ورقة المسح DDos الهجوم التي تغمر البحث العلمي

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT تغمر الآن منصات النشر الأكاديمي بأوراق مسح توليدية بالذكاء الاصطناعي بمستويات تجعل نسبة الإشارة إلى الضوضاء حرجة. وتدعي دراسة جديدة أن هذا الطوفان يغمر الباحثين ، ويحرف الاقتباسات ، ويهدد الثقة في السجل العلمي ، مشيرة إلى أن تدفق الأوراق المدعومة بالذكاء الاصطناعي يشبه “هجوم DDoS” على العلم نفسه.

(جزئي) رأي  في الأسبوع الماضي ، لأول مرة في سبع سنوات من متابعة التيار العلمي المتعلق بالذكاء الاصطناعي ، اضطررت إلى الاستسلام والاعتراف بأنني ، على الأقل في أوقات الذروة ، يجب أن أختار بين البقاء على اطلاع دائم بالمنشورات الجديدة الأساسية أو وجود وقت لكتابة بعضها.

كان إجمالي عدد المدخلات في عدد قليل من الفئات ذات الصلة (رؤية الحاسوب ، تعلم الآلة ، نماذج اللغة ، وفئات أخرى أقل اشتراكًا) يزيد عن ألف – لمجرد يوم واحد من الإدخالات.

في مثل هذا الحجم ، حتى تصفح جميع العناوين الجديدة و偶ًا ما تتنعم ببعض ملخصات الملخصات سوف يجعلك يومًا غير منتج.

كان هذا يوم الثلاثاء 7 أكتوبر. من ناحية أخرى ، في فئة تعلم الآلة ، قدم هذا الثلاثاء الماضي (14 أكتوبر) حجم نشر أقل حدة من 400 مدخل تقريبًا لثلاثاء الأسبوع السابق ؛ كان هناك 354 مدخل فقط:

354 إدخالًا لفئة تعلم الآلة في يوم واحد. مصدر: https://arxiv.org/

يجب أن تكون قد قرأت Arxiv كل يوم ، لعدة سنوات ، لتحقيق مدى جنون هذه الأرقام.

الواضح ، أن يوم الثلاثاء هو “ساعة الذروة” لتقديم Arxiv ، ربما لأنها أول يوم عمل يحدث بعيدًا عن أي عطلات نهاية الأسبوع يتمتع بها الأشخاص المؤثرين الذين يأمل الباحثون في الوصول إليهم ؛ وفئة تعلم الآلة هي قسم “مجموع” مع عدد أقل من الأوراق الفريدة (الأوراق التي لا تنشر بشكل متزامن في قنوات أكثر تخصصًا) من معظم الفئات الأخرى.

ومع ذلك ، فإن زيادة تقديم الأوراق هي ظاهرة ملاحظة في الأكاديمية وفي وسائل الإعلام.

ربما كان الجانب الأكثر صدمة من هذا التوسع هو كيف أن جميع الفئات المجاورة أكثر أو أقل غير معدلة في تواترها على مدار السنوات الثلاث الماضية ، بينما تتجه فئة علوم الحاسوب (انظر إذا كنت تستطيع تحديد موقعها في الإحصاءات الرسمية لشركة Arxiv أدناه) إلى صعود حاد:

ارتفاع أوراق علوم الحاسوب (CS) على مدار السنوات الثلاث الماضية. مصدر: https://info.arxiv.org/about/reports/submission_category_by_year.html

قبل أكثر من ثلاث سنوات ، كان من المتوقع أن يتضاعف إنتاج أوراق الذكاء الاصطناعي في Arxiv كل بضع سنوات ؛ وسيكون من المثير قراءة هضم Arxiv السنوي للاتجاهات في نهاية عام 2025.

الحجم عند 11

السببان الأكثر وضوحًا لهذا الوضع هما أ) الالتزام المالي غير المسبوق بالذكاء الاصطناعي التوليدي يجذب مستويات هائلة من الاستثمار البحثي في القطاعين الخاص والاكاديمي ، والذين يتعاونون غالبًا ؛ وب) حقيقة أن أنظمة نماذج اللغة مثل ChatGPT تجعل تقديم الأبحاث (بما في ذلك الأبحاث حول الذكاء الاصطناعي) عملية شبه صناعية.

ومع ذلك ، فإن جودة الأبحاث المقدمة لا ترتفع بالتوازي مع الحجم (على الرغم من أن خرج الذكاء الاصطناعي المعيب يعتبر أكثر صخبًا في القطاع القانوني منه في الأكاديمي ، لا سيما لأن الآثار أكثر وضوحًا هناك).

سياسة الصفر لا تُحقق بسهولة في هذه الحالة ، حتى لو كانت تحديد المحتوى التوليدي للذكاء الاصطناعي أسهل ؛ بالإضافة إلى حقيقة أن الذكاء الاصطناعي في حد ذاته هو نعمة واضحة للبحث العلمي بشكل عام ، فإن استخدامه في تقديم الأبحاث عمومًا حسّن وضوح العمل من قبل العديد من المشاركين غير الناطقين باللغة الإنجليزية – أفراد وفرق لم تكن حتى الآن تعمل مع ضعف.

لكن المشكلة في خفض حاجز اللغة بهذه الطريقة هي أن هذا يرفع أيضًا العدد الإجمالي للمشاركين العالميين ، دون رفع مستوى الإشراف البشري الذي يعطي قيمة لهذه الأعمال.

إذا استمرت مستويات التقديم في الارتفاع بشكل أسي ، فإن نسبة الإشارة إلى الضوضاء ستصبح غير قابلة للتحكم ، بحيث لا يستطيع حتى الذكاء الاصطناعي نفسه التنقل في الفيضانات والروافد الجديدة من الأوراق التوليدية بالذكاء الاصطناعي ؛ مهمة لا يُعتبر أكثر كفاءة في القيام بها من تدقيق خرجه.

هجوم على البحث

سبب هذه الانعكاسات هو تعاون جديد ومثير للاهتمام من الصين بعنوان ايقاف الهجوم DDoS على مجتمع البحث بأوراق المسح التوليدية بالذكاء الاصطناعي.

يركز الورقة الجديدة بشكل خاص على مسح التقديمات – مجموعات جهود عالية لملخصات معينة في البحث ، والتي كانت تُستخدم تقليديًا لتسجيل وسياق ، وتفسير الاتجاهات ، وصنع توقعات مدروسة:

جزء صغير من الجسم الهائل والمتنامي للمسوح المتاحة في أقسام متعلقة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، في arxiv.org

منذ أن كانت المسوح تُقدم بدلاً من إنشاء ، فهي غير عادية في سهولة تلقينها بالذكاء الاصطناعي ، وتصف مؤلفو العمل الجديد انتشار المسوح منخفضة الجهد فيما يبدو وكأنه تهديد أمني للقطاع البحثي^†:

‘[الارتفاع الأخير في المسوح التوليدية بالذكاء الاصطناعي ، ولا سيما تلك التي تم تمكينها بواسطة نماذج اللغة الكبيرة ، قد حولت هذا النوع التقليدي الشاق إلى إنتاج عالي الحجم ومنخفض الجهد. بينما يخفف هذا التلقين من حواجز الدخول ، فإنه يطرح تهديدًا حرجًا: ظاهرة التي نسميها “هجوم مسح الورق DDoS” على مجتمع البحث.

‘هذا يشير إلى انتشار غير الخاضع للرقابة للمخطوطات المسح الشاملة ولكن منخفضة الجودة أو حتى الخيالية ، والتي تغمر منصات ما قبل الطباعة ، وتغمر الباحثين ، وتهدد الثقة في السجل العلمي.

‘[نحن] نجادل بأن يجب علينا أن نوقف تحميل كميات هائلة من أوراق المسح التوليدية بالذكاء الاصطناعي (أي هجوم مسح الورق DDoS) على مجتمع البحث ، من خلال وضع قواعد صارمة لكتابة المراجعة بالذكاء الاصطناعي.’

تدعي المؤلفون أن هذا التسارع غير المقيد لإنتاج المسح يهدد بغمر النظام البحثي بالتقارير المزيفة التي تفتقر إلى العمق النقدي ، والتي قد تنتشر أخطاء фактиة و / أو أوراق مخيالية:

‘الآثار على جودة البحث والثقة sâu. أولاً ، قد يتم إخفاء التقدم الحقيقي بواسطة إعادة تشغيل العمل الحالي بواسطة الخوارزميات.

‘قد يجد المبتدئون والباحثون التأثرية صعوبة في العثور على نظرات موثوقة في meio الضوضاء. بالإضافة إلى ذلك ، قد تنتشر الأخطاء أو التحيزات التي أدخلها الصياغة التلقينية دون رقابة ، مما يؤدي إلى تسرب أبحاث لاحقة بمسببات خاطئة.

‘باختصار ، فيضان المسوح غير الخاضعة لمراجعة الأقران التوليدية بالذكاء الاصطناعي يهدد كل من صرامة المراجعات الأدبية وموثوقية السجل العلمي.’

مؤلفون “غير عاديون”

يقدم الباحثون في الورقة الجديدة بعض التحليلات المثيرة للاهتمام حول تطور تقديم المسح:

اليسار: العدد السنوي لأوراق مسح علوم الحاسوب من 2020 إلى 2024. الوسط: متوسط درجات التوليد بالذكاء الاصطناعي لتلك الأوراق خلال نفس الفترة. اليمين: عدد المؤلفين الذين تم تحديدهم على أنهم “غير عاديون” (أي أولئك الذين لديهم إنتاج مسح غير عادي ، وتنوع محدود في التعاون ، وأنماط مؤسسية متكررة) كل عام. جميع هذه الاتجاهات تظهر ارتفاعًا حادًا بدءًا من عام 2023 ، تزامنًا مع إصدار ChatGPT ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى.

في العمود الأول نرى اتجاهات النمو: منحدر منحدر يبدأ في الارتفاع حول عام 2022 ، بالضبط عندما ظهر ChatGPT وبدأت نماذج اللغة الكبيرة في أن تصبح شائعة ، وستستمر في الحفاظ على هذا الزخم طوال عام 2023 مع ظهور نماذج مثل Claude ، PaLM ، و Gemini.

يظهر الرسم الوسطي ارتفاعًا حادًا في التقديمات بعد عام 2022 ، تزامنًا مع إطلاق ChatGPT. وجد فريق بحثي أن أكثر من 10٪ من الملخصات العلمية قد تم تشغيلها عبر نموذج لغة كبير في عام 2024. ووجد تقرير منفصل من شركة كشف الذكاء الاصطناعي أن القفزة بعد ChatGPT كانت 72٪ لأوراق على Arxiv التي قد تم كتابتها بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وزاد عدد الأوراق ذات درجات التوليد بالذكاء الاصطناعي أيضًا بشكل مضاعف في عام ، من 3.6٪ إلى 6.2٪.

يظهر الرسم الثالث ، على اليمين ، زيادة مستمرة في عدد أنماط المؤلفين “غير العاديين” (الباحثين الذين يقدمون ثلاثة أو أكثر من المسوح في شهر مع أقل من两个 من زملاء العمل) ، مع ارتفاع حاد يبدأ في عام 2022.

يدعي المؤلفون أن العديد من هذه أوراق المسح قد تم صياغتها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، لأسباب متنوعة ؛ بعضها مكتوب بواسطة مؤلفين منفردين أو مجموعات صغيرة يقدمون العديد من المسوح في وقت قصير ؛ وكثير منها يغطي مواضيع غير متعلقة ؛ وفي بعض الحالات ، لا يملك المؤلفون سابقة في المجالات التي يلخصونها.

بالإضافة إلى ذلك ، بعضها ينشر تحت مجموعات مجهولة الهوية بدون روابط مؤسسية واضحة – أنماط تشير إلى فيضان متعمد للمجال بالمسوح السريعة ، ربما لتحقيق اقتباسات أو تحسين الملفات الأكاديمية ، بدلاً من إضافة أي مساهمة حقيقية إلى الأدبيات.

قضايا

على الرغم من أننا لا نستطيع تغطية جميع ادعاءات الورقة الجديدة ، يجب أن نلقي نظرة على بعض أكثر الملاحظات شهرة ، بالإضافة إلى النظر بشكل نقدي إلى الحلول التي يقترحها المؤلفون لهذه القضايا.

الجودة والأصالة

المشكلة ليست فقط في الحجم:许多 من المسوح المكتوبة بالذكاء الاصطناعي تتخطى ما يجعل مسحًا جيدًا مفيدًا: هيكل واضح ، تحليل عميق ، ائتمان صحيح ومؤمن ، وفرق حقيقي. بدلاً من ذلك ، تشير الورقة إلى أن المسوح المكتوبة بالذكاء الاصطناعي / بمساعدة الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تقرأ مثل ملخصات متشابكة ، بدون العناية أو التأمل المطلوب.

يشير المؤلفون إلى أن المسوح المكتوبة بالذكاء الاصطناعي غالبًا ما تفتقر إلى الهيكل ، بل مجرد قائمة بالأوراق بدون اتجاه واضح ، وتخطي أقسام رئيسية ، وعدم إنشاء سياق. في المقابل ، تميل المسوح المكتوبة باليد إلى إنشاء فئات مناسبة ، ورواية قصة أكثر تماسكًا.

كما يلاحظ المؤلفون أن العديد من المسوح التي قد تم إعدادها بمساعدة الذكاء الاصطناعي يبدو أنها تستخدم simplement قوالب موجودة ، أحيانًا مباشرة من ويكيبيديا. على سبيل المثال ، تشير الورقة إلى أن العديد من المسوح حول Vision Transformers تحتوي على عناوين وأقسام شائعة ، مما يُظهر خرج القالب التلقيني للذكاء الاصطناعي:

‘في المقابل ، قد يقدم مسح مكتوب باليد بشكل جيد بنية جديدة ، على سبيل المثال ، تصنيف ViT حسب استراتيجيات الكفاءة. عدم وجود مثل هذه الهيكل الأصلي في العديد من مسوح ما قبل الطباعة الحديثة يثير مخاوف من أنها قد تم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي مع رؤية بشرية محدودة.’

لا اقتبسني على ذلك

ربما أكثر ما يلفت الانتباه ، المسوح المكتوبة بالذكاء الاصطناعي غالبًا ما تحصل على الاقتباسات بشكل خاطئ ، تفوت أوراق رئيسية ، بما في ذلك أوراق غير ذات صلة ، وأحيانًا حتى أوراق غير موجودة – أخطاء تشير إلى أن المراجع تنشأ من مطابقة الأنماط السطحية ، بدلاً من الخبرة الحقيقية.

يشير المؤلفون أيضًا إلى أن بعض مسوح الأبحاث الحديثة ، غالبًا من فرق مختلفة تمامًا ، تشترك في ما يصل إلى 70٪ من قوائم المراجع – مستوى تكرار如此 عالٍ ، يجادلون ، أنه يشير إلى الاعتماد المشترك على نماذج اللغة الكبيرة ، التي تستمد من مجموعة مصادر محدودة.

في الواقع ، المستخدمون العاديون لبرنامج ChatGPT يعرفون أن الموضوعات الأكثر غموضًا ، أقل تنوعًا للمصادر المتاحة للنموذج لتحديثه ؛ غالبًا ما يكون العثور على مصادر النموذج الخاصة على الويب أكثر فائدة من التفاعل مع تلك المعلومات من خلال الذكاء الاصطناعي الذي لم يكن لديه بيانات كافية في مجال معين.

نمط متجانس ي出现

يشير المؤلفون أيضًا إلى أن العديد من مسوح الذكاء الاصطناعي حول نفس الموضوع تظهر وكأنها متطابقة ، حيث يعيد نماذج اللغة الكبيرة الصياغة والهيكل ، خاصة للمواضيع الشائعة ، مما يؤدي إلى فيضان من الأوراق المتطابقة التي تضافة قيمة قليلة ، وتضيف ضوضاء كبيرة إلى الباحثين الذين يبحثون عن إجابات مجال:

‘عندما يطلب العديد من المؤلفين من نموذج لغة كبير “كتابة مراجعة أدبية حول X” ، ينتج النموذج غالبًا استجابات متشابهة جدًا ، خاصة للمعرفة الشائعة أو الحقائق الشائعة. أظهرت الأبحاث الحديثة ارتفاعًا حادًا في استخدام أنماط الكتابة المرتبطة بنماذج اللغة الكبيرة ، مما يشير إلى أن العديد من الأوراق تتقاسم نفس الأسلوب.’

يظهر ChatGPT الخاص بك

تلاحظ الورقة أن طريقة سريعة لتحديد مسوح مكتوبة بالذكاء الاصطناعي هي من خلال وجود عبارات مثل ‘كنموذج لغة الذكاء الاصطناعي‘ أو ‘نقطة انتهاء معرفتي‘ ، مما يشير إلى عدم وجود تنقيح أو حتى صياغة للخرج من نماذج اللغة قبل تقديم الأوراق (على الرغم من أن البحث المستهدف في وقت الكتابة لم يكن يظهر أي من هذه العلامات في فهرس جوجل).

تشير الورقة إلى أن العديد من مسوح “مشتبه فيها” تظهر تنوعًا كلمة أقل ، وترديد صياغة ، على سبيل المثال ، من خلال بدء العديد من الفقرات بـ علاوة على ذلك. هذا النمط ، يُقترح المؤلفون ، هو نموذجي للكتابة على نمط GPT ، ويمكن أن يكون علمًا مفيدًا لتحديد النص التلقيني.

(تعليقي الشخصي على هذا هو أن قواعد الصحافة عبر الإنترنت غالبًا ما تتطلب من الكاتب سرد العديد من العناصر في شكل نصي غير مصمم. لذلك من المرجح أن ChatGPT وأقرانه قد تعلموا هذا العادة السيئة من الكتّاب الذين واجهوا عددًا محدودًا من البدائل اللغوية)

على الرغم من أن الباحثين ي продолжون تطوير خطاب مثير حول التأثير السلبي للمسوح التوليدية بالذكاء الاصطناعي على ثقافة البحث والثقة ، يجب أن ننقل القارئ إلى الورقة الأصلية للحصول على عمق أكبر حول هذا الموضوع.

حلول؟

حل الورقة ممتع ، وجذري ، و في نفس الوقت غير أصلي: أن يتم استبدال فائدة مسوح الأوراق ب مسح حي ديناميكي – بالتفسير ، نوع من الهجين بين ويكي وصفحة جيثب ، يتم تغذيته باستمرار ببيانات جديدة من نماذج اللغة الكبيرة و أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى ، ولكن مع التزامات يتم إجراؤها فقط بواسطة البشر ، بحيث لا يستطيع الذكاء الاصطناعي “نشر تحديثات تلقائية”.

‘في هذا الإطار ، يقوم عضو المجتمع أولاً بإنشاء ويكي مسح مواضيعي من خلال تحديد النطاق والأسئلة البحثية الرئيسية والمراجع الأساسية ، مما يحدد بذلك الحدود المواضيعية والهيكل الأولي.

‘بعد ذلك ، يعمل وكيل استهلاك بالذكاء الاصطناعي بشكل مستمر لمراقبة أرشيفات ما قبل الطباعة ، ومحاضر المؤتمرات ، ولوحات القيادة. يستخرج الملخصات والرسومات والمقاييس الأداء الرئيسية ؛ يصمم ملخصات موجزة للنتائج الجديدة ؛ ويحديث الرسم البياني للاقتباسات لتعكس العلاقات بين الأوراق ؛ ويحذر من الاتجاهات البحثية الناشئة للمراجعة الإضافية.

‘من خلال التصميم ، تحدث هذه التحديثات التلقينية في غضون ساعات من النشر ، مما يضمن أن يبقى المستودع على طليعة التطورات.’

‘ثم يتولى المساهمون البشر تقديم العمق التفسيري الذي لا يمكن للأجهزة تقديمه. يحددون تصنيفات متطورة لتقديم فروق metodologique دقيقة ، وتنسيق تفسيرات متناقضة لابتكارات الخوارزمية عبر مجالات فرعية مختلفة ، ويوفر مقارنات نقدية أعمق للوثيقة.’

كتاب التغييرات

يوسع المؤلفون ب热情 وطول على هذا الاقتراح ، ويبررونه بشكل أساسي بشيء صحيح جدًا: مسوح عالية الجهد مكتوبة باليد حول مواضيع متقلبة حول الذكاء الاصطناعي تتقدم بسرعة لدرجة أن كتابتها لا تستحق؛ وتشير الورقة إلى أن دورة نشر ثلاثة أشهر لأوراق مسح جديدة سيؤدي إلى أن تكون الأوراق قديمة أو قديمة جدًا بحلول موعد نشرها المقرر:

‘سنة بعد سنة ، يتم فيضان المجتمعات بأوراق مسح متكررة أو سطحية تفقد صلاحيتها بسرعة ، مما يؤدي إلى صعوبة للعاملين والمبتدئين على التمييز بين الإشارات والضوضاء. دورة النشر التقليدية (أي ، मसح ، تقديم ، مراجعة ، ونشر) يمكن أن تمتد لعدة أشهر ، بحلول ذلك الوقت قد يكون التطورات الحاسمة قد غيرت المناظر الطبيعية بالفعل.

‘علاوة على ذلك ، يزيد عدد المسوح الثابتة من الحمل الإدراكي ، حيث يجب على القراء فرز العديد من الوثائق المتداخلة للعثور على رؤى جوهرية.’

لسوء الحظ ، يشارك حل الورقة العديد من أسوأ وأكثر جوانب Discord إثارة للجدل: خاصة أن يكون موردًا متغيرًا باستمرار.

من المستحيل استخدامها كمصدر موثوق ومستقر ، إلا ربما من خلال ربطها بـ “التزام سابق” ، بطريقة مشابهة لطريقة توفير المواقع الأرشيفية مثل archive.is و Wayback Machine ، من بين مواقع أرشيف أخرى ، لروابط قابلة للربط لملحقات محتوى صفحة الويب ، محفوظة في وقت معين. ولكن ما هي الموارد التي سوف تحتاجها مثل هذا الالتزام ، ويمكن الوثوق بها للبقاء على قيد الحياة مع مرور الوقت؟

بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب فهرسة منصة / ويكي مع تعريفات و محتوى متغير باستمرار ، سواء بواسطة محركات البحث التقليدية أو نماذج اللغة الكبيرة.

ربما الجزء الأضعف في النظام المقترح هو فكرة أن أشخاصًا حقيقيين يجب أن يشرعوا في التزامات من وكلاء الذكاء الاصطناعي؛ كما هو الحال دائمًا ، الأشخاص الحقيقيون مكلفون. ما يتم اقتراحه هو شيء بين متحف ومكتبة – كلاهما سوف يحتاجان إلى تزويد بالموارد البشرية المتوافرة مع حجم البيانات وعدد المواضيع المغطاة.

إذا كان “استخدام أشخاص حقيقيين” هو الإجابة الوحيدة على مشكلة تطوير الذكاء الاصطناعي ، فمن العادل القول أن المشكلة لا تزال مفتوحة وغير محلولة.

الخلاصة

في الوقت الحالي ، فإن عمر قصير لمسوح الأوراق على الذكاء الاصطناعي مزعج؛ إذا استمر الاتجاه الحالي نحو الكتابة التلقينية والتقديم على نطاق واسع ، كما هو متصور في الورقة الجديدة ، فإن نسبة الإشارة إلى الضوضاء ستصبح مزمنة ، وسوف يصبح الأدب غير قابل للتحكم.

في مثل هذه الحالة ، سوف يصبح من الصعب على الأصوات الصغيرة غير FAANG أن تُسمع في العاصفة من التقديمات ، وسوف يكتسب قادة السوق الكبار أهمية أكبر.

بالإضافة إلى مسوح الأوراق الحية ، تقترح الورقة الجديدة أن المؤلفين لا ينبغي أن يُقيدوا بضرورة الإفصاح عند استخدام الذكاء الاصطناعي في أي جزء من التقديم ، ولكن أيضًا أن يتم وضع علامات واضحة على أقسام مساعدة الذكاء الاصطناعي داخل الورقة (ربما مع ملف JSON مصاحب…?).

نظرًا لأن هذا هو منظور محموم ، تقترح الورقة بديلاً ما أستطيع فقط وصفها بـ “getto الذكاء الاصطناعي” – قسم متميز في التقديم مخصص للمساهمات التوليدية بالذكاء الاصطناعي.

باختصار ، العمل الجديد قد قدم خدمة مفيدة في إطار التحديات التي تلوح في الأفق؛ ومع ذلك ، لا يبدو أن المؤلفين قد قدموا أي إجابات واقعية.

الورقة ايقاف الهجوم DDoS على مجتمع البحث بأوراق المسح التوليدية بالذكاء الاصطناعي يمكن العثور عليها في https://arxiv.org/abs/2510.09686 ، وهي مكتوبة بواسطة ستة مؤلفين عبر الإدارات في جامعة شانغهاي جيا تونغ.

___________________________________

* ليس كل شخص يشعر أن هذا هو الحال.

^†تأكيد المؤلفين ، وليس لي. كما أن تحولي لمراجع المؤلفين المتضمنة في الروابط هي ما ي適用.

نشر لأول مرة يوم الجمعة ، 17 أكتوبر 2025