هل يمكن لـ Turnitin اكتشاف ChatGPT؟ ما يلتقطه وما يفوته

نعم، ولكن فقط لنوع محدد من استخدام AI، وداخل تقرير لا يراه معظم الطلاب قط. يضع مؤشر الكتابة بالذكاء الاصطناعي في Turnitin علامة على النثر الذي يبدو، من الناحية الإحصائية، نموذجيا لنموذج لغوي، ويفعل ذلك على حصة متزايدة من المقالات التي يفحصها: نحو 15 percent أظهرت 80 percent أو أكثر من الكتابة المولدة بالذكاء الاصطناعي بين October 2025 وFebruary 2026، ارتفاعا من نحو 3 percent عند إطلاق الأداة في April 2023. وما إذا كان يضع علامة على تقديمك المحدد يعتمد على تفاصيل تتجاوزها معظم الإجابات عن can Turnitin detect ChatGPT: كيف يختلف تقرير AI عن تقرير الانتحال، ومن الذي يُعرض عليه الرقم فعلا، ومدى تكرار كون ذلك الرقم خاطئا.

يتناول هذا المنشور آليات ذلك المنتج الواحد بدلا من النزاهة الأكاديمية بوجه عام. وهو يوضح ما يقيسه تقرير الكتابة بالذكاء الاصطناعي، وما الذي وجدته الاختبارات المستقلة أنه يصيب فيه ويخطئ فيه، ولماذا قد يحصل طالبان يقدمان العمل نفسه على نتائج مختلفة تبعا للجامعة التي يدرسان فيها. ولا يغير أي من ذلك ما يقوله دليل المقرر الخاص بك عن الاستخدام المقبول لـ AI. إنه يستبدل التخمين بشأن صندوق أسود بوصف لما يوجد داخله فعلا.

Can Turnitin Detect ChatGPT? ما الذي يعرضه التقرير فعلا

يعد تقرير الكتابة بالذكاء الاصطناعي في Turnitin منتجا منفصلا عن تقرير التشابه الذي يتحقق من الانتحال. وهما يعملان على نماذج مختلفة ويعرضان في تبويبين مختلفين داخل الواجهة نفسها. ينظر معدل التشابه إلى تقديمك ويقارنه بقاعدة بيانات من المصادر المنشورة سابقا وأوراق الطلاب الأخرى ليعطي النسبة التي تتطابق. أما معدل AI فيفعل شيئا مختلفا تماما: إنه مصنف يقرأ نثرك جملة جملة، ويخصص احتمالا لكون كل جملة مولدة بالذكاء الاصطناعي، ثم يجمع تلك الدرجات على مستوى الجمل في نسبة واحدة للمستند. ولأنهما يقيسان شيئين مختلفين، فقد يكون لتقديم ما معدل تشابه قدره 2 percent ومعدل AI قدره 60 percent، أو بالعكس.

هذه النسبة أضيق فعليًا مما تبدو عليه. إنها تمثل نسبة النثر المؤهل الذي يتوقع النموذج أنه كُتب بواسطة الذكاء الاصطناعي, وليس المستند بأكمله, لأنهم يزيلون أشياء مثل كتل الشيفرة, والنقاط النقطية, والعناوين, والكتابة القصيرة عند حساب الدرجة. لا يمكن تطبيق الكاشف إلا على المستندات التي تحتوي على ما لا يقل عن 300 كلمة من النثر الطويل, وحتى وقت كتابة هذا النص فهو مخصص فقط للنصوص الإنجليزية والإسبانية واليابانية. وكما قد تتوقع, إذا وُضع إلى جانب كيفية حساب كواشف الذكاء الاصطناعي لتلك الدرجة عمومًا, فإن النمط هنا مألوف: رقم على مستوى المستند يبدو دقيقًا لكنه مبني على شريحة أضيق من النص مما توحي به القيمة الرئيسة.

ما الذي يظهر بوصفه ذكاءً اصطناعيًا: ChatGPT والبقية

تقول Turnitin إن المصنف الخاص بها يبحث عن نمط كتابة لا عن اسم علامة تجارية, وقد توسعت تغطيته مرارًا منذ الإطلاق الأصلي لـ GPT-3.5 و GPT-4 في 2023. وتذكر الإرشادات الحالية سلسلة GPT-5 و Gemini و Claude ضمن الأنظمة التي جرى تدريبها على التمييز ضدها, مع إضافة الإصدارات الجديدة من النماذج على أساس مستمر. ويشمل ذلك نصًا لم يمر عبر ChatGPT تحديدًا. فالطالب الذي استخدم Gemini أو Claude أو DeepSeek بدلًا منه لا يتحايل على الكاشف بمجرد اختيار شركة مختلفة, لأن وصف Turnitin نفسه للنموذج يوضح صراحة أنه لا يعتمد على الجهة التي أنتجت النص, بل على كيفية قراءة النص.

يحصل النص المعاد صياغته بواسطة الذكاء الاصطناعي على فئة خاصة به بدلًا من أن يُمنح إعفاءً تلقائيًا. تفصل وثائق Turnitin بين النص الذي تراه مولدًا بواسطة الذكاء الاصطناعي فقط والنص الذي تراه مولدًا بواسطة الذكاء الاصطناعي ثم أعيدت صياغته بواسطة الذكاء الاصطناعي, وفي أغسطس 2025 أضافت كشفًا موجّهًا تحديدًا إلى أدوات تجاوز الذكاء الاصطناعي المصممة لإعادة كتابة المخرجات الآلية بما يتجاوز الكاشف. وهذا لا يعني أن إعادة الصياغة بلا جدوى أو أن كل مقطع معاد كتابته سيُكتشف. بل يعني أن الافتراض القائل إن إعادة الصياغة غير مرئية لـ Turnitin افتراضيًا قد أصبح متأخرًا منذ مدة.

ما مدى دقة درجة الذكاء الاصطناعي في Turnitin؟

تتمحور ادعاءات Turnitin بشأن الدقة حول رقم رئيسي واحد, إذ تقول إنها تحافظ على معدل إيجابيات كاذبة أقل من 1 percent في الوثائق التي يُعلَّم فيها أكثر من 20 percent من النص. وتقول الشركة أيضا إنها تختبر كل نسخة جديدة من نماذجها مقابل 700,000 ورقة أكاديمية كُتبت قبل وجود ChatGPT للتحقق من هذه الدقة. هذا ادعاء محدد وقابل للاختبار يتعلق بمجموعة معينة من الظروف. ومن الجدير قراءته على هذا الأساس بالضبط. وقد قدمت Turnitin ادعاءات أخرى بشأن الدقة في 2023, بعد وقت قصير من إطلاقها. وأقر كبير مسؤولي المنتج في الشركة علنا بأن الاختبار المخبري لم يتنبأ بعدد الإيجابيات الكاذبة التي ستظهر في الاستخدام الواقعي, خاصة في الإرسالات القصيرة, وقال إن نسبة الإيجابيات الكاذبة كانت أعلى في الواقع منها في الاختبار. وذكر أن معدل الإيجابيات الكاذبة على مستوى الجملة كان نحو 4 percent, وأشار إلى أن Turnitin رفعت الحد الأدنى لطول الإرسالات التي يمكن تقييمها من 150 إلى 300 كلمة نتيجة لذلك. ولا يزال الحد الأدنى الحالي 300 كلمة.

ويضيف الاختبار المستقل تفاصيل لا يوردها رقم المورّد. فقد أجرى مركز تطوير التدريس في Temple University أحد أكثر الفحوصات المتاحة دقة, وبالروح نفسها التي تتبعها الاختبارات المستقلة لكواشف AI التي تكشف باستمرار عن فجوات بين ظروف المختبر والإرسالات الفعلية. وقد قدّم الباحثون 120 عينة كتابة, موزعة بالتساوي بين كتابة بشرية بالكامل, وكتابة مولدة بالكامل بواسطة AI, وكتابة مولدة بواسطة AI جرى تمريرها عبر أداة لإعادة الصياغة, ونصوص هجينة تجمع بين مساهمات بشرية ومساهمات AI, وسجلوا ما أعادته Turnitin لكل منها. وقد حددت الأداة بشكل صحيح 93 percent من العينات البشرية البحتة و77 percent من العينات المولدة بالكامل بواسطة AI.

في الأسئلة الأصعب، انخفضت الدقة أكثر. حددت Turnitin بدقة 63 percent فقط من عينات إعادة الصياغة التي أنشأها AI على أنها مولدة بواسطة AI، وحددت 43 percent فقط من العينات الهجينة على أنها ليست بشرية بالكامل ولا AI بالكامل، وهي الفئات الأقرب إلى الطريقة التي يُنتج بها الكتابة بمساعدة AI فعليًا. وكان النص الهجين، على وجه الخصوص، محل اهتمام الباحثين لأنهم يعتقدون أنه سيشكل على الأرجح جزءًا كبيرًا, وربما الأغلبية, من التسليمات الحقيقية في المستقبل مع إسناد مزيد من المقررات مهام تطلب من الطلاب استخدام AI في جزء من العمل.

ما الذي جرى اختباره	نتيجة Turnitin
عينات مكتوبة بالكامل بواسطة البشر بنسبة 100%	93% تم التعرف عليها بشكل صحيح على أنها بشرية
عينات مولدة بالكامل بواسطة AI بنسبة 100%	77% تم التعرف عليها بشكل صحيح على أنها AI
نص AI مر عبر أداة لإعادة الصياغة	63% تم التعرف عليها بشكل صحيح على أنها AI
عينات هجينة، جزء بشري وجزء AI	43% تم التعرف عليها بشكل صحيح على أنها ليست 0% ولا 100%
وثائق جرى وسم أكثر من 20% منها, وفق رقم Turnitin نفسه	معدل إيجابيات كاذبة أقل من 1%

أين ينهار الأمر حتى عندما يبدو الرقم صحيحًا

ليست درجة مستوى الوثيقة هي الشيء الوحيد الذي يمكن للمدرس رؤيته، والمنظور الآخر أقل موثوقية. تتيح بعض الواجهات للمدرس فتح تقرير وسم يبرز جملًا محددة على أنها مرجح أن تكون مكتوبة بواسطة AI. وقد قارن باحثو Temple تلك الإبرازات بالجمل التي كانت في عيناتهم الهجينة مكتوبة بالفعل بواسطة AI، ولم يجدوا أي علاقة بين الأمرين. وهذا مهم إذا أرسل لك أستاذ لقطة شاشة لفقرة مميزة بدلًا من النسبة الملخصة, لأن درجة الوثيقة الإجمالية أدت أداءً أفضل بكثير من الإبرازات على مستوى الجملة.

تُعالَج الدرجات المنخفضة بطريقة مختلفة مرة أخرى، وبقدر أكبر من الحذر مما كان عليه الأمر سابقًا. منذ يوليو 2024، يعرض Turnitin علامة نجمة بدلًا من رقم كلما قدّر نموذجه أن أقل من 20 percent من المستند مكتوب بواسطة AI، لأن هذا النطاق هو الأكثر احتمالًا لأن يخطئ فيه الأداة في أي من الاتجاهين. إن تحريرًا خفيفًا بمساعدة AI، مثل إعادة كتابة فقرة واحدة بمساعدة وكتابة الباقي دون عون، سيؤدي غالبًا إلى عدم ظهور أي نسبة مئوية مرئية على الإطلاق بدلًا من نسبة صغيرة، ومن المفيد معرفة ذلك قبل التعامل مع غياب الرقم بوصفه دليلًا على أي شيء.

من الذي يرى الرقم فعليًا

لا تكون درجة AI جزءًا من التقرير الموجَّه إلى الطالب افتراضيًا. فهي موجودة في علامة تبويب مستقلة، يراها المدرسون والمسؤولون، ولا يراها الطالب إلا إذا اختار المدرس مشاركة التقرير أو إظهاره له مباشرة. وهذا فرق بنيوي حقيقي عن درجة التشابه، التي يمكن للطلاب عادةً الاطلاع عليها بأنفسهم داخل النظام نفسه بعد معالجة التسليم.

وينطبق الأمر نفسه على ما إذا كانت الميزة موجودة أصلًا لمقرر معين، لأن ذلك قرار مؤسسي يتجاوز المدرس. ويمكن للمسؤولين على مستوى الحساب تشغيل كشف AI في Turnitin أو إيقافه لمؤسسة كاملة. قد لا يتمكن محاضر واحد من تشغيله إذا كانت جامعته قد أوقفته، والعكس صحيح. وقد يواجه طالب من جامعة ما، عند تسليم عمل مشابه إلى طالب آخر من جامعة مختلفة، تجربة مختلفة جدًا مع هذه الأداة، لأسباب لا علاقة لها بما كتبه أيٌّ منهما.

لماذا أوقفتها بعض الجامعات

أوقفت University of Waterloo ميزة الكشف عن الذكاء الاصطناعي في Turnitin في سبتمبر 2025، وكان تبريرها المنشور مباشرًا على نحو غير معتاد. وأشارت الجامعة إلى عدم موثوقية الأداة الموثقة، وانحيازها ضد الطلاب الذين ليست الإنجليزية لغتهم الأولى، وإلى اختباراتها الداخلية الخاصة، التي شملت حالة واحدة على الأقل لنص كُتب بالكامل بواسطة البشر وصُنِّف على أنه مولد بالذكاء الاصطناعي بنسبة 100 percent. وبموازنة ذلك مع تكلفة الأداة، خلصت الجامعة إلى أن التكاليف تفوق الفوائد، وأعادت توجيه الجهد بدلًا من ذلك نحو إعادة تصميم التقييم والتدريب على الإلمام بالذكاء الاصطناعي.

تُعد Waterloo مثالًا ظاهرًا على انقسام أوسع، لا حالة شاذة. فالجامعات التي تُبقي هذه الميزة مفعلة تضيف عمومًا ضوابط احترازية بدلًا من التعامل مع الدرجة بوصفها حكمًا قائمًا بذاته، إذ تشترط إجراء محادثة مع الطالب قبل بدء أي إجراء رسمي، وتتعامل مع الرقم بوصفه سببًا لفتح تلك المحادثة لا لإغلاقها. إن الاطلاع على كيفية تعامل الجامعات مع سياسة الذكاء الاصطناعي على نحو أوسع يجعل النمط أوضح: ما إذا كانت الدرجة ستصل إليك أصلًا يعتمد على قرار يُتخذ في مستوى أعلى بكثير من قاعة الندوة الخاصة بك، لا على خاصية ثابتة في التقنية نفسها.

ما الذي تثبته الدرجة المرتفعة، وما الذي لا تثبته

الدرجة المرتفعة في الذكاء الاصطناعي دليل، لا حكم. ويعرض Turnitin نفسه النسبة بوصفها نقطة بيانات واحدة ضمن حكم المدرس، لا بوصفها نتيجة لسوء سلوك، كما تفسر نسب الدقة أعلاه سبب أهمية هذا العرض: حتى الدرجة على مستوى المستند، عندما تؤدي أداءً معقولًا، تسيء قراءة نسبة ذات شأن من الكتابة التي خضعت لتحرير كثيف أو إعادة صياغة أو كانت هجينة، كما أن الإبرازات على مستوى الجملة أقل موثوقية بوضوح من الرقم الملخص. ولا يضمن أيٌّ من ذلك أن تكون أي درجة فردية خاطئة. إنه يعني أن نسبة واحدة هي سبب لطرح الأسئلة، لا نتيجة ينبغي قبولها بمجرد النظر. وإذا أردت أن ترى موضع كتابتك أنت قبل أن يقيّمها أي شخص آخر، فإن الأنماط نفسها ذات التباين المنخفض والصياغة العامة التي يستجيب لها المصنف يمكن التحقق منها مباشرة باستخدام free perplexity checker.

يعمل مُنسِّق النصوص بالذكاء الاصطناعي للطلاب من TextPulse على الأساس الإحصائي نفسه، وكذلك يعمل متحقق التفاوت المجاني الخاص به للنصف المتعلق بإيقاع الجمل من القياس نفسه. وهو يمنحك Human Score تقديريًا استنادًا إلى مسودتك أنت، لا تنبؤًا بما سيقوله Turnitin عنها. لا يمكن لأي أداة أن تعد بشكل مسؤول بشيء من هذا عن نظام لا تتحكم فيه. تعامل معه بوصفه قراءة ثانية لكتابتك أنت، لا أكثر.

لدى عدة من هذه الأسئلة صفحات خاصة بها. ما إذا كان الأستاذ يستطيع معرفة أنك استخدمت ChatGPT من دون أي كاشف على الإطلاق، والصيغة الأوضح لذلك، هل سيتم اكتشافي، تتم الإجابة عنهما بشكل منفصل. وكذلك الأمر بالنسبة إلى سلوك Turnitin تجاه النص المعاد صياغته، وما إذا كان Turnitin يكتشف مخرجات DeepSeek على وجه التحديد. وفيما يتعلق بإعدادات معينة، توجد مقالات عن اكتشاف الذكاء الاصطناعي في برامج التمريض وعن ما إذا كانت مكاتب القبول الجامعي تجري هذه الفحوص. أما الإطار الأوسع فيرد في مقال منفصل عن النزاهة الأكاديمية والذكاء الاصطناعي.

ليس من المرجح أن يكون أي من هذا هو الصيغة النهائية. لقد أعاد Turnitin كتابة حدوده، وقواعد ظهوره، وتغطية نماذجه أكثر من مرة منذ 2023، ولن يكون August 2026 الكلمة الأخيرة أيضًا. وما يظل ثابتًا هو العادة الجديرة بالاقتناء، بغض النظر عن الكاشف الذي يستخدمه مقرر معين: اكتب بما يكفي من التفاصيل المحددة، غير المتجانسة، التي تخصك حقًا، بحيث يصبح ما قد يظنه المصنف أمرًا ثانويًا لا أهمية له.