يكتب الطلاب بصورة أسوأ لتجنّب الكشف عن الذكاء الاصطناعي. والنتيجة تأتي عكسية.

نال منشور في مجتمع r/Professors على Reddit مؤخراً 690 تصويتاً إيجابياً، والنقاش الذي أثاره يكشف عن اتجاه نراه مقلقاً. الطلاب يكتبون بصورة أسوأ عن قصد، ويبسّطون مفرداتهم، ويقصّرون جملهم، وينزعون البنية من مقالاتهم، كل ذلك لتجنّب إطلاق أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي.

المفارقة واضحة. فبحسب وثائق Turnitin نفسها، النص الأكثر عرضة للوسم خطأً بوصفه مولّداً بالذكاء الاصطناعي هو النص ضعيف التنوّع البنيوي، والذي يتكرر، والذي أُعيدت صياغته دون أفكار جديدة. بعبارة أخرى: الأسلوب الذي يعتمده الطلاب لتبدو كتابتهم “أقل شبهاً بالذكاء الاصطناعي” هو الأسلوب نفسه الذي يقول الكاشف إنه يواجه صعوبة معه. الكتابة بصورة أسوأ لا تساعدك على تجنّب الكشف. بل تجعل نصك مطابقاً لنمط ما يُوسم خطأً. والصيغة الأوسع للسؤال، هل عليك تغيير طريقة كتابتك لتجنّب الوسم، تحصل على الجواب نفسه للسبب نفسه.

صفحة الأسئلة الشائعة لدى Turnitin حول الكشف عن الكتابة بالذكاء الاصطناعي صريحة على نحو غير معتاد في شأن المواضع التي تُنتج فيها الأداة إيجابيات خاطئة. تقول الوثائق: “Sometimes false positives (incorrectly flagging human-written text as AI-generated), can include content without a lot of structural variation, text that literally repeats itself, or text that has been paraphrased without developing new ideas.” (قد تشمل الإيجابيات الخاطئة في بعض الأحيان — أي الوسم الخطأ لنص كتبه إنسان بأنه مولّد بالذكاء الاصطناعي — محتوى لا تنوّع بنيوياً كبيراً فيه، أو نصاً يكرر نفسه حرفياً، أو نصاً أُعيدت صياغته دون تطوير أفكار جديدة.) وتضيف الجملة التالية: “If our indicator shows a higher amount of AI writing in such text, we advise you to take that into consideration when looking at the percentage indicated.” (إذا أظهر مؤشرنا قدراً أعلى من الكتابة بالذكاء الاصطناعي في نص من هذا النوع، فننصحك بوضع ذلك في الاعتبار عند النظر إلى النسبة المئوية المبيّنة.) (المصدر)

اقرأ هاتين الجملتين معاً وستتضح المشكلة. السمات التي تُطلق الإيجابيات الخاطئة هي السمات نفسها التي يُدخلها الطلاب على نصوصهم حين يبسّطون كتابتهم عن قصد. تنوّع بنيوي أقل؟ هذا ما يحدث عندما تجعل أنماط جملك مستوية. نص يكرر نفسه؟ هذا ما يحدث عندما تتجنّب الصياغات المتنوّعة. إعادة صياغة دون تطوير أفكار جديدة؟ هذا ما يحدث عندما تحذف التحليل لإبقاء كل شيء بسيطاً.

الاستراتيجية تهدم نفسها بنفسها. الطلاب الذين يكتبون بصورة أسوأ لتجنّب وسوم الذكاء الاصطناعي إنما يقرّبون نصوصهم من نمط الإيجابيات الخاطئة، لا يبعدونها عنه.

ثمة افتراض شائع بين الطلاب مفاده أن كواشف الذكاء الاصطناعي تَسم النصوص “المعقّدة” أو “المصقولة”. منطقهم كالتالي: إن كان الذكاء الاصطناعي يكتب بأسلوب متطوّر، فالكتابة بأسلوب أقل تطوراً ينبغي أن تتجنّب الكشف. غير أن هذا الافتراض لا يصمد أمام ما تقوله Turnitin فعلاً عن نموذجها.

تقول الأسئلة الشائعة لدى Turnitin: “Our model is not explicitly programmed to evaluate specific signals such as 'burstiness,' 'perplexity,' or other individual metrics sometimes referenced in public discussions.” (نموذجنا ليس مبرمجاً بصورة صريحة لتقييم إشارات محددة مثل 'burstiness,' 'perplexity,' أو أي مقاييس فردية أخرى يُشار إليها أحياناً في النقاشات العامة.) وتشرح الجملة التالية: “Instead, it learns statistical patterns from our training data.” (بل يتعلّم أنماطاً إحصائية من بيانات التدريب لدينا.) (المصدر)

هذا مهم، لكنه لا يعني أن النموذج يتجاهل احتمال الكلمات. وفي الصفحة نفسها تقول Turnitin: “Our classifiers are trained to detect these differences in word probability and are adept at the particular word probability sequences of human writers.” (مصنّفاتنا مدربة على رصد هذه الفروق في احتمال الكلمات، وهي على دراية بتتابعات احتمال الكلمات المميزة للكتّاب من البشر.) (المصدر)

اجمع هذين البيانين معاً وستتغيّر الصورة. النموذج لا يجري فحصاً بسيطاً من قبيل “الكلمات المعقدة تعني ذكاءً اصطناعياً”. إنه يتعلّم أنماطاً إحصائية من بيانات التدريب، ومُدرّب تحديداً على فروق احتمال الكلمات. تبسيط مفرداتك أو تسوية بنية جملك عن قصد لا يخدع عملية التعرّف على الأنماط. إنه يغيّر الأنماط في نصك، وليس بالضرورة في اتجاه يخدمك.

العلاقة بين جودة الكتابة ودرجات الذكاء الاصطناعي أعقد من مقولة “البسيط يعني إنساناً، والمعقّد يعني ذكاءً اصطناعياً”. الطلاب الذين يحاولون التلاعب بهذه العلاقة عبر الكتابة بصورة أسوأ ينطلقون من نموذج للكشف لا تدعمه الوثائق. ما تقيسه كواشف الذكاء الاصطناعي إلى جانب perplexity وburstiness هو النظرة الأدق إلى ما تستجيب له هذه النماذج فعلاً.

إليك أمراً نادراً ما نرى أحداً يذكره في هذه النقاشات: وثائق Turnitin نفسها تقول إن درجة الذكاء الاصطناعي لا ينبغي التعامل معها بوصفها حكماً نهائياً. والطلاب الذين يصيبهم الذعر من وسوم الذكاء الاصطناعي قد لا يدركون أن المزوّد نفسه يدعو إلى الحذر.

يقول دليل AI Writing Report: “Our AI writing detection model may not always be accurate (it may misidentify human-written, AI-generated, and AI-paraphrased text), so it should not be used as the sole basis for adverse actions against a student.” (قد لا يكون نموذجنا للكشف عن الكتابة بالذكاء الاصطناعي دقيقاً على الدوام — إذ قد يُخطئ في تمييز النص المكتوب بيد إنسان والنص المولّد بالذكاء الاصطناعي والنص المعاد صياغته بالذكاء الاصطناعي — لذا لا ينبغي استخدامه بوصفه الأساس الوحيد لأي إجراء ضار بحق طالب.) وتواصل الجملة التالية: “It takes further scrutiny and human judgment in conjunction with an organization's application of its specific academic policies to determine whether academic misconduct has occurred.” (الأمر يحتاج إلى مزيد من التدقيق وإلى حكم بشري، مقترناً بتطبيق المؤسسة لسياساتها الأكاديمية المحددة، لتحديد ما إذا كان قد وقع سوء سلوك أكاديمي.) (المصدر)

ويُعزّز دليل منفصل موجّه للمعلّمين هذا الطرح: “It is not meant to provide definitive answers in isolation. More important than any tool is the educator who sees the score and makes decisions balancing this information with their personal knowledge of their students, their work, and institutional policy.” (ليس الغرض منه تقديم إجابات قاطعة بمفرده. والأهم من أي أداة هو المعلّم الذي يرى الدرجة ويتخذ قراراته موازناً بين هذه المعلومات ومعرفته الشخصية بطلابه وبعملهم وبسياسة المؤسسة.) وتضيف الجملة التالية: “When educators look at the AI writing score and utilize it as a single data point rather than a definitive response, then it is being used as intended.” (حين ينظر المعلّمون إلى درجة الكتابة بالذكاء الاصطناعي ويستخدمونها بوصفها نقطة بيانات واحدة لا بوصفها إجابة قاطعة، فإنها تُستخدم على النحو المقصود.) (المصدر)

الدرجة مُدخل واحد، وليست حكماً. لا يحتاج الطلاب إلى إضعاف كتابتهم ليحموا أنفسهم من أداة يقول مزوّدها إنها لا ينبغي أن تكون أصلاً الأساس الوحيد للإجراءات الضارة.

يتجاوز ضرر هذه الاستراتيجية درجات الذكاء الاصطناعي. فعندما يبسّط الطلاب كتابتهم عن قصد، فإنهم يضرّون بدرجاتهم. والمقالات التي تفتقر إلى التنوّع البنيوي والتحليل والمفردات المتنوّعة هي مقالات أضعف. الأساتذة يقيّمون الجودة لا درجات الذكاء الاصطناعي، وأي مقال جرى إضعافه عن قصد سيبدو عملاً أضعف لدى أي قارئ منتبه.

ويتراكم الضرر مع الوقت. الكتابة مهارة تنمو بالممارسة. وحين يدرّب الطلاب أنفسهم على الكتابة بصورة أسوأ، فإنهم يتدرّبون على المهارات الخاطئة. يعتادون تسوية نثرهم، وتجنّب التعقيد، وإنتاج نص يكرر نفسه دون تطوير أفكار. وتنتقل هذه العادات إلى المهام القادمة وطلبات التوظيف والتواصل المهني.

زِن الأمر بميزان. في كفة: استراتيجية لا تعمل، قائمة على سوء فهم لكيفية عمل الكاشف، تُستخدم لتجنّب درجة تقول الوثائق إنها لا ينبغي أن تكون حكماً. وفي الكفة الأخرى: درجات أدنى، ومهارات كتابة في تراجع، وعادات تبقى طويلاً بعد تسليم المهمة. ثمن الكتابة بصورة أسوأ حقيقي. أما الفائدة فليست كذلك.

إن كنت طالباً يساوره القلق من الكشف عن الذكاء الاصطناعي، فالوثائق تقدّم لك إطاراً أفضل من تدمير الذات. اكتب أفضل ما لديك. افهم أن درجة الذكاء الاصطناعي نقطة بيانات واحدة، لا إجابة قاطعة. واعلم أن إرشادات Turnitin نفسها تقول إن الدرجة لا ينبغي أن تكون الأساس الوحيد للإجراءات الضارة. وإن كنت قلقاً من إيجابية خاطئة، فتحدّث إلى مدرّسك؛ موسوم، رغم أنك كتبته بنفسك يتناول كيفية الاستعداد لتلك المحادثة. الوثائق تتوقّع هذا السيناريو، وأدخلت الحكم البشري لهذا السبب تحديداً.

إن اتجاه الكتابة بصورة أسوأ لتجنّب الكشف عن الذكاء الاصطناعي يقوم على سوء فهم لما يستجيب له الكاشف وما تعنيه الدرجة. الوثائق لا تدعم هذه الاستراتيجية. النموذج لا يعمل على النحو الذي يفترضه الطلاب. ثم إن الدرجة لم تُجعل يوماً حكماً نهائياً. الكتابة بصورة أسوأ تضحّي بدرجاتك ومهاراتك في سبيل حماية لا تحتاجها واستراتيجية يرجّح أن تأتي بنتيجة عكسية.