🚨 زمان مطالعه: ۲ دقیقه
🔗 #هوش‌مصنوعی
مقاله EditLens در ICLR 2026 یک سوال مهم‌تر از «Human یا AI؟» می‌پرسد: اگر انسان پیش‌نویس را نوشته باشد، بعد Claude یا Grammarly grammar، tone، clarity یا fluency را تغییر داده باشند، این متن دقیقا کجای طیف قرار می‌گیرد؟
طبقه‌بندی قدیمی معمولا دوگانه بود: Human یا AI. اما دنیای واقعی تمیز نیست. یک نفر متن را خودش می‌نویسد، بعد مدل چند جمله را بازنویسی می‌کند، بعد انسان دوباره ویرایش می‌کند. این متن نه کاملا انسانی است، نه کاملا تولید مستقیم AI.
💻 ایده EditLens چیست؟
سوال را عوض می‌کند. به جای اینکه فقط بپرسد متن AI هست یا نه، می‌پرسد میزان دخالت AI چقدر بوده.
برای ساخت dataset، متن انسانی اصلی را نگه داشته‌اند، بعد با مدل‌هایی مثل GPT، Claude و Gemini انواع edit با شدت‌های مختلف ساخته‌اند: grammar، fluency، paraphrasing، tone، clarity و چند کار دیگر. چون original را دارند، می‌توانند edited text را با آن مقایسه کنند و با metricهای similarity یا distance شدت تغییر را تخمین بزنند.
مشکل اصلی اینجاست که در زمان استفاده واقعی، original دست ما نیست. EditLens بعد از training فقط final text را می‌گیرد و از روی همان، extent of AI editing را تخمین می‌زند.
✅ نتیجه عددی مقاله
مدل روی binary classification به F1 برابر ۹۴.۷ درصد رسید و روی ternary classification به F1 برابر ۹۰.۴ درصد. case study مربوط به Grammarly هم نشان داد همه editها یکسان نیستند: اصلاح اشتباه‌ها سبک‌تر است، اما summarization یا detailed rewrite دخالت عمیق‌تری حساب می‌شود.
🔺 نکته مهم برای استفاده
نمره مدل درصد واقعی کلماتی نیست که AI نوشته. یک estimate یادگرفته‌شده از میزان intervention است. همین ایده بعدا پایه Pangram 3 شد و Pangram بخشی از مدل‌ها، dataset و code مربوط به Open Pangram را هم برای پژوهشگرها منتشر کرد.
💳 https://www.pangram.com/blog/pangram-3-0-technical
✍️✍️✍️ ✍️✍️✍️ ✍️✍️✍️ ✍️✍️✍️
😊 ما رو به دوستانتون معرفی کنین 😉
🔅 «Instagram 💎 @Pyramid_Research»