Автор без души: как определить, что текст был написан нейросетью, а не человеком

Дело в том, что искусственный интеллект не думает и не переживает в человеческом смысле, он предсказывает наиболее вероятное продолжение предложения и текста в целом на основе огромных массивов данных. Именно это становится ключом к распознаванию: искусственно созданный текст часто выглядит чересчур гладким, лишенным шероховатостей, присущих человеческой речи. Разница настолько тонкая, что даже сами ИИ-инструменты не способны распознать написанные их роботизированными коллегами тексты — эта работа требует сочетания критического мышления, внимания к деталям и понимания особенностей человеческой коммуникации.

Чтобы вычислить деятельность алгоритмов, нужно обратить внимание на несколько факторов.

Первым делом даже не стоит вникать в написанное, просто пробегитесь глазами по тексту. ИИ-инструменты часто любят писать по одному и тому же шаблону: вступление — основная часть — вывод. При этом предложения в тексте неоправданно длинные, в них много перечислений, списков, канцеляризмов.

Обратите внимание, в тексте выше всего два предложения, но какие же они громоздкие.

Будем честны, любому человеку станет лень настолько сильно структурировать свое сочинение и продумывать столь сложные предложения. Проще в двух словах объяснить: кто, что, когда и, быть может, как сделал.

Чтобы сразу же вывести «автора» материала на чистую воду, можно провести эксперимент и попросить несколько нейросетей сгенерировать по статье на эту же тему. Если выберете тот же инструмент, что и создатель текста, то результат будет похожим по структуре (не полностью идентичным, поскольку нейросети не хранят в памяти сгенерированные ранее тексты, а каждый раз создают новые). То есть вы вновь увидите вступление, основную часть того же объема и с тем же количеством абзацев, заключение аналогичной длины, схожий стиль изложения и структуру предложений. Возможно, даже заметите совпадение формулировок отдельных фраз и выражений. Но стоит понимать, что это работает только тогда, когда автор материала является новичком в работе с ИИ, профи могут генерировать текст, используя более сложные промпты или же разбивая его на отдельные абзацы, постоянно дорабатывая и редактируя их совместно с нейросетью.

Опять же, нейросети обучены на огромной базе данных, и они склонны использовать все распространенные выражения, конструкции и обороты речи, встречающиеся в большинстве документов. Поэтому нередко созданные ими тексты изобилуют шаблонными конструкциями вроде «следует отметить», «нужно подчеркнуть», «важно помнить», «можно сделать вывод», «другими словами», «не только..., но и...». ИИ очень любит вводные конструкции и общие фразы, чтобы «дожать» необходимый объем текста.

Этот пункт можно назвать спорным, но он тоже имеет место быть. Все мы ошибаемся, даже самые грамотные люди способны совершить грамматические, орфографические, логические, да вообще любые ошибки. Но искусственный интеллект не ошибается, он прекрасно знает все правила языка и, можно сказать, хвастливо их демонстрирует, придумывая невероятно сложные структуры предложений и пичкая их запятыми, тире, двоеточиями и другими знаками.

ИИ не знает всего в идеале, а потому часто использует обобщенные выражения: «многие считают», «широко известно», «чаще всего используется», «специалисты рекомендуют» и тому подобное. Такие фразы лишь создают видимость экспертности, маскируя реальный недостаток знаний.

Компьютерные алгоритмы не запрограммированы на поиск правильной информации. Конечно, можно попросить нейросеть покопаться в интернете, изучить всю информацию и проверить ее достоверность, но большинство плагинов и парсеров, как правило, ориентируются на популярность результатов, а не на их истинность.

Так что вычислить нейросеть поможет фактчекинг. Времени вы потратите немало, но зато точно убедитесь в том, что информация, изложенная в тексте, верная.

А вот ИИ-детекторы лучше не использовать, так как ни один из них не может со 100% точностью определить происхождение текста. Скорее всего, они даже никогда не научатся этого делать, поскольку нейросети постоянно развиваются и стараются создавать все более «человечный» контент. Единственный верный вариант, как научиться вычислять ИИ-тексты, — развивать насмотренность, пользоваться нейросетями и обращать внимание на мелкие детали.