764 ورقة مسحوبة: ماذا يحدث بلا كشف للذكاء الاصطناعي | It's AI
764 ورقة مسحوبة: ماذا يحدث بلا كشف للذكاء الاصطناعي
وجدت ثلاث دراسات 764 سحبًا مرتبطًا بالذكاء الاصطناعي في المجلات العلمية. استغرق معظمها أكثر من 550 يومًا لاكتشافه. إليك كيف تعمل منظومة الاحتيال.
Svetlana Shakhova١٥ أبريل ٢٠٢٦16 دقيقة قراءة
764 ورقة مسحوبة: ماذا يحدث بلا كشف للذكاء الاصطناعي في النشر
كان يُفترض أن تكون المجلات العلمية آخر مكان يُدقَّق فيه النص فعلًا. وكان يُقصد بمراجعة الأقران والإشراف التحريري إبقاء العلم السيّئ خارجًا. لكنهما لم يفعلا ذلك.
في مطلع عام 2026، توصّلت ثلاث دراسات مستقلة إلى الاستنتاج ذاته: لقد تسلّلت أوراق مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي إلى المجلات المُحكَّمة، حيث يُستشهد بها وتُتَّخذ أساسًا لمزيد من الأبحاث. وعندما يُسحب التزوير أخيرًا، يكون قد مضى أحيانًا أكثر من ثمانية عشر شهرًا. وهذا وقت كافٍ للتأثير في عشرات المنشورات الأخرى.
تُشير مراجعة منهجية في Frontiers وتحليل لـ 764 عملية سحب عبر PubMed كلاهما إلى عام 2023 بوصفه عام الذروة. وتُغطّي دراسة ثالثة، لم تُحكَّم بعد، 3,974 معرّف كائن رقمي (DOI) مسحوبًا (Preprints.org) وتدفع الحجة أبعد: لم يَعُد الذكاء الاصطناعي التوليدي عاملًا هامشيًا في الاحتيال البحثي. لقد صار البنية التحتية. ولا يزال معظم الناشرين لم يعتمدوا برمجيات كشف الذكاء الاصطناعي. وإليك كيف تبدو الأرقام.
هل تريد معرفة نتيجة نصك؟ تحقّق منه هنا مباشرة.
عدد الأحرف (الحد الأدنى 200): 0/500000
PDF, DOCX, TXT
فحص ذكاء عميق
اكتشف أي جزء من النص يبدو مُنشأ بالذكاء الاصطناعي مع تجزئة على مستوى الجملة.
فحص الانتحال
اكتشف المحتوى المنتحل من خلال مقارنة نصك بالمصادر المتاحة عبر الإنترنت.
فحص القواعد
اكتشف أخطاء القواعد والإملاء في نصك.
4000كلمة متبقية
النزاهة الأكاديمية تحت الضغط: أرقام كشف الذكاء الاصطناعي
من الصعب تجاهل النمط الجغرافي. عبر الدراسات الثلاث جميعها، تعود غالبية الأوراق المسحوبة إلى المناطق ذاتها: 551 من أصل 764 في مجموعة بيانات PubMed جاءت من الصين، و40 من الهند، و23 من بنغلاديش. وتضع مراجعة Frontiers النسبة عند 72.2% من المؤلفين المقيمين في الصين. لا يعني ذلك أن المشكلة صينية. بل يعني أن صناعة مطاحن الأوراق وجدت أكبر أسواقها هناك، حيث يبلغ ضغط "انشر أو تَلاشَ" أقصاه ويتخلّف الإنفاذ عن الركب.
تتداخل أسباب السحب تداخلًا شبه كامل عبر الدراسات. في مجموعة بيانات PubMed: مشكلات في مراجعة الأقران وُسمت في 716 من أصل 764 ورقة، ومخاوف بشأن البيانات في 714، واستشهادات غير ذات صلة أو ملفّقة في 571، ودليل مباشر على استخدام غير أخلاقي للذكاء الاصطناعي في 238. وسُحبت معظم الأوراق لأسباب متعددة في آنٍ واحد. وأكّد تحليل Preprints.org النمط ذاته على نطاق أوسع: المحتوى المُولَّد بالذكاء الاصطناعي يتجمّع بإحكام مع بصمات مطاحن الأوراق. وحيثما تجد أحدهما، تجد الآخر.
عمليات سحب المنشورات بسبب الذكاء الاصطناعي: الأرقام التي تهمّ
قد تظنّ أنه بمجرد سحب ورقة، يُحسم الأمر. لكن عمليًا، لا يُغيّر السحب إلا القليل جدًا. فالعمل المسحوب يظلّ يُستشهد به، وثلث المؤلفين لا يعتبرون أنفسهم حتى مخطئين. آلية التنظيف موجودة على الورق. لكنها ببساطة لا تستطيع مجاراة الحجم.
وها هو الطريق المسدود الحقيقي: بين نشر تزوير وسحبه، يمرّ عامان إلى ثلاثة أعوام. وخلال ذلك الوقت يدخل العمل في تحليلات تلوية لأشخاص آخرين، ويصبح جزءًا من استنتاجات شخص ما. ويصل السحب حين يكون الضرر قد ترسّخ بالفعل في المنظومة. كان فحص كشف الذكاء الاصطناعي عند التقديم سيَسِم معظم هذه الأوراق. لكن لا تكاد أي مجلة تستخدم كاشف ذكاء اصطناعي للأوراق البحثية. ويتناول القسم التالي مصدر هذا الطوفان.
مطاحن الأوراق والذكاء الاصطناعي التوليدي: كيف يُلفَّق العلم
قبل الذكاء الاصطناعي التوليدي، كانت مطاحن الأوراق تعمل بشكل مختلف. كانت تستأجر أشخاصًا، وتشتري المراجعات، وتُزوّر البيانات يدويًا. مكلف وبطيء. وجعلت النماذج التوليدية كل ذلك بلا داعٍ.
مثال دالّ: اشترت Wiley الناشر Hindawi في عام 2021 مقابل 298 مليون دولار (Retraction Watch). صفقة جيدة، إلا في أمر واحد. فبحلول عام 2024 اضطرت إلى سحب أكثر من 11,300 مقالة. وبلغت الخسائر 35–40 مليون دولار، ورحل الرئيس التنفيذي، وأُغلقت العلامة التجارية. وتبيّن أن المشكلة كانت في الأعداد الخاصة: مراجعة الأقران هناك كان يتولّاها محرّرون ضيوف، وهكذا بالضبط دخلت مطاحن الأوراق إلى المنظومة.
ليست Wiley ناشرًا مجهولًا. فإذا دخلت مطاحن الأوراق إلى Wiley، فإنها لا تغيب إلا عن المجلات التي لم تتحقّق بعد. اكتشفت Frontiers في يوليو 2025 شبكة من 122 مقالة بمراجعة أقران واستشهادات مُتلاعَب بها (Frontiers)، وعلى طول الطريق وسمت 4,000 ورقة مشبوهة لدى سبعة ناشرين آخرين.
التكلفة الحدّية لورقة مزيّفة اليوم تقترب من الصفر. يُولّد نموذج لغوي كبير نصًّا فريدًا خلال دقائق. وطرق كشف الذكاء الاصطناعي القديمة (البحث عن الأخطاء اللغوية والصور المكرّرة) عديمة الجدوى هنا: فكل ناتج فريد من نوعه.
ChatGPT يستشهد بأوراق مسحوبة: حلقة التغذية الراجعة
المقالات الملفّقة ليست سوى نصف المشكلة. أما النصف الآخر: فأنظمة الذكاء الاصطناعي التي يعتمد عليها الباحثون لا تستطيع التمييز بين ورقة مسحوبة وأخرى صحيحة.
تصف Retraction Watch تجربة: مُرّر 217 منشورًا موسومًا عبر ChatGPT 30 مرة لكلٍّ منها. صفر تحذيرات سحب. ووصف البوت معظم الأعمال المسحوبة بأنها "ممتازة على المستوى الدولي". وعندما زُوّد بادعاءات محددة من تلك الأوراق وسُئل عمّا إذا كانت صحيحة، عادت ثلثا الإجابات: نعم، صحيحة. رغم أن البيانات كانت ملفّقة.
والأمر يزداد سوءًا. اختبرت MIT Technology Review ليس ChatGPT فحسب بل أدوات تُسوّق نفسها كمساعدات بحثية: Elicit وAi2 ScholarQA وPerplexity وConsensus. والنتائج في الجدول أدناه، وكلها تبدو سيئة بالقدر ذاته.
أداة الذكاء الاصطناعي
الأوراق المسحوبة المُستشهَد بها (من أصل 21)
تحذيرات السحب
Consensus
18
0
Ai2 ScholarQA
17
0
Perplexity
11
0
Elicit
5
0
ChatGPT (GPT-4o)
5
3
المصدر: MIT Technology Review، سبتمبر 2025.
واختبرت دراسة منفصلة 21 روبوت محادثة (من بينها ChatGPT وCopilot وGemini) ووجدت أنها رصدت بشكل صحيح أقل من نصف المنشورات المسحوبة من قائمة ضبط. ومعدّل النتائج الإيجابية الخاطئة: نحو 18%.
حلقة التغذية الراجعة للاستشهاد بالذكاء الاصطناعي
إذن فهي حلقة. لا كاشف استشهادات، بشريًا كان أم آليًا، يكسرها. الذكاء الاصطناعي يُولّد أوراقًا مزيّفة. فتجتاز المراجعة، وتُنشر. ثم تسحب أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى الأوراق ذاتها كمصادر للإجابات. يسأل أحدهم ChatGPT عن علاج طبي، فيجد البوت مقالة بمعرّف DOI حقيقي، ويقدّمها على أنها جديرة بالثقة. وكانت المقالة قد سُحبت منذ أمد بعيد. ولن يعرف المستخدم ذلك أبدًا، لأنه ولا واحدة من الأدوات المختبرة تعمل ككاشف مراجع بشكل افتراضي.
ما وراء الأكاديميا: لماذا يهمّ كشف الذكاء الاصطناعي في الكتابة الجميع
بحلول عام 2025، كانت قاعدة بيانات Retraction Watch قد راكمت أكثر من 59,000 منشور مسحوب (Sharon Kabel). والناشرون يستجيبون، لكنهم يبنون فلاتر للجيل الأخير من التزييفات. وكل نموذج جديد يُخرج نصًّا يجتاز الاختبارات التي رسب فيها سابقه. وتُسمّي مسوّدة Preprints.org هذا "فجوة التطوّر"، وهي تتّسع في الوقت الراهن.
لكن هذا توقّف منذ وقت طويل عن كونه مشكلة أكاديمية فحسب. لنقل إن طبيبًا يصف علاجًا بناءً على إرشادات سريرية. وتلك الإرشادات تستند إلى تحليل تلوي لعشرات الدراسات. فإذا تسلّلت دراسة من مطحنة أوراق، فإن الطبيب يعالج مريضًا بناءً على بيانات زائفة. وهو لا يعلم ذلك. والمريض بالتأكيد لا يعلم. مراجعة الأقران هي أصرم فلتر للنص موجود في أي مكان. فإذا عجز أصرم كاشف نزاهة أكاديمية عن التعامل مع الأمر، فماذا عن النصوص التسويقية والبيانات الصحفية؟ لا أحد هناك يتحقّق مما إذا كان المؤلف شخصًا أم نموذجًا.
أدوات كشف الذكاء الاصطناعي مثل كاشف It's AI لا تحلّ كل شيء. لكنها تجيب عن سؤال محدد: هل كتب هذا إنسان أم لا؟ وبدون تلك الإجابة، يكون الحكم على ما إذا كان أي نص أصيلًا مجرّد تخمين.
FAQ
تُحلّل أدوات كشف الذكاء الاصطناعي النص بحثًا عن أنماط إحصائية تفصل الكتابة البشرية عن ناتج الآلة. ويقيس معظم الكواشف أمرين: الحيرة (perplexity) (مدى إمكانية التنبؤ بالكلمة التالية) والتدفّق المتقطّع (burstiness) (مدى تباين طول الجمل وبنيتها). الكتّاب البشر يُنتجون نصًّا متفاوتًا — مقاطع قصيرة، ثم جملة طويلة، ثم سؤال. وتميل النماذج اللغوية إلى تسطيح ذلك التباين. والكواشف الحديثة مثل كاشف It's AI تجمع بين عدة مصنّفات مدرَّبة على ملايين العيّنات من نماذج مختلفة، ولهذا تَرصد النص الذي تُغفله الأدوات الأبسط أحادية الطريقة. والناتج عادةً درجة احتمالية، لا إجابة ثنائية بنعم/لا.
تُسجّل أدوات كشف الذكاء الاصطناعي من الطراز الأول الآن دقة تتجاوز 95% على النص الأكاديمي باللغة الإنجليزية عند تقديم الورقة الكاملة — لا مجرّد ملخّص أو فقرة. والعيّنات القصيرة أصعب: تنخفض الدقة دون 80% للنص الذي يقلّ عن 300 كلمة. والمقياس الأهمّ للمراقبة ليس الدقة الإجمالية فحسب بل معدّل النتائج الإيجابية الخاطئة. وللاستخدام الأكاديمي، فإن كاشفًا يَسِم خطأً الكتابة البشرية أسوأ من كاشف يُغفل أحيانًا نص الذكاء الاصطناعي. ولهذا تُبلّغ أفضل كواشف الذكاء الاصطناعي الأكاديمية عن فترات ثقة، لا مجرّد رقم واحد. أجرِ الفحص على المخطوط الكامل، لا على مقتطف.
تحدث النتيجة الإيجابية الخاطئة عندما تَسِم أداة كشف الذكاء الاصطناعي نصًّا مكتوبًا بشريًا على أنه مُولَّد آليًا. والمحفّزات الشائعة: الكتابة شديدة النمطية (الصيغ القانونية الجاهزة، وأقسام المناهج القياسية)، والإنجليزية لغير الناطقين بها بمفردات محدودة، والنص الذي حُرّر بكثافة على يد عدة أشخاص حتى فقد صوته الفردي. ومعدّلات النتائج الإيجابية الخاطئة في الكواشف الجيدة تتراوح بين 1% و5% للإنجليزية العامة. والكتابة الأكاديمية ترتفع قليلًا لأن أقسام المناهج متكررة بحكم تصميمها. وإذا حصلت على نتيجة إيجابية خاطئة على عملك، فتحقّق من القسم الذي حفّزها. وعادةً ما تكون فقرة أو فقرتين، لا الورقة بأكملها.
الصق النص الكامل في كاشف كشف ذكاء اصطناعي موثوق — لا مجرّد الملخّص. أجرِ الفحص قبل التقديم النهائي، بعد أن يكون جميع المؤلفين المشاركين قد أجروا تعديلاتهم. وإذا عادت الدرجة مرتفعة، فانظر أي الأقسام وُسمت. أقسام المناهج ومراجعات الأدبيات تُوسَم أكثر لأن بنيتها قابلة للتنبؤ. لا تُعد كتابة تلك الأقسام للتحايل على الكاشف — فهذا يُفسد الغاية. بل تحقّق بدلًا من ذلك من أن تحليلك الأصلي ونقاشك واستنتاجاتك تُقرأ على أنها لك حقًّا. وبعض المجلات تُجري الآن فحص كشف ذكاء اصطناعي خاصًّا بها عند التقديم. ومن الأفضل أن تعرف درجتك قبل أن يعرفوها.
نعم، والكثير منها يحتوي عليه بالفعل. حدّث كبار الناشرين — Springer Nature وElsevier وWiley وScience — سياساتهم بين عامي 2023 و2025. ويسمح معظمهم الآن بالذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة في الكتابة (القواعد، الترجمة، سهولة القراءة) لكنهم يشترطون على المؤلفين الإفصاح بدقة عن كيفية استخدامهم له. ولا أحد منهم يقبل بحثًا أو بيانات أو تحليلًا مُولَّدًا بالذكاء الاصطناعي. والمشكلة: الإفصاح طوعي، ولا تتضمّن أي عملية مراجعة أقران حاليًا خطوة إلزامية لكشف الذكاء الاصطناعي. ولا وجود لكاشف مقالات محكَّمة كجزء قياسي من سير العمل التحريري بعد. وقد بدأت بعض المجلات تجربته. لكن معظمها لم يفعل.
