أطلقت OpenAI اليوم GPT-4.5: أحدث وأكبر نموذج لغوي متطور متاح حالياً، وهو تحديث مهم لـ ChatGPT. ورغم أنه لم يحقق إحصائيات قياسية تضاهي نماذج الاستدلال مثل DeepSeek R1 و OpenAI O3، فإن GPT-4.5 يمثل أكبر إصدار نموذج وأكثرها ترقباً لهذا العام حتى الآن، ونحن متحمسون لتجربته. تدعي OpenAI أن هناك تحسينات كبيرة في جودة الكتابة، وقد انتشرت بالفعل تعليقات ساخنة حول الأداء في جميع أنحاء وسائل التواصل الاجتماعي.
أردنا الإجابة على السؤال الذي يطرحه الكثيرون: مع تحسن النماذج، هل لا يزال بإمكاننا اكتشاف النصوص التي أنشأتها الذكاء الاصطناعي باستخدام GPT-4.5؟ وقد أجرينا اليوم اختبارًا سريعًا لمعرفة ذلك.
بدأنا بأخذ عينات من 11 استفسارًا تمثل مهام الكتابة اليومية التي قد يطرحها المرء على ChatGPT.
فيما يلي المطالبات التي استخدمناها:
لقد سعينا إلى جعل المطالبات متنوعة ومتباينة قدر الإمكان، كما حرصنا على صياغة مطالبات تُظهر فارقًا نوعيًا ملحوظًا عن نماذج GPT السابقة قدر الإمكان؛ وبعبارة أخرى، إذا أتيحت الفرصة للنموذج لإبداعه وإظهار عنصر "الإبهار"، فقد بذلنا قصارى جهدنا لمنح GPT-4.5 تلك الفرصة.
| الموجه | جملة شاملة | المنافس الرائد 1 | المنافس الرئيسي 2 |
|---|---|---|---|
| حماية الكوالا | 100% | 100% | 100% |
| البريد الإلكتروني للصحيفة | 100% | 100% | 67% |
| أشباه الموصلات في درجة حرارة الغرفة | 100% | 56% | 86% |
| الزي المدرسي | 85% | 100% | 80% |
| يوميات الشعر | 100% | 100% | 15% |
| مراجعة غرفة الهروب | 100% | 81% | 56% |
| البريد الإلكتروني الخاص بالأفلام الروسية | 100% | 100% | 91% |
| مشهد الهبوط على المريخ | 100% | 43% | 7% |
| نص كومودو دراجون | 98% | 88% | 0% |
| قصيدة انفصال عيد الهالوين | 100% | 100% | 0% |
| مشهد مطاردة في البندقية | 100% | 49% | 9% |
تمكنت Pangram من الكشف عن جميع المقالات الـ 11 التي كتبها GPT-4.5، حتى في غياب أي بيانات خاصة بـ GPT-4.5 في مجموعة التدريب. وبالمقارنة، فإن اثنين من المنافسين الرائدين في مجال الكشف عن الذكاء الاصطناعي يقدمان نتائج متفاوتة في أحسن الأحوال. في حين أن Pangram قادر على التنبؤ بثقة بأن 10 من أصل 11 عينة تنطوي على احتمالية استخدام الذكاء الاصطناعي بنسبة 98% أو أكثر، فإن المنافسين غالبًا ما يعبرون عن قدر كبير من عدم اليقين، أو في أسوأ الأحوال، يتنبأون بثقة عالية بأن النص من إنتاج بشري.
يُعد «بانجرام» في حد ذاته نموذجًا ضخمًا للتعلم الآلي، وقد تعرض لملايين الأمثلة من النصوص التي كتبها البشر وتلك التي أنتجتها الذكاء الاصطناعي. تميل النماذج الضخمة إلى التعميم بشكل أفضل، كما أنها تلتقط الأنماط الدقيقة في النصوص التي تنتجها الذكاء الاصطناعي والتي لا تستطيع النماذج الأخرى اكتشافها. يقلل نهج التعلم النشط الذي نتبعه من معدل الإيجابيات الخاطئة لدينا مع زيادة حساسيتنا، مما يسمح للنموذج بالعمل بشكل جيد على نطاق واسع والتعميم على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الجديدة بشكل أكثر فعالية من منافسينا. بالإضافة إلى ذلك، فإن تركيزنا على جودة البيانات وتنوعها يؤدي في النهاية إلى نموذج يتمتع بخبرة أكبر بكثير في فهم التفاصيل الدقيقة التي لا تستطيع النماذج الأخرى التقاطها.
نعم، لا تزال أداة الكشف عن الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها فعالة للغاية في الكشف عن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة GPT-4.5.
لذا، إذا كنت تتساءل عن مدى كفاءة Pangram عند طرح نموذج جديد أكبر وأفضل، فإن Pangram يجتاز الاختبار بنجاح مع الإصدار الأكثر ترقباً في مجال الذكاء الاصطناعي الذي شهدناه منذ فترة، دون الحاجة إلى أي إعادة تدريب على الإطلاق. إذا كنت لا تريد أن يتوقف برنامجك للكشف عن الذكاء الاصطناعي عن العمل فجأة في المرة القادمة التي تقوم فيها OpenAI بتحديث نموذجها، فجرب Pangram اليوم.
لمزيد من المعلومات حول أبحاثنا أو للحصول على رصيد مجاني لتجربة نموذجنا على GPT-4.5، يرجى الاتصال بنا على العنوان info@pangram.com.

إلياس مسرور هو أحد المهندسين المؤسسين لشركة Pangram. منذ انضمامه إلى Pangram بصفته الموظف الثاني في الشركة مباشرة بعد تخرجه من جامعة ماريلاند، عمل على تطوير بنية تحتية أساسية مثل واجهة برمجة التطبيقات (API) لخدمة النماذج، وأنظمة التحكم في الوصول القائمة على الأدوار، ومسارات معالجة الأدلة الداعمة. كما يعمل إلياس عن كثب مع فريق البحث في مشاريع مثل المتانة في مواجهة الهجمات الخبيثة، وقابلية تفسير النماذج، وكشف المحتوى المختلط غير المتجانس. خارج نطاق العمل، يستمتع إلياس بمجموعة واسعة من أشكال الإبداع والتعبير البشري، بما في ذلك صناعة الأفلام والقراءة واستكشاف المدينة.

برادلي باحث في مجال الذكاء الاصطناعي وخبير في تطوير منتجات التعلم العميق في القطاع الصناعي. وقد تولى مؤخرًا قيادة مجموعة أبحاث التعلم العميق في شركة «أبسكي» (Absci)، وهي شركة متخصصة في اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، وكان قبل ذلك عضوًا في الفريق الأساسي للرؤية الحاسوبية في نظام «تيسلا أوتوبيلوت» (Tesla Autopilot).
أثناء دراسته للدراسات العليا، ألف برادلي العديد من المنشورات البحثية في مجال التعلم العميق بالتعاون مع مختبر ستانفورد للرؤية. وهو حاصل على بكالوريوس في الفيزياء وماجستير في الذكاء الاصطناعي من جامعة ستانفورد. وبالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي، يهتم برادلي أيضًا بمجالي التعليم والفلسفة، كما أنه لاعب غولف شغوف.






