ÖZ

Yapay zeka (YZ) araçlarının, özellikle doğal dil işleme alanındaki hızlı gelişimi, bilimsel yazımı daha verimli, tutarlı ve erişilebilir hale getirerek özellikle ana dili İngilizce olmayanlar ve kariyerinin başındaki araştırmacılar için önemli değişiklikler yaratmaktadır. Bu çalışma, yaygın olarak kullanılan bir intihal tespit yazılımı olan Compilatio’nun YZ tarafından üretilen bilimsel içerikleri tespit etmedeki etkinliğini değerlendirmeyi amaçlamıştır.

Dört yaygın ve ücretsiz YZ aracı [ChatGPT, Gemini, Perplexity, ve synthesis of topic outlines through retrieval and multi-perspective question asking (STORM)], diyabet yükü hakkında giriş metinleri üretmeleri için yönlendirilmiştir. Her bir çıktı bir Word belgesine kopyalanmış, Compilatio’ya yüklenmiş ve analiz edilmiştir. Yazılım; özgünlük puanı, benzerlik indeksi ve içeriğin YZ tarafından üretilmiş olma olasılığı gibi veriler sunmuştur.

Özgünlük puanları önemli ölçüde değişmiş, STORM için %32’den Gemini için %100’e kadar çıkmıştır. Buna karşılık, benzerlik indeksleri genellikle düşük kalmış (%0-6), yani mevcut kaynaklarla doğrudan metin örtüşmesinin çok az olduğunu göstermiştir. YZ ile yazılmış olma olasılığı da değişiklik göstermiş; STORM en düşük tespit oranını (%27), Gemini ise en yüksek tespiti (%100) sağlamıştır.

Bu bulgular, farklı YZ modelleri tarafından üretilen metinlerin belirgin dilsel özellikler taşıdığını ortaya koymakta ve Compilatio’nun dört araçtan üçüyle oluşturulan YZ içeriğini tespit etmede genel olarak etkili olduğunu göstermektedir. Ancak, STORM tarafından üretilen metinlerde tespit performansının sınırlı olması, akademik dürüstlüğü korumak için daha gelişmiş ve uyarlanabilir tespit sistemlerine duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.