أظهرت الدراسات أن موديل Gemini من شركة Google يتفوق على باقي أدوات الذكاء الاصطناعي من حيث قدرته على إنتاج نصوص تبدو أكثر قربًا من الأسلوب البشري، إذ يصعب على أدوات الكشف التمييز بينها وبين المحتوى الذي يكتبه الإنسان.
وفقًا لتحليل أجرته شركة Open Resource Applications، تم اختبار اثني عشر نظامًا من أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا، حيث طُلب من كل واحد منها إنتاج مقال طويل بأسلوب طبيعي يوحي بأنه مكتوب بواسطة إنسان. بعد ذلك، تم تمرير هذه النصوص عبر ثلاثة أنظمة كشف: Grammarly، وQuillBot، وGPTZero، لمعرفة مدى سهولة التعرف على أنها نصوص مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
وقد أظهر موديل Gemini تفوقًا واضحًا، حيث كانت معدلات اكتشافه أقل بكثير من باقي النماذج، إذ لم يتم اكتشافه تقريبًا بواسطة QuillBot، في حين أن Grammarly اكتشف نسبة أقل من النصوص المعدلة بواسطة Gemini مقارنة مع غيرها. أما GPTZero، فظل يحسن من دقته في التعرف على النصوص الاصطناعية، حيث تمكن من التعرف على حوالي 98.8% من المحتوى المولد آليًا.
أحد أسباب تفوق Gemini هو تنوع أسلوبه في تكوين الجمل، إذ يعتمد على أنماط غير متوقعة وتطوير الأفكار بطريقة أكثر تنوعًا، الأمر الذي يصعب على أدوات الكشف الاعتماد على أنماط نمطية أو تراكيب متكررة، مما يجعل من الصعب تمييز النصوص المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
وفي حين أن أدوات الكشف تعتمد غالبًا على أنماط ثابتة، فإن نماذج مثل Gemini تتجنب هذه الأنماط، مما يمنحها ميزة مؤقتة في التمويه. ومع استمرار تطور أدوات الكشف وتطوير نماذج جديدة، قد تتلاشى هذه الميزة، لكن الأمر الذي يبرز هو سرعة التغير في مشهد الذكاء الاصطناعي للكتابة.
كما أظهر الاختبار أن موديل ChatGPT، رغم شعبيته الواسعة، يعاني من ضعف في التمويه، إذ أن أدوات الكشف تتعرف عليه بسهولة أكبر. السبب في ذلك أن ChatGPT كان من أوائل النماذج السوقية، وعلى الرغم من التطور الذي طرأ على نماذج لاحقة، فإنها لا تزال تتشابه في الأسلوب، مما يسهل على أدوات الكشف التعرف عليها.
تؤكد النتائج على أن الذكاء الاصطناعي للكتابة يتجه نحو تنويع أنماطه وأساليبه، مما يصعب تصنيفها تحت عنوان واحد أو نمط واحد. ومع تنامي استخدام هذه النماذج، تظهر الحاجة إلى أدوات كشف أكثر دقة ومرونة، خاصة مع تزايد المحتوى المولد آليًا على الإنترنت.
وفي النهاية، فإن الصورة ليست ببساطة حول تمييز النصوص البشرية عن الآلية، بل أصبحت أكثر تعقيدًا، حيث تتداخل التقنيات والأشكال بشكل متزايد، مما يجعل من الصعب الفصل بينهما. ومع استمرار التطور، من المتوقع أن تتغير معايير التمييز والاعتماد على أدوات الكشف، لكن الأهم هو أن المحتوى المقدم أصبح أكثر تنوعًا ومرونة، مما يفرض على المستخدمين والباحثين تعديل توقعاتهم وفهمهم لهذا المشهد المتغير بسرعة.