هل يؤدي تعمد الأخطاء الإملائية إلى خفض نتيجة كشف الذكاء الاصطناعي؟

يعتمد الأمر على أداة الكشف، وتشير نتائج الأبحاث إلى اتجاهين مختلفين. ففي اختبار تقييمي واسع النطاق، لم تؤدِ إضافة أخطاء إملائية شائعة إلا إلى تغيير طفيف للغاية في ما رصدته أربع أدوات كشف تجارية. وفي دراسة أخرى، أدت بضعة أخطاء عشوائية في نص قصير إلى هبوط دقة معظم أدوات الكشف البحثية التي خضعت للاختبار إلى ما دون مستوى التخمين العشوائي. ولم تشمل أي من الدراستين Turnitin، ولم نجد أي مادة منشورة من Turnitin حول هذه المسألة. غير أن ما لا يعتمد على أداة الكشف هو التكلفة: فالأخطاء تظل باقية في ورقتك، وسيقرأ كل واحد منها الشخص الذي يصححها.

يقول بعض الطلاب إن هذه الطريقة نجحت معهم. ويذكر أحدهم، كما ننقل عنه أدناه، أن نتيجته انخفضت، ثم يوضح في الجملة التالية مباشرة الثمن الذي دفعه مقابل ذلك. وتتناول هذه الصفحة تفاصيل هذه المقايضة بالذات.

نُشرت كلتا الدراستين في مؤتمر ACL 2024، وهو المؤتمر السنوي لجمعية اللغويات الحاسوبية (Association for Computational Linguistics).

تُعد دراسة RAID مقياساً تقييمياً يصفه مؤلفوه بأنه الأكبر من نوعه: حيث شمل 509,014 نصاً تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي بواسطة 11 نموذجاً لغوياً عبر 8 أنواع من الكتابة، وجرى اختبارها عبر 12 أداة كشف قبل وبعد تطبيق 11 نوعاً من التشويش المتعمد. وقد صُممت هجمات الأخطاء الإملائية فيها لتبدو كأنها هفوات طبيعية حقيقية؛ إذ جمع الباحثون قاموساً للأخطاء الإملائية الشائعة من قائمة ويكيبيديا، واقتصر التعديل على الكلمات الواردة فيه فقط، "to minimize suspicion from human readers" (لتقليل الشكوك لدى القراء من البشر)، وطُبق ذلك على 20% من الكلمات المؤهلة.

ضبط الباحثون حد الحساسية لكل أداة كشف بحيث تشير بالخطأ إلى 5% من النصوص التي كتبها بشر، وهو ما قد لا يتطابق بالضرورة مع الإعدادات الافتراضية لتلك البرامج. وعند هذا الحد، إليك النسبة التي واصلت أدوات الكشف التجارية الأربع رصدها من النصوص المكتوبة بالذكاء الاصطناعي:

تراجعت دقة أدوات الكشف الاثنتي عشرة جميعها بدرجات متفاوتة. وكان النموذجان الأكثر تراجعاً، بفارق 15.3 و17.2 نقطة مئوية، من النماذج مفتوحة المصدر المدربة على مخرجات GPT-2، وهو نموذج لغوي أُطلق في عام 2019. ويمكن الاطلاع على الجدول الكامل في الجدول 16 بملحق الورقة البحثية.

أما دراسة Stumbling Blocks، وهي دراسة ثانية قُدمت في المؤتمر نفسه، فقد اعتمدت على أخطاء ناجمة عن الطباعة ولوحة المفاتيح (كإدخال أحرف زائدة، أو حذف أحرف، أو استبدالها، أو تبديل ترتيبها) بدلاً من الاستعانة بقاموس للأخطاء الإملائية الشائعة، وذلك على نصوص يبلغ متوسط طولها نحو 110 رموز مميزة (tokens)، واختبرت أدوات كشف بحثية ومفتوحة المصدر. ويذكر مؤلفوها أن إجراء تعديلات طفيفة على مستوى بضعة أحرف في كل نص كان كافياً لـ "degrade the performance of most detectors to be worse than random" (تدهور أداء معظم أدوات الكشف ليصبح أسوأ من التخمين العشوائي). واحتفظ عدد قليل من أدوات الكشف بأداء جيد، في حين لم تشمل التجربة أي أداة كشف تجارية.

ويرجع الاختلاف بين نتيجتي الدراستين إلى اختلاف أدوات الكشف، ونوعية الأخطاء الإملائية، وأطوال النصوص المستخدمة. ولا تكشف أي منهما ما قد يحدث مع أداة الكشف المعتمدة في مؤسستك التعليمية، كما تشترك الدراستان في نقطتي قصور بارزتين:

• لم يخضع Turnitin للاختبار في أي من الدراستين. ولم يرد ذكره في أي من الورقتين البحثيتين.
• لم توثق أي من الدراستين تأثير الأخطاء الإملائية على النصوص التي يكتبها البشر. فرغم أن البيانات المتاحة للعموم في دراسة RAID تتضمن نصوصاً بشرية أُضيفت إليها الأخطاء الإملائية نفسها، إلا أن الورقة لم تنشر نتائج أدوات الكشف إلا للنصوص المنتجة بالذكاء الاصطناعي. فإذا كانت المقالة المشار إليها باللون الأحمر قد كتبتها بنفسك، فإن هذه الأرقام لا تمثل حالتك بدقة.

في دراسة RAID، لم يكن أسلوب التشويش الذي أحدث الفارق الأكبر في النتائج في المتوسط عبر أدوات الكشف الاثنتي عشرة خطأً إملائياً على الإطلاق، بل كان استبدال الحروف بأحرف مطابقة شكلاً من أبجديات أخرى.

يتضمن تقرير Similarity Report في Turnitin علامة تبويب مخصصة باسم Flags لهذه الحيلة تحديداً؛ حيث يعيد الحروف المستبدلة إلى أصلها قبل إجراء المقارنة مع النص، ويحدد "replaced characters" (أحرف مستبدلة) بوضوح للمراجع. وقد استعرضنا تفاصيل هذا التوثيق في مقالنا حول علامات النزاهة في تقرير Similarity Report. لذلك، فإن أي أداة تعد بتجاوز الكشف عبر هذه الطريقة من المرجح أن تترك تلك العلامة واضحة في التقرير الذي يفتحه أستاذك.

سلط منشور في مجتمع r/Professors على منصة Reddit في مارس 2026، حصد ما يقرب من 700 إعجاب وأكثر من 200 تعليق، الضوء على وجهتي النظر معاً.

وصف أحد الطلاب في ذلك المنشور ما اضطر إلى تغييره بعد أن توالت الإشارات الحمراء على أوراقه البحثية واحدة تلو الأخرى: حيث صار يكتب "like i'm sending an email to a friend" (وكأنني أرسل بريداً إلكترونياً إلى صديق)، مع تنويع أطوال الجمل، واختيار "to leave a typo here and there and suddenly my ai score drops." (ترك خطأ إملائي هنا وهناك وفجأة انخفضت نتيجة الذكاء الاصطناعي لدي.)، ثم أضاف: "i absolutely hate the papers i'm producing now." (أنا أكره تماماً الأوراق التي أكتبها الآن.) وفي نقاش آخر بمجتمع جامعة أتينيو دي مانيلا (Ateneo de Manila University) في أغسطس 2026، كتب طالب آخر: "i sometimes have to make my work sound stupid (sometimes i add 1 grammatical error) just so that i wont get flagged" (أضطر أحياناً لجعل عملي يبدو غبياً (أحياناً أضيف خطأً نحوياً واحداً) لمجرد ألا يُشار إليه). ولا يمكننا التحقق من صحة تلك النتائج؛ إذ إنها مجرد تجارب شخصية منقولة وليست قياسات علمية موثقة.

وعلى الجانب الآخر، أوضح المحاضرون في المنشور ذاته التكلفة المترتبة على هذه المقايضة. فكتب أحدهم: "Inserting mistakes would just result in a lower mark obviously." (من الواضح أن إدراج الأخطاء سيؤدي ببساطة إلى درجة أقل.) ووصف آخر طالباً كانت أخطاؤه الإملائية "were not normal mistakes a native or fluent speaker would ever make" (لم تكن أخطاءً طبيعية قد يرتكبها متحدث أصلي أو طليق على الإطلاق)، ضارباً المثل بكتابة كلمة "sinacism" بدلاً من "cynicism".

وهكذا، قد تتغير نتيجة الكشف، لكن جودة الورقة تتراجع في المقابل. فالأخطاء المصطنعة تكلفك درجات أينما كان التدقيق الإملائي والنحوي جزءاً من التقييم، كما أن الأخطاء التي لا تبدو كهفوات طبيعية تثير شكوك المصحح على الفور. راجع معايير التقييم الخاصة ببحثك: إذا كان هناك بند مخصص للإملاء أو النحو أو سلامة الصياغة، فسيُحسب كل خطأ تضيفه ضدك هناك.

ولا يتفق جميع الأساتذة على خصم درجات على الأخطاء الإملائية؛ إذ عارض أحد المحاضرين في المنشور نفسه خفض الدرجات بسبب الإملاء وقواعد اللغة، مشيراً إلى أن هذا الإجراء يجحف أكثر بالطلاب الذين يعانون من عسر القراءة (الديسلكسيا) أو غير الناطقين باللغة كأم وغيرهم. لكن ذلك كان نقاشاً حول العدالة في معايير التقييم، وليس نصيحة بتعمد ارتكاب الأخطاء.

وتتمثل النسخة الأخف من الفكرة ذاتها في الكتابة بمستوى أدنى من مستواك الفعلي: كالتخلي عن المفردات التي تفضلها، وتجنب الشرطات الطويلة، وجعل جميع الجمل قصيرة. وفي نقاش جامعة أتينيو دي مانيلا، كتب أحد الطلاب: "Not 'dumbed' down per se but I stopped using words na I typically use (ex: delve) para lang di ma-flag" (ليس تبسيطاً مفرطاً بحد ذاته، لكنني توقفت عن استخدام الكلمات التي أستخدمها عادةً (مثل: delve) فقط لتجنب الإشارة إلى النص)، حيث يعني الجزء الأخير "فقط حتى لا يُشار إليه". وكتب آخر: "no more em dashes for me" (لا مزيد من الشرطات الطويلة بالنسبة لي). كما ذكر أحد المحاضرين في نقاش r/Professors قائلاً: "Many students in the past year have told me they've dumbed-down their writing to avoid AI-accusations." (أخبرني العديد من الطلاب في العام الماضي أنهم خفضوا من مستوى كتاباتهم لتجنب اتهامات الذكاء الاصطناعي.)

والتكلفة هنا هي عينها المترتبة على الأخطاء الإملائية: درجات تخسرها بالفعل، في مقابل تأثير على نتيجة الكشف لا يستطيع أحد أن يضمنه لك. كما أن النصائح التي يتلقاها الطلاب بشأن الأسلوب تحمل تناقضاً واضحاً، وهو ما بيّناه في مقالنا هل يتعين عليك تغيير أسلوب كتابتك لتجنب الإشارة إلى نصوصك.

1. احتفظ بمسوداتك وسجل التعديلات. فإذا تم التشكيك في نتيجة ورقتك في أي وقت، فإن سجل تطور الوثيقة خطوة بخطوة يثبت أصالة عملك بطريقة لا يمكن لأي تعديل على النص النهائي أن يحققها.
2. دقق في المقاطع المحددة بعينها، ولا تكتفِ بالنظر إلى النسبة المئوية. فتقرير أداة الكشف يبرز جملاً بعينها، وتلك هي الجمل التي ينبغي لك مراجعتها.
3. عدل المقاطع المحددة لتوضيح المعنى، لا لإحداث تشويش. إذا كانت الجملة المحددة عامة أو فضفاضة، فأعد صياغتها لتعبّر عن تفاصيل تخص بحثك أنت فقط: كالنتيجة المحددة، أو المصدر الدقيق، أو تسلسلك المنطقي الخاص؛ فذلك يجعل الجملة أفضل أياً كان تقييم أداة الكشف لها.
4. تواصل مع أستاذك مبكراً. فالنقاش معه قبل الموعد النهائي مصطحباً مسوداتك يسير بسلاسة أكبر بكثير من تقديم التماس رسمي بعد فوات الأوان.

إذا كان لديك تقرير من Turnitin أو iThenticate وكانت المقاطع المشار إليها بحاجة إلى إعادة صياغة، فهذا هو تحديداً ما يقدمه خيار إضفاء الطابع البشري في أداة HumanPen. استورد تقرير Turnitin أو iThenticate وأعد صياغة المقاطع التي يشير إليها فقط، لتحصل على ملف قابل للتحرير بالتنسيق نفسه. ولا تعتمد الأداة على إضافة أخطاء إملائية أو نحوية كوسيلة لتعديل نتيجة الكشف، كما أوضحنا في مقارنة بين أدوات إضفاء الطابع البشري على نصوص الذكاء الاصطناعي. واحرص على قراءة النص بعد معالجته وقبل تسليمه؛ فالمقاطع التي تمت إعادة صياغتها تظل تحمل اسمك ومسؤوليتك.

هل يكتشف Turnitin الأخطاء الإملائية المتعمدة؟ لم نجد أي اختبار معلن لـ Turnitin حول هذه النقطة، كما لم نعثر على أي إشارة إليها في أدلة كشف الذكاء الاصطناعي أو مقالات المدونة الصادرة عن Turnitin التي اطلعنا عليها. والموثق رسمياً فقط هو أن تقرير Similarity Report يشير إلى الأحرف المستبدلة، وهي حيلة مختلفة تماماً.

هل يؤدي تصحيح الإملاء باستخدام أداة فحص نحوي إلى رفع نتيجة كشف الذكاء الاصطناعي لدي؟ تلك مسألة منفصلة تماماً عن تعمد إضافة الأخطاء. تفيد Turnitin بأن أداة الكشف لديها "not tuned to target" (غير مخصصة لاستهداف) تعديلات Grammarly المتعلقة بالإملاء وقواعد اللغة وعلامات الترقيم، وأن تلك التعديلات لم يُشر إليها في اختباراتها "in most cases" (في معظم الحالات)؛ ويوضح مقالنا هل يكشف Turnitin استخدام Grammarly ما ذكرته الشركة بالتفصيل، بما في ذلك ميزات التوليد الآلي التي تتعامل معها الأداة بصورة مختلفة.

هل اختبرت الأبحاث تأثير الأخطاء الإملائية على كتابات البشر؟ ليس ضمن النتائج المنشورة؛ فرغم أن البيانات المتاحة للعموم في دراسة RAID تتضمن نصوصاً بشرية أُضيفت إليها أخطاء إملائية، إلا أن الورقة لم تسجل النتائج إلا للنصوص المنتجة بالذكاء الاصطناعي، كما اقتصرت دراسة Stumbling Blocks على اختبار النصوص المولدة آلياً أيضاً. لذا، إذا كنت قد كتبت المقالة بنفسك، فإن خسارة الدرجات هي الأمر الوحيد المؤكد بالنسبة لك.

• Liam Dugan et al.، RAID: A Shared Benchmark for Robust Evaluation of Machine-Generated Text Detectors، وقائع مؤتمر ACL 2024، تم الاطلاع عليه في 27 سبتمبر 2026 (الجدول 16؛ الملحق E.4).
• Yichen Wang et al.، Stumbling Blocks: Stress Testing the Robustness of Machine-Generated Text Detectors Under Attacks، وقائع مؤتمر ACL 2024، تم الاطلاع عليه في 27 سبتمبر 2026.
• مجتمع r/Professors، Students are deliberately writing worse to avoid AI detection flags، نُشر في 3 مارس 2026، تم الاطلاع عليه في 27 سبتمبر 2026.
• مجتمع r/ADMU، have you ever "dumbed down" your assignment to avoid getting flagged by an AI detector? (هل قمت يوماً بـ "تبسيط" واجبك لتجنب الإشارة إليه بواسطة كاشف ذكاء اصطناعي؟)، نُشر في 28 أغسطس 2026، تم الاطلاع عليه في 27 سبتمبر 2026.