סדטונטים רבים מתפתים להיעזר בבינה מלאכותית על בכתיבת העבודות האקדמיות. לא משנה אם זה בגלל עומס ולחץ שלא מאפשרים להם לבצע את העבודות בעצמם, או בגלל שאין להם "ראש" לזה והם טרודים בדברים אחרים. חלק פשוט חושבים שה-AI יוכל לבצע את העבודה מספיק טוב, ולכן זה בסדר להיעזר ב-AI לכתיבה. אחרים – בלית ברירה פשוט כבר הגיעו לדדליין, כשאף כותב אקדמי כבר לא יכול לעזור, והם פשוט חייבים להגיש כבר את העבודה ופונים ל-AI כמוצא אחרון. לא משנה מה הסיבה: התוצאה דומה: העבודה שמוגשת נפסלת, והסטודנטים נדרשים לבצע תיקונים יסודיים בעבודה.
טעויות נפוצות של AI בכתיבה אקדמית
בינה מלאכותית, מתקדמת ככל שתהיה, עדיין לא מבינה את הכללים והציפיות של הכתיבה האקדמית כמו סטודנט או כותב מקצועי. אחת מהטעויות הבולטות ביותר היא חוסר שימוש במקורות. עבודות רבות שנכתבו על ידי AI פשוט אינן כוללות הפניות כלל, מה שיוצר רושם ברור שהעבודה איננה עומדת בסטנדרטים האקדמיים הבסיסיים ביותר.
כאשר כן מופיעים מקורות בעבודה, לעיתים קרובות הם אינם עומדים בדרישות של מוסד הלימודים. מדובר במקורות כלליים מדי, כגון אתרי חדשות, בלוגים, או פורומים – ולא במאמרים אקדמיים שעברו ביקורת עמיתים. במקרים אחרים, הכלי ממציא מקורות לחלוטין: הוא יוצר כותרת שנשמעת אמינה, משייך אותה לכתב עת קיים, מוסיף שמות של מחברים – אבל בפועל, המקור הזה לא קיים כלל. מרצים מנוסים עולים על זה מיד, ולעיתים אף משתמשים בתוכנות ייעודיות כדי לאמת את קיומם של המקורות.
בעיה נפוצה נוספת היא השארת הערות מטא שנוצרו במהלך השיח עם הבינה המלאכותית. למשל, משפטים כמו "בהתאם לבקשתך, הנה העבודה על פי ההנחיות", או "עליך להוסיף את שם המרצה כאן" – נשארים בטקסט כפי שהם, מבלי שהסטודנט ישים לב. זהו דגל אדום ברור שמעיד על כך שהעבודה לא נכתבה באופן עצמאי.
מעבר לכך, ל-AI יש נטייה לחזור על רעיונות, להשתמש בניסוחים שטחיים ולחבר פסקאות שלא תמיד בנויות באופן לוגי או רציף. כאשר בודקים את העבודה לעומק, קל לגלות חוסר עקביות, מעברים חפוזים בין רעיונות, וחוסר עומק ניתוחי שמצופה ברמה האקדמית. כל אלה יחד מרכיבים תמונה של עבודה שנכתבה במהירות, ללא הבנה אמיתית של הנושא – ולעיתים קרובות מרצים מזהים את זה כבר בקריאה ראשונית.
מדוע תיקון עבודות שנכתבו על ידי AI מסובך יותר מתיקון עבודות רגילות?
תיקון של עבודה אקדמית רגילה כולל לרוב תיקונים ממוקדים: ניסוח לא ברור, טענה לא מבוססת, הפנייה שגויה למקור קיים, או דרישה להעמיק נקודה מסוימת. לעומת זאת, כאשר העבודה כולה נכתבה בעזרת AI – הבעיה עמוקה בהרבה. מרגע שמופיעים מקורות מומצאים, אי אפשר פשוט "לתקן את ההפניה". אין מקור אמיתי מאחורי ההפניה כדי להישען עליו. ולכן, כדי לתקן את העבודה – צריך לא רק לשנות את ההפניות, אלא לעיתים גם להמציא מחדש את התוכן עצמו, את הנתונים, את הדוגמאות, ואת הנימוקים שהובילו למסקנה.
אלא שכאן בדיוק טמון הקושי האמיתי: המרצה לפעמים אינו מודע לכך שהעבודה נכתבה במקור על ידי AI, או מעמיד פנים שאינו מודע לכך. הוא הגיב רק על ההפניות השגויות או על בעיות שטחיות אחרות, ולכן מצפה לקבל גרסה מתוקנת של אותו תוכן בדיוק – רק עם הפניות נכונות. אם מתקנים את ההפניות בלבד, בלי לשנות את התוכן, נוצר שוב מצב של טענה לא מבוססת או הפניה לא רלוונטית. אבל אם משנים את התוכן, המרצה עלול להרים גבה: מדוע העבודה נראית שונה לחלוטין מזו שקיבל קודם? כך נוצר מלכוד: לא ניתן לתקן מבלי לשנות, אבל גם לא ניתן לשנות מבלי להפר את הציפיות של המרצה.
מעבר לכך, כתיבה של AI נוטה להיות שטחית, כללית ומעורפלת. כאשר סטודנט נדרש לבצע תיקון, הוא לא יודע תמיד "מה יש מאחורי" הפסקה שנכתבה על ידי המערכת. לכן קשה לו להבין אילו מקורות כן רלוונטיים, איזה מידע נכון או שגוי, ואיך ניתן להעמיק את הניתוח. הוא נדרש לבנות את ההבנה המחקרית כמעט מאפס – לעיתים מול טקסט שלא באמת משקף את חומר הקורס או את שאלת המחקר.
בנוסף, עבודות רבות שנכתבו על ידי AI סובלות מחוסר קוהרנטיות פנימית – טענות שסותרות זו את זו, מבנה לא עקבי, או מסקנות שלא באמת נובעות ממה שנאמר קודם. כשניגשים לתקן עבודה כזו, קשה לדעת מאיפה להתחיל. לא מדובר בנקודה אחת שניתן לחזק או להסביר טוב יותר, אלא ברקמה שלמה שמצריכה בנייה מחודשת, מבלי שהמרצה ירגיש שקיבל עבודה חדשה. לבסוף, לעיתים קרובות הסטודנט עצמו לא באמת שולט בתוכן שהוגש. מכיוון שהעבודה נוצרה באופן אוטומטי, הוא לא עבר את תהליך החשיבה, הקריאה והכתיבה שדרושים כדי להבין את הנושא. זה מקשה עליו להסביר, להגן או ליישם את התיקונים הנדרשים – מה שהופך את המשימה למורכבת במיוחד.
מכאן עולה בבירור מדוע במקרה של תיקון עבודות שנכתבו על ידי AI יש צורך בעזרה מקצועית
במקרים רגילים, סטודנט שמקבל הערות על עבודה אקדמית יכול לשבת, לקרוא שוב את ההנחיות ולנסות לבצע תיקונים בעצמו. אבל כשמדובר בעבודה שנכתבה על ידי בינה מלאכותית – זה כבר סיפור אחר לגמרי. כמו שראינו, לא מדובר רק ב"תיקון", אלא לעיתים קרובות בשכתוב יסודי של תוכן שאינו מבוסס על מקורות אמיתיים, שאינו עומד בכללי הכתיבה האקדמית, ולעיתים אף אינו מגובש מבחינה לוגית או מושגית. סטודנטים רבים מוצאים את עצמם מול טקסט שהם הגישו, אבל שלא באמת נכתב על ידם – ועכשיו הם נדרשים להפוך אותו למסמך תקין, מבוסס, וראוי להגשה מחודשת. זהו אתגר לא פשוט כלל.
כאן בדיוק השירות שלנו נכנס לתמונה.
אנו מציעים שירות תיקון ייעודי לעבודות שנכתבו על ידי AI. זהו לא שירות עריכה כללי, אלא שירות שמבוסס על ניסיון עם העבודות מהסוג הזה, והבנה מעמיקה של האתגרים הייחודיים שהן מציבות. אנחנו מכירים את המלכודים הרגישים – ובעיקר יודעים איך להתמודד איתם. אנו יודעים לשכתב חלקים מהתוכן כך שישמרו, עד כמה שניתן, על המסר המקורי שהופיע בעבודה, אך יהפכו להיות מבוססים על מקורות קיימים ותקפים, ויעמדו בדרישות האקדמיות. המטרה היא שהתוצאה תיראה כמו תיקון אותנטי של העבודה – לא כמו עבודה שונה לחלוטין מהמקור.
במקרים שבהם ההערות מהמרצה נוגעות רק להיבטים של הפניות או פורמט, אנו מבצעים התאמה מדויקת ככל שניתן בין התוכן הקיים לבין מקורות אמיתיים, רלוונטיים ובדוקים. במקרים שבהם יש צורך בשכתוב מעמיק יותר – אנו מקפידים לבצע אותו בצורה רציפה, מדורגת, ובשפה אחידה, כך שהשינויים לא ייראו כטלאים מנותקים זה מזה. אנחנו מקפידים גם על סגנון הכתיבה, הדיוק המושגי, ההיגיון הפנימי והרצף – כדי שהתוצאה תהיה לא רק תקינה, אלא גם אמינה ומגובשת.
השירות שלנו מתבצע בדיסקרטיות מלאה, על ידי צוות מנוסה ומקצועי, ובלוחות זמנים מותאמים למצבי חירום. אנו מבינים שלרוב פונים אלינו תחת לחץ, לעיתים קרוב מאוד למועד ההגשה, ולכן בנינו תהליך עבודה מהיר ויעיל – מבלי להתפשר על איכות.
אם קיבלתם הערות על עבודה שנכתבה בעזרת בינה מלאכותית, ואתם מרגישים שלא ברור לך כיצד לגשת לתיקון – פנייה אלינו יכולה לחסוך שעות של תסכול, אי-ודאות וטעויות מיותרות. אנחנו כאן כדי לעזור.
