إستطاع باحث عربي بجامعة بينغامتون الأمريكية، وآخر صيني في جامعة هيفاي للتكنولوجيا الصينية، تطوير خوارزمية لإكتشاف المقالات العلمية المزيفة التي يتم كتابتها عبر برامج الذكاء الإصطناعي .
والذكاء الإصطناعي التوليدي مثل "تشات جي بي تي" قادر على إنشاء مقالات علمية تبدو حقيقية بشكل مقنع، لدرجة أنه بات التمييز بين الأوراق الأصلية والمزيفة صعباً بشكل متزايد وهو ما مثل تحدياً للذين لا يمتلكون الخبرة اللازمة لتمييز التناقضات الدقيقة.
لمعالجة هذه المشكلة، طور أحمد عابدين حامد، الباحث في كلية توماس جاي واتسون للهندسة والعلوم التطبيقية بجامعة حلاً مبتكراً، من خلال خوارزمية التعلم الآلي "xFakeSci" التي جعلها بعد تطويرها قادرة على اكتشاف ما يصل إلى 94 في المائة من الأوراق العلمية المزيفة، مما يضاعف تقريباً معدل نجاح تقنيات استخراج البيانات التقليدية.
حامد ركز في أبحاثه الأساسية على المعلوماتية الطبية الحيوية التي تتضمن التدقيق في المنشورات الطبية والتجارب السريرية والموارد عبر الإنترنت.
وتعاون كل من أحمد عابدين حامد، وزيندونغ وو، أستاذ في جامعة "هيفاي للتكنولوجيا" في الصين لإنشاء وتحليل مقالات مزيفة عن مرض ألزهايمر والسرطان والاكتئاب. وقارن الباحثان هذه المقالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بمقالات حقيقية من قاعدة بيانات "بابميد" التابعة للمعاهد الوطنية للصحة.
تطوير "xFakeSci" تضمن عملية دقيقة من التجارب، ركز الباحثان فيها على تحليل ميزتين رئيسيتين للمقالات، وهي التواتر وترابط الثنائيات التي تعد أزواج من الكلمات تظهر معاً بشكل شائع (على سبيل المثال "تغير المناخ"، "التجارب السريرية") من خلال استخدام الكلمات الرئيسية نفسها لإنشاء مقالات مزيفة واسترجاع مقالات حقيقية ضَمَنوا أساساً متسقاً للمقارنة.
وكشف تحليلهما عن اختلافات كبيرة بين المقالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والمقالات التي كتبها البشر. في المقالات المزيفة، كان عدد الكلمات الثنائية الفريدة أقل بكثير، ومع ذلك كانت هذه الكلمات الثنائية مرتبطة بشكل مفرط بكلمات أخرى في النص. يتناقض هذا النمط بشكل حاد مع المقالات الحقيقية، حيث كانت الكلمات الثنائية أكثر وفرة وأقل ارتباطاً بشكل موحد. سلط هذا الاكتشاف الضوء على اختلاف أساسي في أهداف الكتابة لدى البشر والذكاء الاصطناعي. فبينما يهدف الباحثون من البشر إلى الإبلاغ عن النتائج التجريبية بشكل شامل، فإن النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يميل إلى الإفراط في استخدام الكلمات المهمة لإقناع القراء.
وتؤكد الأنماط المميزة التي حددتها "xFakeSci" على الأهداف المختلفة للباحثين البشر مقابل الذكاء الاصطناعي، ولاحظ حامد أنه بينما يحاول "تشات جي بي تي" إقناع القراء بعمق في نقاط محددة، تسعى الأوراق العلمية الحقيقية إلى الاتساع والدقة. هذا الفهم أمر بالغ الأهمية في تطوير أدوات للكشف عن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
وفي حين أن معدل نجاح "xFakeSci" الحالي بنسبة 94 في المائة، وهي نسبة مثيرة للإعجاب، يعترف حامد بالحاجة إلى التحسين المستمر، وهو يخطط لتوسيع نطاق الخوارزمية خارج الموضوعات الطبية الحيوية إلى مجالات علمية أخرى والعلوم الإنسانية. سيساعد هذا التطبيق الأوسع في تحديد ما إذا كانت أنماط الكلمات المحددة صالحة عبر التخصصات المختلفة.
ويتوقع حامد أيضاً أن يصبح الذكاء الاصطناعي متطوراً بشكل متزايد، مما يستلزم خوارزميات كشف أكثر شمولاً. وعلى الرغم من الإنجازات الحالية، يظل الباحث متفائلاً بشأن العمل الذي ينتظره، مؤكداً أهمية الجهود الجارية لتعزيز دقة الخوارزمية وضرورة زيادة الوعي بانتشار الأوراق العلمية المزيفة.
المصدر : صحيفة الشرق الأوسط