ইংরেজিতে লিখছেন সুইস গবেষকেরা, তাদের জন্য AI হিউম্যানাইজার

সুইজারল্যান্ড পৃথিবীর অন্যতম ঘন গবেষণা-অর্থনীতি চালায়। মাথাপিছু হিসেবে মাপলে, খুব কম দেশই এর চেয়ে বেশি প্রকাশ করে বা আরও বেশি উদ্ধৃতি টানে, এবং ETH ডোমেইন প্রায় সব গুরুত্বপূর্ণ র‍্যাঙ্কিংয়েই শীর্ষের দিকেই অবস্থান করে। এই বিশাল কাজের প্রায় সবটাই ইংরেজিতে প্রকাশে পৌঁছায়; লেখকের প্রথম ভাষা জার্মান, ফরাসি, ইতালীয়, কিংবা রোমানশ যাই হোক না কেন।

এখানেই ঠিক একটি আধুনিক সমস্যার সূত্রপাত। সুইস গবেষকের জন্য একটি আধুনিক AI হিউম্যানাইজার দরকার, কারণ জার্মান বা ফরাসি বক্তার লেখা যত্নশীল, মানসম্পন্ন ইংরেজি ক্রমেই স্বয়ংক্রিয় ডিটেক্টরগুলোর কাছে যন্ত্র-উৎপাদিত বলে ভুল পড়া হচ্ছে। বাক্যগুলো মানুষই লিখেছে। কিন্তু সফটওয়্যার দ্বিমত করে, এবং এমন একটি দ্বিমত একেকজন রিভিউয়ার একটিও শব্দ পড়ার আগেই জমা দেওয়া স্থবির করে দিতে পারে।

ভাবুন বার্ন বিশ্ববিদ্যালয়ের (Universität Bern) একজন পোস্টডক মেথডস সেকশন লিখছেন, পরিষ্কার, পাঠ্যবই-ধাঁচের ইংরেজিতে। কিছুই কপি করা হয় না। কিছুই বানানো হয় না। তবু একটি ডিটেক্টর "AI-generated" স্কোর ফিরিয়ে দেয়, ফলে এখন গবেষককে নেতিবাচকটি প্রমাণ করার দায় বহন করতে হয়। এই গাইডের লক্ষ্য হলো প্রকৃত AI ব্যবহারের আড়াল না করে, সেই অন্যায়টি সৎভাবে ঠিক করা।

KI-Text humanisieren: so publizieren Schweizer Forschende sicher auf Englisch

আমাদের হিউম্যানাইজার ETH, EPFL এবং মধ্যবর্তী সব পর্যায়ের গবেষকদের সহায়তা করে যেন তাদের ইংরেজি ম্যানুস্ক্রিপ্ট স্বাভাবিক শোনায়, অর্থ বা উৎস হারানো ছাড়াই। Pour les chercheurs romands, l'objectif est identique: humaniser un texte IA tout en gardant le sens et les références intacts.

সোজা কথায় বললে, আপনি জুরিখে স্ট্যান্ডার্ড জার্মানে লিখুন কিংবা লসানায় ফরাসিতে, টুলটি আপনার ইংরেজির ছন্দ (rhythm) বদলে দেয়, যাতে দ্বিতীয় ভাষার যত্নশীল গদ্য কম ঝুঁকে পড়ে যে সেটি মেশিন বলে ভুল হবে। আপনার টেকনিক্যাল টার্ম ও উদ্ধৃতিগুলো আপনি যেমন রেখেছেন ঠিক তেমনই থাকে, আর আপনি যে যুক্তি গড়েছেন সেটাও আপনারই থাকে।

জার্মান, ফরাসি, বা ইতালিতে খসড়া তৈরি করছেন? মানবিকরণকারী প্রতিটি ভাষা সনাক্ত করে

সুইস গবেষণা একাধিক ভাষায় লেখা হয়, এবং আপনি যেটি পেস্ট করবেন, হিউম্যানাইজার সেটাই শনাক্ত করে। জার্মান, ফরাসি বা ইতালীয় দিন, এবং ProofreaderPro ভাষাটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিহ্নিত করে; তারপর সেটিকে ভাষা-সচেতন একটি মডেলের মধ্য দিয়ে চালায়, যা আপনার টার্মিনোলজি ও উদ্ধৃতিগুলো ঠিক জায়গায় রেখে দেয়। Through KI-Text humanisieren আপনার জার্মান ড্রাফটও আপনার ইংরেজির মতোই সহজে হিউম্যানাইজ হবে, প্রথমে কোনো অনুবাদ ছাড়াই। একই স্বয়ংক্রিয় শনাক্তকরণ ষাটেরও বেশি ভাষা জুড়ে বিস্তৃত; প্রতিটি ভাষাই নিজের রেজিস্টার অনুযায়ী পুনর্লিখিত হয়।

জার্মান একাডেমিক টেক্সটকে হিউম্যানাইজ করছে ProofreaderPro AI Humanizer। before-and-after diff অর্থ ও উদ্ধৃতি বজায় রাখে, এবং ডিটেক্টর চেকগুলো নিশ্চিত করে যে পড়াটা স্বাভাবিক ও মানবিক।

কেন সুইস গবেষকদের AI ডিটেক্টরগুলো ফ্ল্যাগ করে

সবচেয়ে পরিষ্কার প্রমাণ আসে ২০২৩ সালের স্ট্যানফোর্ডের এক গবেষণা থেকে, Liang এবং সহকর্মীদের লেখা, Cell Press জার্নাল Patterns-এ প্রকাশিত শিরোনাম: "GPT detectors are biased against non-native English writers." দলটি বহুল ব্যবহৃত সাতটি ডিটেক্টরে মানব-লিখিত TOEFL প্রবন্ধ চালিয়ে দেখেছে কী ফিরে আসে।

ফলাফল যে কারও জন্য উদ্বেগের হওয়া উচিত, যিনি দ্বিতীয় বা তৃতীয় ভাষা হিসেবে ইংরেজি লিখছেন। গড়ে নন-নেটিভ প্রবন্ধগুলোর প্রায় 61% AI হিসেবে ফ্ল্যাগ হয়েছে; অন্যদিকে নেটিভ ইংরেজি লেখকদের জন্য তা ছিল প্রায় 5%। সেটের প্রতিটি ডিটেক্টরই একইভাবে ফ্ল্যাগ করেছে প্রায় প্রতি পাঁচটির মধ্যে একটিকে, মোটামুটি 19.8%। ওই প্রতিটি প্রবন্ধই লেখা হয়েছিল একজন মানুষ দ্বারা।

এটা কেন ঘটে? বেশিরভাগ ডিটেক্টর এমন কিছু স্কোর করে, যাকে বলা হয় perplexity, একটি ভাষা মডেলের কাছে পরের শব্দটি কতটা 'অপ্রত্যাশিত' তা মাপার সূচক। যেসব লেখক সাধারণ শব্দভাণ্ডার এবং মানসম্পন্ন, পূর্বানুমানযোগ্য বাক্যগঠন বেছে নেন, তারা এমন টেক্সট তৈরি করেন যার perplexity কম। আর কম perplexity-ই ঠিক এই সিস্টেমগুলোকে 'যন্ত্রে লেখা' বলে পড়তে সাহায্য করে। সুইস ইংরেজিকে পরিষ্কার ও সঠিক করে তোলে, যে অভ্যাসগুলো একই অভ্যাসগুলোই ডিটেক্টরকে ট্রিগার করে। আমরা আরও বিস্তারিতভাবে প্রক্রিয়াটির ব্যাখ্যা করেছি why AI detectors flag non-native writers অংশে।

মিথ্যা ফ্ল্যাগের পেছনে জার্মান ও ফরাসি প্রথম-ভাষার ধরন

সুইস ইংরেজিতে লেখকের প্রথম ভাষার ছাপ থাকে, এবং সেগুলোই সঠিক, যত্নশীল ও মানসম্পন্ন। এখানেই সবচেয়ে নির্মম অংশ। স্ট্যান্ডার্ডনেসই ডিটেক্টরগুলোর কাছে কম perplexity হিসেবে ধরা পড়ে, তাই আপনি যে সাবলীলতা অর্জনের জন্য কাজ করেছেন, সেটাই উল্টোভাবে আপনার বিপক্ষে গণ্য হতে পারে।

জার্মান বক্তারা প্রায়ই এমন false friend শব্দ আমদানি করেন যেগুলো ব্যাকরণগতভাবে ঠিক, কিন্তু পরিসংখ্যানগতভাবে সমতল (flat)। যেমন, লেখকের মানে যদি current হয়, তাহলে "Aktuell" চলে আসে "actual" হয়ে; possible হলে "eventuell" বদলে যায় "eventually"; "also" আসে so বা thus অর্থে; আর "bekommen" সরে যায় receive-এর বদলে become-এর দিকে। প্রতিটি বাছাইই ইচ্ছাকৃত এবং ধারাবাহিক, আর ধারাবাহিকতা, ডিটেক্টরের কাছে পূর্বানুমানযোগ্যতার মতোই পড়ে।

তারপর আসে বাক্যগঠন। জার্মান শব্দ-ক্রম এমন নির্মাণকে ঠেলে দেয় যেমন "Therefore is the effect stronger," আর দীর্ঘ noun compounds ও nominalisation-এর প্রতি ভাষাটির ঝোঁক, ইংরেজিতেও ঘন, গুছানো বাক্যরীতির মাধ্যমে চলে আসে। একজন জার্মান লেখক duration বোঝাতে English যেখানে "for" চায় সেখানে "since" ব্যবহার করে ফেলতে পারেন। এর কোনোটাই চিন্তার ভুল নয়। এগুলো কেবলই নিয়মিত, এবং নিয়মিততা সফটওয়্যারের চোখে যান্ত্রিক মনে হয়।

ফরাসি বক্তারাও নিজস্ব false friend-এর মুখোমুখি হন। বর্তমান অর্থে "Actuel" ঢুকে পড়ে current-এর বদলে, "éventuellement" চলে আসে possibly-এর বদলে, "sensible" বদলে যায় sensitive-এর বদলে, এবং "important" প্রায়ই large-এর জায়গা নিতে চায়; কেউ কেউ attend বোঝাতে "assist to" লিখেন। আবারও, যত্নশীলতা ও মানসম্পন্নতা। আর এটিই পুরো ফাঁদের কেন্দ্রে।

ফরাসি একাডেমিক স্টাইলও লম্বা periodic sentence পছন্দ করে, যেখানে relative clause গুঁজে গুচিয়ে বসানো থাকে, nominalisation বেশি, frequent "which," এবং "permit to" ও "in the case where" ধরনের টার্ন থাকে। ইংরেজি রিভিউয়াররা এটাকে ঘন গদ্য (dense prose) হিসেবে পড়ে। ডিটেক্টর এটাকে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়ায় কম perplexity হিসেবে পড়ে। লেখা মানুষই করেছে। কিন্তু এর ছন্দ মেশিনের রুচির কাছে অনেক বেশি 'পরিপাটি'।

সুইজারল্যান্ডের AI-ডিটেকশন ও Turnitin প্রসঙ্গ

স্ক্রিনিং এখানে নিয়মিত ব্যাপার। সুইস প্রতিষ্ঠানের থিসিস ও জার্নাল সাবমিশনগুলোতে সাধারণত Turnitin বা iThenticate দিয়ে similarity চেক করা হয়, এবং AI ইন্ডিকেটরগুলো ক্রমেই এই similarity স্কোরগুলোর পাশাপাশি বসছে। বাসেল বা জেনেভার একজন গবেষকের ধরে নেওয়া উচিত, কোনো না কোনো সময় কিছু স্বয়ংক্রিয় চেক চলবে।

প্রাতিষ্ঠানিক মনোভাব শাস্তিমূলক নয়, বরং ভেবে-চিন্তে নেওয়ার। ETH Zürich, EPFL এবং অন্য বিশ্ববিদ্যালয়গুলো শিক্ষার্থী ও স্টাফের জন্য জেনারেটিভ-AI সংক্রান্ত গাইডলাইন প্রকাশ করেছে; দিকনির্দেশ হলো নিষেধ নয়, বরং প্রকাশ (disclosure)। ফান্ডার ও জার্নালগুলো লেখকদের ক্রমেই বলছে, কোথায় ও কীভাবে তারা AI টুল ব্যবহার করেছেন তা জানাতে। তাই একটি ডিটেক্টর স্কোরকে এমন একটি দাবী (claim) হিসেবে ধরুন, যেটাকে আপনি সম্বোধন করতে পারবেন; এমন কোনো রায় (verdict) হিসেবে নয় যেটা মেনে নিতেই হবে।

সুইজারল্যান্ডের শীর্ষ বিশ্ববিদ্যালয় ও যেখানে AI চেক দেখা যায়

সুইস সিস্টেম জুড়েই একই স্ক্রিনিং লজিক প্রযোজ্য। এই প্রতিষ্ঠানগুলো থিসিস ও ম্যানুস্ক্রিপ্ট similarity-এর জন্য চেক করে এবং ক্রমেই AI ইন্ডিকেটরের জন্যও চেক করে:

• ETH Zürich (Eidgenössische Technische Hochschule Zürich), in Zürich
• EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne), in Lausanne
• Universität Zürich (UZH), in Zürich
• Université de Genève (UNIGE), in Geneva
• Universität Basel, in Basel
• Universität Bern, in Bern
• Université de Lausanne (UNIL), in Lausanne
• Université de Fribourg / Universität Freiburg, in Fribourg
• Università della Svizzera italiana (USI), in Lugano
• Universität St. Gallen (HSG), in St. Gallen
• Universität Luzern, in Lucerne
• Université de Neuchâtel, in Neuchâtel

জার্মান-ভাষী উত্তর ও পূর্ব এবং ফরাসি-ভাষী পশ্চিম, সব জায়গাতেই প্যাটার্ন একই। যত্নশীল নন-নেটিভ ইংরেজিই এখানে আদর্শ, এবং ঠিক এই যত্নশীল নন-নেটিভ ইংরেজিই সবচেয়ে সহজে ভুলভাবে পড়া হয়।

সুইস গবেষকদের জন্য AI হিউম্যানাইজার কীভাবে কাজ করে

সুইস গবেষকদের জন্য AI হিউম্যানাইজারের পেছনের সৎ ও সরল ওয়ার্কফ্লোটা ধাপে ধাপে নিচে দেওয়া হলো। আপনি যেখানেই সবচেয়ে ভালোভাবে লিখেন, সেখান থেকেই শুরু করুন। অনেক গবেষক তাদের প্রথম ভাষায়, জার্মান বা ফরাসিতে, ড্রাফট করেন, তারপর অনুবাদ করেন; আবার কেউ কেউ AI সহায়তা নিয়ে সরাসরি ইংরেজিতে লেখেন। যেভাবেই হোক, কাঁচা ড্রাফটটি আপনারই, এবং সেটাই থাকা উচিত।

এরপর ব্যাকরণ ও টার্মিনোলজি ঠিক করুন যাতে বিজ্ঞানটি নির্ভুল থাকে। তারপর আপনার AI-সহায়তায় লেখা গদ্যটা humanizer-এ চালান। এটি বাক্যের দৈর্ঘ্য ও শব্দ বাছাই (word choice) বদলায়, পুনরাবৃত্তিমূলক ক্যাডেন্স ভেঙে দেয়, এবং যান্ত্রিক ছন্দ ও অপ্রাসঙ্গিক em dash পরিষ্কার করে—যেগুলো রিভিউয়ার ও ডিটেক্টর দুটোই লক্ষ্য করে—তবু আপনার অর্থ, আপনার টেকনিক্যাল ভোকাবুলারি, এবং প্রতিটি উদ্ধৃতি ঠিক জায়গায় থাকে। পুরো একটি পাসে যাওয়ার আগে আপনি একটি মাত্র সেকশনে try the humanizer free করে দেখতে পারেন।

আপনি কী আশা করতে পারেন? আমাদের নিজস্ব পরীক্ষায় দেখা গেছে, হিউম্যানাইজারটি যথেষ্টভাবে কমিয়ে দেয় কত ঘন ঘন যত্নশীল, মানসম্পন্ন নন-নেটিভ ইংরেজি প্রধান ডিটেক্টরগুলো, Turnitin, Originality.ai, GPTZero এবং আরও অন্যান্য, দ্বারা ভুলভাবে পড়া হচ্ছে; একই সঙ্গে একাডেমিক অর্থ অক্ষুণ্ণ থাকে। আমরা এটাকে বলছি আমাদের পর্যবেক্ষণ হিসেবে, প্রতিশ্রুতি হিসেবে নয়। ডিটেক্টরগুলো প্রতি কয়েক মাস পরপর রিট্রেইন হয়, এবং কোনো সৎ টুল ১০০% অনধরা (undetectable) থাকার প্রতিশ্রুতি দিতে পারে না।

শেষ ধাপটি ঐচ্ছিক নয়: প্রকাশ করুন। আপনার প্রতিষ্ঠান ও লক্ষ্য জার্নাল যেভাবে চায়, সেভাবেই আপনার AI ব্যবহারের কথা উল্লেখ করুন। নিজের লেখাকে হিউম্যানাইজ করা এবং তারপর তা প্রকাশ করা, এই সমন্বয়ই আপনাকে ইন্টেগ্রিটি রুলসের ভেতরে রাখে, পাশাপাশি বাস্তব কাজকে একটি false flag থেকে রক্ষা করে। টুলটি আমাদের বিস্তৃত global academic editing hub-এর ভেতরে রয়েছে, আর এটি multilingual AI humanizer hub-এর একটি শাখা (spoke), যা ডজনেরও বেশি ভাষা কভার করে।

স্থানীয় ফান্ডিং সংস্থা, জার্নাল, এবং AI প্রকাশ–সম্পর্কিত প্রত্যাশা

সুইস গবেষণা সুপরিচিত কিছু যন্ত্রপাতির ওপর নির্ভর করে। SNSF (Swiss National Science Foundation; Schweizerischer Nationalfonds, SNF; Fonds national suisse, FNS) হলো প্রধান পাবলিক ফান্ডার। Innosuisse উদ্ভাবন এবং প্রয়োগভিত্তিক প্রকল্পকে সমর্থন করে, এবং সুইস গ্রুপগুলো ইউরোপীয় রিসার্চ কাউন্সিলের (European Research Council) অনুদানের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ জেতে। SNSF আবার ওপেন অ্যাক্সেসও বাধ্যতামূলক করে, ফলে আপনার কাজ যতটা সম্ভব ব্যাপকভাবে পড়া, সেটাই উদ্দেশ্য।

এই প্রকাশ-বাস্তবতা নির্ধারণ করে আপনি কোথায় সাবমিট করছেন। এখানে গবেষকরা Web of Science এবং Scopus-ইনডেক্সড জার্নাল লক্ষ্য করেন, এবং Plan S-এর অধীনে ওপেন অ্যাক্সেসের ক্ষেত্রেও তারা ছিলেন শুরুর দিকের গ্রহণকারী। সাবমিশন পর্যায়ে Turnitin বা iThenticate দিয়ে similarity স্ক্রিনিংও স্ট্যান্ডার্ড, আর এটি আপনার ইংরেজি যাতে স্বাভাবিকভাবে পড়া যায় তার আরেকটি বড় কারণ।

টুলগুলোর সাথে পাল্লা দিয়ে disclosure প্রত্যাশাও বাড়ছে। ফান্ডার ও জার্নালগুলো ক্রমেই লেখকদের কাছে জানতে চাইছে, তারা কীভাবে AI ব্যবহার করেছেন; তাই আপনি কী ব্যবহার করেছেন এবং কোথায় ব্যবহার করেছেন, তার একটি সংক্ষিপ্ত, সৎ রেকর্ড রাখুন। আপনি যদি তৈরি করা বাক্য চান, তাহলে আমাদের AI disclosure statement templates আপনাকে শুরুর ভিত্তি দেবে। আর যদি কোনো ফ্ল্যাগ মানব-লিখিত কাজে পড়েই যায়, তবে সেটাকে বিতর্কযোগ্য (contestable) ধরে নিন এবং আতঙ্কে নতুন করে লেখার বদলে একটি শান্ত, প্রমাণভিত্তিক প্রতিক্রিয়া প্রস্তুত করুন।

বহুল জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

প্রশ্ন: সুইস গবেষকদের জন্য একটি AI হিউম্যানাইজার ব্যবহার কি প্রতারণা হিসেবে ধরা হয়?

না, যদি আপনি তা সৎভাবে ব্যবহার করেন। আপনি false flag থেকে সাবধান করতে আপনার নিজের AI-সহায়তায় লেখা ড্রাফটকে হিউম্যানাইজ করছেন, ফলাফল বানিয়ে ফেলা বা আপনার পদ্ধতি লুকানো নয়। আপনাকে নিরাপদ রাখে যে নিয়মটি সেটি হলো disclosure: আপনার প্রতিষ্ঠান ও জার্নাল যেভাবে চায়, সেভাবে আপনার AI ব্যবহার উল্লেখ করুন।

প্রশ্ন: হিউম্যানাইজার কি আমার উদ্ধৃতি বা টেকনিক্যাল টার্ম বদলাবে?

না। এটি আপনার রেফারেন্স, সংখ্যা (numbers), এবং ডোমেইন টার্মিনোলজি সংরক্ষণ করে; কেবল ছন্দ (rhythm) এবং শব্দ বাছাই বদলায় যাতে গদ্য স্বাভাবিকভাবে পড়ে। আপনার মেথডস আপনারই থাকে, আর আপনার বিবলিওগ্রাফি অপরিবর্তিত থাকে।

প্রশ্ন: আপনি কি নিশ্চিত করতে পারবেন যে আমার পেপার AI ডিটেক্টর পাস করবে?

না, এবং এমন কেউকে নিয়ে সতর্ক থাকুন যে উল্টো কিছু দাবি করে। ডিটেক্টরগুলো নিয়মিত রিট্রেইন হয়, তাই কোনো সৎ টুল ১০০% অনধরা হওয়ার প্রতিশ্রুতি দিতে পারে না। আমরা যা বলতে পারি তা হলো, আমাদের পরীক্ষায় হিউম্যানাইজড লেখা অনেক কম ঘন ঘন ভুল পড়া হয়েছে, এবং অর্থ অক্ষুণ্ণ থেকেছে।

প্রশ্ন: এটা কি জার্মান ও ফরাসি, দুই ধরনের বক্তাদের জন্যই কাজ করে?

হ্যাঁ। হিউম্যানাইজারটি ভাষা-সচেতন এবং ৬০টিরও বেশি ভাষা সমর্থন করে; তাই আপনার প্রথম ভাষা জার্মান, ফরাসি, ইতালীয়, বা রোমানশ যাই হোক না কেন, এটি আপনার ইংরেজি ড্রাফট থেকেই কাজ করে, আপনি যে কাঠামো (structure) ভেবেছিলেন তা সম্মান করে।

প্রশ্ন: আমি নিজেই যত্নশীল ইংরেজিতে পেপারটি লিখেছি। তাহলে কেন ফ্ল্যাগ হলো?

কারণ ডিটেক্টরগুলো perplexity স্কোর করে, এবং যত্নশীল, মানসম্পন্ন দ্বিতীয় ভাষার ইংরেজি প্রকৃতিগতভাবেই low-perplexity হয়। স্ট্যানফোর্ডের ফলাফল দেখায়, মানুষের লেখা প্রবন্ধগুলোও শুধু পূর্বানুমানযোগ্য (predictable) বলে পড়ার কারণেই উচ্চ হারে ফ্ল্যাগ হয়েছে। একটি ফ্ল্যাগ মানে আপনার স্টাইল নিয়ে পরিসংখ্যানগত একটি অনুমান, এটি misconduct-এর প্রমাণ নয়।

বহুভাষিক গবেষকদের জন্য তৈরি একটি মানবিককারী

ইংরেজিতে লিখতে থাকা সুইস গবেষকদের জন্য ভাষা-সচেতন মানবিককরণ। এটি অর্থ, পরিভাষা এবং উদ্ধৃতি সংরক্ষণ করে, একই সাথে এমনকি নিয়মিত ছন্দটিও মসৃণ করে তোলে যা ডিটেক্টররা ভুলভাবে পড়ে।