في عصر الثورة الرقمية، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءاً لا يتجزأ من شتى مجالات الحياة، وخاصة في المجال الأكاديمي. دراسة جديدة تقترح منهجاً مبتكراً لتقدير نسبة النصوص في مجموعات واسعة من المحتوى التي تم تعديلها أو إنتاجها بواسطة نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs).

تعتمد هذه الدراسة على نموذج الاحتمالية القصوى الذي يستفيد من نصوص كتبت بواسطة خبراء ونصوص تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يسهم في دراسة استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي على مستوى المجموعات.

توجهت الدراسة إلى مراجعات الأقران التي تم تقديمها في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي مثل ICLR 2024 وNeurIPS 2023 وCoRL 2023 وEMNLP 2023. النتائج أظهرت أن ما بين 6.5% و16.9% من النصوص المقدمة كمراجعات للأقران قد تم تعديلها بشكل كبير بواسطة LLMs، أي أكثر من مجرد تصحيح الإملاء أو تحديثات بسيطة في الكتابة.

بالإضافة إلى ذلك، أظهرت الظروف التي يحدث فيها النص المُنتج رؤى حول سلوك المستخدمين: حيث أن النسبة المقدرة للنصوص المُنتجة بواسطة LLMs كانت أعلى في المراجعات التي أبلغت عن مستوى ثقة أقل، والتي تم تقديمها قرب موعد التسليم، ومن مراجعين أقل احتمالاً للرد على اعتراضات المؤلفين.

كما لاحظنا اتجاهات على مستوى مجموعة النصوص المولدة قد تكون دقيقة جداً لتكتشف على المستوى الفردي، مما يثير تساؤلات حول آثار هذه الاتجاهات على جودة المراجعة.

تدعو الدراسة إلى إجراء أبحاث مستقبلية متعددة التخصصات لفهم كيفية تغيير استخدام LLMs لممارساتنا المعلوماتية والمعرفية.