كيف يقارن موقع Pangram بموقع GPTZero؟

يتألف سوق أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي اليوم من عدد من الشركات الكبرى. ربما تكون قد سمعت عنها: Pangram و GPTZero و Turnitin و ZeroGPT وغيرها. وللحصول على نظرة عامة شاملة حول أداء هذه الأدوات، اطلع على دليلنا لأفضل أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي المتوفرة حاليًا.

تقوم العديد من هذه الشركات بتحديث نماذجها بانتظام ونشر أرقام حول أدائها. وقد أطلقت GPTZero مؤخرًا تحديثًا صيفيًا لنماذجها، وأصدرت أرقامًا جديدة عن أدائها على مجموعة متنوعة من النماذج الجديدة. في هذا المنشور، سنقارن أداء النموذج الجديد لـ GPTZero مع أداة Pangram للكشف عن الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أحدث نماذج GPT-5.

بانغرام مقابل GPTZero: الأرقام المنشورة

ملاحظة: لا تنشر GPTZero مجموعات البيانات الداخلية المستخدمة في التقييم للجمهور، لذا فإن هذه الأرقام لا تستند إلى نفس الوثائق بالضبط. علاوة على ذلك، لا تكشف GPTZero عن عدد الوثائق التي تُجرى عليها الاختبارات، لذا لا يمكننا مقارنة الكميات أيضًا. ومع ذلك، فيما يتعلق بأرقام أداء Pangram، فقد أجرينا التقييم على آلاف الوثائق لكل نموذج، بالإضافة إلى مجموعة واسعة من المجالات وأنماط المطالبات، وذلك لمحاكاة الاستخدام في العالم الواقعي.

علاوة على ذلك، لا تقتصر دقة Pangram على الإبلاغ عن أكبر عدد من المستندات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. بل إن Pangram هي أيضًا الرائدة في السوق من حيث الحفاظ على معدلات منخفضة للنتائج الإيجابية الخاطئة. فنحن نولي أولوية قصوى لعدم الإبلاغ عن المستندات المكتوبة بواسطة البشر على أنها مستندات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. وفيما يلي مقارنة بين معدلات النتائج الإيجابية الخاطئة المبلغ عنها لكل من Pangram و GPTZero:

مدونة حول معدل النتائج الإيجابية الخاطئة في GPTZero

نرى هنا أن تقرير أداء GPTZero يُشير إلى أن معدل الإيجابيات الخاطئة (FPR) يبلغ 1٪.

ماذا تظهر الأبحاث؟ بانغرام مقابل GPTZero

كما دخلت كل من Pangram وGPTZero في منافسة مباشرة في الأبحاث العلمية المحكمة حول الذكاء الاصطناعي. ويتجلى ذلك بشكل واضح في الدراسة الحديثة التي أجرتها جامعة ماريلاند بعنوان«الأشخاص الذين يستخدمون ChatGPT بشكل متكرر في مهام الكتابة هم كاشفون دقيقون وموثوقون للنصوص التي يولدها الذكاء الاصطناعي». وقد بحثت هذه الدراسة في قدرة المُصنِّفين البشريين الخبراء على تمييز الفرق بين النصوص التي يكتبها البشر وتلك التي يولدها الذكاء الاصطناعي.

في إطار هذه الدراسة، تمت مقارنة أداء المُصنّفين البشريين بأداء أدوات الكشف المتاحة تجارياً وتلك مفتوحة المصدر. وقد تفوقت Pangram في الأداء على كل مُصنّف بشري على حدة، كما تفوقت على جميع البدائل التجارية، بما في ذلك GPTZero.

الأداء متعدد اللغات

لا تقتصر الاختلافات بين النموذج الرئيسي لـ Pangram و GPTZero على ذلك فحسب. فكلا النموذجين «متعدد اللغات»، بمعنى أنهما قادران على اكتشاف نصوص الذكاء الاصطناعي عبر لغات أخرى غير الإنجليزية. يدعم Pangram جميع اللغات العشرين الأكثر استخدامًا على الإنترنت. أما GPTZero فيدعم الإنجليزية والفرنسية والإسبانية. وفيما يلي اللغات التي تم اختبار كل نموذج بها:

لمزيد من المعلومات حول أداء Pangram مع النصوص متعددة اللغات، انظر هذه المدونة

أداء برنامج تعليم اللغة الإنجليزية كلغة ثانية

بالإضافة إلى ذلك، تم تدريب كلا النموذجين مع إيلاء اهتمام خاص لأداء النصوص المكتوبة باللغة الإنجليزية كلغة ثانية (ESL)، حيث يسود قلق شائع من أن أدوات الكشف التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي قد تكون متحيزة ضد المتحدثين باللغة الإنجليزية غير الناطقين بها. وقد نشر كل من GPTZero وPangram نتائج خاصة بالنصوص المكتوبة باللغة الإنجليزية كلغة ثانية. انظر أدناه لمقارنة أدائهما:

لمعرفة المزيد عن نهج Pangram في التعامل مع النصوص المكتوبة باللغة الإنجليزية كلغة ثانية (ESL)، يرجى الاطلاع على هذه المدونة: https://www.pangram.com/blog/how-accurate-is-pangram-ai-detection-on-esl

النماذج غير المنشورة و GPT-5

ومن بين الشواغل الأخرى التي تهم من يبحثون عن حلول للكشف عن الذكاء الاصطناعي، الأداء على النماذج التي لم تصدر بعد. فمع استمرار اتساع نطاق "حرب الذكاء الاصطناعي"، تطلق مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى والشركات الناشئة الصغيرة نماذج مهمة بانتظام. ومن المهم أن تواصل حلول الكشف عن الذكاء الاصطناعي تقديم نتائج دقيقة بشأن النماذج التي ربما لم تتمكن من التدريب عليها بشكل مباشر.

لقد أتاح الإصدار الأخير من GPT-5 فرصة رائعة لاختبار ذلك! ففي غضون ساعات من إصدار النموذج الجديد، قام فريق Pangram باختبار أداء كل من GPTZero وPangram على مجموعة متنوعة من أنواع المطالبات. وإليكم النتائج:

ملاحظة: أصدرت GPTZero منذ ذلك الحين تحديثًا للنموذج يُزعم أنه يحقق أداءً أفضل على GPT-5! لمزيد من التفاصيل حول مقارنتنا الأصلية، يرجى الاطلاع على هذه المدونة. بالإضافة إلى ذلك، نشجع المستخدمين على إجراء اختباراتهم الخاصة لمقارنة الأداء في أي وقت.

الخلاصة

في النهاية، تظل Pangram الخيار القوي والموثوق به للكشف عن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. وسواء كانت احتياجاتك تتعلق بالتعليم أو النشر أو مراقبة المحتوى أو أي مجال آخر أكثر خصوصية، فإننا نقدم لك خدمة دقيقة وعادلة للكشف عن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. اقرأ المزيد على مدونتنا أو تواصل معنا عبر البريد الإلكتروني info@pangram.com.