Гид по технологиям

Как вручную распознать текст, сгенерированный ИИ

6 min read Контент Обновлено 20 Oct 2025
Как распознать текст, сгенерированный ИИ вручную
Как распознать текст, сгенерированный ИИ вручную

Краткое руководство по быстрым признакам текста, сгенерированного искусственным интеллектом. Описаны формульные фразы, отсутствие уникального голоса, типичные ошибки структуры и практические шаги для редакторов, преподавателей и менеджеров контента.

Иллюстрация: как обнаружить тексты, сгенерированные ИИ вручную.

Каскадный осмотр текста вручную помогает заметно снизить вероятность ошибочной атрибуции авторства. В этой статье я переведу основные сигналы и дам набор практических чек-листов, методологию и примеры, которые вы сможете применить без специальных инструментов.

Зачем проверять текст вручную

Автоматические детекторы помогают, но они не совершенны. Редактор или экзаменатор чаще всего принимает решение на основе совокупности признаков, а не одного детектора. Вручную мы смотрим на стиль, логику, структуру абзацев, работу с контекстом и на ощущение голоса автора. Эти признаки хорошо комбинируются и дают обоснованную гипотезу о происхождении текста.

Важно: формат проверки зависит от цели. Для научной проверки нужны строгие критерии и документы. Для быстрой модерации достаточно чек-листа и нескольких сигналов.

Что именно смотреть первоочередно

  • Поведение фраз и предложений. ИИ часто возвращается к статистически типичным конструкциям.
  • Тембральные признаки голоса. Человеческий текст обычно содержит субъективные штрихи, случайные оценки и отклонения от нормы.
  • Логическая связность. Человек поддерживает более живую нить рассуждения с очевидными переходами.
  • Грамматические паттерны. Итоговое качество может быть идеальным, но смысловые неточности и повторяемость структуры выдадут ИИ.

Формульные предложения

LLM часто использует «усреднённый» язык. Это означает: неизменные обороты, нейтральная лексика и шаблонные переходы. Текст может выглядеть очень аккуратно и формально, но при внимательном чтении вы заметите однообразие.

Проверка

  • Найдите повторяющиеся фразы или формулы в разных частях текста.
  • Оцените разнообразие словарного запаса для ключевых терминов.
  • Поищите чрезмерную поясняющую лексему вместо уникального примера или личной истории.

Пример признака

  • Множество вводных «Более того», «Кроме того», «Таким образом» подряд, без контекстной нужды.

Контрпример, когда это не работает

  • Журнальные статьи, официальные отчёты или методические рекомендации целенаправленно используют формализованный язык. В этих случаях формула может быть частью стиля, а не признаком ИИ.

Отсутствие человеческого голоса

Голос автора — это совокупность личных оценок, локального опыта, специфических ассоциативных связок и идиоматики. ИИ может имитировать эмоции, но редко создаёт устойчивые и узнаваемые речевые паттерны, особенно в длинных текстах.

Как проверить

  • Ищите личные примеры, неожиданные детали и мелкие несоответствия в опыте.
  • Оцените, есть ли устойчивые предпочтения стиля в тексте: тавтологии, привычные метафоры, уникальные обороты.
  • Проверьте, использованы ли разговорные детали, идиомы или региональные выражения.

Пример: если автор на протяжении статьи неожиданно использует технические метафоры в бытовом контексте, это может быть признаком попытки имитации голоса ИИ. В моём опыте Gemini и некоторые другие модели иногда возвращали механистичные объяснения в креативных задачах, что выглядело неестественно.

Ошибки грамматики и структуры, характерные для ИИ

ИИ может выдавать почти безупречную грамматику. Но есть частые паттерны, которые помогают отличить машинный текст от человеческого.

Типичные признаки

  • Избыточное употребление герундиев и сложных номинализаций. Эти формы делают текст академичным и расчётливым.

  • Слишком частые длинные тире и вставные конструкции, которые разрывают поток мысли без явной риторической причины.

  • Резкие разрывы последовательности мыслей между абзацами. ИИ иногда возвращается к общей теме, минуя естественные переходы.

  • Переизбыток переходных слов без реальной логической функции.

  • Параграфы одинаковой длины и симметричная архитектура текста. Человеческие тексты чаще меняют длину абзацев для ритма и акцентов.

Проверка и приёмы

  • Читайте вслух ключевые абзацы. Незаконченная логика или неестественные паузы обычно слышны.
  • Сверьте тезис и доказательства: не совпадают ли аргументы по сути с банальными перефразированиями тезиса.
  • Посчитайте частоту переходных слов и сравните с эталонными примерами живой публицистики.

Быстрый практический рабочий процесс для редактора

Ниже — мини-методология, которую можно применить при ручной проверке статьи или эссе.

Шаги

  1. Пробежитесь глазами по заголовкам и первым 2 абзацам. Оцените оригинальность примера и наличие личной позиции.
  2. Откройте произвольный абзац из середины. Проверьте наличие неожиданных фактов, личных деталей или локальных примеров.
  3. Проверьте переходы между разделами: смотрите на логические связки.
  4. Ищите повторяющиеся формулы и избыточные вводные слова.
  5. Сделайте итоговую оценку по списку признаков и вынесите предварительный вердикт.

Критерии приёмки

  • Текст признаётся скорее «человеческим», если присутствуют минимум два уникальных личных элемента или устойчивых стилистических маркера.
  • Текст признаётся скорее «ИИ», если замечены минимум три элемента из списка формальностей, повторов и логических разрывов.

Роль‑ориентированные чек-листы

Редактор

  • Есть ли уникальные примеры, метафоры или персональные заметки
  • Нет ли чрезмерной симметрии абзацев
  • Присутствуют ли неожиданности, которые нельзя сгенерировать по шаблону

Преподаватель

  • Содержит ли работа оригинальную аргументацию, ссылки на первоисточники и уникальные выводы
  • Повторяется ли текст в нескольких работах одного класса

Менеджер контента

  • Соответствует ли тон бренду и есть ли локальные маркеры языка
  • Не выглядит ли текст шаблонным при смене авторов

Альтернативные подходы и инструменты

Ручная проверка дополняется инструментами, но не заменяется ими. Инструменты дают вероятности, а редактор берёт на себя финальную проверку.

Возможные сочетания

  • Быстрый детектор + ручная выборка абзацев для изучения.
  • Анализ лексического разнообразия с помощью простых скриптов + чтение вслух.
  • Проверка метаданных и истории документа в системах управления контентом.

Когда автоматические инструменты ошибаются

  • При краткой правке текста человеком после генерации. Инструмент может дать ложный положительный результат.
  • При целенаправленном «очеловечивании» текста, когда человек вставляет личные примеры и локальные особенности.

Тестовые случаи и критерии приёмки

Примеры тестов, которые можно использовать в процессе проверки:

  • Тест 1. Текст без личных примеров, однообразные переходы, симметричные абзацы. Ожидаемый итог: высокий риск машинного происхождения.
  • Тест 2. Наличие двух и более персональных историй, нестандартных метафор, переменной длины абзацев. Ожидаемый итог: скорее человеческий.
  • Тест 3. Смешанный текст: часть уникальна, часть шаблонна. Ожидаемый итог: смешанное происхождение; требуется интервью с автором или заявление об использовании ИИ.

Короткий набор правил для «очеловечивания» текста

Если вы хотите подготовить текст так, чтобы он выглядел более естественно, попробуйте следующее:

  • Добавьте один или два личных примера или наблюдения.
  • Вставьте небольшую «несовершенность» — комментарий, шутку, региональную фразу.
  • Уточните детали: названия мест, конкретные цифры, одно необычное наблюдение.
  • Разбейте симметричные абзацы: используйте короткое предложение для акцента.

Важно: эти приёмы предназначены для честного улучшения стиля, а не для сокрытия использования ИИ в ситуациях, где это запрещено.

Ментальные модели и эвристики

  • Модель «Среднее против исключения». Если текст кажется усреднённым и лишён конкретики, это сигнал ИИ.
  • Эвристика «Персонаж и пример». Человек обычно приводит персонажа, случай или деталь. Если этого нет — снизьте доверие.
  • Правило трёх сигналов. Требуйте как минимум три независимых признака, прежде чем утверждать, что текст написан ИИ.

Решающее дерево для первичной оценки

graph TD
  A[Начальная оценка текста] --> B{Есть личные примеры?}
  B -- Да --> C{Более 2 уникальных деталей?}
  B -- Нет --> D[Вероятность ИИ выше]
  C -- Да --> E[Вероятность человека выше]
  C -- Нет --> F{Много формульных фраз?}
  F -- Да --> D
  F -- Нет --> E

1‑строчный глоссарий

  • LLM — модель большого языка, обученная на корпусе текстов.
  • Герундий — форма слова, часто обозначаемая как субстантивированное -ing в английской грамматике.
  • Номинализация — превращение глагола или прилагательного в существительное для академичности.

Риски и рекомендации

Риски

  • Ложные обвинения. Неправильное заключение может навредить репутации автора.
  • Злоупотребление инструментами. Автоматические детекторы дают только индикативный результат.

Рекомендации

  • Фиксируйте выводы: делайте короткие заметки о признаках, которые вы обнаружили.
  • При серьёзных подозрениях запрашивайте у автора черновики или объяснение процесса создания текста.
  • Для учебных работ разработайте прозрачную политику использования ИИ и процедуру проверки.

Краткое резюме

Ручная проверка опирается на совокупность сигналов: формульные обороты, отсутствие голоса, специфические грамматические паттерны и разрывы логики. Нельзя с уверенностью утверждать происхождение текста, опираясь на один признак. Используйте правило трёх сигналов, комбинируйте инструменты с ручной оценкой и документируйте выводы.

Важно: помните про этические и юридические аспекты. Требуйте прозрачности и соблюдайте внутренние политики при проверке работ и материалов.

Поделиться: X/Twitter Facebook LinkedIn Telegram
Автор
Редакция

Похожие материалы

Emergency Bypass на iPhone (iOS 17): как включить
iPhone

Emergency Bypass на iPhone (iOS 17): как включить

Ошибка WOTS отключена: как исправить в Windows
Windows

Ошибка WOTS отключена: как исправить в Windows

Как отменить Netflix на любом устройстве
How-to

Как отменить Netflix на любом устройстве

Ошибка «Something went wrong» в X — исправление
Технологии

Ошибка «Something went wrong» в X — исправление

Сохранить стандартные значки Windows при смене тем
Настройка Windows

Сохранить стандартные значки Windows при смене тем

Discord застрял на проверке обновлений в Windows 11
Windows

Discord застрял на проверке обновлений в Windows 11