للتغلب على هذه القواعد، تطلب مهارة الإضفاء الطابع الإنساني على كلود أن يستبدل اللغة المضخمة بحقائق واضحة وتقدم هذا المثال للتحويل:
قبل: “تم إنشاء المعهد الإحصائي في كاتالونيا رسميًا في عام 1989، مما يمثل لحظة محورية في تطور الإحصاءات الإقليمية في إسبانيا.”
بعد: “تم إنشاء المعهد الإحصائي في كاتالونيا في عام 1989 لجمع ونشر الإحصاءات الإقليمية.”
سوف يقرأ كلود ذلك ويبذل قصارى جهده كآلة مطابقة للأنماط لإنشاء مخرجات تتوافق مع سياق المحادثة أو المهمة قيد التنفيذ.
مثال على سبب فشل اكتشاف الكتابة بالذكاء الاصطناعي
حتى مع وجود هذه المجموعة الواثقة من القواعد التي صاغها محررو ويكيبيديا، فقد كتبنا سابقًا عن سبب عدم عمل أجهزة الكشف عن الكتابة بالذكاء الاصطناعي بشكل موثوق: لا يوجد شيء فريد بطبيعته في الكتابة البشرية التي تميزها بشكل موثوق عن كتابة LLM.
أحد الأسباب هو أنه على الرغم من أن معظم نماذج لغة الذكاء الاصطناعي تميل نحو أنواع معينة من اللغة، إلا أنه يمكن أيضًا مطالبتها بتجنبها، كما هو الحال مع مهارة الإضفاء الطابع الإنساني. (على الرغم من أن الأمر قد يكون صعبًا للغاية في بعض الأحيان، كما وجدت شركة OpenAI في كفاحها الذي دام سنوات ضد الاندفاعة.)
كما يمكن للبشر الكتابة بطرق تشبه برامج الدردشة الآلية. على سبيل المثال، من المحتمل أن تحتوي هذه المقالة على بعض “السمات المكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي” التي تحفز كاشفات الذكاء الاصطناعي على الرغم من أنها مكتوبة بواسطة كاتب محترف – خاصة إذا استخدمنا حتى شرطة م واحدة – لأن معظم ماجستير إدارة الأعمال التقطت تقنيات الكتابة من أمثلة الكتابة الاحترافية المستخرجة من الويب.
على هذا المنوال، يحتوي دليل ويكيبيديا على تحذير جدير بالملاحظة: في حين تشير القائمة إلى بعض القصص الواضحة، على سبيل المثال، حول استخدام ChatGPT دون تغيير، إلا أنها لا تزال تتكون من ملاحظات، وليس قواعد صارمة. وجدت نسخة أولية من عام 2025 تم الاستشهاد بها على الصفحة أن المستخدمين بكثرة لنماذج اللغات الكبيرة يكتشفون بشكل صحيح المقالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في حوالي 90 بالمائة من الوقت. يبدو هذا رائعًا حتى تدرك أن 10 بالمائة هي نتائج إيجابية كاذبة، وهو ما يكفي للتخلص من بعض الكتابة الجيدة سعيًا لاكتشاف انحدار الذكاء الاصطناعي.
إذا نظرنا خطوة إلى الوراء، فهذا يعني على الأرجح أن عمل الكشف عن الذكاء الاصطناعي قد يحتاج إلى التعمق أكثر من وضع علامة على عبارات معينة والتعمق أكثر (انظر ماذا فعلت هناك؟) في المحتوى الواقعي الموضوعي للعمل نفسه.
