Чем посты нейросетей в блогах компаний отличаются от написанных людьми, август 2026 (arXiv)

Йохен Мадлер из стартапа Sitefire собрал 2250 постов из блогов компаний, написанных людьми до ChatGPT. Пять нейросетей получили по каждому посту короткое задание и написали свои версии на ту же тему

Затем программа сравнила, как устроены тексты, и по одной структуре отличала машинный пост от человеческого почти без ошибок. У типичного машинного поста заголовок вроде «Как сократить онбординг вдвое», в начале обещание «разберём три рабочих решения», а в конце пересказ самого себя: «Короче говоря…» Модели переписали свои посты другими словами, и программа всё равно их узнала

На первой картинке по вертикали — насколько необычна структура поста, черта — среднее. На второй тексты разложены так, чтобы люди и модели разошлись как можно дальше

Это препринт одного автора без рецензии, и Sitefire продаёт брендам инструменты для попадания в ответы ИИ. Человек писал, зная свой бизнес целиком, модель видела только короткое задание, и часть разницы может быть отсюда

Данные и код — github.com/pulse-energy-eu/slopshape

Ещё мы писали про тексты нейросетей:
— Число публикаций на Stack Overflow до и после выхода ChatGPT, 2021–2024
— Как снизился спрос на фрилансеров после выхода ChatGPT и генераторов картинок, 2021-2023
— Насколько крупные языковые модели уязвимы к отравлению данных
— Какая доля интернет-трафика в мире генерировалась ботами, 2015–2024