Как определить ИИ-сгенерированный текст: признаки и инструменты

1. Признаки ИИ-текста (чек‑лист)

• Шаблонная структура: AI-генератор часто выдаёт «по лекалу» построенный текст (вступление-пункты-вывод). Например, Pressfeed отмечает, что ответы ИИ состоят из одинаковых блоков (подводка, заголовок, пояснение, вывод) одинакового размера с «пустым» смыслом. Такой «скелет» текста сразу бросается в глаза при сравнении с более свободной структурой человеческого письма.
  
• Повторы и однообразие: ИИ склонен к частому повторению слов и фраз, особенно ключевых. Как описывает AiWiz, «частое повторение слов и фраз» – один из явных признаков, так как сеть «стремится максимизировать релевантность» заданной теме. Это заметно в SEO-ориентированных текстах, где одно и то же слово встречается слишком часто.
  
• Общие и канцелярские формулировки: В текстах от ИИ часто встречаются шаблонные фразы («одной из главных характеристик», «стоит отметить», «важно обратить внимание» и т.п.). Например, Wildberries Guru показывает, как ИИ-текст о рубашках звучит как доклад: «Одной из главных характеристик рубашки является её цвет, Кроме того, стоит отметить важность качества материала…». Человек вместо этого мог бы сказать проще (например: «Важно, из какого материала сделана рубашка»). Такие «канцеляризмы» и вода служат типичными маркерами ИИ.
  
• Поверхностность и отсутствие деталей: ИИ-текст часто даёт банальные обобщения, но «не углубляется в детали». Он может сообщать очевидные факты (“технологии постоянно развиваются”), но пропускать конкретные данные и нюансы. Отсутствие живых примеров или личных историй – явный сигнал: текст выглядит «скучно и обобщённо», даже если тема сложная.
  
• Логические нестыковки: Порой ИИ выдаёт противоречивые или бессмысленные фразы. ИИ может допустить логические противоречия (например: участники онлайн-конференции обсуждают проблемы, решённые год назад). Такие «огрехи» чаще случаются в машинном тексте, поскольку сеть не оперирует реальным смыслом.
  
• Фактические ошибки («галлюцинации»): Генеративный ИИ может придумывать события, имена, числа. В ответе могут быть вымышленные научные журналы или ошибочные даты.
  
• Отсутствие актуализации: ИИ не всегда знает о последних новостях и изменениях. Если текст описывает события, которые явно устарели, или не учитывает недавние изменения в теме, это признак ИИ. Например, статья о технологиях может полностью игнорировать события последнего года.
  
• Однообразие тона и формальность: Многочисленные обзоры отмечают сухой, безэмоциональный стиль. ИИ избегает жаргона и живых оборотов: текст кажется ровным, без «живых» фраз и вариативности. В примере Pressfeed ответ эксперта был «единственной живой фразой» в тексте, где всё остальное было отточенно шаблонными фразами.
  

2. Особенности ИИ-текстов в разных форматах

• Блоги: Генеративный AI часто пишет длинные SEO-статьи со списками и типовыми подзаголовками. Текст акцентирован на ключевых словах, но остаётся поверхностным. Например, Pressfeed описывает характерный шаблон AI-текста с «подводкой, пунктами и выводом», что больше похоже на стандартную статью, чем на живой блог-пост.
  
• Социальные сети: Посты от ИИ чаще безличны и однообразны. Алгоритм будет использовать общие фразы, апелляции к аудитории, хэштеги, но редко включит юмор или личные истории. Типичный AI-пост выглядит «культурно», но не вызывает эмпатии.
  
• Лендинги и рекламные тексты: ИИ-лендинг часто наполнен маркетинговым жаргоном и призывами к действию («зарегистрируйтесь», «используйте», «гарантированно принесет результаты»). При этом отсутствует индивидуальный «голос» бренда, тексты выглядят шаблонно.
  
• Презентации: AI генерирует поинты и короткие фразы, которые грамотно звучат, но могут не иметь плавных переходов. Структура станет очевидной (вступление, несколько пунктов, заключение). По сути, это список фактов без «живого» пояснения.
  
• Аналитика/отчёты: Текст может напоминать сборник фактов и общих выводов без глубокого анализа. ИИ обычно ограничивается поверхностным пониманием, не проводя качественное сравнение и не отмечая нюансов.
  
• Email и маркетинг: AI-письма часто используют шаблонные обращения и прощания, а также «продвигают» продукт слишком напористо. Например, AWeber обнаружил, что AI-сгенерированное маркетинговое письмо «звучало как человек, но слишком сильно продавало ChatGPT». Практика показывает: AI склонен к агрессивным продажам, тогда как человек добавит больше ламповости и персонализации.
  

3. Рекомендации: как проверить подозрительный текст

1. Анализ стиля вручную. Внимательно прочитайте текст: есть ли навязчивая повторяемость фраз, общие клише, сухой формальный тон? Обратите внимание на приведённый выше чек‑лист. Если текст кажется «слишком правильным» или, наоборот, нелепо однообразным, это повод насторожиться.
   
2. Проверка фактов. Выберите утверждение (имя, дату, статистику) и проверьте его в поисковике. Человек редко выдумывает крупные факты, а ИИ может это сделать на изи.
   
3. Детекторы ИИ. Пропустите текст через несколько онлайн-сервисов. Например, OpenAI AI Text Classifier (подходит только для английских текстов) хорошо распознаёт AI-контент на английском. Для русского есть Text.ru (инструмент «Детектор ИИ») с точностью ≈75% на длинных текстах. Также рекомендованы GPTZero, Content at Scale и др. Интересно, если скормить рандомный текст чиновника, то детектор покажет 90% из-за большого числа канцеляризмов? Или инфостиль Максима Ильяхова из-за сухости тоже туда попадет?
   
4. Антиплагиат и синонимайзеры. Прогоните текст через антиплагиат или рерайт-сервисы. Иногда ИИ-рерайт (при помощи парафраза) может обмануть детектор, но именно этот метод сам по себе служит подсказкой (человек редко маскирует чужой текст с помощью ИИ). Pressfeed упоминает сервисы Advego, AI Text Classifier, GPTZero и Content at Scale в качестве инструментов проверки.
   
5. Сравнение со стилем автора. Если текст написан под псевдонимом или анонимно, сложно, но в корпоративном контексте проверьте его на соответствие известному стилю сотрудника. Резкая смена качества (например, внезапно «идеальный» текст) может говорить об участии ИИ.
   
6. Задайте уточняющие вопросы. Попросите автора объяснить детали текста: почему он так написал, откуда взяты данные, пример из жизни и т.д. ИИ-пользователь чаще выдаёт размытый ответ.
   
7. Инструментальный аудит. Для контент-менеджеров и HR полезно иметь процедуру проверки. При одновременной высоко уровень «вероятности ИИ» – повод к дальнейшей ручной проверке.
   

4. Обзор AI-детекторов

Ниже перечислены некоторые популярные сервисы и их особенности:

Детектор	Точность и особенности
OpenAI AI Text Classifier	Предназначен для английского текста. Бесплатен, показывает вероятность AI-генерации; плохо работает с другими языками.
GPTZero	Один из первых детекторов (в США). Фокусируется на английском, есть платные тарифы.
ZeroGPT	Позволяет анализировать содержание на AI. Реклама обещает высокую точность, но независимых данных мало.
Sapling AI Detector	Опирается на ML-модель и визуализацию по предложениям. На длинных текстах декларирует >97% обнаружения AI и <3% ложных срабатываний. Поддерживает несколько языков (но в первую очередь английский).
Copyleaks AI Detector	Умеет искать скрытый AI-контент. Доступен онлайн, ориентирован на англоязычный контент.
Content at Scale Detector	Инструмент SEO-ориентированных платформ. Часто упоминается в SEO-сообществе. Поддерживает английский (специализируется на материалах для сайтов).
Text.ru (Детектор ИИ)	Русскоязычный сервис-анализатор. По собственным тестам обнаруживает AI-текст ≈75% случаев. Ошибается на коротких текстах, ярко стилизованных фрагментах или при наличии «канцелярита».
Isgen.ai	Российский детектор AI-контента. Заявлен как «самый точный» для GPT‑4 и др., поддерживает русский и английский. Независимых обзоров пока нет.

Все детекторы несовершенны и могут ошибаться. Лучше использовать несколько инструментов сразу и трактовать результат как сигнал, а не доказательство. Например, я сразу понимаю ИИ-текст без детекторов в описаниях мобильных приложения. Человек не стал бы начинать полное описание с “Добро пожаловать в приложения”.

5. Критерии для HR, редакторов и руководителей

• Соблюдение стандартов и стиля: внутри команды можно вести гайд по корпоративному стилю и сравнивать новые тексты с привычными. Если оформление материала (тональность, терминология, длина абзацев) резко не соответствует обычному уровню сотрудников, это должно насторожить.
  
• История правок: контролируйте процесс написания. Если в системе отслеживания версий (например, Google Docs) текст появился «в один момент» без правок или с массой корректировок, возможно, его сгенерировал ИИ.
  
• Тайминг выполнения: оценивайте реальные сроки. Если от автора неожиданно поступил длинный отчёт за несколько минут, стоит перепроверить его.
  
• Тестовые задания: для трудоустройства или проверки квалификации давайте задачи, которые сложно сгенерить через ИИ (попросите написать текст «от лица CEO», с конкретными примерами опыта).
  
• Уровень деталей: поощряйте конкретику и личный опыт. Если сотрудник скрывает источники или не может пояснить, почему он использовал тот или иной аргумент.
  
• Этически-политически: введите на уровне компании требования указывать участие ИИ в создании контента. Юридически и этически это важно: «признание авторства» развеивает вопросы о подлоге.
  

Комплексный подход – сочетание технических средств и «человеческого фактора» – даёт лучшие результаты. Инструменты‑детекторы помогают быстро выявить подозрительные тексты, но финальное решение всегда должно приниматься редактором или менеджером с учётом контекста. Следите за описанными в этом отчёте признаками и используйте их в работе вместе с проверками ссылок и фактов.