Как самостоятельно определить, что текст написала нейросеть: 6 шагов

Шпаргалка для тех, кто хочет подловить своего копирайтера или просто вывести свои ИИ-тексты на новый уровень

Меня зовут Карина Ахметгалиева. Я практикующий копирайтер и основатель онлайн-школы по текстам – мой телеграм-канал. С помощью моих продуктов не только обучаю людей с нуля новой профессии, но и помогаю действующим специалистам выйти на новый уровень.

В технологическом университете МИРЭА недавно провели эксперимент, в котором приняли участие 20 преподавателей и свыше 200 студентов. Половина из них писали научную работу самостоятельно. А другие 50% воспользовались помощью нейросетей. Преподавателям же предстояло вычислить такие ИИ‑материалы.

Чтобы это сделать, педагоги обращали внимание на стилистические и орфографические особенности текста. Например, на большое количество повторяющихся слов и смыслов, фактические и логические ошибки, отсутствие оригинальных суждений. Таким способом преподаватели смогли выявить 96% работ, написанных с помощью нейросети. 4% студентов же, которых не разоблачили, признались, что потратили на редактуру ИИ‑текста много часов.

Универсальной инструкции, которая поможет вычислить текст, сгенерированный нейросетью, не существует. Однако проведённый эксперимент показывает: таким материалам присущи схожие паттерны. Рассмотрим их подробнее.

Нейросеть в ответ на запрос зачастую «отвечает по кругу». Иногда она использует разные вхождения, но смысл всё равно повторяется.

Так, на скриншоте, представленном ниже, искусственному интеллекту была поставлена задача написать продающий пост о новом щадящем способе окрашивания волос. И в небольшом тексте нейросеть неоднократно повторила одни и те же тезисы.

Почти в каждом предложении сгенерированного текста повторяется словосочетание «новый способ окрашивания». А также присутствует неоднократное дублирование смыслов о безопасности метода и индивидуальном подходе, который позволит подчеркнуть уникальность каждого клиента.

2. Наличие в тексте большого количества штампов и клише, отсутствие чувственного опыта

Пример с окрашиванием также показывает: имитировать то, как человек говорит в жизни, нейросеть не может. Люди опечатываются, используют сленг и сокращения, намеренно искажают слова. Такая подача помогает привлечь внимание, вызвать эмоции, передать позицию автора, его чувственный опыт.

Исследования показывают: нейросеть не делится чувствами, не принимает чью‑либо позицию. Поэтому предпочитает нейтральность, штампы и клише. В указанном выше примере это «профессиональные навыки», «высококачественные материалы», «уникальная возможность».

3. Наличие бессмысленных фраз и отсутствие логики

Алгоритмы помогают нейросети строить правильные предложения с точки зрения грамматики. Однако для ИИ не существует понятия «смысл». И логика для каждого абзаца у него может быть своя, поскольку материал получен из разных источников.

К примеру, нейросеть попросили сгенерировать отзыв на спортивный костюм. Текст получился таким: «С помощью костюма можно расслабиться, погрузиться в мир спорта, а также выйти на прогулку. Он имеет регулировку температуры, благодаря которой чувствуешь себя комфортно в любой ситуации».

Некоторые фразы правильно построены, но при этом кажутся абсурдными и напоминают иллюстрацию Хомского.

4. Отсутствие фактуры и поверхностные примеры

Искусственный интеллект даёт в текстах очевидную информацию, общие факты, использует обтекаемые фразы и примеры, которые мало раскрывают вопрос. При этом сложность темы не имеет значения. Вопрос может быть глубоким, как, например, перспективы развития инклюзия в России. Или более простым и индивидуальным, касающимся выбора техники.

В тексте про инклюзию нейросеть рассказала, как важна и актуальна эта тема. А также добавила, что инклюзия — это долгий процесс, сопровождающийся сложностями, но работы по созданию условий для людей с особенностями проводятся. И подвела итог: если не останавливаться, то развитие непременно будет.

Однако написанное не раскрывает вопрос. Важно, чтобы в тексте была конкретика. К примеру, можно проанализировать, какие из принятых законов работают, а какие — нет и почему. Раскрыть зарубежный опыт. И пояснить, какие конкретные шаги для развития инклюзии может ещё сделать государство, бизнес и каждый человек.

В тексте про покупку смартфона, сгенерированном нейросетью, также указаны очевидные факторы выбора. Например: следует определиться с операционной системой (iOS или Android), брендом, ознакомиться с отзывами и техническими характе��истиками, а также учитывать собственные возможности.

Однако люди и так это понимают. Другое дело — рассказать про фишки операционных систем, указать ограничения, существующие на данный момент. Или упомянуть об инновационных решениях — например, о технологии eSIM, позволяющей иметь до пяти номеров в одном смартфоне. Или поделиться моделями устройств с завышенной ценой и их аналогами по оптимальной стоимости.

5. Искажение фактов, добавление придуманной информации

Нейросеть правдоподобно отвечает на практически любой вопрос, предоставляя хронику, даты, фамилии, историю происхождения. При этом информация бывает искажённой или полностью выдуманной. Такой баг в работе ИИ называют галлюцинацией.

Так, нейросети была поставлена задача: рассказать о знаменитых глухих людях, которые внесли большой вклад в развитие общества. В результате ИИ большую часть из них выдумал.

Например, астронавта Раймонда Лу или боксёра Марио Галлегоса. А 42‑м президентом США всё же был не Мэттью Клинтон, а Билл Клинтон. И слуха он не терял.

Когда фальшивые факты переплетены с правдивыми данными, обнаружить галлюцинации нейросети сложнее. Особенно при беглом чтении. Но если сконцентрироваться на приведённых в тексте примерах, можно заметить те, что выглядят подозрительно, и проверить их, забив в строку поиска.

6. Отсутствие актуальной информации о текущих изменениях, событиях

Нейросети самообучаются при общении с пользователями, запоминая уточнения человека, его реакцию на сгенерированный контент, примеры, которыми человек делится с ботом. Эксперты отметили, что способность ИИ самообучаться стала для них неожиданностью. И что это умение помогает нейросетям совершенствоваться.

При этом машинное обучение, проводимое разработчиками на гигабайтах данных — статьях, книгах, текстах из Сети, — имеет чёткое начало и конец. И в основном нейросети не имеют доступа к поисковым системам. Поэтому информация, которая появилась после проведённого разработчиками обучения, недоступна ИИ до следующего этапа.

Если в тексте нет актуальных сведений по теме или он выглядит оторванным от реальности, поскольку за последнее время многое изменилось, то существует вероятность, что материал писала нейросеть.

Подписывайтесь на мой Телеграм-канал, если было полезно. Там я разбираю ошибки в текстах, портфолио, откликах, рассказываю как выстроить очередь из клиентов и стать востребованным копирайтером.