Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
تناولت هذه الدراسة التجريبية دقة أدوات التمييز بين النصوص البشرية والمولدة بالذكاء الاصطناعي باللغة العربية، باستخدام منهج تجريبي عاملّي مقارن على عينة مكونة من (480) نصاً موزعة بين النصوص البشرية والآلية، ضمن أربعة مجالات: الأكاديمي، الإعلامي، التقني، والإبداعي وأظهرت النتائج تفوق نظام AraBERT المعدل بدقة إجمالية بلغت (92.5%) وحساسية (95%)، مقارنة بالأدوات التجارية العامة مثل GPTZero وZeroGPT التي سجلت دقة منخفضة تقارب (70%) مع ارتفاع في الإيجابيات الكاذبة (40%)، وظهور تحيز خوارزمي ضد الأساليب البشرية، خاصة في نصوص كتاب المغرب العربي (45%) وكما بينت النتائج أن المجال الإبداعي هو الأكثر صعوبة في الكشف، وأن النماذج الحديثة مثل Gemini وDeepSeek تمتاز بقدرة أعلى على محاكاة النصوص البشرية مما يزيد من صعوبة التمييز وخلصت الدراسة إلى ضرورة عدم الاعتماد على الأدوات التجارية بشكل منفرد في قضايا النزاهة الأكاديمية، مع التوصية بتطوير أنظمة عربية متخصصة ودمج التقييم الآلي مع البشري، إضافة إلى بناء معايير عربية موحدة للكشف.