الاثنين، 3 أغسطس 2026

الذكاء الاصطناعي

GPTZero تعثر على اقتباسات وهمية في أبحاث مؤتمر NeurIPS

حددت منصة GPTZero وجود 100 اقتباس وهمي في 51 ورقة بحثية قُدمت لمؤتمر NeurIPS، وهي نتيجة لا تُعتبر ذات دلالة إحصائية، على الرغم من تأكيد المنظمين أن الأبحاث ليست بالضرورة غير صالحة.

GPTZero finds hallucinated citations in NeurIPS research papers
صورة: GPTZero

قامت شركة GPTZero الناشئة المتخصصة في كشف محتوى الذكاء الاصطناعي بمسح 4,841 ورقة بحثية قُبلت في مؤتمر أنظمة معالجة المعلومات العصبية (NeurIPS)، وهو مؤتمر رئيسي لأبحاث الذكاء الاصطناعي عُقد الشهر الماضي في سان دييغو. ومن خلال هذا المسح، حددت الشركة 100 اقتباس وهمي في 51 ورقة بحثية. وفي حين أن قبول ورقة بحثية في مؤتمر NeurIPS يُعد إنجازاً يحظى بتقدير كبير لدى باحثي الذكاء الاصطناعي، إلا أن النتائج تشير إلى أن كبار الخبراء قد يعتمدون على نماذج لغوية كبيرة (LLMs) لتوليد المراجع.

ومع ذلك، هناك تحفظات كثيرة على هذه النتيجة. إذ تمثل الـ 100 اقتباس وهمي التي تم تأكيدها عبر 51 ورقة بحثية ما نسبته 1.1% من الأوراق، وهي نسبة لا تُعتبر ذات دلالة إحصائية بالنظر إلى أن كل ورقة تحتوي على عشرات المراجع. وكانت مجلة Fortune أول من نشر تقريراً عن أبحاث GPTZero. ورداً على هذه النتائج، أكد منظمو مؤتمر NeurIPS أن المراجع غير الدقيقة لا تقوض تلقائياً المساهمات العلمية للأعمال البحثية. وكما صرحت NeurIPS لمجلة Fortune: “حتى لو احتوت 1.1% من الأوراق على مرجع واحد أو أكثر غير صحيح بسبب استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، فإن محتوى الأوراق نفسها ليس بالضرورة غير صالح”.

وعلى الرغم من انخفاض الدلالة الإحصائية، فإن وجود اقتباسات ملفقة بواسطة الذكاء الاصطناعي يسلط الضوء على تحدٍ متزايد يواجه النشر الأكاديمي. إذ يتم توجيه المراجعين الأقران للإبلاغ عن حالات الهلوسة، لكن الحجم الهائل للطلبات يجعل التحقق اليدوي أمراً صعباً. وأشارت GPTZero إلى أن الهدف من تحليلها هو توفير بيانات حول كيفية دخول المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي إلى الأدبيات الأكاديمية من خلال “طوفان من الطلبات” الذي أدى إلى إجهاد مسارات مراجعة المؤتمرات. وأشارت الشركة الناشئة إلى ورقة بحثية نُشرت في مايو 2025 بعنوان “The AI Conference Peer Review Crisis”، والتي فصلت سابقاً كيف أن مسارات المراجعة هذه في المؤتمرات الكبرى، بما في ذلك NeurIPS، تتعرض لضغوط هائلة بسبب تدفق المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي.

لماذا يهم

تسلط النتائج الضوء على المفارقة المتمثلة في استخدام كبار خبراء الذكاء الاصطناعي للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتوليد الاقتباسات، مع التأكيد أيضاً على الضغط الواقع على مسارات مراجعة الأقران بسبب “طوفان من الطلبات” للمحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي.