كيف تعرف أن النص مكتوب بالذكاء الاصطناعي
بقلم Chatday Editorial Team ·
هذا رقم يستحق التوقف عنده: باحثون حللوا عشرات آلاف صفحات الويب ووجدوا أن نحو نصف المقالات الجديدة المنشورة على الإنترنت يكتبها الذكاء الاصطناعي الآن. ليست هذه زاوية هامشية من الإنترنت. بل النصف. وهذا يعني أنك على الأرجح قرأت نصاً كتبه الذكاء الاصطناعي اليوم، دون أن تلاحظ ذلك، في مراجعة منتج، أو ملخص أخبار، أو منشور على LinkedIn، أو حتى رسالة بريد إلكتروني.
فكيف تعرف ذلك بالفعل؟ الجواب الصريح هو أنك تستطيع أن تصبح جيداً في هذا إلى حد كبير، بمزيج من ملاحظتك الخاصة والأداة المناسبة، ما دمت تعرف ما يمكن لكل وسيلة إثباته وما لا يمكنها. يقدّم لك هذا الدليل الأمرين معاً: العلامات التي يستطيع أي شخص رصدها في ثلاثين ثانية، وكيف تعمل أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي حين تريد رأياً ثانياً.
نصف الإنترنت تكتبه الآلات الآن
يأتي الرقم في المقدمة من Graphite، شركة أبحاث متخصصة في تحسين محركات البحث حلّلت عشرات آلاف المقالات الإنجليزية المنشورة منذ عام 2020، وشغّلت كل واحد منها عبر عدة أدوات كشف عن الذكاء الاصطناعي. النتيجة: انفجرت نسبة المقالات المولّدة بالذكاء الاصطناعي بعد إطلاق ChatGPT في أواخر عام 2022، ثم استقرت عند نحو 50% طوال عام 2025 ودخول عام 2026. في بعض الأرباع تتجاوز النصف بقليل، وفي أخرى تقل عنه بقليل.
والأمر لا يقتصر على المحتوى الرديء في المدونات. وجد تحليل مستقل لأكثر من 15 مليون ملخص بحث في المجال الطبي الحيوي أنه بحلول عام 2024، أظهر 13.5% منها على الأقل علامات كتابة أو تحرير بالذكاء الاصطناعي، بناءً على مفردات لافتة ارتفع استخدامها بعد ظهور ChatGPT. إن كان هذا يحدث في المجلات العلمية، فهو يحدث في كل مكان.
لا يعني أي من ذلك أن النص المكتوب بالذكاء الاصطناعي سيّئ بالضرورة. كثير منه مفيد فعلاً، وكثير من البشر يستخدمون الذكاء الاصطناعي كشريك في كتابة المسودة الأولى ثم يحرّرونها بعمق. لكن حين تصحّح مقالاً، أو تقرأ مراجعة منتج متحمّسة، أو تحاول تحديد مدى موثوقية مقال إخباري، فسؤال “من كتب هذا فعلاً؟” سؤال مشروع تماماً. وهذا هو الجواب.
العلامات التي تستطيع رصدها بنفسك
قبل أي أداة، استخدم عينيك. تعلّمت نماذج الذكاء الاصطناعي الكتابة من كمية هائلة من نصوص الإنترنت، ثم صُقلت نحو نغمة يفضّلها المقيّمون: سلسة، متوافقة، رسمية قليلاً. وهذا الصقل أصبح بصمة مميزة. هذا ما ينبغي أن تبحث عنه عند قراءة نص لشخص آخر.
| العلامة | كيف تبدو |
|---|---|
| العبارات الجاهزة | ”في المشهد الرقمي اليوم”، “من المهم الإشارة إلى”، “لنتعمق في الموضوع”، “نقطة تحوّل” |
| وتيرة منتظمة بشكل مريب | كل فقرة بالحجم نفسه، وكل جملة بالطول المتوسط نفسه، وقوائم مرتّبة من ثلاثة عناصر |
| واثق لكن فارغ | جمل مصقولة كثيرة يمكن أن تنطبق على أي موضوع، دون أي تفصيل واقعي |
| غياب التفاصيل القابلة للتحقق | لا أسماء ولا تواريخ ولا أسعار ولا لحظات شخصية، أو تفاصيل تظهر أنها خاطئة عند التحقق |
| نحو سليم تماماً بلا صوت شخصي | صفر أخطاء إملائية، صفر اختصارات لغوية، صفر شخصية، كأنه بيان صحفي عن لا شيء |
| إدمان القوالب الجاهزة | ”لا يتعلق الأمر بـ X فقط، بل بـ Y أيضاً”، “من X إلى Y”، سؤال استفهامي كافتتاحية |
أقوى فحص يمكن للإنسان القيام به هو اختبار التفاصيل. الكتّاب الحقيقيون، حتى المتواضعو المستوى منهم، يتركون بصمات تجربة فعلية: متجراً محدداً، تفصيلاً غريباً، رأياً له كلفة. أما الذكاء الاصطناعي فيميل إلى نص يبدو صحيحاً بدل نص صحيح فعلاً. اختر ادعاءً واحداً أو ادعاءين محددين وتحقق منهما. فإن كانت “مراجعة” مطعم لا تذكر أي طبق قدّمه، أو استشهد المقال بدراسة لا تجدها، فشكّك في النص عن حق. لهذا الخلل اسم، وقد تناولناه من قبل بلغة مبسّطة في مقال عن لماذا يخترع الذكاء الاصطناعي معلومات.
تنبيه واحد قبل أن تبدأ باتهام الناس: كل علامة في هذا الجدول هي عادة، لا دليل قاطع. البشر كتبوا بعبارات جاهزة قبل ChatGPT بزمن طويل. وهذا بالضبط سبب أهمية رأي ثانٍ.
كيف تعمل أدوات كشف الذكاء الاصطناعي فعلاً
تقرأ أداة كشف الذكاء الاصطناعي نصاً وتسأل سؤالاً واحداً جوهرياً: ما مدى قابلية هذا النص للتوقع؟
تكتب نماذج اللغة باختيار الكلمة التالية الأكثر احتمالاً من الناحية الإحصائية، مرة بعد مرة. وهذا يترك أثراً. يميل النص المكتوب بالذكاء الاصطناعي إلى السلاسة وقابلية التوقع، مع قلة الاختيارات المفاجئة للكلمات ووتيرة ثابتة ومستقرة. أما الكتابة البشرية فأكثر تشوشاً؛ فنحن نعيد صياغة الجملة في وسطها، ونختار كلمات غريبة، ونطيل الجملة ثم نقصّرها فجأة. تقيس أدوات الكشف هذه القابلية للتوقع (يسمّيها الباحثون “الحيرة” أو perplexity) والتفاوت في الوتيرة (يسمّونه “التفجّرية” أو burstiness)، وتُخرج احتمالاً: يُحتمل بنسبة 85% أن هذا النص مولّد بالذكاء الاصطناعي.
الكلمة المفتاحية هنا هي احتمال. لا تعرف أداة الكشف مطلقاً من كتب الكلمات فعلاً. إنها تُخمّن تخميناً إحصائياً مدروساً، بالطريقة نفسها التي كنت تفعلها في القسم السابق، لكن بالرياضيات بدل الحدس.
ولهذا تتصرف النتيجة على النحو الآتي:
- النصوص الطويلة تعطي قراءة أدق. رسالة من جملتين لا تحتوي إشارات كافية أساساً. معظم أدوات الكشف غير موثوقة تحت عتبة بضع مئات من الكلمات.
- النصوص المختلطة تُشوّش الأداة. مسودة بشرية صقلها الذكاء الاصطناعي، أو مسودة كتبها الذكاء الاصطناعي وحرّرها إنسان، تقع في منطقة رمادية، لأنها بالفعل من الاثنين معاً.
- تبدو الكتابة الرسمية “أقرب إلى الذكاء الاصطناعي”. كلما كان الأسلوب أكثر قابلية للتوقع والتزاماً بالتقاليد، بدا أشبه بالآلة، حتى لو كتبه إنسان.
أين تُخطئ أدوات الكشف
هذا هو الجزء الذي تتجاهله معظم المقالات، وهو الجزء الذي تحتاجه أكثر. لدى أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي أخطاء حقيقية ومُوثّقة.
يأتي المثال الأشهر من OpenAI نفسها. أطلقت الشركة في أوائل عام 2023 مصنِّفها الخاص للنصوص المولّدة بالذكاء الاصطناعي، ثم أوقفته بعد ستة أشهر بسبب “معدل دقته المنخفض”. فبحسب أرقامها هي، لم يرصد المصنِّف سوى 26% من النصوص المكتوبة بالذكاء الاصطناعي، وصنّف كتابة بشرية بوصفها ذكاء اصطناعي خطأً بنسبة 9% من الحالات. وإذا لم تستطع الشركة التي بنت ChatGPT رصده بثقة، فتعامل مع أي أداة تعد باليقين بحذر.
الخلل الثاني أشد، لأنه غير عادل. اختبرت دراسة من جامعة ستانفورد نُشرت في مجلة Patterns سبع أدوات كشف شائعة على مقالات كتبها بشر حقيقيون. مع مقالات الناطقين الأصليين بالإنجليزية، كانت الأدوات دقيقة إلى حد معقول. أما مع مقالات كتّاب الإنجليزية ليست لغتهم الأولى، فصنّفتها الأدوات على أنها مولّدة بالذكاء الاصطناعي بنسبة 61% من الحالات. والسبب متأصل في الطريقة نفسها: من يكتب بلغة ثانية يميل إلى صياغة أكثر حذراً وتقليدية، وهذا يُقرأ إحصائياً على أنه “قابل للتوقع”. والكتابة الدقيقة الرسمية الملتزمة بالقواعد هي تماماً ما تعتقد أدوات الكشف أن الآلة تكتب به.
كيف تفحص نصاً، خطوة بخطوة
مجتمعة، هذه هي الطريقة التي تنجح فعلاً. يستغرق نحو دقيقتين.
- اقرأه مرة واحدة بحثاً عن العلامات. العبارات الجاهزة، والوتيرة المنتظمة، والافتتاحيات القالبية، وغياب الشخصية. سجّل إحساسك الأول، ولكن لا تتوقف عنده.
- طبّق اختبار التفاصيل. اعثر على ادعاء واحد أو ادعاءين محددين وقابلين للتحقق. ابحث عنهما. المصادر المخترعة والأسعار الخاطئة والدراسات غير القابلة للتحقق هي أقوى علامة إنذار موجودة.
- شغّل أداة كشف. ألصق النص في أداة الكشف عن الذكاء الاصطناعي واحصل على نسبة الاحتمال. مجانية، تستغرق عشر ثوان، ولا تحتاج تسجيلاً للتجربة.
- وازن حسب الطول. تحت مئتي كلمة تقريباً، خفّض الاعتماد على النتيجة كثيراً. أما على نص طويل غير محرَّر، فاعطها وزناً حقيقياً.
- فكّر في هوية الكاتب. هل الأسلوب رسمي، أو هل الكاتب ممن ليست الإنجليزية لغتهم الأولى؟ عدّل عتبة حكمك تبعاً لذلك، لأن هذا بالضبط ما تتركز فيه الإشارات الخاطئة.
- اجمع كل شيء معاً. علامات بشرية + تفاصيل فاشلة + نتيجة مرتفعة = يُحتمل جداً أنه ذكاء اصطناعي. إشارة واحدة بمفردها = احتفظ باتهامك لنفسك.
متى يهم الأمر، ومتى لا يهم فعلاً
ليس كل نص مكتوب بالذكاء الاصطناعي مشكلة. ملخّص أحوال جوية أو وصف منتج كتبه الذكاء الاصطناعي لا يضرّ أحداً. يهم السؤال في حالات محددة:
- المعلمون والأساتذة الذين يتحققون من أن العمل خاص بالطالب نفسه. استخدموا الروتين أعلاه، وتذكّروا نتيجة دراسة ستانفورد قبل اتخاذ قرار بناءً على نتيجة وحيدة.
- مسؤولو التوظيف الذين يقرؤون خطابات تعريفية مصقولة بشكل مريب. أداة كشف واحدة إلى جانب سؤال محدد في المقابلة (“أخبرني أكثر عن هذا المشروع”) تحسم الأمر بسرعة.
- المستهلكون الذين يقرؤون المراجعات. المراجعات الخماسية النجوم الخالية من أي تفصيل عن المنتج هي النمط الكلاسيكي.
- أي قارئ للأخبار. إن كانت حقائق المقال لا تصمد أمام التحقق، فسواء كتب الخطأ إنسان أو آلة، الخطأ نفسه هو ما يهم أكثر.
وهناك الجانب الآخر من الأمر. إن كنت تكتب بعناية بلغة ثانية، أو لديك أسلوب رسمي فقط، فقد يُصنَّف عملك الصادق خطأً يوماً ما. من المفيد أن تعرف مقياسك الخاص: شغّل كتابتك عبر أداة الكشف وانظر إلى نتيجتها. وإن كان نصك البشري الحقيقي يستمر في القراءة كنص آلي، فهذه مشكلة أسلوب أكثر منها مشكلة عدل، وقد كتبنا دليلاً كاملاً عن كيف تجعل كتابة الذكاء الاصطناعي تبدو بشرية ونصائحه تفيد بالقدر نفسه البشر الذين يكتبون كالآلات. يستطيع مؤنسِن الذكاء الاصطناعي إعادة صياغة مسودة جافة بنقرة واحدة.
العادة التي تستحق دقيقتين من وقتك
نصف ما تقرأه اليوم صنعته الآلة، وهذه النسبة لن تتراجع. الخبر الجيد أنك لا تحتاج إلى أن تصبح خبيراً لغوياً جنائياً. اقرأ النص بحثاً عن العلامات، وتحقق من حقيقة واحدة، ودع أداة الكشف تقوم بالجزء الإحصائي. مجتمعة، تكشف هذه الخطوات الثلاث أكثر بكثير من أي واحدة بمفردها، وتحميك من الخطأ الحقيقي الوحيد في هذه اللعبة: أن تكون واثقاً بشكل خاطئ حول كتابة شخص حقيقي.
في المرة القادمة التي يبدو لك فيها نص سلساً أكثر من اللازم، لا تتساءل فقط. تحقق.