Как распознать статью, написанную ChatGPT

Коротко о намерении статьи

Цель этой статьи — дать рабочие признаки, инструменты и практики для определения, написан ли текст моделью вроде ChatGPT. Материал полезен журналистам, редакторам, преподавателям и всем, кто хочет отличать машинно сгенерированный контент от человеческого.

Почему это важно

Искусственный интеллект всё активнее влияет на контент в сети: от художественных изображений до статей и комментариев. В злонамеренном применении ИИ может распространять дезинформацию, поэтому умение распознавать машинное письмо важно для медиаграмотности и качества публикаций.

Основные признаки текста, сгенерированного ChatGPT

Ни один признак сам по себе не даёт 100% уверенности. Используйте совокупность наблюдений.

1. Простая, повторяющаяся структура

• Параграфы часто одинаковой длины.
• Предложения однообразны по длине и синтаксису.
• Повторяются шаблонные фразы: вводные «во-первых», «с другой стороны», «в заключение» в стандартном порядке.

Почему это проявляется: модели предсказывают слова по вероятности, что приводит к «безопасным» связкам и повторяемости.

2. Чрезмерно правильная орфография, но смысловые ошибки

• Практически отсутствуют опечатки.
• При этом встречаются фактические неточности или нелогичные утверждения, сделанные уверенно.

Пример: утверждение типа “на приготовление чашки кофе уходит два часа” — осмысленно неверно, но модель может так написать и подать это как факт.

3. Пунктуационные и лексические паттерны

• Меньше «шумных» человеческих особенностей: сленг, неожиданные сокращения, личные ремарки.
• Частое использование служебных слов («это», «он», «она», «также») вместо редких, насыщенных слов.

4. Странные логические скачки и «уверенные ошибки»

• Модель может связывать факты неправильно, приводя к правдоподобно выглядящим, но ложным выводам.
• Часто проблемны числовые расчёты и точные данные.

5. Однородные переходы и связки

• Связующие слова используются предсказуемо, а не творчески.
• Текст кажется гладким, но «плоским», без резких голосовых изменений.

Пример: как модель объясняет квантовые биты

В ответ на вопрос “Объясните квантовые вычисления простыми словами” модель даёт последовательные, короткие предложения вроде:

Квантовые биты (кубиты) особенные тем, что они могут находиться в нескольких состояниях одновременно благодаря явлению суперпозиции. Это похоже на то, что кубит одновременно может быть и 0, и 1.

Такая формулировка проста и ясна, но также демонстрирует типичный стиль: краткие фразы, параллельные конструкции и объяснения через аналогии.

Подпись: Скриншот ответа модели с простым объяснением принципа суперпозиции.

Можно ли использовать ИИ для распознавания ИИ?

Да, и нет — одновременно. Самые прямые подходы:

• Обучить модель отличать тексты: две выборки (человеческие vs машинные) и обучение классификатора.
• Встроить цифровые «водяные знаки» в генерируемый текст, которые распознаются алгоритмом.

Ограничения и проблемы:

• Детекторы дают ложные срабатывания и упускают адаптированные тексты.
• Современные модели быстро улучшаются, и методы распознавания отстают.
• Встраиваемые водяные знаки работают не всегда и могут ломаться на более поздних версиях моделей.

Инструменты для проверки текста

Есть онлайн-инструменты формата copy-paste, которые дают оценку вероятности машинного происхождения текста. Некоторые известные названия:

• GPTZero
• Copyleaks
• Writer
• Originality

Как они работают в общих чертах:

• Сопоставляют лексические, синтаксические паттерны и статистические признаки.
• Некоторые используют другие модели (включая GPT-4) для оценки «человечности» текста.

Что важно помнить:

• Результат — вероятность, а не факт.
• Порог 40–50% «AI» часто упоминается как сигнальный, но это эмпирическое правило, а не универсальное.
• Такие инструменты полезны как первая фильтрация, но не как окончательный вердикт.

Обучение внимательному чтению: как натренировать глаз

Автоматические детекторы полезны, но навык человека остаётся ключевым. Практики:

• Игра Real Or Fake Text: тренирует замечать странные формулировки и фактические ошибки.
• Работа с примерами: сравнивайте подписи, биографии и статьи — ищите несостыковки.
• Профессиональная проверка фактов: проверяйте источники, даты и числа через первоисточники.

Советы по чтению:

• Проверяйте числовые данные отдельно.
• Ищите оригинальные ссылки на исследования или документы.
• Замечайте одинаковые по тону абзацы — это может быть признаком генерации.

Методика проверки текста — минимальный чек-лист

1. Пробное чтение: оцените, гладко ли звучит текст и нет ли «пустых» переходов.
2. Проверка фактов: выберите 3 ключевых утверждения и найдите подтверждение в надёжных источниках.
3. Анализ стиля: проверьте вариативность лексики и длину предложений.
4. Инструментальная проверка: прогоните текст через 2–3 детектора.
5. Ручная инспекция: попросите редактора/эксперта оценить спорные места.

Критерии приёмки

• Текст подтверждён хотя бы двумя независимыми источниками по ключевым фактам.
• Нет очевидных логических несоответствий.
• Автор или публикация подтверждают источник информации.

Когда методы распознавания терпят неудачу

• Если человек тщательно отредактировал текст, убрав «подписи» машинности;
• Если модель специально «замаскирована» инструментом, минимизирующим признаки ИИ;
• При коротких текстах (твиты, подписи), где статистики недостаточно для уверенного определения.

Контрпример: стилизованное эссе, написанное человеком в академическом стиле, может выглядеть «как от ИИ». И наоборот — автомат «под шум» людей» может пройти проверку.

Альтернативные подходы для издателей и образовательных организаций

• Политика прозрачности: требовать раскрытия использования ИИ у авторов.
• Метки и атрибуция: помечать материалы, где использовались генеративные модели.
• Обучающие программы для сотрудников: как проверять и редактировать машинный текст.
• Технические интеграции: внедрить автоматические проверки в CMS и workflow.

Рекомендация для редакторов: комбинируйте автоматический скрининг с ручной модерацией и фактчекингом.

Практическое руководство — ролевая чеклист-лист

Редактор:

• Прогони через детектор.
• Проверь 3 ключевых факта.
• Оцени стиль и индивидуальность автора.

Преподаватель:

• Попроси студентов раскрывать использование ИИ.
• Используй тесты на распознавание как упражнение.
• Проверяй расчёты вручную.

Журналист:

• Требуй оригинальные источники.
• Лично верифицируй цитаты и даты.
• Храни историю версий материала.

Студент/читатель:

• Сомневайся в «слишком правильных» текстах.
• Проверяй факты перед цитированием.

Дерево решений для быстрой оценки (Mermaid)

flowchart TD
  A[Начать оценку текста] --> B{Длинный ли текст?}
  B -- Да --> C[Проверить факты: 3 ключевые утверждения]
  B -- Нет --> D[Использовать инструменты + ручная проверка]
  C --> E{Факты подтверждены?}
  E -- Да --> F[Проект вероятно человеческий]
  E -- Нет --> G[Применить несколько детекторов и экспертную оценку]
  G --> H{Совпадает ли вывод детекторов?}
  H -- Да --> I[Отметить как вероятно машинный]
  H -- Нет --> J[Провести дополнительный ручной фактчекинг]

Риски и меры по снижению

Риски:

• Ложные обвинения в использовании ИИ для невинных авторов.
• Пропуск враждебной генерации, распространяющей дезинформацию.

Митигаторы:

• Всегда проверяйте факты, прежде чем делать публичные обвинения.
• Используйте несколько независимых методов проверки.

Заключение

Тексты, созданные ChatGPT и аналогичными моделями, становятся более качественными, но сохраняют характерные особенности: однообразие структуры, редкие но уверенные фактические ошибки и специфические лексические паттерны. Инструменты для детектирования помогают, но не заменяют критическое мышление и проверку фактов. Лучший подход — сочетать автоматическую детекцию, ручной фактчекинг и прозрачную политику публикации.

Краткая памятка:

• Не полагайтесь только на один детектор.
• Проверяйте ключевые факты отдельно.
• Тренируйте навыки критического чтения.