تولید گزارش پلاجاریسم معنایی با سیستم هوشمند: رویکرد پردازش زبان طبیعی برای اصالت پایان‌نامه‌ها و پروژه‌های دانشجویی

در دنیای آکادمیک امروز، حفظ اصالت و اعتبار علمی پایان‌نامه‌ها و پروژه‌های دانشجویی از اهمیت حیاتی برخوردار است. با گسترش دسترسی به منابع آنلاین و حجم عظیم اطلاعات، چالش پلاجاریسم یا سرقت علمی بیش از پیش جدی شده است. این موضوع نه تنها به اعتبار دانشجویان و اساتید لطمه می‌زند، بلکه کیفیت کلی پژوهش و دانش تولید شده در یک جامعه را تحت تأثیر قرار می‌دهد. در این میان، موسسات پیامنی پروژه نقش کلیدی در تضمین سلامت و اصالت این آثار ایفا می‌کنند. اما چگونه می‌توان در عصر دیجیتال، با انبوهی از داده‌ها و متون، به طور موثر و دقیق به گزارش پلاجاریسم پرداخت؟ پاسخ در به‌کارگیری فناوری‌های پیشرفته، به ویژه یادگیری ماشین، نهفته است.

چالش پلاجاریسم در محیط‌های آکادمیک: فراتر از کپی-پیست ساده

پلاجاریسم تنها به کپی کردن مستقیم متن محدود نمی‌شود. بازنویسی (paraphrasing) بدون ارجاع، سرقت ایده‌ها، و استفاده از ساختارهای جمله‌ای یا استدلال‌های دیگران بدون ذکر منبع، همگی اشکال پیچیده‌تری از سرقت علمی هستند که تشخیص آن‌ها با روش‌های سنتی دشوار است. پروژه‌های دانشجویی و پایان‌نامه‌ها به دلیل ماهیت پژوهشی و حجم بالای محتوا، همواره در معرض این خطر قرار دارند. روش‌های سنتی تشخیص پلاجاریسم، که عمدتاً بر مقایسه رشته‌ای (string matching) و شناسایی کلمات و عبارات مشابه متکی هستند، اغلب در برابر این اشکال پیچیده‌تر ناکارآمد عمل می‌کنند. اینجاست که نیاز به رویکردهای نوین و هوشمندانه، نظیر یادگیری ماشین، برای ارائه یک گزارش پلاجاریسم جامع و دقیق، پررنگ‌تر می‌شود.

تحول در تشخیص پلاجاریسم : از روش‌های سنتی تا قدرت یادگیری ماشین

پیش از ظهور یادگیری ماشین، ابزارهای تشخیص پلاجاریسم عمدتاً بر الگوریتم‌های تطبیق متن ساده تکیه داشتند. این ابزارها با جستجو برای توالی‌های دقیق کلمات یا عبارات مشابه در پایگاه‌های داده و اینترنت عمل می‌کردند. اگرچه این روش‌ها در شناسایی کپی‌های مستقیم موثر بودند، اما در مواجهه با تغییرات جزئی در متن، مانند جابجایی کلمات، تغییر گرامر، یا بازنویسی‌های هوشمندانه، دچار مشکل می‌شدند.

یادگیری ماشین (Machine Learning)، به عنوان شاخه‌ای از هوش مصنوعی، با توانایی خود در شناسایی الگوها و روابط پیچیده در داده‌ها، انقلابی در این حوزه ایجاد کرده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند فراتر از تطبیق کلمات، به درک معنایی و ساختاری متون بپردازند. این قابلیت به آن‌ها اجازه می‌دهد تا اشکال پنهان‌تر پلاجاریسم، از جمله سرقت معنایی و بازنویسی‌های ماهرانه را نیز شناسایی کنند.

یادگیری ماشین در ارزیابی پلاجاریسم: چگونه کار می‌کند؟

به‌کارگیری یادگیری ماشین در ارزیابی پلاجاریسم پایان‌نامه‌ها و پروژه‌های دانشجویی بر پایه چندین تکنیک پیشرفته استوار است:

1-  پردازش زبان طبیعی (NLP) : این حوزه به کامپیوترها امکان می‌دهد تا زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند. در تشخیص پلاجاریسم، NLP برای تجزیه و تحلیل ساختار جمله، شناسایی کلمات کلیدی، استخراج مفاهیم و درک روابط معنایی بین کلمات و عبارات به کار می‌رود. تکنیک‌هایی مانند  Word Embeddings ( نمایش کلمات به صورت بردارهای عددی که روابط معنایی را حفظ می‌کنند) و Topic Modeling  ( شناسایی موضوعات اصلی در یک متن) به سیستم کمک می‌کنند تا شباهت‌های معنایی را حتی در صورت تفاوت در واژگان شناسایی کند.

2- یادگیری عمیق (Deep Learning) : زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین که از شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و ترنسفورمرها (Transformers)، در پردازش توالی‌های طولانی متن بسیار قدرتمند هستند. این مدل‌ها می‌توانند وابستگی‌های دوربرد در متن را درک کرده و شباهت‌های ساختاری و معنایی را در سطح جملات، پاراگراف‌ها و حتی کل سند تشخیص دهند. برای مثال، یک مدل ترنسفورمر می‌تواند تشخیص دهد که دو پاراگراف، با وجود تفاوت در کلمات، ایده اصلی یکسانی را با ساختار مشابه بیان می‌کنند.

3- الگوریتم‌های خوشه‌بندی  (Clustering Algorithms) : این الگوریتم‌ها می‌توانند متون مشابه را بر اساس ویژگی‌های معنایی یا ساختاری در یک خوشه قرار دهند. این رویکرد به ویژه برای شناسایی الگوهای تکراری در پایگاه‌های داده بزرگ و کشف منابع احتمالی سرقت علمی مفید است.

4- الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification Algorithms) : پس از استخراج ویژگی‌ها از متون، الگوریتم‌های طبقه‌بندی (مانند SVM، Random Forest یا شبکه‌های عصبی) می‌توانند تعیین کنند که آیا یک بخش از متن، پلاجیاریسم است یا خیر. این الگوریتم‌ها با آموزش بر روی مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده (متون پلاجیاریسم و غیرپلاجیاریسم) یاد می‌گیرند که چگونه الگوهای سرقت علمی را تشخیص دهند.

با ترکیب این تکنیک‌ها، سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین قادرند یک گزارش پلاجاریسم بسیار دقیق‌تر و جامع‌تر از گذشته ارائه دهند. این گزارش‌ها نه تنها درصد شباهت متنی را نشان می‌دهند، بلکه می‌توانند منابع احتمالی را با دقت بالا مشخص کرده و حتی بخش‌هایی را که به صورت معنایی سرقت شده‌اند، برجسته کنند.

نقش محوری موسسات پیامنی پروژه در عصر هوش مصنوعی

موسسات پیامنی پروژه به عنوان نهادهای مسئول نظارت بر کیفیت و اصالت پروژه‌های دانشجویی و پایان‌نامه‌ها، در خط مقدم مبارزه با پلاجاریسم قرار دارند. ادغام سیستم‌های یادگیری ماشین در فرآیندهای این موسسات، مزایای بی‌شماری به همراه دارد:

• افزایش دقت و کارایی : سیستم‌های ML می‌توانند حجم عظیمی از متون را در زمان کوتاهی با دقت بسیار بالا بررسی کنند، که این امر به افزایش کارایی و کاهش خطای انسانی منجر می‌شود.
• تشخیص پلاجاریسم پنهان : توانایی ML در شناسایی شباهت‌های معنایی و ساختاری، به موسسات کمک می‌کند تا اشکال پیچیده‌تر سرقت علمی را که از دید ابزارهای سنتی پنهان می‌مانند، کشف کنند.
• گزارش‌دهی جامع: سیستم‌های ML می‌توانند گزارش پلاجاریسم مفصلی را تولید کنند که شامل جزئیات بیشتری از جمله منابع، درصد شباهت، و حتی نوع پلاجاریسم (کپی مستقیم، بازنویسی، سرقت ایده) باشد. این گزارش‌ها ابزار ارزشمندی برای اساتید و کمیته‌های داوری هستند.
• کاهش زمان ارزیابی: اتوماسیون فرآیند تشخیص پلاجاریسم با ML، زمان مورد نیاز برای ارزیابی اصالت پایان‌نامه‌ها و پروژه‌ها را به شدت کاهش می‌دهد، که این امر به نفع دانشجویان و موسسات است.
• یکپارچگی با سیستم‌های موجود: سیستم‌های ML می‌توانند با پلتفرم‌های مدیریت یادگیری (LMS) و سیستم‌های بایگانی پایان‌نامه‌ها یکپارچه شوند تا یک فرآیند ارزیابی یکپارچه و خودکار را فراهم آورند.

با به‌کارگیری این فناوری‌ها، موسسات پیامنی پروژه می‌توانند نقش خود را در تضمین سلامت علمی و ارتقاء فرهنگ پژوهش اصیل، به مراتب موثرتر از گذشته ایفا کنند.

تولید گزارش پلاجاریسم با هوش مصنوعی: فراتر از یک عدد

یک گزارش پلاجاریسم که توسط سیستم‌های یادگیری ماشین تولید می‌شود، صرفاً یک درصد شباهت نیست. این گزارش یک تحلیل عمیق از محتوای پایان‌نامه یا پروژه دانشجویی ارائه می‌دهد که شامل موارد زیر است:

• نقشه حرارتی (Heatmap) شباهت: نمایش بصری بخش‌هایی از متن که دارای بالاترین میزان شباهت هستند، به تفکیک رنگ یا شدت.
• منابع شناسایی شده : لیست دقیق منابعی (مقالات، کتاب‌ها، وب‌سایت‌ها، پایان‌نامه‌های قبلی) که شباهت با آن‌ها شناسایی شده است، همراه با لینک مستقیم به آن‌ها.
• تفکیک نوع پلاجاریسم: مشخص کردن اینکه آیا شباهت از نوع کپی مستقیم، بازنویسی، یا سرقت ایده است. این امر به اساتید کمک می‌کند تا ماهیت سرقت علمی را بهتر درک کنند.
• تحلیل آماری: ارائه آمارهای دقیق در مورد تعداد جملات/پاراگراف‌های مشابه، طول بخش‌های پلاجیاریسم شده، و توزیع شباهت در سراسر سند.
• پیشنهادات اصلاحی: برخی سیستم‌های پیشرفته می‌توانند حتی پیشنهادات خودکاری برای بازنویسی یا ارجاع‌دهی مناسب ارائه دهند.

این گزارش‌های جامع به دانشجویان کمک می‌کنند تا از اشتباهات خود درس بگیرند و مهارت‌های پژوهشی و ارجاع‌دهی خود را بهبود بخشند. همچنین، ابزاری قدرتمند برای اساتید و داوران فراهم می‌آورد تا تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد اصالت کار دانشجویان بگیرند.

تاثیر بر پروژه دانشجویی و پایان‌نامه: ارتقاء فرهنگ پژوهش اصیل

ادغام یادگیری ماشین در فرآیند ارزیابی پلاجاریسم، تاثیرات عمیقی بر کیفیت پروژه‌های دانشجویی و پایان‌نامه‌ها و همچنین فرهنگ پژوهش در دانشگاه‌ها دارد:

• ترویج اصالت: با دانستن اینکه سیستم‌های پیشرفته‌ای برای تشخیص پلاجاریسم وجود دارد، دانشجویان بیشتر به سمت تولید محتوای اصیل و خلاقانه سوق داده می‌شوند.
• افزایش آگاهی: فرآیند دریافت گزارش پلاجاریسم و بررسی آن، آگاهی دانشجویان را نسبت به اهمیت ارجاع‌دهی صحیح و پرهیز از سرقت علمی افزایش می‌دهد.
• بهبود مهارت‌های پژوهشی: دانشجویان تشویق می‌شوند تا مهارت‌های خود را در خلاصه‌نویسی، بازنویسی و ادغام منابع به شیوه‌ای اخلاقی و صحیح تقویت کنند.
• اعتباربخشی به نتایج پژوهش: با اطمینان از اصالت پایان‌نامه‌ها، نتایج پژوهش‌های دانشگاهی اعتبار بیشتری پیدا کرده و می‌توانند با اطمینان بیشتری در جامعه علمی مورد استفاده قرار گیرند.
• کاهش بار کاری اساتید: با خودکارسازی بخش عمده‌ای از فرآیند تشخیص پلاجاریسم، اساتید می‌توانند زمان بیشتری را صرف راهنمایی دانشجویان در جنبه‌های کیفی و محتوایی پژوهش کنند.

این رویکرد نه تنها به عنوان یک ابزار نظارتی عمل می‌کند، بلکه به عنوان یک ابزار آموزشی نیز در جهت تربیت پژوهشگران متعهد و اخلاق‌مدار نقش ایفا می‌کند.

آینده ارزیابی پلاجاریسم: هوش مصنوعی و فراتر از آن

آینده ارزیابی پلاجاریسم به طور فزاینده‌ای با پیشرفت‌های هوش مصنوعی گره خورده است. با توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و قابلیت‌های تولید متن آن‌ها، چالش‌های جدیدی در زمینه تشخیص پلاجاریسم  (مانند متون تولید شده توسط AI  ) پدیدار می‌شوند. با این حال، یادگیری ماشین نیز در حال تکامل است تا با این چالش‌ها مقابله کند.

تکنیک‌های پیشرفته‌تر NLP، مانند تشخیص سبک نگارش (Stylometry) و تحلیل الگوهای تفکر، می‌توانند در آینده به شناسایی متون تولید شده توسط هوش مصنوعی یا تشخیص نویسندگی واقعی کمک کنند. همچنین، یکپارچه‌سازی داده‌های چندوجهی (مانند داده‌های صوتی یا تصویری در پروژه‌های چندرسانه‌ای) در فرآیند تشخیص پلاجاریسم، می‌تواند افق‌های جدیدی را بگشاید.

موسسات پیامنی پروژه با به‌روزرسانی مداوم سیستم‌های خود و سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه در زمینه هوش مصنوعی، می‌توانند در خط مقدم این تحولات باقی بمانند و به عنوان پیشرو در تضمین اصالت علمی عمل کنند.

پلاجاریسم معنایی: چالشی پنهان در پروژه‌های دانشجویی و پایان‌نامه‌ها

پلاجاریسم سنتی عمدتاً بر شناسایی شباهت‌های متنی مستقیم (کپی-پیست) تمرکز دارد. با این حال، با افزایش آگاهی دانشجویان و دسترسی به ابزارهای بازنویسی، شکل پیچیده‌تری از سرقت علمی به نام “پلاجاریسم معنایی” شیوع یافته است. در پلاجاریسم معنایی، نویسنده با تغییر کلمات، ساختار جملات، یا حتی بازنویسی کامل یک پاراگراف، سعی در پنهان کردن منبع اصلی دارد، در حالی که ایده، مفهوم یا استدلال اصلی بدون ارجاع مناسب به سرقت رفته است.

پروژه‌های دانشجویی و پایان‌نامه‌ها به دلیل حجم بالای محتوا و نیاز به ترکیب اطلاعات از منابع متعدد، مستعد این نوع پلاجاریسم هستند. ابزارهای سنتی تشخیص پلاجاریسم که بر تطبیق رشته‌ای تکیه دارند، در برابر این اشکال پنهان ناکارآمد عمل می‌کنند. اینجاست که نیاز به رویکردهای هوشمندانه و پیشرفته، مانند آنهایی که بر مبنای NLP کار می‌کنند، برای ارائه یک گزارش پلاجاریسم کامل و معتبر، بیش از پیش احساس می‌شود.

معماری یک سیستم هوشمند تشخیص پلاجاریسم معنایی

پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند تشخیص پلاجاریسم معنایی با رویکرد NLP نیازمند یک معماری چند مرحله‌ای است:

1- جمع‌آوری داده‌ها و پایگاه دانش : این مرحله شامل جمع‌آوری حجم عظیمی از متون آکادمیک (مقالات، کتاب‌ها، پایان‌نامه‌های قبلی، محتوای وب) است که به عنوان مرجع برای تشخیص پلاجاریسم عمل می‌کنند. این پایگاه دانش باید به طور مداوم به‌روزرسانی شود.

2- پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing) : متون ورودی (مانند پایان‌نامه یا پروژه دانشجویی ) باید برای تحلیل توسط NLP آماده شوند. این شامل:

• توکن‌سازی (Tokenization) : شکستن متن به واحدهای کوچکتر (کلمات، جملات).
• حذف کلمات توقف: (Stop Word Removal) حذف کلمات رایج و کم‌اهمیت (مانند “و”، “در”، “یک”).
• ریشه‌یابی (Stemming/Lemmatization) : کاهش کلمات به ریشه یا شکل پایه آن‌ها (مثلاً “می‌روند” به “رفت”).
• نرمال‌سازی: (Normalization) یکسان‌سازی فرمت‌ها (مثلاً تبدیل اعداد به فرم استاندارد).

3- استخراج ویژگی‌های معنایی (Semantic Feature Extraction) : در این مرحله، از تکنیک‌های NLP برای تبدیل متن به نمایش‌های عددی (بردارهای ویژگی) استفاده می‌شود که معنای آن را منعکس می‌کنند. این می‌تواند شامل:

• Word Embeddings : تبدیل کلمات به بردارهای متراکم.
• Sentence Embeddings : تبدیل جملات به بردارهای معنایی.
• Document Embeddings : تبدیل کل سند به یک بردار معنایی.
•  Topic Vectors : بردارهایی که نشان‌دهنده توزیع موضوعات در متن هستند.

4- الگوریتم‌های شباهت معنایی (Semantic Similarity Algorithms) : پس از استخراج ویژگی‌ها، از الگوریتم‌هایی برای محاسبه شباهت معنایی بین متن ورودی و متون موجود در پایگاه دانش استفاده می‌شود. این می‌تواند شامل:

• Cosine Similarity : یک معیار رایج برای محاسبه شباهت بین دو بردار.
• Jaccard Similarity (مبتنی بر مفهوم) : برای مقایسه مجموعه‌های مفاهیم یا کلمات کلیدی.
• Graph-based Methods : ساخت گراف‌های معنایی از متون و مقایسه ساختار آن‌ها.

5- مدل‌سازی یادگیری ماشین : (Machine Learning Modeling) در این مرحله، مدل‌های یادگیری ماشین (به ویژه یادگیری عمیق) برای طبقه‌بندی بخش‌های متن به عنوان لاجیاریسم یا غیرپلاجیاریسم آموزش داده می‌شوند. مدل‌هایی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای استخراج ویژگی‌های محلی، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای درک وابستگی‌های توالی، و به ویژه ترنسفورمرها   (Transformers)  مانند BERT، RoBERTa، یا ParsBERT (برای زبان فارسی) برای درک عمیق‌تر و بافت‌محور متن، کاربرد فراوانی دارند. این مدل‌ها بر روی مجموعه داده‌های بزرگ و برچسب‌گذاری شده از متون پلاجیاریسم و غیرپلاجیاریسم آموزش می‌بینند.

6- تولید گزارش پلاجاریسم (Plagiarism Report Generation) : در نهایت، سیستم یک گزارش پلاجاریسم جامع تولید می‌کند که شامل جزئیات شناسایی شده است.

تولید گزارش پلاجاریسم با رویکرد NLP : فراتر از شباهت متنی

یک گزارش پلاجاریسم که توسط یک سیستم هوشمند مبتنی بر NLP تولید می‌شود، بسیار غنی‌تر و آموزنده‌تر از گزارش‌های سنتی است. این گزارش می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

• نقشه حرارتی معنایی : نمایش بصری بخش‌هایی از پایان‌نامه یا پروژه دانشجویی که دارای شباهت معنایی بالا با منابع دیگر هستند، حتی اگر کلمات دقیقاً یکسان نباشند.
• منابع معنایی شناسایی شده: لیستی از منابعی که ایده‌ها یا مفاهیم آن‌ها بدون ارجاع مناسب به کار رفته است، همراه با لینک‌های مستقیم.
• تفکیک نوع پلاجاریسم: مشخص کردن اینکه آیا شباهت از نوع کپی مستقیم، بازنویسی هوشمندانه، یا سرقت ایده و ساختار استدلالی است.
• تحلیل جمله‌ای و پاراگرافی : برجسته کردن جملات یا پاراگراف‌هایی که شباهت معنایی دارند و نمایش جملات اصلی از منبع.
• پیشنهادات هوشمند برای اصلاح: برخی سیستم‌های پیشرفته می‌توانند پیشنهادات خودکاری برای بازنویسی صحیح، افزودن ارجاعات مناسب، یا تغییر ساختار جمله برای جلوگیری از پلاجاریسم ارائه دهند.
• امتیاز پلاجاریسم معنایی: یک امتیاز کمی که نشان‌دهنده میزان پلاجاریسم معنایی در کل سند است.

این گزارش‌های دقیق، ابزاری بی‌نظیر برای اساتید و داوران پایان‌نامه‌ها و پروژه‌های دانشجویی فراهم می‌آورند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و به دانشجویان کمک می‌کنند تا از اشتباهات خود درس بگیرند و مهارت‌های پژوهشی خود را بهبود بخشند.

نقش موسسات پیامنی پروژه در پیاده‌سازی سیستم‌های NLP

موسسات پیامنی پروژه به عنوان نهادهای مسئول تضمین کیفیت و اصالت پروژه‌های دانشجویی و پایان‌نامه‌ها، می‌توانند نقش محوری در پیاده‌سازی و بهره‌برداری از سیستم‌های هوشمند تشخیص پلاجاریسم معنایی ایفا کنند:

• سرمایه‌گذاری در فناوری: این موسسات می‌توانند با سرمایه‌گذاری در توسعه یا خرید سیستم‌های مبتنی بر NLP، زیرساخت‌های لازم برای تشخیص پیشرفته پلاجاریسم را فراهم کنند.
• آموزش و آگاهی‌بخشی : برگزاری کارگاه‌ها و دوره‌های آموزشی برای دانشجویان و اساتید در مورد پلاجاریسم معنایی و نحوه استفاده از ابزارهای جدید، از اهمیت بالایی برخوردار است.
• یکپارچه‌سازی با فرآیندهای موجود: سیستم‌های NLP می‌توانند با پلتفرم‌های مدیریت یادگیری (LMS) و سیستم‌های بایگانی پایان‌نامه‌ها یکپارچه شوند تا فرآیند ارزیابی اصالت به صورت خودکار و یکپارچه انجام شود.
• توسعه پایگاه داده‌های مرجع : همکاری با سایر موسسات و ناشران برای ایجاد یک پایگاه داده جامع از متون علمی مرجع، برای افزایش دقت تشخیص پلاجاریسم ضروری است.
• تحقیق و توسعه: حمایت از تحقیق و توسعه در زمینه NLP و یادگیری ماشین برای مقابله با چالش‌های جدید پلاجاریسم (مانند متون تولید شده توسط هوش مصنوعی) برای این موسسات حیاتی است.

با به‌کارگیری این سیستم‌ها، موسسات پیامنی پروژه می‌توانند به طور موثرتری از سلامت علمی و اعتبار آکادمیک دفاع کنند و به ارتقاء فرهنگ پژوهش اصیل در جامعه کمک نمایند.

چالش‌ها و چشم‌انداز آینده

با وجود مزایای فراوان، پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند تشخیص پلاجاریسم معنایی با NLP با چالش‌هایی نیز همراه است:

• نیاز به داده‌های آموزشی بزرگ : آموزش مدل‌های یادگیری عمیق و NLP نیازمند حجم عظیمی از داده‌های برچسب‌گذاری شده (متون پلاجیاریسم و غیرپلاجیاریسم) است که جمع‌آوری آن‌ها دشوار است.
• پیچیدگی زبان: زبان‌های مختلف، به ویژه زبان فارسی با ساختار و صرف و نحو پیچیده خود، چالش‌های خاصی را برای NLP ایجاد می‌کنند.
• تشخیص متون تولید شده توسط AI : با ظهور مدل‌های زبانی مولد (Generative AI) مانند GPT، تشخیص متون تولید شده توسط هوش مصنوعی که ممکن است به عنوان پلاجاریسم در نظر گرفته شوند، یک چالش جدید است.
• تفسیر نتایج: با وجود دقت بالا، تفسیر نهایی گزارش پلاجاریسم و تصمیم‌گیری در مورد سرقت علمی همچنان نیازمند قضاوت انسانی (اساتید و داوران) است.

با این حال، چشم‌انداز آینده روشن است. پیشرفت‌های مداوم در NLP و یادگیری عمیق، به همراه توسعه مدل‌های زبانی بزرگتر و کارآمدتر، به سیستم‌های تشخیص پلاجاریسم معنایی امکان می‌دهد تا با دقت و کارایی بیشتری عمل کنند. تحقیق در زمینه تشخیص نویسندگی (Stylometry) و تحلیل الگوهای نگارش می‌تواند به شناسایی متون تولید شده توسط AI یا تشخیص نویسنده واقعی کمک کند.