تعتمد الجامعات على برامج الكشف عن الذكاء الاصطناعي لكشف حالات الغش. ما مدى جودة عمل البرامج؟

في نوفمبر الماضي، كانت لورين جاجر، طالبة الكيمياء بجامعة ولاية أيداهو في بوكاتيلو، تتقدم بطلب للحصول على برامج الدكتوراه، عندما لاحظت أن بعض بوابات التقديم تحذر الطلاب من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في بياناتهم الشخصية. وأبلغوا الطلاب أنهم سيستخدمون أجهزة الكشف للتعرف على التطبيقات التي تحتوي على نص تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. لم تكن البوابات محددة بشأن أجهزة الكشف التي كانوا يستخدمونها. لكنهم كانوا واضحين بشأن شيء واحد: “قالوا إنهم إذا شعروا أن البيان الشخصي قد كتب باستخدام الذكاء الاصطناعي، فسوف يتجاهلون طلبك بالكامل”، كما يقول جاغر.

لم تفكر كثيرًا في الأمر – فهي لم تستخدم الذكاء الاصطناعي على الإطلاق – لكن أحد الأصدقاء قال إنهم سيجريون بياناتهم الخاصة من خلال كاشف الذكاء الاصطناعي على الإنترنت، فقط من أجل السلامة. قررت جاغر أن تفعل الشيء نفسه مع بعض أجهزة الكشف التي عثرت عليها عبر الإنترنت.

وتقول: “لقد عادوا جميعًا إلى الذكاء الاصطناعي بنسبة 100% تقريبًا”. “لقد بدأت بالذعر.”

أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تمنح العلماء “هدية الوقت”

بالنظر إلى الوراء، تتساءل جاغر عن سبب وضع علامة على مقالاتها. تقول: “أنا متخصص في الكيمياء، ولكنني كنت تقريبًا متخصصًا في اللغة الإنجليزية. لقد نشأت وأنا أكتب كثيرًا وكنت أدرس كتب القواعد”. “أعتبر نفسي كاتبًا جيدًا، لكنني أكتب كثيرًا للكتاب، متبعًا جميع القواعد على وجه التحديد. ربما لهذا السبب اعتقدت أنه كتب بواسطة الذكاء الاصطناعي”.

وانتهى بها الأمر بإعادة كتابة بيانها بالكامل. وبدلاً من محاولة الكتابة بأفضل ما لديها، تقول إنها كتبت بطريقة تتأكد من عدم اكتشافها بواسطة كاشف الذكاء الاصطناعي. يتذكر جاغر قائلاً: “كنت أجعل الأمر أقل كمالاً”. وعندما قامت بفحص مقالتها مرة أخرى، توقعوا أنها مكتوبة بالذكاء الاصطناعي بنسبة 30%. “لقد اتصلت بهذا جيدًا بما فيه الكفاية وأرسلته.”

عندما تحدثنا آخر مرة مع جاغر، تم قبولها للحصول على درجة الدكتوراه في جامعة يوتا في سولت ليك سيتي.

حالة جاغر وحالات مثلها تحدث في جميع أنحاء العالم. إن الجامعات التي تعاني من زيادة المواد المكتوبة التي ربما تم إنشاؤها، أو تشكيلها بشكل كبير، بواسطة الذكاء الاصطناعي، تتجه إلى أدوات كشف الذكاء الاصطناعي لمساعدتها على التعامل مع المشكلة. وكما هو الحال مع تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى، فإن هذه الأدوات بعيدة عن الكمال.

يحاول المعلمون والمقلدون التفوق على بعضهم البعض منذ أن قام أول طالب سومري بنسخ الكتابة المسمارية لزملائه. وفي عصر الإنترنت الحديث، تكتشف البرامج التي تقدمها شركات مثل Turnitin، ومقرها في أوكلاند، كاليفورنيا، أوجه التشابه بين النصوص على أساس مجموعة كبيرة من الأعمال المنشورة سابقًا. وقد جعل هذا من الصعب على الأشخاص سرقة النص مباشرة. ردًا على ذلك، لجأ الغشاشون إلى الإنترنت للعثور على كتاب أشباح، ودفعوا للآخرين مقابل إنتاج أعمالهم لهم. حاولت العديد من المؤسسات إجراء اختبارات شخصية أو محددة التوقيت لمنع ذلك. لكن هذه تأتي مع مجموعة من القضايا الخاصة بها، مما قد يؤدي إلى حرمان مجموعات معينة، وتشجيع الحفظ عن ظهر قلب، ومنع الطلاب من إظهار قدرتهم على إجراء بحث عميق.

علماء الظل: داخل صناعة المقالات المزيفة التي تبلغ قيمتها مليارات الدولارات في كينيا

لكن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي تدعم برامج الدردشة الآلية، مثل ChatGPT، جعلت إنتاج العمل المكتوب أرخص وأسرع. لاحظ العديد ممن تمت مقابلتهم في هذا المقال المفارقة أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي مبني على مجموعة من الأعمال السابقة، إلا أنه لا يمكن اكتشاف الكتابة التي ينتجها بسهولة عن طريق أدوات الانتحال، التي تقارن الجمل الكاملة مع الأعمال المنشورة مسبقًا.

تقول كاث إليس، المتخصصة في النزاهة الأكاديمية بجامعة ويسترن سيدني في أستراليا، إن استخدام الذكاء الاصطناعي يمثل تغييرًا أساسيًا، سواء في حجم استخدامه أو كيفية فهم الكلمة المكتوبة. يقول إليس: “حتى الآن، كنا قادرين في الغالب على الاعتماد على وثيقة مكتوبة”. لكنها تقول: “لقد بدأنا الآن نرى هذا الحجم الهائل من العمليات الاحتيالية أو على الأقل عمليات ملفقة بشكل كبير”. “لقد ارتفع حجم الأشياء القادمة بشكل صاروخي.”

مكافحة النار بالنار

يقول عدد متزايد من الشركات أن الأدوات التي صنعتها يمكنها التعرف على النص الذي تمت كتابته بواسطة نظام ذكاء اصطناعي آخر. وتشمل المنتجات المتوفرة في السوق Copyleaks، وGPTZero، وZeroGPT، وتلك التي أنشأتها Grammarly، وQuillBot، وTurnitin.

تعتمد العديد من أجهزة كشف الذكاء الاصطناعي على مقياس يُعرف باسم الحيرة، والذي يُقدر مدى إمكانية التنبؤ بكل كلمة في التسلسل. ونظرًا لأن النص الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي يميل إلى اتباع أنماط يمكن التنبؤ بها إحصائيًا أكثر من الكتابة البشرية، فمن المرجح أن يتم تصنيف الفقرات ذات درجات الحيرة المنخفضة على أنها منشئة آليًا، في حين يتم اعتبار الصياغة الأقل قابلية للتنبؤ كإشارة إلى التأليف البشري (انظر: “العلامات المنذرة للذكاء الاصطناعي”).

والسؤال هو: هل هذه الأدوات فعالة بالفعل؟ وهل ينبغي استخدامها على الإطلاق إذا كانت هناك أي فرصة لاتهام طالب مثل جاغر بالغش ظلما؟

وقد حاول الأكاديميون تقييم هذا. ورقة واحدة 2025¹ اختبرت GPTZero، والذي وصفه المؤلفون بأنه كاشف الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا على نطاق واسع. وجدت الدراسة أن معظم الأبحاث التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تم اكتشافها بثقة عالية، لكن معدل GPTZero للتعريف الخاطئ للمقالات المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي على أنها مقالات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي – معدلها الإيجابي الكاذب – كان حوالي 16%. وخلص المؤلفون إلى أن “موثوقيتها في التمييز بين النصوص التي ألفها الإنسان محدودة”.

دراسة 2023² قام بتقييم العديد من أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي – OpenAI، وWriter، وCopyleaks، وGPTZero، وCrossPlag. ووجدت أنهم كانوا بشكل عام أفضل في تحديد النص الذي تم إنشاؤه بواسطة LLM GPT-3.5 مقارنةً بنموذج GPT-4 الأكثر تقدمًا. عند تطبيقها على المقاطع المكتوبة بواسطة الإنسان، أنتجت الأدوات نتائج غير متسقة، بما في ذلك نتائج إيجابية كاذبة وتصنيفات غير مؤكدة.

تم تسليط الضوء على دليل واضح على الصعوبات التي تواجهها أجهزة كشف الذكاء الاصطناعي في التقييم الصحيح للنصوص المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي من قبل العديد من المستخدمين على منصة التواصل الاجتماعي ريديت – حيث اكتشفوا أن إعلان استقلال الولايات المتحدة غالبًا ما يتم تمييزه على أنه مكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي. طبيعة قام بتشغيل جزء من نص عام 1776 من خلال ZeroGPT عدة مرات وقيل له إنه تم إنشاءه بواسطة الذكاء الاصطناعي بنسبة تتراوح بين 95% و100%.

العثور على صوتك الأكاديمي: كتابة أسرع وأكثر صحة مع التعرف على الكلام بتقنية الذكاء الاصطناعي

قد تظهر أجهزة الكشف الأخرى المزيد من الوعد. وتقول شركة Pangram Labs، ومقرها مدينة نيويورك، إن معدل النتائج الإيجابية الكاذبة في أداتها يقترب من الصفر. يتضمن منهجها تدريب نموذج على مجموعة كبيرة من النصوص التي كتبها الإنسان، ثم أعاد الذكاء الاصطناعي كتابتها. وهكذا يتوصل النموذج إلى فهم كيفية كتابة كل روبوت محادثة تم إصداره حديثًا. وحتى الآن، صمدت هذه المقاربة، التي تتجنب استخدام الحيرة باعتبارها المقياس المباشر الوحيد، في وجه التدقيق: فقد حكمت التقييمات المستقلة على المنتج بأنه من بين المنتجات المتاحة الأكثر دقة.

يقول مايك بيركنز، الذي يبحث في تأثير الذكاء الاصطناعي على الأوساط الأكاديمية في الجامعة البريطانية في فيتنام في هانوي، إنه حتى عندما تؤدي أجهزة الكشف أداءً جيدًا إلى حد معقول في الاختبارات الخاضعة للرقابة، فلا ينبغي استخدام نتائجها كدليل في القرارات عالية المخاطر. ويقول: “الإجابة المختصرة هي لا، فهي لا (تعمل بشكل موثوق)”. “الإجابة الطويلة هي نعم، يمكن أن تنجح – ولكن حقيقة أن هناك الكثير من المخاوف بشأن النتائج الإيجابية الكاذبة تعني أنه لا ينبغي استخدامها حقًا عندما يتعلق الأمر بأي شيء حساس للطالب.” وبخلاف ذلك، يمكن أن يقع الطلاب مثل جاغر في الشباك.

يقول بيركنز إن جزءًا من المشكلة هو أن المعلمين أصبحوا معتادين على قبول النتائج الآلية من برامج الانتحال. يقول: “يرى الناس النتيجة ويثقون بها”. “لقد نجحت أدوات التشابه لأنها يمكن أن تظهر لك بالضبط المكان الذي يتطابق فيه النص مع شيء آخر. وباستخدام أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي، لا يوجد هذا الدليل.”

كما وجد ويليام والترز، أمين المكتبة وعالم الاجتماع بجامعة جنوب إلينوي في كاربونديل، أن أجهزة الكشف كانت أفضل بكثير في اكتشاف النص المكتوب باستخدام GPT-3.5 مقارنة بـ GPT-4.³. وقال إن 3 أدوات فقط من أصل 16 أداة اختبرها كانت ذات أداء قوي عبر الذكاء الاصطناعي والكتابة البشرية على حد سواء. يتحدث الى طبيعة بعد ما يقرب من ثلاث سنوات من نشر دراسته، يشير والترز إلى أنه تم إطلاق العديد من التكرارات لنماذج GPT منذ ذلك الحين. (أحدث نموذج GPT متاح للجمهور هو GPT-5.5). هذه النماذج الأحدث أفضل في إنتاج الكتابة الشبيهة بالإنسان.

التهرب من أجهزة الكشف

تمثل النصوص الهجينة مشكلة أخرى لأولئك الذين يأملون في القبض على الغشاشين. يقول بيركنز: “يُظهر العمل الذي قمت به أنا وآخرون أنه إذا قمت فقط باختبار جزء من نص الذكاء الاصطناعي مقابل كاشف، فسيكون جيدًا جدًا في التعرف عليه”. “ولكن إذا بدأت في التعامل مع هذا النص بطرق مختلفة، فإن عملية الكشف تبدأ بالفعل في الانهيار.”

لا يحتاج الأشخاص حتى إلى تعديل الفقرات بأنفسهم: يمكنهم أن يطلبوا من نظام ذكاء اصطناعي آخر إعادة كتابتها، أو تشغيل النص من خلال أدوات “إضفاء طابع إنساني” المصممة لتقليل درجات اكتشاف الذكاء الاصطناعي. وتحاول شركات الكشف الآن تحديد استخدامات مثل هذه الأدوات، كما يضيف بيركنز، لكن الأنظمة الجديدة التي تتهرب من أجهزة الكشف تظهر بسرعة. ويقول: “لقد أصبح الأمر بمثابة سباق تسلح ضخم لا يساعد أحداً حقاً”.

AI FOMO: الجميع يتقن الذكاء الاصطناعي باستثناء أنا، أم هم كذلك؟

هذا العام، استخدمت مارزينا كاربينسكا، عالمة اللغويات وعالمة الكمبيوتر في جامعة سيمون فريزر في برنابي بكندا، ومجموعة من الباحثين كاشف بانجرام لتحليل 186 ألف مقال منشور على الإنترنت من قبل 1500 صحيفة وطنية ومحلية في الولايات المتحدة بين يونيو وسبتمبر 2025، وقارنوها بالكتابات المنشورة قبل إصدار ChatGPT.⁴. وخلص الباحثون إلى أن “ما يقرب من 9% من المقالات المنشورة حديثًا تم اكتشافها إما جزئيًا أو كليًا بواسطة الذكاء الاصطناعي”.

لكن كاربينسكا تحذر من أنه على الرغم من أن هذه المعلومات قد تكون مفيدة لتقييم مقدار المحتوى الذي قد ينتجه الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، إلا أن هذا لا يعني أن النتائج من بانجرام – أو من الأدوات الأخرى التي تحاول اللحاق بقدراته – يجب أن تؤخذ على محمل الجد في الحالات الفردية. وبعبارة أخرى، يمكن أن يكشف عن الاتجاهات، ولكن ليس ذنب أي مؤلف. وتقول: “لا يمكننا بالتأكيد أن نرفض الناس بشكل جماعي بسبب ذلك”.

مسألة التحيز

وفي عام 2023، اختبر الباحثون في جامعة ستانفورد في كاليفورنيا أداء 7 أجهزة كشف للذكاء الاصطناعي على 91 مقالة تم الحصول عليها من منتدى تعليمي صيني. كانت المقالات جزءًا من اختبار الطلاب للغة الإنجليزية كلغة أجنبية وتم إجراؤها قبل عام 2020 وظهور ChatGPT⁵. تم تصنيف أكثر من نصفها بشكل غير صحيح على أنها تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، أي ما يعادل متوسط ​​معدل إيجابي كاذب قدره 61.3%. وحللت الدراسة أيضًا أداء أجهزة الكشف عند عرض 88 مقالة كتبها طلاب أمريكيون تتراوح أعمارهم بين 13 و14 عامًا، ووجدت أنها صُنفت بدقة.

يعد الاختبار على مستوى الخبراء أمرًا مثيرًا للدهشة بالنسبة للذكاء الاصطناعي