إذا انتبهت جيدًا، فغالبًا ما تجد في النص مؤشرات تشير إلى أنه كُتب بواسطة الذكاء الاصطناعي. فهناك بعض التراكيب الجملية، أو اختيارات الكلمات، أو أنماط التنسيق التي تظهر في النصوص التي يكتبها الذكاء الاصطناعي بوتيرة أكبر بكثير مقارنة بالنصوص التي يكتبها البشر.
ربما تكون على دراية بالفعل ببعض العبارات التي توحي بأن النص قد تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. وهناك أمثلة عديدة على ذلك: مثل «نسيج معقد»، أو «شهادة على»، أو حتى كلمة «delve» كما أشار الكاتب والمستثمر بول جراهام على نطاق واسع.
تغريدة بول غراهام
والآن، إذا كنت من المستخدمين الدائمين للوحة تحكم Pangram، فربما لاحظت أيضًا أننا بدأنا في تمييز العبارات التي يفرط الذكاء الاصطناعي في استخدامها، مثل عبارة «نسيج معقد» في المقالة التي كتبها الذكاء الاصطناعي أدناه.
هذه هي أداة "عبارات الذكاء الاصطناعي" الجديدة من Pangram! وإليك كيفية عملها:
عندما تقوم بمسح مستند ضوئيًا ويكتشف برنامج Pangram أنه تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، فإننا نجري مسحًا ثانيًا للبحث عن العبارات الشائعة التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي.
لتدريب نموذجنا على تحقيق دقة عالية، نستخدم قواعد بيانات داخلية تضم عشرات الملايين من الوثائق التي كتبها البشر وتلك التي أنتجتها الذكاء الاصطناعي. وبشكل منفصل، يمكن لفريقنا فحص هاتين القاعدتين بحثًا عن تسلسلات الكلمات الشائعة في الكتابة البشرية والكتابة التي ينتجها الذكاء الاصطناعي. بعد ذلك، يمكننا مقارنة الإحصائيات لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يفرط بالفعل في استخدام عبارات معينة. نستخدم تقنية تُسمى تحليل N-Gram (قد لا يكون التشابه الصوتي مع كلمة PaNGram مجرد مصادفة 😊)، والنتائج مذهلة. نرى بوضوح أن هناك عددًا لا يحصى من العبارات التي يبدو أن الذكاء الاصطناعي يستخدمها أكثر بكثير من البشر. في الواقع، هناك الكثير منها لدرجة أننا قررنا إنشاء أداة لعرض هذه العبارات مباشرةً على لوحة معلومات Pangram.
لماذا هذا مهم؟
نحن في Pangram مهتمون بالحفاظ على الأصوات البشرية. لدينا نموذج الكشف الأساسي الخاص بنا، وهو قادر على معالجة مئات الآلاف من التفاصيل المتعلقة بالنص لتحديد ما إذا كان قد تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أم لا.
ومع ذلك، فإننا نهتم أيضًا بمسألة "قابلية التفسير". فعلم أن عبارة معينة تظهر بشكل مفرط في النصوص التي تنتجها الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتيح لك فهمًا أفضل (وشرحًا للآخرين!) للأسباب التي دفعتنا إلى تصنيف جزء معين من النص على أنه من إنتاج الذكاء الاصطناعي أو عدم تصنيفه كذلك. فإذا علمت أن نصًا ما يحتوي على عدة عبارات تظهر في النصوص التي تنتجها الذكاء الاصطناعي بمعدل يزيد بمئات أو آلاف المرات عن ظهورها في النصوص البشرية، فسيكون لديك الآن دليل أكثر قابلية للقياس الكمي يدعم تقييمنا.
نرغب في إطلاعكم، أيها المستخدمون، ليس فقط على ما إذا كان النص من إنتاج الذكاء الاصطناعي، بل وكيف يمكننا التمييز بين النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتلك التي لم يتم إنشاؤها. وتعد عبارات الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من هذه المهمة، ومن مسيرتنا الشاملة نحو تحقيق قابلية التفسير.
في مقالات المدونة القادمة، سنستعرض بعض العبارات الأكثر تكرارًا في مجال الذكاء الاصطناعي، لذا تابعونا! لمزيد من المعلومات حول Pangram أو ميزات قابلية التفسير التي نقدمها، لا تترددوا في التواصل معنا عبر البريد الإلكتروني 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.
مقالات ذات صلة
كيفية التعرف على الذكاء الاصطناعي في لغة بايثون
بانجرام هو الكاشف الوحيد للذكاء الاصطناعي الذي يتفوق على الخبراء البشريين في تحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي
هل يستطيع «بانغرام» اكتشاف «سونيت 5» لكلود؟
هل تستطيع أدوات الكشف التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اكتشاف GPT-4.5؟
ما هو جهاز "هيومانيزر"؟
كيفية اكتشاف الذكاء الاصطناعي في مستندات Google
لتلقي آخر أخبارنا
