ثورة الذكاء الاصطناعي: كيف تؤثر نماذج اللغات الضخمة على مراجعات الأقران في المؤتمرات العلمية؟

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

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

توجهت [الدراسة](/tag/الدراسة) إلى [مراجعات الأقران](/tag/[مراجعات](/tag/مراجعات)-الأقران) التي تم تقديمها في [مؤتمرات](/tag/مؤتمرات) [الذكاء الاصطناعي](/tag/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](/tag/تحديثات) بسيطة في [الكتابة](/tag/الكتابة).

بالإضافة إلى ذلك، أظهرت الظروف التي يحدث فيها النص المُنتج [رؤى](/tag/رؤى) حول [سلوك المستخدمين](/tag/[سلوك](/tag/سلوك)-المستخدمين): حيث أن النسبة المقدرة للنصوص المُنتجة بواسطة [LLMs](/tag/llms) كانت أعلى في المراجعات التي أبلغت عن مستوى [ثقة](/tag/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](/tag/المراجعة).

تدعو [الدراسة](/tag/الدراسة) إلى إجراء [أبحاث](/tag/أبحاث) مستقبلية متعددة التخصصات لفهم كيفية تغيير استخدام [LLMs](/tag/llms) لممارساتنا [المعلوماتية](/tag/المعلوماتية) والمعرفية.