هل تُصنَّف الترجمة من الصينية إلى الإنجليزية على أنها كتابة بالذكاء الاصطناعي في Turnitin؟

السؤال الأول هو ما إذا كان بإمكان Turnitin أن يكتشف أصلاً أنك ترجمت نصك. وتبدأ الإجابة مما ينظر إليه الكاشف. فـ Turnitin لا يحلل كل جزء من الملف المقدَّم بالقدر نفسه.

تقول الوثائق: "This qualifying text includes only prose sentences, meaning that we only analyze blocks of text that are written in standard grammatical sentences and do not include other types of writing such as lists, bullet points (short non-sentence structures), or other non-sentence structures." (النص المؤهَّل يقتصر على الجمل النثرية، أي أننا نحلل فقط كتل النص المكتوبة بجمل نحوية سليمة، ولا يشمل ذلك أنواعاً أخرى من الكتابة مثل القوائم والنقاط، أي التراكيب القصيرة غير الجملية، أو أي تراكيب أخرى غير جملية).

وتضيف الجملة التالية: "This percentage is not necessarily the percentage of the entire submission." (هذه النسبة ليست بالضرورة نسبة الملف المقدَّم بأكمله).

وهذا يعني أن الكاشف يقيّم الناتج النهائي، لا طريقة كتابتك. سواء كتبت بالصينية أولاً، أو استعنت بقاموس، أو استخدمت ترجمة آلية، فإن ما يهم هو النثر الذي ينتهي به الأمر في الملف المقدَّم. فالكاشف لا يرى بيانات الترجمة الوصفية، بل يرى الجمل. أما ما يفعله بملف مكتوب بلغة غير الإنجليزية تماماً فهو سؤال آخر، تناولناه في هل يمكن لـ Turnitin كشف الذكاء الاصطناعي في الملفات غير الإنجليزية.

إذا كان نثرك المترجم يتكوّن من جمل نحوية سليمة، فإن تلك الجمل هي النص المؤهَّل. وهي ما يقيّمه الكاشف. ولا يملك الكاشف أي وسيلة للتمييز بين جملة صغتها من الصفر بالإنجليزية وأخرى ترجمتها من الصينية. إنه لا يرى سوى النص النهائي.

من المخاوف الشائعة لدى الطلاب الصينيين أن تُعامَل أنماط الكتابة بلغة ثانية كأنها أنماط ذكاء اصطناعي. وتدّعي Turnitin أنها عالجت هذا الأمر في بيانات تدريبها.

تقول الوثائق: "While creating our sample dataset, we also took into account statistically under-represented groups like second-language learners, English users from non-English speaking countries, students at colleges and universities with diverse enrollments, and less common subject areas such as anthropology, geology, sociology, and others to minimize bias when training our model." (عند إنشاء مجموعة البيانات التجريبية، أخذنا في الاعتبار أيضاً الفئات الممثَّلة تمثيلاً ناقصاً إحصائياً، مثل متعلمي اللغة الثانية، ومستخدمي الإنجليزية من البلدان غير الناطقة بها، وطلاب الكليات والجامعات ذات التسجيل المتنوع، ومجالات الموضوعات الأقل شيوعاً مثل الأنثروبولوجيا والجيولوجيا وعلم الاجتماع وغيرها، وذلك لتقليل التحيز عند تدريب نموذجنا).

لنكن دقيقين هنا. تدّعي Turnitin أن متعلمي اللغة الثانية أُدرجوا في بيانات التدريب لتقليل التحيز. وهذا الادعاء لم يتحقق منه أحد بشكل مستقل. وهو لا يضمن أن النص المترجم لن يُوسَم أبداً. بل يعني أن Turnitin تقول إنها حاولت مراعاة أنماط الكتابة بلغة ثانية أثناء تدريب النموذج.

الخلاصة العملية هي أن كونك كاتباً بلغة ثانية لا يؤدي تلقائياً إلى درجة ذكاء اصطناعي مرتفعة، وذلك وفق ادعاءات Turnitin نفسها. فمن المفترض أن يميز الكاشف بين أنماط اللغة الثانية وأنماط الذكاء الاصطناعي. أما ما إذا كان ينجح في ذلك دائماً فهو سؤال آخر، وقد استعرضنا في لماذا يكثر وضع علامات على الكتّاب غير الناطقين بالإنجليزية من قِبل كواشف الذكاء الاصطناعي ما توصلت إليه الأبحاث الخارجية.

حتى لو ادّعت Turnitin أنها تراعي الكتابة بلغة ثانية، فإن النص المترجم قد يظل يثير إيجابيات خاطئة. والسبب هو أن الترجمة تميل إلى إنتاج الأنماط نفسها التي يعدّها Turnitin مشكلة.

تقول الوثائق: "Sometimes false positives (incorrectly flagging human-written text as AI-generated), can include content without a lot of structural variation, text that literally repeats itself, or text that has been paraphrased without developing new ideas." (قد تشمل الإيجابيات الخاطئة، أي وضع علامة على نص كتبه إنسان على أنه من إنتاج الذكاء الاصطناعي على نحو غير صحيح، محتوى لا تنوع بنيوي فيه يُذكر، أو نصاً يكرر نفسه حرفياً، أو نصاً أُعيدت صياغته دون تطوير أفكار جديدة).

والجملة التالية هي: "If our indicator shows a higher amount of AI writing in such text, we advise you to take that into consideration when looking at the percentage indicated." (إذا أظهر مؤشرنا قدراً أكبر من الكتابة بالذكاء الاصطناعي في مثل هذا النص، فننصحك بوضع ذلك في الاعتبار عند النظر إلى النسبة الموضَّحة).

تأمل كيف تعمل الترجمة. إذا ترجمت كل جملة صينية إلى الإنجليزية على حدة، فإن النص الناتج غالباً ما يتسم ببنية جمل متشابهة. فالمترجم أو أداة الترجمة تنتج جملاً صحيحة نحوياً لكن متشابهة بنيوياً على التوالي. وقد تتكرر المصطلحات التقنية من جملة إلى أخرى. وقد يظل الصوت مسطحاً ومتسقاً لأن الترجمة تحافظ على المستوى الأسلوبي نفسه طوال النص.

هذه هي الأنماط نفسها التي تصفها Turnitin: التجانس البنيوي، والتكرار، والمحتوى المعاد صياغته دون تطوير. والكاشف لا يعلم أن هذه الأنماط ناتجة عن الترجمة. إنه يراها، وقد يضع عليها علامة.

يحلل الكاشف النص الذي تقدّمه، لا العملية التي سبقته. وتوضح الوثائق أن النص المؤهَّل "includes only prose sentences." (يقتصر على الجمل النثرية). وهذا يعني أن الكاشف يقيّم كتل النثر في مستندك النهائي.

إذا كنت قد ترجمت عملك، فإن النثر المترجم هو ما يخضع للتحليل. فالكاشف لا يقارن إنجليزيتك بنسخة صينية أصلية، ولا يملك وصولاً إلى مسوداتك أو إلى عملية ترجمتك. إنه يقيّم الجمل كما تظهر في الملف المقدَّم.

لهذا السبب تُعد الترجمة عاملاً للخطر. فقد يكون المستند المترجم سليم النحو لكن محدود التنوع البنيوي. وأدوات الترجمة الآلية على وجه الخصوص تميل إلى إنتاج أنماط جمل متسقة، لأنها تُحسِّن من أجل الطلاقة لا من أجل التنوع البلاغي. وقد أفردنا لهذه الحالة صفحة هل تُوسَم الترجمة الآلية بأنها ذكاء اصطناعي من قِبل Turnitin. والنتيجة نثر يبدو كفؤاً لكن متجانساً، وهو الملف الذي يضع عليه Turnitin علامة الاحتمال بأنه من إنتاج الذكاء الاصطناعي.

إذا كنت تترجم من الصينية إلى الإنجليزية، فهناك خطوات عملية يمكنك اتخاذها.

بعد الترجمة، راجع النص الإنجليزي من حيث التنوع البنيوي. قسّم الجمل الطويلة المتجانسة إلى جمل أقصر. وأعد ترتيب العبارات بحيث لا تبدأ كل جملة بالطريقة نفسها. واستبدل بالصياغات التقنية المتكررة صياغات متنوعة حيثما سمح المعنى.

أضف صوتك التحليلي الخاص. فالنص المترجم كثيراً ما يحافظ على النبرة المحايدة الوصفية للأصل. أدخل جملاً تقييمية توضح فيها موقفك، أو تقارن بين المصادر، أو تشير إلى أوجه القصور. فهذه الخطوات التحليلية تنتج النوع من المحتوى الذي يقول وصف Turnitin للإيجابيات الخاطئة إنه غائب عن النصوص الموسومة: أفكار جديدة مطوَّرة تتجاوز مجرد إعادة الصياغة.

لا تعتمد على مخرجات الترجمة الآلية بوصفها مسودتك النهائية. تعامل معها كتمريرة أولى وراجعها كما تراجع أي مسودة. وتبيّن صفحة كيف تجعل النص المكتوب بالذكاء الاصطناعي يبدو بشرياً دون أداة أي التعديلات يغيّر الإحصاءات فعلاً وأيها يبدو فقط كأنه يفعل ذلك. الهدف هو نثر متنوع البنية، يطوّر تحليلاً أصلياً، ويُقرأ كأن شخصاً كتبه، لا كأن أداة حوّلته.

إذا كنت قد ترجمت كتابتك إلى الإنجليزية ثم وُضعت عليها علامة كشف الذكاء الاصطناعي، فاتبع هذه الخطوات:

1. تذكّر أن Turnitin يحلل الجمل النثرية في المستند النهائي فقط، لا عملية ترجمتك.
2. لاحظ أن Turnitin تدّعي إدراج متعلمي اللغة الثانية في بيانات تدريبها، وإن كان ذلك لم يتحقق منه بشكل مستقل.
3. قارن نصك المترجم بأنماط الإيجابيات الخاطئة: التجانس البنيوي، والتكرار، وإعادة الصياغة دون أفكار جديدة.
4. راجع النثر الموسوم لإضافة تنوع بنيوي وتحليل أصلي قبل إعادة التقديم.

يمكن إعادة تشغيل المقاطع المؤهَّلة مجاناً، لتتمكن من مراجعة الأقسام المترجمة والتحقق من النتيجة دون أي تكلفة إضافية.