Как распознать текст, написанный ИИ (LLM). Признаки ИИ-текста. Признаки нейросетевого текста.

Проверка текста на нейросеть

Определить синтетический текст, созданный ИИшкой (генеративной языковой моделью), можно по ряду многих характерных признаков, об этом ниже и поговорим - как определить, что текст написан нейросетью.

Рассмотрим, какие шаблоны, стили и особенности выдают текст, написанный ИИ ЛЛМ (не человеком), с учётом русскоязычного и англоязычного контента. Обсудим примеры на материалах вроде эссе и статей, отмечая признаки (отличия в структуре, языке и формате).

Повторяющиеся шаблоны и однотипность фраз

Одинаковые фразы и структура предложений есть первый сигнал, что текст может быть написанным через ИИ. Алгоритмы генеративных сеток склонны использовать одни и те же шаблонные фразы (заготовки и клише), из-за чего текст выходит менее человечным (шаблонным и монотонным).

Базово, если каждое предложение построено по одной схеме (сложные но похожие друг на друга) или часто повторяются обороты вроде «в современном мире...» или «необходимо отметить, что...» это первый звоночек, это подозрительно.

В англоязычных текстах ИИ тоже грешит повторами: параграфы нередко начинаются типовыми связками “Firstly,…”, “Furthermore,…”, “In conclusion,…”. (Детектор ИИ онлайн / AI detector)

Такие однотипные "вводные" слова могут встречаться практически в каждом абзаце, что для человека нехарактерно. Cинтетические тексты изобилуют речевыми клише и вводными словами («однако», «в заключение», «в результате»), делающими рассказ скучным - люди так не пишут.

Повторяемость мыслей – еще один характерный признак (маркер).
ИИ часто “топчется на месте”, несколько раз перефразируя одну и ту же идею, вместо того чтобы развивать тему.

Это придает объёма, но не добавляет новых сведений, получается много “воды”, мало полезности. Например, нейросеть может написать: «Проанализируйте аудиторию, важно проанализировать аудиторию, чтобы узнать её потребности, это поможет лучше её понять». Здесь в сущности одна мысль просто повторена другими словами, и на этом всё - человек обычно старается не дублировать очевидное, а если повторяет, то с какой-то новой деталью или придавая другой смысл.

Пример: Сам OpenAI признавал, что большие языковые модели склонны к избыточной многословности и часто злоупотребляют одними и теми же фразами. Это следствие обучения – модель пытается выглядеть обстоятельной и поэтому невольно повторяется. Хороший же автор сказал бы то же короче и конкретнее.

Ещё однообразие структуры выдает ЛЛМ ИИ при написании коротких форматов. Например, ответы на вопросы или небольшие комментарии экспертов у нейросети порой выглядят как уменьшенная копия полноценной статьи: сначала пара общих предложений «подводки», затем нумерованный список пунктов, а в конце вывод с повторением очевидного. Это бросается в глаза.

В реальных человеческих репликах такой строгий шаблон вы встретите редко. Если заметили, что маленький текст построен слишком формально, как сочинение по учебнику (вступление – пункты – заключение), есть повод задуматься о его происхождении.

“Сухой” формальный стиль и отсутствие эмоций

Монотонный тон повествования – характерная черта машинного текста.

В отличии от автора-человека, нейросети пишут "чересчур ровно" и отстранённо, избегая ярких эмоций, сленга или живых разговорных интонаций. Текст звучит корректно, но слишком уж безлико. Читая его, сложно почувствовать личность автора, потому что её нет. Модель не умеет шутить к месту или вставлять сердитые или радостные нотки, как сделал бы человек.

В результате слог получается неестественно нейтральным. Специалисты отмечают, что стиль ЛЛМок зачастую «неуместно сухой и формальный», особенно в начале – он разражается длинным, тяжеловесным вступлением перед тем, как перейти к сути. Такие вступления полны общих слов и создают видимость важности, но скорее усыпляют.

В русском языке машинный стиль выдаёт любовь к канцеляризмам и обезличенным конструкциям. Ещё нейросети тяготеют к причастным и деепричастным оборотам, инфинитивам, нейтральной лексике. Фразы строятся гладко, как в официальном отчете, и на фоне живой речи это бросается в глаза. Например, ИИ скорее напишет «было принято решение увеличить показатель», тогда как человек мог бы сказать проще: «мы решили поднять планку».

Отсутствие эмоционального окраса тоже заметно. Текст, созданный ИИ, редко передает искренний восторг, иронию, раздражение или другие эмоции. Если попытаться найти в статье шутку, сарказм или личное отступление – скорее всего, вы их не найдете.

А если и найдёте, то, возможно, они выглядят странно. ИИ еще плохо разбирается с юмором и подтекстами, поэтому неумелые шутки или не в тему употребленный сарказм – красный флажок. Например, модель может явно объяснять шутку или использовать шаблонные “шутливые” фразы, от чего становится только более неестественно.

Для английских текстов похожие проблемы: AI-генерация часто остается в сухом академическом тоне, избегает «I» (даже если просят личное мнение) и вместо эмоций пишет о том, как “reader is invited to reflect” и т.п.. Человек обычно выражает субъективные ощущения (“I feel...”, “this might mean...”), а машина говорит отстраненно и безлично. Если эссе звучит слишком уж бездушно и не говорит “от первого лица”, велика вероятность, что перед вами синтетика.

Градиент сложности: слишком просто или слишком академично

Обратите внимание на сложность языка и длину предложений. Тексты от нейросетей могут быть либо чрезмерно запутанными и громоздкими, либо наоборот, упрощенными и топорно связными.

Исследователи обнаружили, что у модели есть определенные “регуляторы” стиля: если усилить признак, отвечающий за синтаксическую сложность, она начинает строить чрезвычайно длинные, трудно читаемые фразы, а при его ослаблении – скатывается в короткие рубленые фразы с минимальной связностью.

В обычном режиме генерации ИИ часто балансирует где-то посередине, но все равно слог может быть слишком ровным. Например, весь текст состоит из предложений средней длины, как под копирку – ни одного по-настоящему короткого эмоционального выкрика, но и без богатых сложноподчиненных периодов, какие встречаются в живом стиле.

Человек же обычно чередует разные конструкции: где-то вставит короткое восклицание, а где-то разовьёт мысль на всё предложение. В нашем ответе мы тоже стараемся то писать длинно, то коротко. Как видите. 🙂

Еще одним признаком может бытьб академичность и перегруженность терминами без необходимости. ИИ порой использует сложные слова и специальную лексику даже там, где можно сказать проще, стремится звучать умно, но временами перебарщивает.

Например, будет писать «экзистенциальная дихотомия человеческого бытия» вместо «противоречия нашей жизни». В английских AI-эссе отмечено частое употребление наукообразных глаголов: “underscore, illuminate, foster, grapple, espouse, endeavor” и т.д..

Если каждое второе слово чересчур «умное» и словарный запас выглядит ограниченно-однотипным (пусть даже высокопарным), есть повод усомниться в авторстве. По данным одного исследования, у AI-текста меньше уникальных слов, он более однообразен по лексике, чем у человеческого сочинения.

Вывод: настоящие авторы не боятся иногда выразиться простенько или, наоборот, выбрать необычное слово; ИИ же часто застревает на среднем уровне сложности.

Кстати, повторяемость терминов – отдельная тема. Машинный автор может бесконечно использовать ключевое слово, навязчиво продвигая тематику (особенно если модель обучалась на SEO-текстах). Он не чувствует стиля и легко перенасыщает текст одинаковыми терминами. Например, в русском тексте про маркетинг ИИ десять раз напишет слово «клиент» или «продвижение» – больше, чем нужно для связности. Человек старается заменять повторяющиеся слова синонимами или перестраивать фразы, чтобы речь не казалась автоматической.

Отсутствие фактуры, деталей и примеров

Под “фактурой” журналисты понимают конкретику: факты, цифры, живые примеры, имена, ссылки на источники. У сгенерированных текстов как раз и нет этой фактуры. Они слишком общие. ИИ, не имея ни опыта, ни доступа к свежей информации из жизни, выдает обезличенные описания.

Например, если спросить его мнение по какому-то спорному вопросу, он, скорее всего, ответит в общем духе, без указания реальных случаев или данных. Нейросеть не умеет по-настоящему критически оценивать проблему, поэтому обычно у нее одно “правильное” мнение без оговорок. Часто это мнение положительное или оптимистичное – модель старается быть политкорректной и угодить запросу. Так, на вопрос с подвохом ИИ может уверенно расписать преимущества чего-либо, не упомянув об очевидных недостатках, где человек бы сразу отметил “все не так однозначно”.

Нет ссылок на исследования и авторитетные данные – еще один симптом. Хороший автор в статье подкрепит мысли: сослаться на статистику, упомянет результаты опросов, даст ссылку на источник. GPT и прочие обычно таких ссылок не приводят (если только специально не попросить сгенерировать фейковые). А если в тексте встречаются якобы цитаты или названия исследований – их стоит проверить.

Нередки случаи, когда модель галлюцинирует источники, то есть выдумывает убедительно выглядящие, но несуществующие статьи и цитаты. Например, нейросеть может написать: «Как отмечалось в журнале PMLA в 1981 году…» – и далее придумать название статьи и автора. Вымысел обнаружится, если попытаться эту ссылку найти. Человек же редко будет цитировать то, чего не читал: обычно все перечисленные источники реальны.

Помимо источников, обратите внимание на примеры. Когда нейросеть приводит пример, часто это выглядит неубедительно. Во-первых, примеры бывают слишком обобщенными, абстрактными («некий бизнесмен добился успеха, применяя данную стратегию» – без имени и конкретики). Во-вторых, они могут не вписываться в ход мысли, как лишние детали. Если при прочтении примера хочется спросить: «И что? Как это связано с темой?», – возможно, перед вами текст от ИИ.

Признак: отсутствуют реальные истории. В человеческом тексте часто есть живые примеры из опыта – автор расскажет случай, приведёт анекдот или личное наблюдение. AI этого дать не может. Он максимум сгенерирует что-то условное. Как отмечают специалисты, примеры от нейросети никогда не содержат конкретных выводов или анализа ситуации – просто описание кейса без глубины.

ChatGPT рассказывал про фирменных талисманов-маскотов и выдумал несуществующего медведя M&M’s, перепутав факты. Для человека подобная фактическая ошибка сразу бросается в глаза. Люди стараются указывать примеры точно (или по крайней мере не придумывать лишнего). Если видите, что пример либо неверный, либо слишком “никакой”, не иллюстрирует тезис – возможна работа машины.

Кроме того, синтетические статьи часто устаревшие по содержанию. Модель может не учитывать совсем недавние события (если обучена на данных лишь до определенного времени). Поэтому в тексте от ИИ могут встречаться устаревшие сведения. Проверяйте даты и актуальность информации: если автор пишет о ситуации на вчера, а в реальности всё уже поменялось, вероятно, текст создан без живого участия в теме.

Отсутствие авторского стиля и голоса

Настоящие авторы обычно имеют уникальный “почерк” – кто-то любит юмор и сарказм, кто-то изобилует метафорами, кто-то пишет короткими рублеными фразами, а кто-то витиевато. Машинный текст же слишком нейтральный. В нем не чувствуется, что писал конкретный человек с его привычками.

Если вы читаете несколько статей одного блогера, вы начнёте узнавать его стиль: у ИИ стиля как такового нет. Он старается имитировать усредненный “правильный” язык. В результате материал выглядит сглаженным и без узнаваемых фраз или отсылок, которые бы намекнули на личность автора.

Особенно заметно отсутствие стиля в экспертных колонках и эссе, где ожидается личный голос. Например, эксперт-человек может писать от первого лица, вставлять профессиональный жаргон, шутить или, наоборот, эмоционально возмущаться. AI-генератор же выдаст сухой текст от третьего лица, очень нейтральный и “стерильный” по тону.

У нейросети получилось грамотно, но безлико – сплошные канцеляризмы и повторения, даже когда его просили писать “по-человечески”. А ответ живого эксперта был намного более личным: с разговорными оборотами, разной длиной предложений, даже с фигурой речи или профессиональным термином от себя.

Стоит насторожиться, если текст не демонстрирует никакой индивидуальности. Однако тут есть тонкий момент: неопытные или старательные авторы тоже могут писать слегка сухо, “как в учебнике”. Поэтому отсутствие яркого стиля само по себе не доказательство, что текст написал ИИ. Нужно смотреть в комплексе: если вместе с безличным стилем присутствуют и другие описанные симптомы – шаблонность, повторы, странные факты – то картина складывается не в пользу человеческого авторства.

Структура и форматирование: как выглядят эссе и статьи от ИИ

Формальное форматирование – еще один критерий. Нейросети любят аккуратно структурировать текст: расставлять подзаголовки, нумеровать пункты, выводить списки. Вроде бы это хорошо, но бывает не к месту. Например, студент сдал эссе, а там внезапно нумерованный список или прям подзаголовки внутри – преподаватель удивится, ведь обычно эссе пишут сплошным текстом. Такая неуместная структура может выдавать, что автор просто скормил тему ChatGPT. В упомянутом случае с комментариями экспертов AI применил шаблон статьи для короткого ответа – явно перебор.

Также обратите внимание на длину и соотношение частей. У машинного сочинения часто ровно столько-то абзацев, примерно одинакового размера. Например, пять абзацев: введение, три тезиса “во-первых, во-вторых, в-третьих” и заключение – все примерно по 4–5 предложений. Смотрится слишком упорядоченно. У человека же абзацы могут различаться: где-то он увлекся и написал больше, где-то ограничился парой строк. И заключение у живого автора не всегда зеркально повторяет введение, как делает нейросеть («мы обсудили самые важные моменты темы, она очень важна» – типичный машинный вывод).

Неестественное использование списков и маркеров. Еще сигнал: если в обычной статье вдруг перечисляются пункты с одинаковой формулировкой или встречаются повторяющиеся заголовки вида “Reason 1, Reason 2…”, возможно, текст генерировался. ИИ нередко форматирует ответ по пунктам даже тогда, когда люди бы писали слитно.

На курсах для преподавателей приводят совет: если ученик сдал ответ, где вместо связного текста – структурированный список тезисов, это может быть результатом работы нейросети. Конечно, автор мог сам решить разбить на списки, но если стиль задания этого не подразумевал, стоит проверить.

Пример (англ.): При генерации аналитических эссе исследователь заметил, что ChatGPT склонен делать текст «list-like», то есть похожим на список. Могут быть явные нумерованные разделы или каждое новое утверждение начинается шаблонно (“Firstly,...”, “Secondly,...”). Для типичного студенческого эссе по литературе это необычно, так что преподаватель сразу заподозрит неладное.

Наконец, логические провалы и скачки тоже относятся к структуре.
ИИ иногда неожиданно меняет тему или перескакивает через шаг рассуждения. Это происходит, когда модель плохо понимает контекст, а просто подбирает вероятное продолжение текста. В итоге может появиться абзац, слабо связанный с предыдущими. У человека тоже бывают ошибки логики, но у машины это иной характер: текст выглядит несвязно склеенным из кусков.

Например, статья может начать за здравие, а закончить без ясного вывода или уйти в сторону. Связность – то, что машинный текст часто имитирует, но при пристальном чтении логические связи оказываются зыбкими. Если абзацы не вытекают один из другого, а как будто просто идут параллельно, это признак синтетики.

Вывод: внимательное чтение – лучший детектор

Мы рассмотрели основные критерии и паттерны, по которым можно заподозрить, что текст сгенерирован ИИ, а не написан человеком. В сумме эти признаки рисуют образ несколько слишком правильного, но неживого текста: шаблонная структура, повторяемость, нейтральный тон, отсутствие деталей и индивидуальности. Чем больше подобных сигналов, тем выше вероятность, что перед вами машинное творчество.

Важно помнить, что ни один признак сам по себе не гарантирует на 100%, ведь люди тоже иногда пишут сухо или повторяются. Нужно смотреть на совокупность. Как отмечает эксперт, мы должны искать именно сочетание нескольких “звоночков” – например, и монотонность, и пустые обобщения, и одинаковые фразы. Если они присутствуют вместе, то текст, вероятно, не прошелся пером живого автора.

В будущем, по мере развития технологий, отличить ИИ-тексты станет сложнее – нейросети учатся копировать наш стиль все лучше. Но и ценность настоящего, человеческого слога от этого только вырастет. Главное – продолжать развивать критический взгляд и внимательность. Читая любой материал, полезно задаваться вопросами: Не слишком ли гладко всё написано? Нет ли ощущение “робот говорит”? Если да, то, возможно, так оно и есть. Ведь, в конце концов, машину выдают мелочи, на которые человек с душой всегда обратит внимание.

И так чеклист - как распознать текст на примере ChatGPT

Чек-лист: как распознать ИИ-текст (ChatGPT)

1. Структура и шаблонность

• Всё чересчур правильно: вступление, ровные абзацы, заключение — будто по учебнику или из научнлй статьи.
• Частые вводные конструкции: «во-первых», «следовательно», «в заключение», и др.
• Абзацы примерно одинаковой длины и формы
• Эссе звучит как серия пунктов («Reason 1», «Reason 2»...)

2. Повторы и тавтология

• Повторяются одни и те же мысли разными словами
• Используются одни и те же термины без необходимости
• Внутри абзацев повторяются словоформы (особенно существительные)

3. Сухой, нейтральный стиль

• Нет живого тона, эмоций, шуток, интонации
• Слишком формально и аккуратно, как для отчета
• Мало личных отступлений, нет «голоса автора»

4. Отсутствие конкретики

• Нет ссылок, примеров, имен, дат, цифр
• Примеры — абстрактные или вымышленные
• Описания — общие, без фактуры

5. Сложность и лексика

• Либо слишком сложно (много причастий, длинные предложения), либо нарочито просто
• Используются канцеляризмы («осуществляется внедрение», «является важным аспектом»)
• В английском: underscore, highlight, endeavor, foster, illuminate… — часто повторяются

🧠 Как определить, что текст написал ChatGPT?

• Он звучит правильно, но слишком «гладко»
• Он не звучит как конкретный человек
• Он не живёт, не дышит — в нём нет пауз, сомнений, интонаций
• Он старается понравиться, а не рассказать свою правду

💬 Слова-маркеры ChatGPT (Слова-маркеры ChatGPT / Фразы которые выдают ChatGPT)

Русский:

• «в современном мире», «необходимо отметить», «важным аспектом является», «в заключение стоит сказать»

Английский:

• “It is important to note that…”, “In today’s world…”, “This highlights the importance of…”, “In conclusion…”

📊 Стилометрия и анализ авторства

• AI-текст отличается высокой однотипностью слов, низкой стилистической вариативностью
• Логические переходы — слишком чёткие или искусственные
• Отсутствует индивидуальный стиль

Вывод:

Понять, что текст сгенерирован нейросетью, можно и вручную — по шаблонам, тону, структуре. Но это требует внимательности и опыта. Проще — использовать специальные сервисы-детекторы, которые анализируют текст по статистическим, стилистическим и семантическим признакам, используя другие ИИ модели и классификаторы.

И тут отлично помогает Zerotrue — надёжный инструмент для проверки текстов на ИИ-авторство. У него:

-мощный алгоритм, заточенный под GPT-тексты,

-высокая точность,

и, что особенно приятно: есть бесплатные кредиты для пробных проверок.

Так что если вы подозреваете, что перед вами текст от нейросети — проверьте его в Zerotrue. Быстро, честно, по делу;

(c) @uberwow