نعم، يمكن أن يكون الكشف عن الذكاء الاصطناعي دقيقًا

باختصار: ينبغي على الأكاديميين ومشرفي المحتوى إعادة تقييم آرائهم بشأن أدوات الكشف عن المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي أو برامج فحص الذكاء الاصطناعي. فقد أصبح الإجماع السابق الذي تشكل في عام 2023 استنادًا إلى الأبحاث الأكاديمية ووسائل الإعلام الشعبية قديمًا. فنماذج الكشف عن المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي الحديثة، مثل «بانجرام»، لم تكتفِ بمواكبة أحدث نماذج اللغات الكبيرة فحسب، بل يتم تطويرها لتكون قادرة على مواكبة التطورات المستقبلية.

كيف وصلنا إلى هنا: نبذة تاريخية عن تقنية الكشف عن الذكاء الاصطناعي

عندما أُطلق ChatGPT في عام 2022، توافد الكتّاب ومنشئو المحتوى على هذه الأداة الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي لإنشاء المحتوى. ولم يتوقف هذا الإقبال منذ ذلك الحين. استفاد منشئو المحتوى من ChatGPT (ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى) ومن منافسيه لكتابة كل شيء بدءًا من الوثائق الضخمة مثل الأوراق البحثية والروايات وصولًا إلى المقتطفات الصغيرة مثل رسائل البريد الإلكتروني وتعليقات Reddit ومراجعات Amazon. وأغرق المحتوى الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي شبكة الإنترنت. ومع ذلك، منذ ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، كان هناك طلب على التمييز بين ما هو مكتوب بواسطة البشر وما هو مكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي. وقد أدركت OpenAI هذه الحاجة بالفعل وقامت بإنشاء منتج يصنف النص على أنه من إنتاج الذكاء الاصطناعي. ومع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي، ازداد الطلب على أجهزة الكشف أو المصنفات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، لا سيما في المدارس والجامعات حيث تعتبر النزاهة الأكاديمية أمرًا بالغ الأهمية. استخدم بعض الطلاب (الذين غالبًا ما يكونون من أوائل المستخدمين) أحدث النماذج لإنجاز الواجبات، وإجراء الاختبارات، والتقدم للالتحاق بالجامعة. بعض الباحثين، تحت ضغط الوقت، اختصروا الطريق وقدموا أعمالًا كتبها الذكاء الاصطناعي أو ساعدهم في كتابتها للنشر. لذلك، تم إطلاق العديد من الأدوات على أمل معالجة هذه المخاوف. أطلقت الشركات القائمة في مجال البرمجيات الأكاديمية مثل TurnItIn أداة في أبريل 2023 تسمى AI Checker لتلبية احتياجات العملاء الحاليين في مجال التعليم. كما أطلقت Grammarly أداة خاصة بها في عام 2024 تسمى Grammarly Authorship. كان الرأي السائد لدى هذه الشركات هو أنه إذا كانت أدواتها قادرة على تحديد الانتحال، فيجب أن تكون قادرة أيضًا على تحديد الذكاء الاصطناعي. كان التعليم العالي، على وجه الخصوص، بحاجة إلى الانتقال من "أدوات فحص الانتحال" إلى "أدوات فحص الذكاء الاصطناعي". ومع ذلك، كان من الواضح منذ البداية أن هذا لن ينجح.

كانت أجهزة الكشف عن النصوص المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي في بداياتها تعد بالدقة من خلال استخدام مفهومي «التعقيد» و«التقلب». يشرح برادلي إيمي، المدير التقني لشركة «بانجرام»، هذين المصطلحين قائلاً:«التعقيد هو مدى عدم توقع أو مفاجأة كل كلمة في النص. أما التقلب فهو التغير في مستوى التعقيد على مدار الوثيقة. فإذا كانت هناك كلمات وعبارات مفاجئة متناثرة في أنحاء الوثيقة، فإنها تتمتع بمستوى عالٍ من التقلب».

لن نخوض في تفاصيل هذه المصطلحات، لكن الاعتماد المفرط على هذه العوامل عند تطوير أداة للكشف عن الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى ثلاثة عيوب متكررة:

• قد لا تكون هذه الأدوات موثوقة عند استخدامها مع نماذج مختلفة مثل كلود وGPT-4 وغيرها.
• هذه الأدوات لا تتحسن بمرور الوقت، ولذلك فإن إجراء تحسينات طفيفة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) من شأنه أن يقلل من دقة النتائج.
• لقد صنفوا خطأً النصوص غير الأصلية باللغة الإنجليزية (ESL) على أنها من إنتاج الذكاء الاصطناعي

هذه مخاوف حقيقية تواجه المؤسسات الأكاديمية على وجه التحديد. فثقل الاتهام الخاطئ للطلاب والباحثين باستخدام الذكاء الاصطناعي في دراساتهم وأبحاثهم هائل، وقد يؤدي إلى تدمير مسيرتهم المهنية. كما أن الاعتماد على أدوات تبلغ فعاليتها 95٪ فقط في تصفية النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ينطوي على مخاطر هائلة. لذلك، لا تدعم العديد من المؤسسات الأكاديمية الكبرى مثل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وجامعة فاندربيلت وجامعة كاليفورنيا في بيركلي استخدام أساتذتها لأدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي. وفي كثير من الحالات، استشهدوا بأوراق بحثية محددة توضح مدى سوء أداء أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي، مثل "اختبار أدوات الكشف عن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي"، ومقالات صناعية مثل " لماذا لا تعمل أدوات الكشف عن الكتابة بالذكاء الاصطناعي".

وجدت OpenAI هذه المشكلات صعبة للغاية لدرجة أنها تخلت عن أداة تصنيف النصوص بالذكاء الاصطناعي الخاصة بها في يوليو 2023، مشيرةً إلى أن «أداة التصنيف بالذكاء الاصطناعي لم تعد متاحة بسبب انخفاض معدل دقتها». وتوصل العديد من مديري المدارس إلى استنتاج مفاده: إذا لم تستطع OpenAI القيام بذلك، فمن المحتمل أن يكون الأمر مستحيلاً.

في حين توصلت الجامعات الرائدة والجمهور العام إلى إجماع على أن الوعد الذي يحمله الكشف عن المحتوى المزيف باستخدام الذكاء الاصطناعي كان مستحيلاً أو حتى مجرد خدعة، قامت شركات مثل Pangram Labs بإدخال تحسينات كبيرة في هذا المجال، مما جعل الكشف عن المحتوى المزيف باستخدام الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في الجامعات والمؤسسات.

لماذا سيختلف الكشف عن الذكاء الاصطناعي في عام 2025

غالبًا ما يُشار إلى الكشف عن الذكاء الاصطناعي على أنه سباق تسلح بين الطلاب الباحثين عن طرق مختصرة والمعلمين الساعين إلى التمييز بين ما كتبته يد الإنسان وما لم تكتبه. وفي عام 2025، رفعت أدوات الكشف من مستوى التحدي.

في أغسطس 2025، نشر باحثان من كلية بوث في شيكاغو، هما براين جاباريان وأليكس إيمي، ورقة بحثية بعنوان الكتابة الاصطناعية والكشف الآلي، حيث ذكرا أن "معظم أجهزة الكشف عن الذكاء الاصطناعي التجارية تعمل بشكل جيد للغاية، ولا سيما Pangram الذي حقق معدلات إيجابية كاذبة وسلبية كاذبة تقترب من الصفر". ووصفا Pangram بأنه "جهاز الكشف الوحيد الذي يفي بحد أقصى صارم (معدلات إيجابية كاذبة ≤ 0.005) دون المساس بالقدرة على الكشف الدقيق عن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي". هذا مثال على مدى التقدم الذي أحرزه الكشف عن الذكاء الاصطناعي في غضون بضع سنوات قصيرة. ولكن كيف حدث ذلك؟

أولاً، قام باحثو الذكاء الاصطناعي بتحسين مجموعات البيانات من خلال جمع مجموعة أوسع من النصوص البشرية والنصوص التي أنشأها الذكاء الاصطناعي. ولا يقتصر ذلك على الأوراق الأكاديمية فحسب، بل يشمل أيضًا نصوصًا أخرى مثل رسائل البريد الإلكتروني والمقالات. ثانيًا، استخدم المطورون «التعلم النشط» لتقليل معدلات «النتائج الإيجابية الخاطئة». وهذا يعني أنهم يبحثون عن أصعب النصوص التي يصعب تصنيفها على أنها من صنع الذكاء الاصطناعي أو من صنع الإنسان، ثم يعيدون دمجها في نماذجهم.

وفي سباق التسلح هذا، لم يبدِ مطورو الذكاء الاصطناعي العام استجابة كافية لتجاوز بعض أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي. وعندما تم إطلاق GPT-5 من OpenAI الذي حظي بتغطية إعلامية واسعة، وعد بتقليل «الهلوسات» وتحسين النبرة وزيادة الإبداع في الكتابة. في غضون 12 ساعة، نشر ماكس سبيرو، المؤسس المشارك لشركة Pangram Labs، على LinkedIn أنه بدون أي تدريب إضافي، يمكن لأداة الكشف عن الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة Pangram تصنيف اختبارات GPT-5 بمعدل مماثل للنماذج السابقة:

"بانجرام هو الكاشف الوحيد القائم على الذكاء الاصطناعي القادر على الكشف عن GPT-5 بشكل موثوق دون أن يكون قد تم تدريبه صراحةً على ذلك."

المؤسسات تتكيف مع الواقع الجديد

هناك مخاوف حقيقية بشأن استخدام أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي. فالعديد منها لا يزال يعاني من معدلات إيجابية كاذبة مقلقة، كما يروج بشكل خادع لدقته. ومع ذلك، فإن بعض أحدث التقنيات تتمتع بموثوقية فائقة، ويجري دمجها بشكل فعال في الشركات الكبرى والجامعات. على سبيل المثال، قامت شركة Qwoted المتخصصة في توفير الخبراء مؤخرًا بدمج أجهزة الكشف عن الذكاء الاصطناعي في سير عملها للحد من الاقتباسات المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي من "الخبراء". "يعتمد مستقبل الصحافة على الثقة. ولهذا السبب، يسعدنا أن نتعاون مع Pangram، التي وضعت المعيار الذهبي للكشف عن الذكاء الاصطناعي وتحديد مصدره."

كما بدأ الباحثون والصحفيون في العودة إلى صفوف المؤيدين. ويغير المنتقدون القدامى آراءهم السابقة ويبحثون عن طرق لدمج الكشف عن الذكاء الاصطناعي في سياسة أوسع نطاقًا للذكاء الاصطناعي. وقد أوصى روب وو من Press Gazette مؤخرًا باستخدام Pangram للمستخدمين الذين يسعون إلى اكتشاف النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. "هذه الأدوات ليست موثوقة بنسبة 100٪، ولكن تم تصنيف Pangram على أنه دقيق مقارنةً بغيره من أدوات فحص الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت، كما أنه مدمج في خدمات الرد على الصحفيين مثل Qwoted لاكتشاف العروض والنصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي."

نحن مهتمون بمناقشة احتياجاتكم العملية ومعرفة ما إذا كان بإمكان Pangram أن يقدم قيمة مضافة لمؤسستكم. جربوا خدماتنا وتواصلوا معنا للاستفسار عن عروضنا المخصصة للمؤسسات.