Turnitin كشف الذكاء الاصطناعي: تحليل
السؤال عما إذا كان النص من آلة معقدة. حتى OpenAI، مطور ChatGPT، أوقف في 2023 كاشف النص الخاص به بسبب قلة الدقة. Turnitin يطور كشفه باستمرار، ويحذر صراحة من أن تكون النتائج قاعدة وحيدة للإجراءات.
Quelle: عرض مخصص
أساسيات اكتشاف الذكاء الاصطناعي
كشفTurnitin عن الذكاء الاصطناعي هو وظيفة إضافية في Similarity Report. تفحص النص النثري المؤهّل في التقديم بحثاً عن نمط يشير إلى كتابة ذكاء اصطناعي. النص المؤهّل يشمل النثر في فقرات؛ الجداول والقوائم والشعر أو الشفرة لا تُحسب بشكل موثوق في التقييم. تعرض الواجهة نسبة مئوية فقط عند 20 بالمئة فأكثر. وتحت ذلك يعرض Turnitin منذ يوليو 2024 نجمة كإشارة إلى زيادة عدم اليقين. لأن هنا معدل الإنذار الخاطئ أعلى.
اللغات المدعومة حالياً هي الإنجليزية والإسبانية واليابانية. الحد الأدنى من المتطلبات يشمل، من بين أمور أخرى، 300 كلمة من النثر، وحد أقصى 30.000 كلمة وأنواع الملفات مثل .docx/.pdf/.txt/.rtf. كما يميّز التقرير بين وإ (مثلاً باستخدام أدوات إعادة صياغة) لتفكيك أنماط الاستخدام بمزيد من الدقة. Turnitin يبني الكشف تدريجياً ويدمج من بين أمور أخرى الكشف عن ما يسمى في الإنجليزية. AI-generated only" " und " AI-generated and AI-paraphrased" " (مثلاً باستخدام أدوات إعادة صياغة)، لتفكيك أنماط الاستخدام بمزيد من الدقة. Turnitin يطور الكشف تدريجياً ويدمج من بين أمور أخرى الكشف عن ما يسمى " Bypasser/Humanizer"-Tools بالإنجليزية..
الوضع الراهن والتطور
Turnitin أطلق كشفه عن الذكاء الاصطناعي في عام 2023 على نطاق واسع وقام منذ ذلك الحين بتحليل كميات كبيرة من البيانات. وفقاً لـ Turnitin/Medienberichten فحص النظام حتى عام 2024 أكثر من 200 مليون عمل. حوالي 11 في المئة منها لديها نسبة ذكاء اصطناعي لا تقل عن 20 في المئة، نحو 3 في المئة 80 في المئة أو أكثر. تشير Turnitin إلى معدل الإنذار الخاطئ للمستندات التي تحتوي على أكثر من 20 في المئة ذكاء اصطناعي بأن النسبة أقل من 1 في المئة.
في يوليو 2024 عدّل Turnitin العرض: القيم الأقل من 20 في المئة لم تعد تُعرض عدديًا؛ بدلاً من ذلك تظهر نجمة كإشارة إلى ارتفاع عدم اليقين. في 2023/2024 أضيفت، من بين أمور أخرى، كشف عن paraphrasen ونماذج اللغات لليابانية والإسبانية. بالنسبة إلى 2025 أعلن Turnitin عن من بين أمور أخرى "وAdministrationsfunktionen zur feineren Steuerung an." AI-bypasser detection" ووظائف إدارية لضبط أكثر تفصيلاً.
قررت جامعات عدة بشكل متوازٍ تعطيل كشف Turnitin للذكاء الاصطناعي أو استخدامه بحذر شديد. أمثلة هي Vanderbilt, التي Montclair State University, وكذلك Northwestern, حيث لم يتم تفعيل كشف الذكاء الاصطناعي.
Quelle: in.turnitin.com
مثال على واجهةTurnitin التي تعرض نسبة كتابة بالذكاء الاصطناعي.
التحليل النقدي
يريد Turnitin حماية سير عمل المؤسسات والحفاظ على انخفاض الإنذارات الخاطئة؛ وفي الوقت نفسه يزداد الضغط لمعالجة استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل عادل. ومع ذلك تُظهر البحوث حدوداً نظامية: واحدة من أكثرها استشهاداً Studie in „Patterns“ (Cell Press) توثيق أن عدة أجهزة كشف تقيم نصوص غير الناطقين بلغتهم الأم بشكل غير اعتيادي كذكاء اصطناعي، أكثر من المعدل. في مجموعة TOEFL كانت معدل الإيجابيات الخاطئة المتوسط 61.3% (ليس محدد Turnitin، ولكنه ذو صلة بسياق الكشف عن الذكاء الاصطناعي).
Turnitin نفسه ينفي وجود تحيز كبير تجاه متعلمي اللغة الإنجليزية في ماديته الخاصة ونشر مقالات مدونة ذات صلة، لكنها لا تعوض عن دراسة مُراجَعَة من قِبل النظراء. عملياً: Turnitin يؤكد صراحة على ضرورة أن KI-Anzeige nicht als alleinige Grundlage für Maßnahmen إضافة إلى ذلك، سباق تسلح مع إعادة الصياغة/المحوّلين البشريين. تُظهر الدراسات أن إعادة الصياغة الواعية يمكن أن تُخفض بشكل واضح دقة الكاشفات.
Quelle: يوتيوب
نظرة سريعة من Turnitin بشأن تقرير كتابة الذكاء الاصطناعي مفيدة لفهم المنطق الوظيفي والحدود من وجهة نظر المزود.
حقائق وسوء فهم
موثق: يظهر Turnitin عند نسبة 1–19 بالمئة نجمة واحدة فقط ولا تبرز، لأن هذا النطاق غالباً Fehlalarme auftreten.
موثق: التقرير يميّز بين « و » لتصنيف الأنماط. AI-generated only" « und » AI-generated and AI-paraphrased" " لتصنيف الأنماط.
موثق: المتطلبات الدنيا تشمل، من بين أمور أخرى، 300 كلمة من النثر، حتى 30.000 كلمة، صيغ الملفات المقبولة .docx/.pdf/.txt/.rtf، اللغات الإنجليزية/الإسبانية/اليابانية.
موثق: النتائج هي إشارة قرار وليست دليلاً؛ « nicht als alleinige Grundlage" استعمال.
غير واضح: معدل الإنذار الخاطئ الفعلي للمستندات في الاستخدام الواسع. تشير Turnitin إلى أن المستندات التي تحتوي على أكثر من 20 في المئة من الذكاء الاصطناعي لديها «أقل من 1%»؛ لا توجد تكرارات مراجَعة من النظراء المستقلة علناً.
غير واضح: التحيز ضد غير الناطقين باللغة الأم خاصة في Turnitin. تظهر «ELL-Bias» تحيزات قوية بشكل عام في أجهزة الكشف؛ Turnitin تشير إلى تحليلاتها الخاصة بدون تحيز ذي دلالة كبيرة – والأدلة متضاربة. Patterns"-Studie تظهر تحيزات قوية بشكل عام في أجهزة الكشف؛ Turnitin تشير إلى تحليلاتها الخاصة بدون تحيز كبير – والحالة الدليلية متناقضة.
خاطئ/مضلل: «النسبة المئوية للذكاء الاصطناعي لا تعادل نسبة العمل ككل.» هذا ليس صحيحاً، إنها تتعلق فقط بالنثر؛ ولا تُحسب الأنواع الأخرى من النص بشكل موثوق. qualifizierenden" خاطئ/مضلل:
«كاشفات الذكاء الاصطناعي تثبت إساءة الاستخدام.» حتى مقدمو الخدمات الكبار يحذرون من أن النتائج يجب استخدامها؛ إنها دافع للتوضيح التعليمي، وليست حكمًا. nicht als alleinige Evidenz خاطئ/مضلل:
«تم حل كشف الذكاء الاصطناعي؟» أوقفت OpenAI مُصنف النص الخاص بها بسبب ، وهو ما يؤكد صعوبة المشكلة. niedriger Genauigkeit ردود الفعل والتوصيات
جامعات مثل
جامعات مثل Vanderbilt أعاقت كشف Turnitin للذكاء الاصطناعي مع الإشارة إلى مسائل الاعتمادية والتحيز، وتوصي بإجراءات حوارية. Montclair أوقفت الاستخدام وأشارت إلى قرارات مماثلة لجامعات أخرى. Northwestern يشير إلى أن كشف الذكاء الاصطناعي حاليًا غير مفعّل. تؤكد Turnitin أن التقنية يجب أن تعطي المعلمين إشارات ولا تحل محل حكمهم.
للمعلمين والطلاب يعني ذلك: يمكن أن يكون كشف الذكاء الاصطناعي إشارة مفيدة، لكنه لا يحل محل التوضيح التربوي. استخدم تقرير AI كمنطلق للمحادثة وادمجه مع نصوص مقارنة، وشواهد عملية وقواعد المقرر. اعتمد تصميم مقرر شفاف وتوقعات واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي المسموح، بدلاً من الاعتماد على منطق العقوبة فقط. من الناحية المؤسسية: Jisc rät, لا تفرطوا في تقدير الكشف واستثمروا في صياغة الواجبات، والحوار، وأدلة التدخل. افحصوا الأدلة مرات عديدة دائماً ولا تعتبروا الأدلة وحدها كأساس لإجراءات.
Quelle: يوتيوب
Quelle: turnitin.com
الورقة البيضاء لـ Turnitin حول الهندسة المعمارية وبروتوكولات الاختبار لنموذج الكشف عن الذكاء الاصطناعي الخاص بهم.
آفاق المستقبل
تبقى أسئلة مفتوحة: كم هي دقة معدلات الإنذار الخاطئ للمستندات في بيئات واقعية ومتنوعة – وكيف تؤثر على لغات وكفاءات مختلفة؟ لا توجد دراسات مقارنة مستقلة ومحدثة مع مجموعات بيانات مفتوحة. مدى قوة الكشف ضد إعادة الصياغة/المحوّلين البشر على المدى الطويل؟ تظهر الأبحاث الحالية إمكانات تجاوز. تنظيمياً تعمل السلطات على خطوط توجيه من أجل اختبارات عادلة في عصر KI، بما في ذلك Ofqual في المملكة المتحدة مع مبادئ لاستخدام الذكاء الاصطناعي الآمن في أنظمة التقييم. كما أن مقدمي الخدمات مثل OpenAI يفضلون الاعتماد على إثبات الهوية/الأصل بدلاً من الكشف اللاحق، لأن الكشف الصرف يظل غير موثوق.
الخلاصة: تقدم Turnitin AI Detection إشارات مفيدة على أنماط الذكاء الاصطناعي، لكنها ليست دليلاً آلياً. الممارسة القوية تجمع بين: قواعد شفافة لاستخدام الذكاء الاصطناعي المسموح به، وإثباتات أداء مرتبطة بالواجبات، وتوثيق العملية – وإشعار الذكاء الاصطناعي كدعوة للحوار بدلاً من إصدار حكم. من يتبع هذا النهج يحافظ على العدالة وأهداف التعلم – ويظل يوازن بين فرص وحدود التكنولوجيا.