نعم، يمكن أن يكون الكشف عن الذكاء الاصطناعي دقيقًا

TLDR؛ يجب على الأكاديميين ومديري المحتوى إعادة تقييم تقييماتهم لأدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي أو أدوات فحص الذكاء الاصطناعي. الإجماع السابق الذي تم التوصل إليه في عام 2023 من الأوراق الأكاديمية ووسائل الإعلام الشعبية قد عفا عليه الزمن. أحدث نماذج الكشف عن الذكاء الاصطناعي، مثل Pangram، لم تلحق فقط بأحدث نماذج LLMs، بل يتم بناؤها لتكون صالحة للمستقبل.

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

عندما تم إطلاق ChatGPT في عام 2022، توافد الكتاب ومبدعو المحتوى على أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة لإنشاء المحتوى. ولم يتوقف هذا منذ ذلك الحين. استفاد المبدعون من ChatGPT (ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى) ومنافسيها لكتابة كل شيء بدءًا من المستندات الكبيرة مثل الأوراق البحثية والروايات إلى المقتطفات الصغيرة مثل رسائل البريد الإلكتروني وتعليقات Reddit ومراجعات Amazon. غمر المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي الإنترنت. ومع ذلك، منذ ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، كان هناك طلب على الفصل بين ما هو مكتوب بواسطة البشر وما هو مكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي. وقد أدركت OpenAI هذه الحاجة بالفعل وقامت بإنشاء منتج يصنف النصوص على أنها من إنتاج الذكاء الاصطناعي. مع زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي، زاد الطلب على أجهزة الكشف أو التصنيف الخاصة بالذكاء الاصطناعي، لا سيما في المدارس والجامعات حيث كانت النزاهة الأكاديمية أمرًا بالغ الأهمية. استخدم بعض الطلاب (الذين غالبًا ما يكونون من أوائل المستخدمين) أحدث النماذج لإنهاء المهام وإجراء الاختبارات والتقدم للالتحاق بالجامعة. قام بعض الباحثين، تحت ضغط الوقت، بتقليص الجهد وتقديم أعمال مكتوبة أو مدعومة بالذكاء الاصطناعي للنشر. لذلك، تم إطلاق العديد من الأدوات على أمل معالجة هذه المخاوف. أطلقت شركات البرمجيات الأكاديمية القائمة 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 الفكر 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.

وعدت أجهزة الكشف المبكرة عن الذكاء الاصطناعي بالدقة من خلال استخدام مفهومي "الحيرة" و"الاندفاع". يشرح برادلي إيمي، المدير التقني لشركة Pangram، هذين المصطلحين قائلاً: "الحيرة هي مدى توقع أو مفاجأة كل كلمة في نص ما. والاندفاع هو التغير في الحيرة على مدار الوثيقة. إذا كانت بعض الكلمات والعبارات المفاجئة متناثرة في جميع أنحاء الوثيقة، فإنها تتمتع باندفاع عالٍ".

لن ننشغل بهذه المصطلحات، ولكن الاعتماد المفرط على هذه العوامل عند إنشاء أداة للكشف عن الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى ثلاثة عيوب ثابتة:

• في بعض الأحيان، لا يمكن الاعتماد على هذه الأدوات عند استخدامها مع نماذج مختلفة مثل Claude و GPT-4 وغيرها.
• هذه الأدوات لا تتحسن بمرور الوقت، وبالتالي فإن التحسينات الطفيفة على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من شأنها أن تقلل من الدقة.
• لقد صنفوا خطأً النصوص غير الإنجليزية (ESL) على أنها AI

هذه مخاوف حقيقية للمؤسسات الأكاديمية على وجه التحديد. إن وزن الاتهامات الكاذبة للطلاب والباحثين باستخدام الذكاء الاصطناعي في دراساتهم وأوراقهم البحثية هائل. يمكن أن يدمر ذلك مسيرتهم المهنية. من الخطير للغاية الاعتماد على أدوات ذات فعالية تصل إلى 95٪ لتصفية الذكاء الاصطناعي. لذلك، لا تدعم العديد من المؤسسات الأكاديمية الكبرى مثل MIT وVanderbilt وUC Berkeley استخدام أجهزة الكشف عن الذكاء الاصطناعي من قبل مدرسيها. في كثير من الحالات، استشهدوا بأوراق بحثية محددة توضح مدى سوء أداء أجهزة الكشف عن الذكاء الاصطناعي، مثل اختبار أدوات الكشف عن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، ومقالات صناعية مثل لماذا لا تعمل أجهزة الكشف عن الكتابة بالذكاء الاصطناعي.

وجدت OpenAI هذه المشكلات صعبة للغاية لدرجة أنها تخلت عن مصنف النصوص بالذكاء الاصطناعي في يوليو 2023، مشيرة إلى أن "مصنف الذكاء الاصطناعي لم يعد متاحًا بسبب انخفاض معدل دقته". توصل العديد من مديري المدارس إلى استنتاج مفاده: إذا لم تستطع OpenAI القيام بذلك، فمن المحتمل أن يكون الأمر مستحيلًا.

بينما توصلت الجامعات الكبرى والجمهور العام إلى إجماع على أن الوعد الذي يحمله الكشف عن الذكاء الاصطناعي مستحيل أو حتى خدعة، قامت شركات مثل Pangram Labs بإدخال تحسينات كبيرة في هذا المجال جعلت الكشف عن الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في الجامعات والمؤسسات.

لماذا سيختلف اكتشاف الذكاء الاصطناعي في عام 2025

غالبًا ما يُشار إلى الكشف عن الذكاء الاصطناعي على أنه سباق تسلح بين الطلاب الباحثين عن طرق مختصرة والمعلمين الباحثين عن تصفية ما هو مكتوب بواسطة البشر وما هو غير ذلك. في عام 2025، رفعت أجهزة الكشف من حدة المنافسة.

في أغسطس 2025، نشر باحثان من جامعة شيكاغو بوث، هما براين جاباريان وأليكس إيمي، ورقة بحثية بعنوان الكتابة الاصطناعية والكشف الآلي، جاء فيها أن "معظم أجهزة الكشف عن الذكاء الاصطناعي التجارية تعمل بشكل جيد للغاية، ولا سيما Pangram التي حققت معدلات كاذبة إيجابية وكاذبة سلبية قريبة من الصفر". ووصفوا Pangram بأنها "جهاز الكشف الوحيد الذي يفي بمعايير صارمة (معدلات كاذبة إيجابية ≤ 0.005) دون المساس بقدرته على الكشف الدقيق عن النصوص المكتوبة بالذكاء 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 واسعة من النصوص البشرية والنصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. وهذا لا يشمل الأوراق الأكاديمية فحسب، بل يشمل أيضاً كتابات أخرى مثل رسائل البريد الإلكتروني والمقالات. ثانياً، استخدم المطورون التعلم النشط لتقليل معدلات الإيجابية الكاذبة. وهذا يعني أنهم يبحثون عن أصعب النصوص لتصنيفها على أنها من إنتاج الذكاء الاصطناعي أو من إنتاج بشري، ثم يعيدون دمجها في نماذجهم.

وفي سباق التسلح، لم يستجب مبتكرو الذكاء الاصطناعي بشكل كافٍ لكسر بعض أجهزة الكشف عن الذكاء الاصطناعي. عندما تم إصدار GPT-5 من OpenAI الذي حظي بترويج كبير، وعد بتقليل الهلوسة وتحسين النبرة وكتابة أكثر إبداعًا. 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 من Pangram تصنيف اختبارات GPT-5 بمعدل مماثل للنماذج السابقة:

"Pangram هو الكاشف الوحيد للذكاء الاصطناعي القادر على اكتشاف GPT-5 بشكل موثوق دون الحاجة إلى تدريب صريح للقيام بذلك."

المؤسسات تتكيف مع الواقع الجديد

هناك مخاوف حقيقية بشأن استخدام أجهزة الكشف عن الذكاء الاصطناعي. لا يزال العديد منها يعاني من معدلات إيجابية خاطئة مقلقة ويعلن عن دقته بشكل خاطئ. ومع ذلك، فإن بعض أحدث التقنيات موثوقة للغاية ويتم دمجها بنشاط في الشركات والجامعات. على سبيل المثال، قامت شركة Qwoted المتخصصة في توفير الخبراء مؤخرًا بدمج أجهزة الكشف التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في سير عملها لتقليل 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 ونسبته."

كما أن الباحثين والصحفيين يعودون إلى الساحة. وقد بدأ النقاد القدامى في تغيير آرائهم السابقة والبحث عن طرق لدمج الكشف عن الذكاء الاصطناعي في سياسة أوسع نطاقًا بشأن الذكاء الاصطناعي. وقد أوصى روب وو من Press Gazette مؤخرًا باستخدام Pangram للمستخدمين الذين يرغبون في اكتشاف النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. "هذه الأدوات ليست موثوقة بنسبة 100٪، ولكن Pangram تم تصنيفه على أنه دقيق مقارنة ببرامج فحص الذكاء الاصطناعي الأخرى على الإنترنت، وهو مدمج في خدمات استجابة الصحفيين مثل Qwoted للكشف عن العروض والنصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي."

نحن مهتمون بمناقشة حالة الاستخدام الخاصة بك وما إذا كان Pangram يمكن أن يكون مفيدًا لمؤسستك. جربنا واتصل بنا للاستفسار عن عروضنا للمؤسسات.