Một thiết bị thứ hai hoàn toàn nằm ngoài hệ thống này. Nếu bạn đọc ChatGPT trên điện thoại, sẽ không có tín hiệu trình duyệt nào để ghi lại, vì không có gì xảy ra trong trình duyệt đang chạy bài kiểm tra.

Khoảng trống đó hẹp hơn so với những gì nó nghe có vẻ, một khi chế độ giám sát được bật. Ảnh chụp webcam không phát hiện được điện thoại, nhưng chúng có thể cho thấy một người thỉnh thoảng cúi xuống và nhìn đi chỗ khác, và người xét duyệt sẽ rút ra kết luận hiển nhiên. Trên laptop do công ty quản lý, phần mềm quản lý thiết bị của chính công ty có thể thấy nhiều hơn đáng kể so với HackerRank.

Hãy hình dung một kỹ sư backend đang làm bài kiểm tra HackerRank có giới hạn thời gian cho một đội ngũ thanh toán. Họ giải hai bài đầu tiên trực tiếp trong trình soạn thảo và giải bài thứ ba thông qua ChatGPT trên điện thoại. Nhật ký của HackerRank cho thấy một phiên làm bài sạch sẽ. Nhưng ảnh chụp webcam lại cho thấy sự chú ý rời khỏi màn hình trong phần lớn đoạn cuối, và giải pháp thứ ba đọc lên hoàn toàn không giống hai bài trước. Không có gì bị phát hiện, nhưng báo cáo vẫn trông có vẻ bất thường. Luyện tập những vòng tiếp theo bằng bài tập phỏng vấn thử mới là phần thực sự tích lũy giá trị lâu dài.

SubcueAI được xây dựng cho các cuộc phỏng vấn hội thoại trực tiếp, tức là kiểu phỏng vấn mà một người thật đặt câu hỏi cho bạn qua Zoom, Google Meet, hoặc Microsoft Teams. Ứng dụng desktop trên macOS và Windows thu âm thanh hệ thống và micro của bạn, rồi hiển thị gợi ý trên một lớp phủ cục bộ; Side Panel của tiện ích mở rộng trình duyệt cũng làm điều tương tự cho cuộc gọi chạy trong một tab Chromium, chỉ thu âm thanh của tab đó, tức là tiếng của người phỏng vấn chứ không phải của bạn. Không có bot nào tham gia cuộc gọi và không có gì được chèn vào trang cuộc họp.

Một bài đánh giá lập trình của HackerRank là một tình huống khác hẳn. Không ai nói chuyện, nên một trợ lý trực tiếp không có gì để lắng nghe, và việc đưa sự trợ giúp từ bên ngoài vào một bài đánh giá là vi phạm các điều khoản mà bạn đã chấp nhận khi bắt đầu làm bài. Chúng tôi không khẳng định rằng bất kỳ công cụ nào là không thể bị phát hiện trong tình huống đó. Chia sẻ màn hình, ghi màn hình, môi trường có giám sát, và thiết bị do công ty quản lý đều nằm ngoài phạm vi mà một lớp phủ cục bộ có thể kiểm soát.

Sự chuẩn bị thực sự hiệu quả cho một bài kiểm tra lập trình không hề hào nhoáng: luyện tập các dạng bài cho đến khi bạn có thể tự viết chúng mà không cần trợ giúp. Chi tiết về việc thu âm và độ trễ được trình bày trong cụm bài về cách hoạt động.