كاشفو الذكاء الاصطناعي يعتقدون أن دستور الولايات المتحدة الأمريكية قد تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي: إليكم السبب

يتم تسليط الضوء على "AI Detectors Think The US Constitution is AI-Generated Here’s Why" من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطها بالبنية التحتية للإنترنت والحوكمة والاعتماديات التشغيلية أو الرؤية السوقية.

أثار كاشفو الذكاء الاصطناعي الدهشة مؤخرًا بالادعاء أن دستور الولايات المتحدة الأمريكية كتب بواسطة الذكاء الاصطناعي في عام 1787.

أثار كاشفو الذكاء الاصطناعي الدهشة مؤخرًا بالادعاء أن دستور الولايات المتحدة الأمريكية
كتب بواسطة الذكاء الاصطناعي في عام 1787. على الرغم من أن هذا الادعاء خاطئ بشكل واضح، إلا أنه يسلط الضوء
على مشكلة مقلقة: موثوقية كاشفات الذكاء الاصطناعي في تحديد
المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي تترك الكثير مما هو مرغوب فيه.

يكمن جوهر المشكلة في الأساليب المستخدمة من قبل هذه الكاشفات. فهي تستخدم
نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT، المدربة على كميات هائلة من النصوص التي كتبها البشر وولدت بواسطة الذكاء الاصطناعي،
لتحديد احتمالية أن يكون النص من تأليف بشري أو من الذكاء الاصطناعي.
يتم استخدام مقياسين رئيسيين: "الحيرة" و"الانفجارية".

هل اللغة الرسمية = محتوى الذكاء الاصطناعي؟
تقيس الحيرة مدى توافق النص مع ما تعلمه نموذج الذكاء الاصطناعي أثناء
التدريب. يمكنه تحديد المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي الذي يشبه بشكل وثيق
بيانات التدريب بدقة.

على الرغم من أن هذا يبدو صحيحًا، إلا أنه يمثل مشكلة عندما يتعلق الأمر باللغة الرسمية،
مثل لغة دستور الولايات المتحدة الأمريكية.

الانفجارية، من ناحية أخرى، تقيم التباين في طول الجمل وهيكلها.
المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي غالبًا ما يظهر تجانسًا أكبر، وهو ما يختلف عن الكتابة البشرية،
التي تميل إلى التنوع في الطول.

ومع ذلك، فإن هذه المقاييس لها حدودها. يمكن للكتاب البشر المهرة إنتاج
محتوى بحيرة منخفضة، مما يقلد الأسلوب المولد بالذكاء الاصطناعي. وبالمثل، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي
أكثر شبهاً بالبشر في كتابتها، مما يجعل الانفجارية مميزًا غير موثوق به.

الكثير من النتائج الإيجابية الكاذبة
أظهرت الدراسات أن كاشفات الكتابة بالذكاء الاصطناعي بعيدة كل البعد عن كونها معصومة من الخطأ وتعمل فقط
بشكل أفضل قليلاً من المصنفات العشوائية. غالبًا ما ترجع نتائج إيجابية كاذبة، مما يؤدي
إلى أحكام خاطئة محتملة واتهامات غير عادلة ضد الطلاب والكتاب.
علاوة على ذلك، يمكن التحايل على هذه الكاشفات بسهولة من خلال هجمات إعادة الصياغة، مما يزيد من
دقتها.

في خضم هذه المخاوف، يتبنى بعض المعلمين أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT لدعم
التعلم، معترفين بأن الكاشفات الحالية ليست مناسبة للكشف الدقيق عن
المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي.

قلب الكشف رأسًا على عقب
ردًا على ذلك، يخطط أحد منشئي كاشفات الذكاء الاصطناعي لتغيير تركيزه من كشف الذكاء الاصطناعي
إلى تسليط الضوء بدلاً من ذلك على اللمسة البشرية في إنشاء المحتوى. هدفه هو مساعدة
المعلمين والطلاب على التنقل في المشهد المتغير لدور الذكاء الاصطناعي في التعليم.
يتعقد التحدي المتمثل في كشف الكتابة بالذكاء الاصطناعي أيضًا بسبب التحيزات المحتملة ضد
غير الناطقين باللغة الإنجليزية، مما يؤدي إلى معدلات أعلى من النتائج الإيجابية الكاذبة في أعمالهم.
مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي، تصبح الحاجة إلى ضمانات قوية ضد التضليل
والاعتراف المناسب بمشاركة الذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى
أكثر وضوحًا.
تؤكد أوجه القصور في كاشفات الذكاء الاصطناعي الحالية على ضرورة تطوير أنظمة كشف أكثر
دقة وموثوقية. إلى أن تصبح هذه الأنظمة متاحة، من الضروري التعامل مع كشف المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي بحذر، مع مراعاة التكلفة الشخصية للاتهامات الكاذبة.