Классические признаки, которые мы приписываем нейронкам:
🚩 Характерный набор слов. В английском это delve, intricate, underscore, pivotal, crucial, comprehensive. В русском частые «ключевой», «важно отметить», «подчеркнуть», «играет важную роль».
🚩 Излишне торжественная лексика. Например: «Данный подход открывает новые горизонты для более глубокого понимания повседневных коммуникационных процессов».
🚩 Повышенная формальность. Тут понятно, тоже всякие канцеляризмы, пафос и пр.
🚩 Неуместно позитивная интонация. «Это открывает уникальные возможности», «позволяет достичь впечатляющих результатов», «представляет собой перспективный инструмент».
🚩Противопоставления. «Это не просто текст, а инструмент коммуникации».
🚩 Симметричная структура. Три аргумента, три одинаковых объяснения, три вывода. Каждый пункт построен по одной схеме, абзацы примерно одинаковые, никаких отступлений.
🚩 Много объяснений очевидного. «В современном мире информация играет важную роль в нашей жизни».
🚩 Обобщения вместо наблюдений. Нет ни конкретных людей, ни источников, ни примеров, просто «многие специалисты отмечают»
🚩 Избыточные связки между абзацами. «Кроме того», «однако стоит отметить», «таким образом», «более того», «в заключение».
🚩 Отсутствие авторской позиции. Зато много взвешенных рассуждений, аккуратных оговорок, перечисления преимуществ и недостатков.
🚩 Универсальные выводы, подходящие почти к любой теме. Можно заменить идею текста, а заключение останется прежним.
🚩 Завершенность каждой мысли. Каждый абзац заканчивается маленьким выводом, каждый раздел подытоживается, а в финале весь текст еще раз пересказывается.
🚩 Слова и фразы в кавычках. Примеры я уже показала)
Я это к чему? За последние пару лет у нас сформировался целый список признаков нейросетевого текста.
Но! Сейчас многие редакторы воспитали себе прекрасных агентов, загрузили в них кучу своих текстов — и отличить материал от человеческого почти невозможно.
Что происходит?
➡️ В исследовании 2025 года 63 преподавателям немецкого университета показывали короткие фрагменты академических текстов, часть из которых написали люди, а часть — нейронки.
ИИ-тексты участники правильно определяли в 57% случаев, человеческие — в 64%. То есть результаты были не так уж далеко от случайного угадывания.
Причем с профессионально написанными ИИ-текстами было сложно: правильно распознать их смогли менее 20% участников.
➡️ В исследовании ACL в том же 2025 году участникам предложили определить авторство 300 англоязычных нехудожественных текстов.
Люди, которые часто используют ChatGPT, справляются с задачей лучше. Большинство голосов пяти таких опытных участников ошиблось всего в одном случае из 300!
Исследователи попросили объяснять свои решения и выяснили, что участники действительно обращали внимание на характерную лексику ИИ.
Но также замечали более сложные вещи: излишнюю формальность, особенности ясности изложения, недостаток оригинальности.
Получается, насмотренность на нейросетевые тексты может помогать.
➡️ Исследователи из Стэнфорда в работе 2023 года проверили семь популярных детекторов на сочинениях американских школьников и эссе людей, для которых английский не был родным.
И обнаружили прекрасную (на самом деле ужасную) вещь. В среднем 61,3% эссе, написанных людьми с неродным английским, детекторы ошибочно определяли как созданные ИИ.
При этом с текстами американских школьников справлялись почти безошибочно.
То есть некоторые детекторы ориентируются на предсказуемость языка. А люди, которые пишут на неродном языке, могут использовать более ограниченный словарь и простые конструкции.
Когда исследователи попросили ChatGPT улучшить лексику человеческих эссе, доля ложных срабатываний снизилась с 61,3% до 11,6%.
То есть человек написал текст самостоятельно, детектор объявил его нейросетевым, а после обработки настоящей нейросетью текст стал выглядеть для детектора более человеческим)) Бинго!
Выводы у меня тут страшные, я их делать не буду.