يُعد نموذج النص الخاص بـ Pangram أكثر أدوات الكشف عن النصوص المكتوبة بالذكاء الاصطناعي دقةً في السوق. ومع ذلك، نحتاج إلى ما لا يقل عن 50 كلمة لتقديم توقع. لماذا؟
لنأخذ كلمة «delve» على سبيل المثال. تُظهر الإحصاءات في قواعد بياناتنا أن كلمة «delve» استُخدمت في النصوص التي كتبها الذكاء الاصطناعي بمعدل يزيد بنحو 15 ضعفًا عن استخدامها في النصوص التي كتبها البشر. لكن في حد ذاتها، يمكن لأي شخص أن يكتب كلمة «delve». أنا، كإنسان (أعدكم)، كتبتُها للتو هنا: delve!
نموذج بانجرام قادر على فهم هذا الاختلاف. بل إنه لا يركز فقط على الكلمات الموجودة في نص معين، بل يركز بشكل أكبر على السياق الذي تُستخدم فيه هذه الكلمات.
على سبيل المثال، لقد كتبت للتو هذه الجملة التي تحتوي على كلمة «delve»، لكن «بانغرام» صنّفها على أنها «بشرية»:
"أنا في الحقيقة متحمسة جدًا لقراءة رواية "الغاتسبي العظيم"! لقد قيل لي إن "الغاتسبي العظيم" هي واحدة من أكثر الكتب الأمريكية شهرةً على مر العصور، ولهذا السبب، أنا مهتمّة جدًا بفرصة التعمق في هذه الرواية. فقد أشاد بها والداي ومعلميّ وأصدقائي، وأنا أثق بهم كثيرًا!"
تم الكشف عن بانجرام بشري
تقول شركة Pangram إنها واثقة تمامًا من أن النص كُتب بواسطة إنسان.
بعد ذلك، طلبت من ChatGPT أن يكتب بضع جمل عن سبب حماسه لقراءة رواية «الغاتسبي العظيم» (مع تضمين كلمة «delve»). وإليكم ما كتبه
"أنا متحمس لقراءة رواية "الغاتسبي العظيم" لأنها تتيح لي فرصة الغوص في سحر وخيبة أمل حقبة العشرينات الصاخبة. وأشعر بالفضول لمعرفة كيف يصور فيتزجيرالد الطموح والحب والحلم الأمريكي من خلال هذه الشخصيات الأيقونية. وأنا متشوق بشكل خاص لتذوق أسلوب الكتابة الشعري وكشف المعاني الأعمق الكامنة وراء حياة غاتسبي الغامضة."
تم الكشف عن بانجرام بواسطة الذكاء الاصطناعي
هنا، تقول شركة Pangram إنها واثقة تمامًا من أن النص من إنتاج الذكاء الاصطناعي.
بالطبع، هناك العديد من الاختلافات بين هذه النصوص التي يستخدمها نموذج «بانغرام» لتحديد ما إذا كان النص من صنع الذكاء الاصطناعي أم من صنع الإنسان. تستخدم كلتا العينتين كلمة «delve» الشائعة في نصوص الذكاء الاصطناعي، لكن السياق الذي يحدد كيفية وموعد استخدام الكلمة هو العامل الحاسم. لو كان «بانغرام» يرى فقط الكلمات القليلة المحيطة بكلمة «delve»، لما تمكنا من التمييز. هل يمكنك أنت ذلك؟
"فرصة للتعمق في"
"فرصة للتعمق في هذا الأمر"
نظرًا للحاجة إلى السياق، يفرض Pangram حدًا أدنى للطول يبلغ 50 كلمة. وهذا يضمن أن النموذج لديه سياق كافٍ لإصدار تنبؤ يمكن الوثوق به.
هل ترغب في معرفة المزيد عن نموذجنا ودقته وأدائه؟ تفضل بزيارة هذه الصفحة!

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.






