هل سيصبح الذكاء الاصطناعي يوماً ما غير قابل للكشف حقاً؟

تُنتج نماذج الذكاء الاصطناعي كميات لا حصر لها من النصوص التي تغمر مواقعنا الإلكترونية وموجزات وسائل التواصل الاجتماعي والصحف يومياً. وتتميز حقبة الإنترنت الجديدة التي نعيشها ببروز (وهيمنة) المحتوى الذي يُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي. كما أن نماذج الاستدلال الجديدة التي تُنتج مخرجات أكثر تعقيداً، وأدوات «إضفاء الطابع البشري» التي تُعدّل النصوص المُنتجة بواسطة الذكاء الاصطناعي لتتجنب الكشف، تعمل على طمس الحدود الفاصلة بين الإبداع البشري الأصلي والإنتاج الذي يولده الذكاء الاصطناعي. وقد دفع هذا الغموض المتزايد الكثيرين إلى التساؤل: هل أصبح عدم إمكانية الكشف عن الذكاء الاصطناعي مسألة وقت فقط؟ طالما استمرت النصوص التي يولدها الذكاء الاصطناعي وأدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي في لعب لعبة القط والفأر – حيث تقابل كل خطوة جديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي بخطوة جديدة في الكشف عنه – يمكننا أن نكون واثقين من أن الإجابة هي "لا". فيما يلي بعض التوقعات حول كيفية تطور محتوى الذكاء الاصطناعي – والأدوات التي نستخدمها للتحقق منه – خلال السنوات الخمس المقبلة.

ستتوقف التقدمات التي تحققها برامج "الهومانيزر" التي تروج لـ"قدرتها" على التحايل على أنظمة الكشف عن الذكاء الاصطناعي.

تستخدم برامج "Humanizers" — التي تهدف إلى جعل النصوص التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي غير قابلة للكشف — بالفعل استراتيجيات يمكن توقعها وأنماطًا متكررة في عملها. وقد اختبر باحثو Pangram 19 برنامجًا مختلفًا من برامج "Humanizers" لفهم كيفية عملها. في النهاية، كانت ادعاءاتهم المذهلة وشبه السحرية بتجاوز الكشف مجرد حيلة إعلانية لافتة للنظر. هذه الأدوات تكتفي بإدراج عبارات غريبة أو غير منطقية وتقلل من جودة النص لـ"إخفاء" أصله الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للعين البشرية، قد يبدو هذا النص غريبًا فحسب، لكنه لا يخدع كاشف الذكاء الاصطناعي مثل Pangram. قد يتم التخلص من بعض أنماط النص المميزة والخصائص الخاصة بنماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة أداة Humanizer. لكن أجهزة الكشف مثل Pangram تغذي نماذج الكشف عن الذكاء الاصطناعي الخاصة بها عن قصد بأمثلة صعبة من النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتتمتع بمعدل نجاح يزيد عن 90% في تحديد النصوص التي تم تعديلها بواسطة أداة "Humanizer" على أنها نصوص تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. باستخدام طريقة نسميها "التعدين السلبي الصعب"، نقوم بتدريب نماذجنا على حالات صعبة – مثل النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تم إخفاءها بواسطة أداة "Humanizer" – لضبط دقة نماذج الكشف لدينا.

سوف يتداخل النص المكتوب بواسطة البشر مع النص الذي يولده الذكاء الاصطناعي ليحولا الإنترنت إلى «نظام بيئي هجين»، الأمر الذي يتطلب أدوات متطورة ومتنوعة.

مع قيام تطبيقات مثل Grammarly وحتى Gmail بتقديم المساعدة القائمة على الذكاء الاصطناعي في الكتابة، سيصبح مستقبل المحتوى الذي يُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا. خلال السنوات الخمس المقبلة، سيصبح المزيد والمزيد من المحتوى هجينًا، أو مدعومًا بالذكاء الاصطناعي، بدلاً من أن يكون مكتوبًا بالكامل بواسطة البشر أو مُنتجًا بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. وقد وجدت دراسة أجرتها Ahrefs في أبريل 2025 أن 71.2% من صفحات الويب الجديدة تحتوي على مزيج من المحتوى المُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي والمكتوب بواسطة البشر. سيتطلب هذا التطور أدوات مدربة على الفروق الدقيقة، حيث سيصبح معرفة مدى مساعدة الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية من معرفة ما إذا كان شيء ما مدعومًا بالذكاء الاصطناعي أم لا. يجب أن يتحول الكشف الثنائي "روبوت أم لا" المستخدم في نماذج الكشف الأولية عن الذكاء الاصطناعي لتزويد المعلمين والباحثين والصحفيين وأي شخص آخر يستخدم أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي بتحليل أكثر حداثة وشمولية لكيفية مشاركة الذكاء الاصطناعي في إنشاء النص. حتى المحتوى "المختلط" الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والبشر ليس فئة كافية، حيث أن الفرق بين تصحيح القواعد النحوية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتوليد الحجج باستخدام الذكاء الاصطناعي هائل. تقوم نماذج الكشف عن الذكاء الاصطناعي مثل Pangram بتصنيف النص على نطاق واسع، من النص المكتوب بالكامل بواسطة البشر إلى النص الذي تم إنشاؤه بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي، مع وجود مستويات خفيفة وثقيلة من المساعدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بينهما. يقوم أحدث نموذج بتقسيم المستندات الطويلة، وتصنيف أجزاء النص الفردية إلى هذه الفئات لتحديد الحدود الدقيقة بين النص الذي تم إنشاؤه بواسطة البشر والنص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

ستفشل العلامات المائية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، لكن تقنية التعرف على الأنماط ستظل قوية.

تميل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى تفضيل كلمات أو تراكيب جمل معينة. لكن الجهات الخبيثة التي تسعى إلى إخفاء مصدر النص الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي يمكنها بسهولة تعديل محتواها لإزالة هذه العلامات الواضحة وتضليل الجمهور. وسيحل الكشف الإحصائي عن الأنماط محل الكشف البسيط عن الأنماط الذي يعتمد على تكرار كلمات أو تراكيب جمل معينة لتحديد ما إذا كان النص من إنتاج الذكاء الاصطناعي أم لا. خلال السنوات الخمس المقبلة، سيكون الدفاع النهائي ضد المحتوى الخفي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي هو نماذج الكشف المدربة على الأداء الرياضي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، والتي تتعمق في عملياتها لفهم منتجاتها وتعلمها. تتميز هذه الأنواع من أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي بـ "الكشف بدون تدريب"، مما يعني أنها يمكنها تحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من نماذج خارج بيانات التدريب الخاصة بها. مع التطور السريع لشركات الذكاء الاصطناعي، ستكون ميزة الكشف هذه على مستوى التحدي.

ستصبح واجهات برمجة التطبيقات (API) الخاصة بالكشف الدقيق بمثابة «برنامج مكافحة الفيروسات» الجديد في عالم المحتوى الذي تولده الذكاء الاصطناعي.

تنتج مزارع المحتوى عشرات الآلاف من المقالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي يوميًا، مما يغرق شاشاتنا – والإنترنت ككل – بصفحات لا حصر لها من المحتوى الرديء الذي أنتجته الذكاء الاصطناعي. كل هذا الضجيج يقلل من جودة المنصات التي تعتمد على المواد المكتوبة لنشر المعلومات. ومن بين هذه المنصات «كوارا» (Quora)، التي تعتمد على أنظمة الكشف عن المحتوى المصطنع، حيث أنشأت بنية تحقق شاملة عبر واجهات برمجة التطبيقات (API) الخاصة بها لحماية سلامة وجودة محتواها. مع إغراق مستخدمي منصات مثل X و Instagram و Reddit بالمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، ستحتاج هذه الشركات عبر الإنترنت بشكل متزايد إلى الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للكشف عن الذكاء الاصطناعي لتنظيف صفحات الويب الخاصة بها واستعادة ثقة المستخدمين. كما أن هذا التشبع العالي بالذكاء الاصطناعي يثير قلق علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي، حيث تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على المحتوى العام لتدريبها. يقلق الباحثون من انهيار النماذج عندما يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على محتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، والأداة الوقائية الوحيدة الموثوقة هي واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للكشف التي يمكنها تصفية المحتوى من خطوط أنابيب الاستخراج الخاصة بهم. ستكون هذه الطبقة الأمنية الجديدة إلزامية لكل من يسعى إلى استئصال المحتوى غير المرغوب فيه من منصاته ومن يسعى إلى بناء نماذج الذكاء الاصطناعي.

مع تطور أدوات الذكاء الاصطناعي، ستتطور معها قدرات الكشف عنه. ستظل نماذج الذكاء الاصطناعي دائماً مختلفة عن البشر، حيث لا يمكن للخوارزميات أن تضاهي الخبرة والعاطفة اللتين تجعلان وجودنا فريداً من نوعه. وعلى نفس المنوال، لن تضاهي النصوص التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي أبداً النصوص التي يكتبها البشر. لن يصبح الذكاء الاصطناعي غير قابل للكشف؛ بل ستتطور أدواتنا المخصصة للكشف عنه وستستمر في الحفاظ على القيمة البشرية.

جهز منصتك لاستقبال كل موجة جديدة من المحتوى الذي يُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي. جرب اليوم تقنية Pangram المتطورة للكشف عن المحتوى المُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي.

جرب ميزة الكشف المتقدم بالذكاء الاصطناعي من Pangram