ما مدى اتساع الهامش في نتيجة Turnitin للذكاء الاصطناعي؟ لقد أحصينا بأنفسنا

لا يوجد هامش منشور. في الصفحات الثلاث التي تُعرّف تقرير AI Writing Report، والتي قُرئت في 28 أغسطس 2026 وبلغ مجموع نص المقال المعروض فيها 46,712 حرفاً، لا ترد الكلمات `interval` و`margin` و`standard deviation` و`uncertain` و`precision` و`variance` و`error bar` و`plus or minus` و`±` و`estimat` ولا مرة واحدة، مجتمعةً. والعدّاد كان يعمل: فكلمة `percentage` ترد 47 مرة في النص نفسه، و`false positive` ترد 21 مرة. والمورّد ينشر بالفعل ثلاثة أرقام يخلط الناس بينها وبين الهامش، ولا شيء منها كذلك.

هذا الغياب هو النتيجة المفيدة، وليس شكوى. إنه يخبرك أي سؤال يجب أن تتوقف عن طرحه، وأي سؤالين يمكن الإجابة عنهما فعلاً بشأن الرقم الموجود في تقريرك.

تغطي صفحتان مجاورتان هنا مجالين مختلفين، وهذه الصفحة لا تكررهما: معدل الإيجابيات الكاذبة في Turnitin، شرح مفصل يتناول معدل الخطأ في قرار نعم/لا، وماذا يعني معدل إيجابيات كاذبة قدره 1% عندما ترسل جامعة 75,000 ورقة يتناول ما يفعله هذا المعدل على مستوى المؤسسة. أما هذه الصفحة فتتناول الرقم نفسه: ما الذي يُقدّره هذا الرقم، وإلى أي مدى يمكن أن يتحرك.

ثلاث صفحات، قُرئت من دون تسجيل الدخول وفي متصفح، بتاريخ 28 أغسطس 2026، وقِيسَت عبر `document.querySelector('article').innerText`، لا عبر جسم الصفحة. فجسم الصفحة يضيف نحو 725 حرفاً من عناصر التنقل، ويرفع المقام من دون أن يضيف أي نص ذي صلة. عدد الأحرف: Using the AI Writing Report 6,492؛ وAI writing detection capabilities FAQs 30,987، وقد وسمتها الصفحة نفسها بعبارة "Updated 9 days ago" (تم تحديثها قبل 9 أيام)؛ وAI writing detection model release notes 9,233. المجموع 46,712.

وُضعت المصطلحات الضابطة لأن صفاً من الأصفار لا قيمة له من دونها. فلو كان البحث معطلاً، أو فشلت الصفحة في العرض، لعاد `percentage` بصفر أيضاً. لكنه عاد بـ 47.

هناك حالتان قريبتان تستحقان الذكر، لأنهما من النوع الذي تحوّله قراءة متسرعة إلى نتيجة. يرد `confidence` مرة واحدة فقط في هذه النصوص كلها، وهي ليست إحصائية: "While Turnitin has confidence in its model, Turnitin does not make a determination of misconduct." (في حين أن Turnitin واثقة من نموذجها، فإنها لا تُصدر حكماً بسوء السلوك.) ويرد `precise` مرة واحدة فقط، في ملاحظة إصدار تعود إلى عام 2023 وتتعلق باكتشاف حدود المقاطع. وليس أيٌّ منهما مقياساً للتشتت. إن كررت هذا الإحصاء ووقعت على أيٍّ منهما، فاقرأ الجملة قبل أن تتعامل معه على أنه كذلك.

وهذه العبارة تسري في الاتجاهين. أن المورّد لم ينشر هامشاً هو حقيقة عن هذه الصفحات في هذا التاريخ. ولا يعني ذلك أن النموذج لا يملك مقياساً داخلياً لثقته بنفسه؛ فقسم آلية العمل أدناه يقول إنه يحسب واحداً. وكذلك لا يمكن لأي شخص أن يستخدمها للقول إن الرقم دقيق. بل يعني ذلك أن السؤال لم يُجب عنه في الصفحات التي جرى التحقق منها، وهذا يختلف عن أن تكون الإجابة قد قُدّمت في أيٍّ من الاتجاهين.

الوثائق ليست صامتة عن الخطأ. إنها صامتة عن هذا النوع من الخطأ. ثلاثة أرقام منشورة تُساق للقيام بدور الهامش، ولا واحد منها يصلح لذلك.

• هدف الإيجابيات الكاذبة دون 1%. نطاقه المعلن هو "documents with over 20% of AI writing" (الوثائق التي تزيد كتابة الذكاء الاصطناعي فيها على 20%)، وهو يتعلق بعدد المرات التي تُوسم فيها وثيقة مكتوبة بالكامل من قبل إنسان. هذا معدل خطأ لقرار عبر مجموعة كبيرة من الوثائق، وليس نطاقاً يحيط برقمك 43.
• مثال "50% قد تكون 65%". هذا أقربها، وهو موضوع القسم التالي. له اتجاه واحد، ويتعلق بنص ذكاء اصطناعي لم يُكتشف، لا بكون الرقم المعروض أعلى مما ينبغي.
• النطاق المخفي من 1 إلى 19%. لا يُعرض أي رقم دون عتبة الـ 20%. هذا بيان عن الموضع الذي يرى المورّد أن القراءة فيه غير مأمونة للعرض، وهو أمر مفيد، لكن قاعدة الإخفاء ليست هامشاً أيضاً.

وما يغيب عن تلك القائمة هو ما تحتاجه فعلاً: أي عبارة على صيغة "وثيقة نالت X تقع عادةً بين Y و Z". لا شيء في 46,712 حرفاً يتخذ هذه الصيغة. لذا فإن "43% زائد أو ناقص كم" لا إجابة له مدعومة بهذه المصادر الأولية. ومن يعرض نطاقاً ينبغي أن يكون قادراً على الإشارة إلى مصدر أولي مختلف له.

إن أقرب فقرة وجدناها إلى هامش الخطأ تُحدّد كمياً مدى ابتعاد الرقم المعلن عن الواقع، وهي تشير إلى اتجاه واحد فقط.

"In order to maintain this low rate of 1% for false positives, there is a chance that we might miss some AI written text in a document. We're comfortable with that since we do not want to incorrectly highlight human-written text as AI-written. For example, if we identify that 50% of a document is likely written by an AI tool, it could contain as much as 65% AI writing." (للحفاظ على هذا المعدل المنخفض البالغ 1% للإيجابيات الكاذبة، ثمة احتمال بأن يفوتنا بعض النص المكتوب بالذكاء الاصطناعي داخل الوثيقة. ونحن مرتاحون لذلك، لأننا لا نريد أن نُعلّم نصاً كتبه إنسان خطأً على أنه مكتوب بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا حدّدنا أن 50% من الوثيقة مكتوبة على الأرجح بأداة ذكاء اصطناعي، فقد تحتوي فعلاً على ما يصل إلى 65% من الكتابة بالذكاء الاصطناعي.)

اقرأ ذلك بعناية، لأن الشكل أهم من الأرقام. إنه يقول إن الكمية الحقيقية لنص الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون أعلى من الرقم المعروض. ولا يقول العكس. ولم يجد إحصاؤنا أي نطاق مقابل في الاتجاه الآخر في تلك الصفحات الثلاث. والموضع الوحيد الذي يرد فيه `up to` في ملاحظات الإصدار يشير إلى حد إدخال قدره 30,000 كلمة، لا إلى نسبة مئوية.

هذا هو المدى الكامل لعدم التماثل الذي تدعمه هذه الفقرة. إنه يفسر سبب إشارة المثال إلى الأعلى: النظام يقبل تفويت بعض نص الذكاء الاصطناعي من أجل تقليل الإيجابيات الكاذبة. ولا يقول لنا كم وزناً إثباتياً نعطيه لنتيجة فردية مرتفعة أو منخفضة. ولا تنشر الصفحات التي تحققنا منها منحنى معايرة، أو نسبة رجحان، أو مقياساً معدلاً بالمعدل الأساسي يصلح لهذا الاستدلال، وتقول صفحة الأسئلة الشائعة نفسها إن النسبة المئوية لا ينبغي أن تكون الأساس الوحيد لأي إجراء.

وهذه الفقرة لا تقدم أي عون حين تكون قد كتبت الورقة بنفسك وتعتقد أن النتيجة خاطئة. إنها ليست هامشاً، بل إفصاح عن الاتجاه الذي يخطئ فيه النظام. أما المادة التي تفيد فعلاً في حال الإيجابي الكاذب فهي موضوع آخر: معدل الإيجابيات الكاذبة في Turnitin، شرح مفصل يغطي تصريحات المورّد نفسه في هذا الشأن.

تعرض الأسئلة الشائعة تسلسل احتساب النتيجة. وبمجرد أن تقرأها، يمكنك أن ترى أين كان يمكن أن يوضع مقياس عدم اليقين، وأين يغيب من الوصف المنشور.

"When a paper is submitted to Turnitin, sentences from the submission are extracted and segmented into overlapping sections for prediction analysis. Each segment is classified by the AI detection model and given a value between 0 and 1, denoting the probability of the text being likely human or AI-generated. Each qualifying sentence within these segments inherits the segment's score. Since segments overlap, some sentences may have multiple scores, which are then pooled into a single score. These sentence scores are further aggregated and used to compute the overall document AI writing score." (عندما تُرسل ورقة إلى Turnitin، تُستخرج الجمل من الإرسال وتُقسَّم إلى أقسام متداخلة من أجل تحليل التوقع. ويُصنَّف كل مقطع بواسطة نموذج كشف الذكاء الاصطناعي، ويُعطى قيمة بين 0 و1 تدل على احتمال أن يكون النص من كتابة إنسان أو مولّداً بالذكاء الاصطناعي. وترث كل جملة مؤهلة داخل هذه المقاطع نتيجة المقطع. ولأن المقاطع تتداخل، قد تحصل بعض الجمل على أكثر من نتيجة، تُدمج بعد ذلك في نتيجة واحدة. ثم تُجمَّع نتائج الجمل هذه وتُستخدم لحساب نتيجة الكتابة بالذكاء الاصطناعي الإجمالية للوثيقة.)

إذن هناك أربع خطوات، وكمية متصلة توجد في الخطوة الأولى. يحصل كل مقطع على قيمة بين 0 و1. وترث الجمل هذه القيمة. وتُدمج النتائج المتداخلة. ثم تُجمع النتائج المتبقية على مستوى الجملة في رقم واحد للوثيقة. إن احتمالاً مقداره 0.51 واحتمالاً مقداره 0.99 يمثلان حالتين مختلفتين جداً من المعرفة، وحين يصلان إلى تقريرك يكون كلاهما قد أصبح جزءاً من نسبة مئوية صحيحة واحدة.

لا تذكر الصفحات الثلاث قاعدة الدمج، ولا قاعدة التجميع، ولا العتبة التي تصبح عندها نتيجة الجملة المُدمَجة جملة موسومة. وهذا يترك ثلاث دوال غير معلنة بين عدم يقين النموذج والنسبة المئوية المعروضة على مدرّسك. وهو وصف أدق للفجوة المعلنة من مجرد سرد صف من الأصفار.

ولا شيء من ذلك يجعل الرقم بلا معنى. إنه تقدير مستمد من النموذج لنسبة النص المؤهَّل التي يُرجَّح أنها مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي. وغياب قاعدة الدمج وقاعدة التجميع والهامش يحدّ مما يمكن استنتاجه من هذا التقدير، لكنه لا يمحو الوحدة المنشورة له. لذا فإن القراءة الحذرة لـ 43% هي "النموذج قدّر أن 43% من النص المؤهَّل"، لا "43% من كل كلمة في هذه الوثيقة، مع نطاق خطأ معلوم".

تدعم الوثائق تحذيراً ضيقاً واحداً بشأن الطول، لا قاعدة عامة تتنبأ بدقة النتيجة من عدد كلمات الوثيقة.

تقول الأسئلة الشائعة: "In shorter documents where there are only a few hundred words, the prediction will be mostly 'all or nothing' because we're predicting on a single segment without the opportunity to overlap. This means that some text that is a mix of AI-generated and original content could be flagged as entirely AI-generated." (في الوثائق الأقصر التي لا تحتوي إلا على بضع مئات من الكلمات، سيكون التوقع في معظمه 'all or nothing'، أي كل شيء أو لا شيء، لأننا نتوقع بناءً على مقطع واحد من دون فرصة للتداخل. وهذا يعني أن بعض النصوص التي تمزج محتوى مولّداً بالذكاء الاصطناعي ومحتوى أصلياً قد تُوسم بأنها مولّدة بالذكاء الاصطناعي بالكامل.) هذه حالة موثّقة لمقطع واحد. ولا تنشر الصفحات التي تحققنا منها دالة عامة توضح كيف تتغير دقة النتيجة مع زيادة طول الوثائق.

لذا فإن السؤال العملي الذي ينبغي إضافته ليس هامشاً مخترعاً، بل سياق التقرير: كم من النص المؤهَّل دخل في التقدير، وهل هذه هي حالة المقطع الوحيد المؤلف من بضع مئات الكلمات التي يحذّر منها المورّد تحديداً؟ لا تُعمّم سلوك الوثائق القصيرة هذا فتجعل منه قاعدة غير منشورة تسري على فصل من 8,000 كلمة. وتتناول الوثائق القصيرة ومشكلة الكل أو اللاشيء في Turnitin الحالة القصيرة الموثّقة، في حين يغطي ما هو "النص المؤهَّل" في كشف الذكاء الاصطناعي لدى Turnitin؟ ما يدخل في المقام وما لا يدخل فيه من الأساس.

هناك موضع واحد قالت فيه Turnitin عملياً إن القراءة غير متينة بما يكفي للطباعة، وقد فعلت ذلك بإزالة الرقم.

"To avoid potential incidence of false positives, no score or highlights are attributed for AI detection scores in the 1% to 19% range. When AI is detected below the 20% threshold in the report, it is now indicated with an asterisk (*%) and no percentage is attributed." (لتجنب احتمال وقوع إيجابيات كاذبة، لا تُسند أي نتيجة أو تظليلات لنتائج كشف الذكاء الاصطناعي الواقعة في النطاق من 1% إلى 19%. وعندما يُكتشف الذكاء الاصطناعي دون عتبة الـ 20% في التقرير، يُشار إليه الآن بعلامة نجمة (*%) من دون إسناد أي نسبة مئوية.)

يترتب على ذلك أمران يجدر بك أن تحملهما معك. أولاً، علامة النجمة ليست نتيجة منخفضة تُخفى عنك، بل هي امتناع المورّد عن إسناد نتيجة، ولا توجد تظليلات أيضاً، فلا شيء محدد يمكن لأي شخص أن يشير إليه. ثانياً، هذا أوضح موضع في الصفحات الثلاث يمتنع فيه المورّد عن جزء من مخرجاته بسبب خطر الإيجابيات الكاذبة. إنه أقرب شيء وجدناه إلى إفصاح عن عدم اليقين، ويتخذ شكل قاعدة لا شكل رقم. وتستعرض ماذا تعني علامة النجمة (*%) في نتيجة Turnitin للذكاء الاصطناعي؟ ما يعنيه ذلك العرض فعلاً.

في ضوء كل ما سبق، إليك ما يبقى صالحاً للاستخدام حين يضع أحدهم نسبة مئوية أمامك.

1. توقف عن المطالبة بالهامش وطالب بالمقام. من كم جملة من النص المؤهَّل جاء هذا الرقم؟ بضع مئات من الكلمات تعني مخرجاً شبه ثنائي، بحسب وصف المورّد نفسه.
2. لاحظ اتجاه المثال المنشور. الرقم 50 المعلن قد يكون 65. ولم نجد في الصفحات الثلاث التي تحققنا منها أي نطاق مدعوم بمصدر في الاتجاه الآخر.
3. تعامل مع علامة النجمة بوصفها غياباً للإسناد، لا رقماً صغيراً. لا نتيجة، ولا تظليلات.
4. لا تحوّل الحصة المقدَّرة من النص المؤهَّل إلى حصة من فقراتك. إنها تأتي من دمج وتجميع غير منشورين على المقاطع، لا من عدّ جمل يمكنك تحديد موضعها واحداً بواحد.
5. لا تُنسب دلالة إلى تغيّر بين مسودتين لم يحدده المورّد. لا تنشر الصفحات التي تحققنا منها أي عتبة دلالة لتغيّر بمقدار بضع نقاط. احتفظ بسياق النص المؤهَّل وبالتظليلات لكل تقرير مع الرقم.
6. استخدم صياغة المورّد نفسه حين يستشهد بها أحدهم أمامك. تقول صفحة الأسئلة الشائعة إن النسبة المئوية "should not be used as the sole basis for action or a definitive grading measure by instructors" (لا ينبغي استخدامها كأساس وحيد لأي إجراء أو كمقياس تقييم نهائي من قبل المدرّسين)، وإن نموذجه "may not always be accurate" (قد لا يكون دائماً دقيقاً).

إن أعطاك أحدهم فاصل ثقة لنتيجة Turnitin للذكاء الاصطناعي، فاسأل من أين أتى. وبناءً على الأدلة الواردة أعلاه، لم يأتِ من Turnitin.

كل ما سبق يتعلق بقراءة التقرير لا بالتصرف بناءً عليه، ويجب أن يبقى الأمران منفصلين. لكن هناك نتيجة عملية واحدة تستحق الذكر، لأنها تترتب مباشرة على مشكلة العدّ: إذا لم تكن ثمة حالة عدم يقين منشورة ملحقة بنسبة مئوية، فإن مطاردة تلك النسبة هي مطاردة لشيء بلا هدف محدد. أما المقاطع المميّزة فلها هدف محدد، فهي مقاطع نصية محددة يمكنك أن تنظر إليها.

ولهذا السبب بالتحديد جاء تنظيم أداة HumanPen، التي نبنيها، حول استيراد التقرير لا حول الرقم الموجود فيه. اقرأ هذا بوصفه وصفاً من جهة المنتِج. سلّم تقرير AI writing report الذي لديك بالفعل، فتصبح المقاطع الموسومة حدود العمل؛ وتقرّ أنت تلك الحدود على الشاشة، وتُعاد كتابة الفقرات التي أكدتها فقط، ويُترك كل ما عداها من دون تغيير. هذا بيان عن نطاق إعادة الكتابة، وليس ادعاءً بشأن الرفع أو النقل أو التخزين. والسبب في تفضيل ذلك على تمرير الوثيقة بأكملها ليس الحصول على رقم أفضل، وهو ما لا يستطيع أحد أن يعد به. كل فقرة تتغير تضيف تحققاً آخر من المصدر قبل التسليم، لذا فإن النطاق الضيق يُبقي طابور التحقق هذا قصيراً. وحين يكون الملف نفسه هو المُنتَج النهائي، تغطي ماذا يحدث للاقتباسات والجداول والمعادلات في أداة إضفاء الطابع الإنساني على نصوص الذكاء الاصطناعي؟ ما ينبغي التحقق منه بعد ذلك.

والتحفظ البديهي، الذي ظلت هذه الصفحة تتجه نحوه عبر ثمانية أقسام: لا أحد يستطيع أن يقول لك ما سيكون عليه الرقم التالي، ونحن من ضمنهم. وإن كنت قد كتبت العمل بنفسك، فلا ينطبق عليك أي مما سبق. والحجة التي ينبغي أن تقدمها تتعلق بالأدلة والإجراءات، لا بالنص.

هل تنشر Turnitin هامش خطأ للنسبة المئوية للذكاء الاصطناعي؟ ليس في الصفحات الثلاث التي تُعرّف التقرير. عبر 46,712 حرفاً قُرئت في 28 أغسطس 2026، لا ترد `interval` ولا `margin` ولا `standard deviation` ولا `uncertain` ولا `precision` ولا `variance` ولا `error bar` ولا `plus or minus` ولا `±` ولا `estimat` ولا مرة واحدة، في حين ترد `percentage` 47 مرة و`false positive` 21 مرة في النص نفسه.

هل 43% هي حقاً 43% من ورقي؟ إنها التقدير المستمد من النموذج بأن 43% من النص المؤهَّل مُولَّد على الأرجح بالذكاء الاصطناعي، وليس بالضرورة 43% من مجموع ما سُلّم. ولأن قواعد الدمج والتجميع وهامش الخطأ غير منشورة، لا يمكنك إسقاطها واحداً بواحد على الفقرات المرئية.

هل يمكن أن تكون الكمية الحقيقية لنص الذكاء الاصطناعي أعلى من الرقم المعروض؟ يقول المورّد ذلك صراحةً، بمثاله الخاص: حدّد 50% والوثيقة "could contain as much as 65% AI writing" (قد تحتوي على ما يصل إلى 65% من الكتابة بالذكاء الاصطناعي). هذا المثال يشير إلى الأعلى. ولم نجد في الصفحات الثلاث التي تحققنا منها أي نطاق مدعوم بمصدر في الاتجاه المعاكس.

لماذا يحصل مقال قصير على نتيجة متطرفة؟ لأنه قد لا يوجد سوى مقطع واحد. تقول الأسئلة الشائعة إن التوقع في الوثائق المؤلفة من بضع مئات من الكلمات يكون "mostly 'all or nothing'" (في معظمه 'كل شيء أو لا شيء')، وإن النص المختلط يمكن بالتالي أن يُوسم بأنه مولَّد بالذكاء الاصطناعي بالكامل.

لماذا تظهر في تقريري نجمة بدلاً من رقم؟ دون عتبة الـ 20%، لا يُسند المورّد نتيجة ولا تظليلات، ويعرض `*%` بدلاً منها، معلناً أن ذلك لتجنب احتمال وقوع إيجابيات كاذبة.

هل تثبت نتيجة منخفضة أو مرتفعة من كتب وثيقتي؟ لا. يقول مثال المورّد إن الحصة المعروضة قد تقلل من تقدير نص الذكاء الاصطناعي، لكن الصفحات التي تحققنا منها لا تنشر معلومات المعايرة والمعدل الأساسي اللازمة لتحويل نسبة مئوية فردية إلى وزن إثباتي. ويقول المورّد أيضاً إن النسبة المئوية لا ينبغي أن تكون الأساس الوحيد لأي إجراء.