حتى الذكاء الاصطناعي البسيط يمكنه الآن كتابة الأخبار التي تظهر وكأنها مكتوبة من قبل الإنسان

تشير الأبحاث الجديدة إلى أن حتى النماذج المحلية الصغيرة للذكاء الاصطناعي يمكنها الآن كتابة الأخبار التي لا يستطيع الناس التمييز بينها وبين الصحافة الحقيقية، مما يطابق أفضل الأنظمة، وترك القراء غير قادرين على معرفة من كتب ما.

وفقًا لتعاون بحثي جديد بين ألمانيا وفرنسا، لا يستطيع البشر التمييز بين ما إذا كان المقال مكتوبًا بواسطة الذكاء الاصطناعي أو الإنسان – حتى عندما يتم كتابته بواسطة نماذج مفتوحة المصدر يمكن تحميلها وتشغيلها على حواسيب سطح المكتب التقليدية.

في إشارة أخرى إلى أن الذكاء الاصطناعي الصغير يتصدر، وجد استطلاع ل 2318 حكمًا تم جمعها من 1054 مشارك في بوابة دراسية مخصصة أن القراء البشر لا يستطيعون تحديد مصدر المقال على مستوى أعلى من الصدفة، حتى عندما يتم إنتاجها بواسطة نماذج متواضعة مع معلمات قليلة مثل مسترة و лема.

<img class=" wp-image-409102" src="https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2026/04/figure-3-3.jpg" alt="متوسط درجات المصدر والصحة للنماذج التي تم اختبارها. لا يتجاوز 200 مليار معلمة من جبت-4و بشكل كبير 7 مليارات معلمة من النماذج الصغيرة المذكورة. المصدر – https://arxiv.org/pdf/2604.03755” width=”852″ height=”465″ /> متوسط درجات المصدر والصحة للنماذج التي تم اختبارها. المصدر – https://arxiv.org/pdf/2604.03755

يُشير المؤلفون إلى أنهم يعودون إلى موضوع تمت دراسته لأول مرة في الإصدار البركة أو اللعنة؟ استطلاع حول تأثير الذكاء الاصطناعي على الأخبار الكاذبة. وتشير النتائج نفسها إلى نتائج جديدة من مشروع أكبر تم الإعلان عنه في يناير، وتستخدم إطار ججت المشارك على الإنترنت.

القدرة الخفيفة

المسمى هل يستطيع البشر التمييز؟ دراسة ثنائية المحور حول تصور الإنسان للنماذج الكبيرة المولدة للأخبار، والقادم من ثلاثة باحثين في جامعة فرانكفورت للعلوم التطبيقية ووحدة أبحاث أريزا في نانت، يُشير إلى أن النماذج الصغيرة مثل مسترة 7ب و جما 7ب يمكن أن تتنافس بفخر مع نماذج مثل جبت-4و، مع 200 مليار معلمة:

‘النماذج المفتوحة مع معلمات قليلة تنتج نصًا لا يُعتبر مختلفًا عن مخرجات جبت-4و، مما يشير إلى أن القدرة على توليد نص لا يمكن تمييزه من قبل الإنسان لم تعد مقتصرة على النماذج الرائدة.’

الطريقة

للمشاركين الذين تعاملوا مع منصة ججت، تم تقييم كل جزء من الأخبار باستخدام إطار ثنائي المحور، حيث قدموا ثلاثة تقييمات مستقلة على شريط متواصل من 0 إلى 100:

<img class=" wp-image-409103" src="https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2026/04/figure-1-4.jpg" alt="واجهة منصة ججت، حيث يقيم المشاركون المواد على أساس مصدرها وصدقها ودرجة معرفتهم بالموضوع.” width=”508″ height=”722″ /> واجهة منصة ججت، حيث يقيم المشاركون المواد على أساس مصدرها وصدقها ودرجة معرفتهم بالموضوع.

حكم المصدر يلتقط ما إذا بدا الجزء مكتوبًا بواسطة آلة أو إنسان؛ حكم الصدق ما إذا كان يُعتبر مزيفًا أو شرعيًا؛ و معرفة الموضوع مدى معرفة القارئ بالموضوع.

تم استخدام مقاييس متواصلة بدلاً من مقياس ليكرت، لالتقاط درجات اليقين بدقة أكبر، ودعم التحليل الإحصائي، بما في ذلك الارتباط البيرسوني و التراصف.

تم إنتاج أجزاء النص المولدة بواسطة الآلة بواسطة إطار روغ جبت الخاص بالمؤلفين، وهو هيكل التغذية لمنصة ججت. ينسق روغ جبت مساهمات من ست نماذج لغة كبيرة:

تم استخدام التوجيه القائم على الشخصية لتوليد النصوص، وكانت توليدات الذكاء الاصطناعي مدعومة بمواضيع أخبار حقيقية، وتم فحصها بواسطة البشر.

على العكس، تم عينة أجزاء مكتوبة من قبل الإنسان من “مصادر أخبار محترمة” و “قواعد بيانات غير محددة”.

يشير المؤلفون إلى:

‘مجموعة المحفزات متعمدة الانحراف نحو أجزاء مكتوبة بواسطة الآلة (98٪)، مع أجزاء مكتوبة بواسطة الإنسان كمراسي للتعيين. ‘

‘ت phảnل هذا الخيار التصميمي يعكس تركيز الدراسة على التباين داخل الآلة (عبر النماذج) بدلاً من المقارنة بين الإنسان والآلة؛ لا يتم إطلاع المشاركين على معدل القاعدة، وتظل النتائج القريبة من الصدفة عند تحليلها على مجموعة الأصل البشري فقط.’

قدم المشاركون موافقة مستنيرة واكتملا استبيانًا ديموغرافيًا يغطي العمر والتعليم والتوجه السياسي والخبرة مع الذكاء الاصطناعي، بعد ذلك قيموا تسلسل أجزاء الأخبار.

تم تسجيل تقييمات الشريط الثلاثة إلى جانب وقت الاستجابة ومعرّف مجهول، مما سمح بربط الأحكام الفردية مع العوامل الخلفية.

يشير المؤلفون إلى أن العينة انحرفت نحو المشاركين المتعلمين في الجامعات، مع 68٪ منهم حاصلين على تعليم عال، و 74٪ منهم مقيمون في أوروبا – انحراف يُشير إليه الورقة كlimitation للاستعمالات الأوسع.

الاختبارات

تنقسم الاختبارات إلى خمسة أنواع من النتائج:

تمثلت الاختبارات في التمييز بين النص المكتوب بواسطة الآلة والنص المكتوب بواسطة الإنسان؛ ومقارنة الكشف عبر نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة؛ وفحص تأثير الخبرة في المجال مقابل التوجه السياسي على الدقة؛ وتحديد استراتيجيات الاستجابة المتميزة بين المشاركين؛ وتتبع كيفية تغير الدقة مع التقييمات المتكررة، بسبب الاستهلاك:

أظهر الاختبار عدم وجود فرق معنوي أعلى من الصدفة في درجات المصدر بين الحالات:

أظهرت النتائج أن المشاركين لا يستطيعون التمييز بين النص المكتوب بواسطة الآلة والنص المكتوب بواسطة الإنسان:

أما بالنسبة للجانب الثاني، كما هو موضح في الرسم في بداية المقال، فإن فشل الكشف لم يتغير مع النموذج، حيث تم تصنيف مخرجات جميع النماذج حول مستويات الكشف بالصدفة، دون وجود فروق معنوية بينها:

أما بالنسبة للجانب الثالث، فإن الدقة كانت أكثر ارتباطًا بالخبرة في المجال من التوجه السياسي، حيث ارتبطت الاطلاعة على الأخبار الكاذبة مع أحكام أفضل، بينما لم يكن للآراء السياسية أي تأثير معنوي:

أما النتيجة الرابعة، فقد أظهرت أن المشاركين ي tụن إلى أسلوبين استجابيين متميزين:

أخيرًا، فيما يتعلق بالهدف الخامس، أظهرت تحليل متسلسل للأحكام المتتالية أن المشاركين أصبحوا في البداية أفضل في المهمة، مع تحسن الدقة خلال التقييمات الأولى:

然而، كان هذا التأثير قصير الأمد، حيث بدأت الأداء في الانخفاض بعد حوالي 30 عنصرًا، مع زيادة المشاركين في التخفيض إلى وضع افتراضي:

قد يمثل هذا بعض الأدلة التجريبية على أننا، ونحن ننفد من فرصة التمييز بين الأخبار الكاذبة والحقيقية، والأخبار التي كتبها الذكاء الاصطناعي والأخبار التي كتبها الإنسان، قد ننحرف إلى افتراض أن الأخبار هي أخبار كاذبة و/أو مكتوبة بواسطة الآلة (ليس بالضرورة نفس الشيء)، من أجل أن نكون على الجانب الآمن.

يقترح المؤلفون أن فشل الحكم البشري كما هو موضح في النتائج يشير إلى أننا قد نحتاج إلى تفويض هذه الأمور إلى تقنيات إثبات الصحة مثل مبادرة سى2بى التي تقودها شركة أدوبي.

يشير المؤلفون إلى:

‘هل يستطيع البشر التمييز؟ دراستنا ثنائية المحور ل 2318 حكمًا عبر ست عائلات من النماذج الكبيرة توفر إجابة واضحة:

‘النص المولّد بواسطة الآلة لا يمكن تمييزه من الكتابة البشرية بغض النظر عن حجم النموذج أو عائلته، وتتنبأ الخبرة في المجال بدقة الكشف بشكل أقوى من التوجه السياسي، ويتبنى المشاركون استراتيجيات ثقة متميزة، والاستهلاك المعرفي يقيد الكشف المستدام.’

الاستنتاج

الجانب المقلق في هذه الورقة هو الشبكة الداعمة للمشاريع والأوراق التي قام المؤلفون – أو بعضهم، حسب العمل – ب创يتها أو المساهمة فيها؛ ومن المؤكد أنه كان من المثير أن ندرس عينات من النصوص التي كتبها الذكاء الاصطناعي والإنسان التي أنتجت هذه النتائج، لكي ن理解 بشكل أفضل نوع الإخراج الذي تنتجه منهجية التوليد الموصوفة.

على الرغم من ذلك، من المثير سماع أن النماذج المفتوحة والمفتوحة المصدر يمكن أن تتنافس مع عمالقة مثل سلسلة جبت – هل يمكن أن يكون المهمة في الواقع ليست صعبة جدًا، وأن نموذجًا به 200 مليار معلمة هو أكثر من اللازم لمثل هذه المهام؟ سوف نحتاج إلى معرفة المزيد عن عينات المصدر التي كتبها الذكاء الاصطناعي والإنسان التي أنتجت هذه النتائج، لكي نجیب على هذا السؤال.

وفقًا لموقع كانرن، تجري جيدًا على إنفيديا أر تي إكس 3080 مع 16 جيجابايت من فيرام، و تجري جيدًا على أر تي إكس 3060 مع 6 جيجابايت من فيرام – ليس بالكارت الرسومات الأحدث أو الأفضل في اللعب*. لذلك، يمكن لأي شخص يرغب في وضع منهجية خاصة لتقديم العينات المشاركة في هذه التجارب.

نُشر لأول مرة يوم الخميس، 9 أبريل 2026