أدوات فحص المقالات والذكاء الاصطناعي والانتحال

ما هو مدقق المقالات؟

في الماضي، كان مصطلح «مدقق المقالات» يُستخدم للإشارة إلى الأدوات التي تُحلل النص بحثًا عن الأخطاء الإملائية والنحوية والمفرداتية. وقد تُستخدم أيضًا للتحقق من وجود مشكلات في الاقتباسات، كما هو الحال في برنامج «ريسايت» (Recite). أما «تورنتين» (Turnitin)، وهي أداة تعليمية شائعة، فقد كانت عونًا كبيرًا في الكشف عن حالات الانتحال.

في الوقت الحالي، دفع ازدهار الذكاء الاصطناعي المعلمين إلى التفكير في استخدام أدوات الفحص التي تكتشف المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

هل برامج التدقيق اللغوي التي تعمل بالذكاء الاصطناعي دقيقة؟

تعد معدلات الإيجابية الكاذبة المرتفعة مصدر قلق كبير للمعلمين. فقد يكون توجيه اتهام بالغش الأكاديمي أمراً محفوفاً بالمخاطر، حيث إن إثارة هذا الاتهام بناءً على نتيجة إيجابية كاذبة قد يضر بالعلاقة بين المعلم والطالب.

ومع ذلك، فإن معدل الخطأ الإجمالي (FPR) لـ Pangram البالغ 0.01% يجعله أداة كشف موثوقة للاستخدام في مؤسسات التعليم العالي. وقد تم تأكيد ذلك أيضًا من قبل جهات خارجية، التي خلصت إلى أن Pangram هو أكثر أدوات الكشف عن المحتوى المكتوب بالذكاء الاصطناعي المتاحة تجاريًا دقةً.

أداة فحص المقالات بالذكاء الاصطناعي مقابل أداة فحص الانتحال

يُشير مدقق المقالات الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في نص معين. أما أدوات الكشف عن الانتحال فتحدد مدى استخدام مواد خارجية في النص.

Pangram هي أداة تجارية قادرة على الكشف عن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والمحتوى المسروق على حد سواء. وتتعامل Pangram مع كل منهما كحالتين منفصلتين عند تحليل النص.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينتحل أعمال البشر؟

يقوم برنامج الكشف عن الانتحال بمقارنة المقالة بالنصوص الموجودة مسبقًا للبحث عن أوجه التشابه. أما برنامج فحص المقالات الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، فيقوم بمسح النص بحثًا عن أنماط لغوية مشابهة لتلك الموجودة في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.

تقوم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT بإنشاء النصوص باستخدام مجموعات بيانات ضخمة، ومن المعروف أنها تقوم بالسرقة الأدبية من هذه البيانات. وفي مقال نشرته آمي ب. سيفرت، الأستاذة المشاركة في كلية الحقوق بجامعة وست فرجينيا، تشير إلى ما يلي:

"تشير الأبحاث إلى أنه كلما زاد تضمين المواد المحمية بحقوق النشر في مجموعة البيانات، زادت احتمالية أن ينتج نموذج اللغة الكبيرة (LLM) مخرجات تتضمن نصًا غير معدل من ذلك العمل."

يحدث الحفظ عن ظهر قلب عندما تعيد نماذج اللغة الكبيرة (LLM) إنتاج عبارات مأخوذة من النصوص الموجودة في مجموعة التدريب. وسواء كان ذلك عن قصد أو بغير قصد، يمكن حث نماذج اللغة الكبيرة على إعادة إنتاج أعمال الآخرين بكميات كبيرة. وهذا يعني أن النتيجة النهائية لعملية الحث قد تكون مسروقة جزئيًا أو كليًا.

في حين يستمر الباحثون في النقاش حول تعريف أكثر دقة للسرقة الأدبية، تنص سياسات النزاهة الأكاديمية في الجامعات على أن السرقة الأدبية هي استخدام عمل شخص آخر دون الإشارة إلى مصدره. وتشير جامعة ميشيغان إلى أن السرقة الأدبية قد تكون متعمدة أو غير متعمدة. أما جامعة أكسفورد فتفصّل عدة أشكال للسرقة الأدبية، منها الاقتباس الحرفي دون الإشارة إلى المصدر، والنسخ واللصق من الإنترنت، وإعادة صياغة النص، والتواطؤ، وعدم الإشارة إلى المساعدة التي تم الحصول عليها، وما إلى ذلك.

إذن، في المؤسسة الأكاديمية:

عندما يقدم الطالب عملاً أنشأته الذكاء الاصطناعي، فقد يكون قد قدم في الوقت نفسه عملاً مسروقاً كتبته يد بشريّة أيضاً!

هل يمكن للبشر سرقة أعمال أنتجتها الذكاء الاصطناعي؟

ربما، وفقًا لبعض المعايير!

عندما يقدم الطالب عملاً أنتجته الذكاء الاصطناعي دون الإشارة إلى مصدره، فإن ذلك يشكل حالة من الغش الأكاديمي. وتنص سياسة جامعة جنوب فلوريدا على ما يلي:

"نظرًا لأن روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى تُنتج نصوصًا وصورًا جديدة استجابةً لمطالبات معينة، فإن استخدام مواد مستمدة من الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن اعتباره أقرب إلى الكتابة بالنيابة عن الغير منه إلى الانتحال."

تشير لجنة أخلاقيات النشر إلى أنه لا يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي مؤلفًا في ورقة بحثية لأن «أدوات الذكاء الاصطناعي لا تستوفي متطلبات التأليف، حيث إنها لا تستطيع تحمل المسؤولية عن العمل المقدم. وباعتبارها كيانات غير قانونية، فإنها لا تستطيع إثبات وجود أو عدم وجود تضارب في المصالح، ولا إدارة حقوق النشر واتفاقيات الترخيص».

تعتقد بعض المؤسسات الأكاديمية أن استخدام المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يشكل بالتأكيد سرقة أدبية:

"السرقة الأدبية هي تقديم أفكار أو أبحاث أو نصوص لا تخصك على أنها ملكك. ومن أمثلة السرقة الأدبية: نسخ كلمات أو صور لشخص آخر أو لأداة ذكاء اصطناعي دون استخدام علامات الاقتباس أو الإشارة إلى المصدر الذي استُمدت منه تلك الكلمات. - جامعة مدينة نيويورك"

"السرقة الأدبية هي أن تأخذ أفكار شخص آخر وتقدمها على أنها أفكارك الخاصة، حتى لو كان ذلك عن غير قصد. إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي لتلخيص فكرة ما أو لكتابة عملك، فإن هذا العمل لا يعتبر عملاً خاصاً بك بنسبة 100٪." - جامعة أوهايو

وفي حالات أخرى، تقع على عاتق المعلمين مسؤولية وضع سياسات تتعلق بالذكاء الاصطناعي، مثل:

"إن وجود إرشادات واضحة لكل مقرر دراسي أو واجب على حدة يتيح للطلاب التركيز على الأهداف التعليمية التي تريد منهم تحقيقها. ونظرًا لأن الطلاب غالبًا ما يكونون غير متأكدين من متى يمكنهم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي أو ما إذا كان بإمكانهم استخدامه أصلاً، فإن السياسات تكون أكثر فائدة عندما تكون مصممة خصيصًا لتناسب مقررك الدراسي وواجباتك، حيث إن بعض استخدامات الذكاء الاصطناعي قد تدعم تعلم الطلاب، في حين أن استخدامات أخرى قد تعرقل العمليات المهمة التي يحتاج الطلاب إلى إنجازها بأنفسهم." - جامعة بنسلفانيا

"يعد وضع سياسات واضحة بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا للحفاظ على النزاهة الأكاديمية وتحديد توقعات الطلاب. وينبغي أن تحدد هذه السياسات متى وكيف يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT أو Perplexity.ai أو Grammarly، وأن تضمن فهم الطلاب للآثار الأخلاقية المترتبة على استخدام الذكاء الاصطناعي في العمل الأكاديمي." - جامعة نيويورك

من خلال هذه العينة الصغيرة من سياسات الجامعات، يمكننا أن ندرك الاختلافات في نظرة المؤسسات إلى استخدام الذكاء الاصطناعي والانتحال. ورغم أن الذكاء الاصطناعي هو أداة وليس مؤلفًا، فإن تقديم مخرجات أنشأها الذكاء الاصطناعي دون الإشارة إلى مصدرها يعد تصرفًا غير أمين. وينبغي على المعلمين وضع توقعات واضحة لطلابهم. ولمعرفة المزيد عن سياسات المقررات الدراسية القابلة للتنفيذ، قدم البروفيسور كريستوفر أوسترو نهجًا متوازنًا للتعامل مع الغش باستخدام الذكاء الاصطناعي.

تتبنى Pangram نهجًا يدعم الشفافية في استخدام الذكاء الاصطناعي والمحتوى الخارجي، لا سيما في الأوساط الأكاديمية. إذا كنت مهتمًا بنموذجنا، فجرب أدوات Pangram للكشف عن الانتحال والذكاء الاصطناعي مجانًا!