Turnitin Similarity Score مقابل AI Score: تقريران مختلفان
يجيب similarity score وAI score عن سؤالين مختلفين، لذلك يمكن أن يحصل paper على score منخفض في أحدهما ومرتفع في الآخر من دون أن يكون أيّ من الرقمين خاطئًا. ما الذي يقيسه كل منهما، وما الذي يثيره، وما الذي يثبته الرقم المرتفع وما الذي لا يثبته.
يصل تقرير ومعه رقمان: درجة تشابه تبلغ 3 percent ودرجة AI تبلغ 88 percent. والفهم الطبيعي هو أنهما لا بد أن يقيسا الشيء نفسه، لذلك ينبغي أن يعني الرقم المنخفض أن الرقم المرتفع ربما يكون خاطئًا أيضًا. لكن الأمر لا يعمل بهذه الطريقة. Turnitin similarity vs AI score هو مقارنة بين نظامين منفصلين يتحقق كل منهما من شيء منفصل، ويمكن أن يحصل الإرسال على درجة منخفضة في أحدهما ودرجة مرتفعة في الآخر من دون أن يكون أي من الرقمين خطأ.
إنه أقدم من نظام AI، وقد بُني لاكتشاف النص الذي يطابق شيئًا موجودًا بالفعل. وهو أحدث، وأُضيف إلى Similarity Report نفسه بوصفه قياسًا مستقلاً خاصًا به، وقد بُني لتقدير ما إذا كان النثر يبدو مولدًا آليًا، بغض النظر عما إذا كان يطابق أي شيء أصلًا. وهما مستقلان تمامًا ولا يؤثر أحدهما في الآخر، وفقًا لوثائق Turnitin نفسها. وكل ما يرد لاحقًا في هذا النص.
Turnitin Similarity vs AI Score: ما الذي يبلغه كل رقم
يتعامل Turnitin مع القياسين بوصفهما قياسين مختلفين مدمجين في منتج واحد، لا بوصفهما وجهين لنتيجة واحدة. يقارن Similarity Report الإرسال بقاعدة بيانات من محتوى الويب والمنشورات الأكاديمية وأوراق الطلاب المقدمة سابقًا، ثم يعيد النسبة المئوية من نص الإرسال التي تطابق شيئًا موجودًا بالفعل في تلك القاعدة. أما كشف الكتابة بالAI فيشغّل نموذجًا مختلفًا تمامًا، أُضيف إلى التقرير نفسه بوصفه درجة مستقلة خاصة به، وهو نموذج دُرِّب على الحكم على مدى تشابه نثر مقطع ما مع الكتابة المولدة آليًا، من دون أي إحالة إلى أي قاعدة بيانات خارجية على الإطلاق. وتُعرض الآليات الأوسع لكيفية وصول مصنف AI في Turnitin إلى ذلك الرقم على نحو منفصل، وما يهم هنا هو أنه يجيب عن سؤال مختلف عن محرك التشابه الموجود داخل التقرير نفسه.
ما الذي تقيسه درجة التشابه فعليًا
التشابه هو عملية مطابقة، وليس حكماً. إن إرشادات Turnitin نفسها واضحة في أن الأداة لا تتحقق من الانتحال. إنها تتحقق من التداخل وتترك التفسير للمدرس الذي يقرأ التقرير. إن اقتباساً وُضع على نحو صحيح، أو عبارة في قسم المنهجية مشتركة عبر حقل فرعي كامل، أو قائمة مراجع منسقة بالطريقة التي تنسق بها كل ورقة في المجلة قائمة مراجعها: كل ذلك يمكن أن يُسجل على أنه تطابق، لأن النظام يحسب سلاسل النص المتداخلة بدلاً من أن يحكم على ما إذا كان هذا التداخل مشروعاً.
ولهذا أيضاً فإن درجة تشابه تساوي الصفر تثبت أقل مما يبدو. فهي تعني أن التسليم لا يحتوي على أي مقطع طويل غير منقطع من النص موجود في مكان آخر ضمن المصادر المفهرسة لدى Turnitin. وهي لا تقول شيئاً عن كيفية إنتاج الجمل الموجودة فيه، لأن إنتاج جملة لا تطابق شيئاً في قاعدة بيانات ليس المهارة نفسها التي يتطلبها إنتاج جملة لم يكن نموذج لغوي ليتنبأ بها.
أضف الطابع البشري إلى بحثك الخاص
حوّل نصك المدعوم بالذكاء الاصطناعي واجعله يبدو بشريًا، من دون المساس بالكلمات المهمة أو الاستشهادات.
ما الذي تقيسه درجة الذكاء الاصطناعي فعلياً
لا تملك درجة الذكاء الاصطناعي قاعدة بيانات تُقاس عليها. يقرأ مصنف النثر المقدم ويقدّر، انطلاقاً من الأنماط التي تعلمها عبر أمثلة من الكتابة البشرية والكتابة المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، مدى احتمال أن يكون هذا النثر قد صدر عن نموذج لا عن شخص. ولا يعتمد أي شيء في هذا التقدير على ما إذا كانت الجملة نفسها قد ظهرت من قبل في أي مكان. يمكن أن تكون الجملة فريدة تماماً، ولم يكتبها أحد من قبل حتى هذا التسليم، ومع ذلك تُقرأ بوصفها نموذجية إحصائياً لمخرجات الذكاء الاصطناعي إذا كانت اختياراتها من الكلمات وإيقاعها يتبعان النمط الذي يميل نموذج لغوي إلى إنتاجه.
وهذا هو المجال الإحصائي نفسه الذي تغطيه بالكامل الرواية الأوسع في كيف تعمل كواشف الذكاء الاصطناعي فعلياً: قابلية التنبؤ على مستوى الكلمة وإيقاع الجملة، مجتمعين في درجة واحدة للمستند. إن نسخة Turnitin من هذا المصنف مملوكة، لكن الفرضية الأساسية، وهي أن النص المولد يميل إلى أن يكون أكثر نمطية إحصائياً من الكتابة البشرية، هي نفسها التي تعمل تحت كل أداة في هذه الفئة.
| درجة التشابه | درجة الذكاء الاصطناعي | |
|---|---|---|
| ما الذي تقيسه | مدى تطابق نص التسليم مع مستندات مفهرسة أخرى | مدى تشابه النثر مع الكتابة المولدة بالذكاء الاصطناعي النموذجية إحصائيا |
| ما الذي يسبب رقما مرتفعا | الاقتباسات الطويلة، أو الصياغات الشائعة الخاصة بالمجال، أو المواد المعاد استخدامها، أو التطابق مع تسليم سابق | إيقاع الجمل الموحد وخيارات الكلمات المتوقعة باستمرار عبر المستند |
| ما الذي لا يثبته الرقم المرتفع | أن النص المتطابق استُخدم على نحو غير صحيح. يمكن للمادة المقتبسة على نحو صحيح أن تسجل أيضا كتطابق. | أن أي جملة منفردة قد ولدت بواسطة الذكاء الاصطناعي. يصنف المصنف النمط العام للمستند، لا سطرا واحدا بمعزل. |
هل يمكن أن تكون نسبة التشابه في ورقة 0 Percent ودرجة الذكاء الاصطناعي 90 Percent؟
نعم، وهذا التلازم ليس خللا. فالدرجتان تجيبان عن سؤالين مختلفين، لذلك فإن جميع التركيبات الأربع للارتفاع والانخفاض ممكنة، وكل واحدة منها تشير إلى شيء مختلف بشأن كيفية إنتاج النص.
- تشابه منخفض، ودرجة ذكاء اصطناعي منخفضة: كتابة أصلية عادية تقرأ أيضا بتنوع بشري نموذجي. وهذه هي الحالة الشائعة في معظم أعمال الطلاب الأصيلة.
- تشابه منخفض، ودرجة ذكاء اصطناعي مرتفعة: جمل أصلية، غير منسوخة من أي مكان، لكنها تقرأ بوصفها متوقعة إحصائيا على النحو الذي يميل إليه النص المولد. وهذه هي سمة الكتابة غير المحررة بواسطة الذكاء الاصطناعي التي لم يعِد أحد صياغتها من مصدر موجود.
- تشابه مرتفع، ودرجة ذكاء اصطناعي منخفضة: نص يطابق مصدرا موجودا مكتوبا بواسطة إنسان تطابقا وثيقا، من دون التسطيح الإحصائي الذي يربطه المصنف بالتوليد. نص منسوخ، التقطته الأداة الأقدم لا الأداة الأحدث.
- تشابه مرتفع، ودرجة ذكاء اصطناعي مرتفعة: نص يطابق مصدرا موجودا كان هو نفسه مولدا بواسطة الذكاء الاصطناعي، مثل ورقة مكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي سبق تسليمها أو صفحة من نص مولد بواسطة الذكاء الاصطناعي مفهرسة بالفعل من الويب المفتوح.
لا يتطلب أيٌّ من هذه التركيبات شيئًا غير مألوف من جهة البرمجيات. فهي تنتج عن كون أحد النظامين يتحقق من التطابق بينما يتحقق الآخر من النمط، ويمكن لقطعة من النص أن تحمل أيًّا من هاتين الخاصيتين، أو كلتيهما، أو لا تحمل أياً منهما.
ما الذي يثبته، وما الذي لا يثبته، ارتفاع درجة AI
إن ارتفاع درجة AI هو تقدير إحصائي، وليس اعترافًا مستخرجًا من النص. وهو يقول إن النثر أمام المصنف يشبه، في اختياراته اللفظية وإيقاعه، ذلك النوع من الكتابة الذي دُرِّب النموذج على ربطه بالتوليد بواسطة AI. وهو لا يحدد جملة بعينها على أنها مكتوبة آليًا على وجه اليقين، ولا يعرف شيئًا عن الكيفية التي أُنتجت بها الوثيقة فعليًا، بل يعرف فقط كيف تبدو بعد اكتمالها. وتتخذ TextPulse الموقف نفسه بشأن أرقامها الخاصة, فما تعرضه هو Human Score مقدَّر محسوب من النص أمامها، لا حكمًا بشأن الأداة التي، إن وُجدت، قد مست الوثيقة.
إن الاستجابة العملية لأيٍّ من الرقمين، سواء كانت درجة التشابه منخفضة أو كانت درجة AI مرتفعة، هي نفسها: التعامل معه بوصفه سببًا للمراجعة الدقيقة، لا نتيجةً تُقبل أو تُرفض من النظرة الأولى. فالمسودات، والملاحظات، وسجل الإصدارات، تشهد على الكيفية التي كُتبت بها الوثيقة فعليًا على نحو لا يمكن لأي نسبة مئوية أن تفعله، في أيٍّ من التقريرين. وأي شخص يود معرفة ما الذي يستجيب له المصنف فعليًا في مسودته الخاصة يمكنه أن يرى النمط نفسه على مستوى الكلمات بنفسه باستخدام free perplexity checker، قبل وقت طويل من توليد أي تقرير.
تغطي مجموعة free tools collection لدى TextPulse الطبقات الإحصائية الأخرى التي يجدر التحقق منها قبل أن تقترب المسودة من المدرس، وليس فقط المقارنتين المذكورتين هنا.
وبمجرد فصل الرقمين، يصبح السؤال التالي هو ما الذي يُعد درجة Turnitin جيدة. أما بالنسبة إلى الكاشف الآخر الذي يواجهه الطلاب غالبًا، فإن كيف يعمل GPTZero موضح في صفحته الخاصة.
سيستمر الرقمان في الظهور متجاورين في التقرير نفسه، وسيستمر الناس المستعجلون في قراءتهما على أنهما رقم واحد. إن معرفة السؤال الذي يجيب عنه كل واحد منهما بالفعل هي ما يحول زوجًا مربكًا من النسب المئوية إلى قطعتين منفصلتين ومفيدتين من المعلومات.
الأسئلة الشائعة
يعود Turnitin similarity vs AI score إلى ما الذي يفحصه كل واحد منهما. يبيّن similarity score مقدار ما يطابقه submission من نص موجود بالفعل في قاعدة بيانات Turnitin الخاصة بصفحات الويب والمنشورات وأوراق الطلاب السابقة. أما AI score فهو قياس مستقل منفصل يقدّر مدى قراءة النثر بوصفه مولدًا آليًا، من دون أي إحالة إلى أي قاعدة بيانات على الإطلاق. وتذكر وثائق Turnitin الخاصة أن الرقمين لا يؤثر أحدهما في الآخر.
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.
