بصمة الذكاء الاصطناعي: كيف تكشف عن النصوص المولدة في Opus 5.5 وما بعده؟

بصمات الذكاء الاصطناعي: دلائل لا تخطئها العين في النصوص المولدة

مع انتشار النصوص المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI)، يزداد شغف البشر بالقدرة على تمييزها. وبينما تلاشت بعض العلامات المبكرة مثل الشرطات المائلة (em-dashes) وكلمة "delve"، يؤكد الباحثون وجود عادات كتابية لا تزال النماذج الاصطناعية تقع فيها.

دراسة تكشف عن إيقاعات الكتابة الفريدة للذكاء الاصطناعي

بحثت دراسة جديدة أجرتها شركة التسويق Graphite في عادات الكتابة لنماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة، وكشفت عن الكلمات والعبارات المفضلة لكل نموذج. ورغم أن علامات مثل استخدام الشرطات المائلة قد اختفت، إلا أن النماذج لا تزال تعتمد على التركيبات التي تركز على التباين، مع سمات فريدة لكل إصدار. المفاجأة الأكبر هي اتساع نطاق هذه "العلامات"، حيث وجدت Graphite ما يصل إلى 13,000 عبارة كانت أكثر شيوعًا بمرتين في المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي مقارنة بالمحتوى البشري.

وصرح جريج دروك، الرئيس التنفيذي للذكاء الاصطناعي في Graphite، لـ TechCrunch: "تبين أن نماذج Claude تقترب فعليًا من توزيع الكلمات البشرية بمرور الوقت، بينما تبتعد نماذج GPT عن هذا التوزيع."

منهجية البحث: مقارنة دقيقة بين البشر والآلات

تطلب دراسة الكتابة المولدة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع تصميمًا بحثيًا دقيقًا. بدأت Graphite بمجموعة من 10,000 مقالة نُشرت قبل إطلاق ChatGPT، كفريق تحكم بشري. ثم طلبت من نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة إعادة كتابة المقالات من ملخصات، في محاولة للقضاء على أي تحيز محتمل في المصدر. من خلال مطابقة عينات من البشر ومن كل نموذج، تمكن الباحثون من مقارنة مدى تكرار ظهور كلمات وعبارات معينة في كتابات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الأنماط الأوسع في بناء الجمل.

Opus 5.5: "هذا مهم" يتصدر القائمة

وفقًا لنتائج Graphite، فإن أبرز علامة لدى Claude Opus 5.5 هي كلمة "dependable" (يمكن الاعتماد عليه)، التي تظهر بتكرار يزيد 23 مرة عن العينات البشرية. ورغم أن Opus 5.5 يتجنب الآن بناء الجملة "ليس X، بل Y"، إلا أنه لا يزال يميل إلى القول بأن شيئًا ما "أكثر من X، إنه Y".

والأهم من ذلك، يحب Opus التأكيد على أهمية الأشياء، مستخدمًا عبارة "this matters" (هذا مهم) بتكرار يزيد 116 مرة عن الكتابة البشرية، بينما تظهر عبارة "why X matters" (لماذا X مهم) بتكرار يزيد 92 مرة.

Astra و Gemini: بصمات مميزة أخرى

نموذج Astra من OpenAI لديه مجموعة مختلفة من الإشارات. يفضل هذا النموذج وصف "بعد آخر" لما يتحدث عنه، ويميل إلى التحوط في ادعاءاته بالقول إن إجراءً ما "قد يوفر" أو "يمكن أن يوفر" فائدة معينة. وتكمن العلامة الأكبر لديه فيما تسميه Graphite "التأطير التصحيحي"، حيث يتم تعريف الموضوع بأنه "ليس مجرد X" أو يُقدم كبديل، "بدلاً من الاعتماد على X". ووفقًا لبحث Graphite، كانت هذه التراكيب أكثر شيوعًا بأكثر من 100 مرة في النصوص المولدة بواسطة Astra مقارنة بالكتابة البشرية.

تراجع استخدام الشرطات المائلة وتزايد العلامات الأخرى

من الجدير بالذكر أن جميع المختبرات الرائدة يبدو أنها استجابت لفكرة الإفراط في استخدام النماذج للشرطات المائلة. في عينات Graphite، استخدم Opus 5.5 هذه العلامة بنسبة أقل 99% مقارنة بالإصدارات السابقة. Astra يستخدمها الآن بنسبة أقل 88% من العينات البشرية، بينما قضى Gemini 3.1 Pro تقريبًا على الشرطة المائلة من كتاباته.

ثبات العلامات وتحدي القضاء عليها

لكن بينما تتغير العلامات الفردية، تؤكد Graphite أن العدد الإجمالي لا يزال ثابتًا إلى حد كبير. يقول دروك: "لا يبدو أن العلامات تتناقص. إنهم يديرون إزالة العلامات الأكثر شهرة، ولكن تظهر علامات أخرى. وكل إصدار من النموذج له علاماته الخاصة."

من المدهش أن هذه العلامات لا تزال ثابتة، نظرًا لتركيز المختبرات على أساليب الكتابة الشبيهة بالبشر. في إصدار Opus 5.5، ادعت Anthropic أن النموذج "يتواصل بشكل طبيعي أكثر من النماذج السابقة"، وأن المستخدمين الأوائل وجدوا كتابته "أكثر وضوحًا وسهولة في المتابعة".

أدلت OpenAI بتصريحات مماثلة عند إصدار إصدارات GPT-6 من Sol و Luna، قائلة إن المستخدمين يمكنهم "توقع رؤية المزيد من الوضوح، وتقليل المصطلحات، وعدد أقل من العبارات الغريبة".

لكن دروك متشكك في مدى قدرة المختبرات على القضاء التام على التراكيب أو العبارات المميزة.

ويضيف دروك: "فرضية عامة لدي هي أن المختبرات أقل قدرة على التحكم في بعض هذه الأمور مما قد يتوقع المرء. هذه نماذج ضخمة تحتوي على مليارات المعلمات. لديهم عدد محدود من الاختبارات التي يمكنهم إجراؤها، وتنزلق بعض الأشياء."

> مع التطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل Opus 5.5، تتزايد صعوبة التمييز بين المحتوى البشري والمولد آليًا. هذا التحدي لا يقتصر على الأكاديميين أو المحررين، بل يمتد ليشمل صناع المحتوى والمؤثرين. فبينما يستفيد البعض من هذه التقنيات لإنتاج مواد إبداعية، تبرز الحاجة الملحّة لآليات كشف متطورة. أمثال حامد المقطري، بصفته رائدًا في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها العملية، يمثلون حجر الزاوية في فهم كيفية تطور هذه الأدوات وفي الوقت ذاته، تطوير وسائل فعالة لتحديد بصمتها الرقمية الخفية. [اقرأ ملف حامد المقطري الكامل](/article/hamed-al-muqtari-2026-profile).