Искусственный интеллект научился писать почти как человек — и именно поэтому важно уметь отличать одно от другого, сообщает El.kz.
Тексты, созданные нейросетями, за последние годы буквально заполнили интернет. Их публикуют в соцсетях, подсовывают в учебных материалах, выдают за экспертные мнения и даже используют в научной среде.
Для обычного читателя это означает простую вещь: доверять написанному стало сложнее.
Пример:
Вы открываете статью “Экономика Казахстана в будущем” и видите уверенный, гладкий текст без автора, без ссылок и без сомнений. Читается легко, но проверить сказанное невозможно.
Исследователи решили не угадывать происхождение текста “на глаз”, а разобрать его внутреннюю структуру. Они посмотрели, какие именно характеристики чаще всего появляются у машинных текстов.
Речь идет не о словах, а о стиле мышления, который отражается в тексте.
Пример:
Два текста могут быть одинаково грамотными, но один выглядит как живое рассуждение, а другой — как идеально собранный отчет без эмоций и пауз.
ИИ любит длинные предложения с большим количеством уточнений и связок. Иногда мысль в таком предложении приходится “распутывать”.
Человек тоже так пишет, но обычно не делает это постоянно.
Пример:
“В условиях трансформации глобальных экономических процессов, характеризующихся многофакторным влиянием, можно наблюдать…” — предложение тянется, а смысл теряется.
Машинный текст часто звучит категорично. В нем почти нет осторожных формулировок, характерных для живой речи.
ИИ редко признает неопределенность.
Пример:
“Данный метод является единственно верным решением проблемы” — без оговорок, альтернатив и контекста.
ИИ любит “разогревать” читателя. Он долго объясняет, почему тема важна, но не спешит перейти к фактам.
В итоге читатель устает раньше, чем получает информацию.
Пример:
Три абзаца о значении технологий для человечества — и ни одного конкретного примера, цифры или события.
В научных текстах нейросети часто перегружают язык терминами. В бытовых — наоборот, излишне разжевывают очевидное.
Стиль не подстраивается под реального читателя.
Пример:
В статье про кредиты подробно объясняется, что такое деньги и зачем они нужны, но условия займа описаны вскользь.
ИИ часто переформулирует одну мысль несколько раз, создавая иллюзию объема.
На первый взгляд текст насыщенный, но при перечитывании это становится заметно.
Пример:
“Это важно понимать”, “следует учитывать этот аспект”, “нельзя игнорировать данный фактор” — смысл один, формулировки разные.
Современные нейросети умеют специально добавлять “шероховатости”, чтобы выглядеть живее.
Но это косметика, а не мышление.
Пример:
В тексте появляются странные пробелы, неожиданные тире или намеренно разговорные обороты, которые не влияют на смысл.
Чтобы заподозрить ИИ-текст, не нужны специальные знания. Важно читать осмысленно.
Достаточно нескольких внутренних вопросов.
Пример:
Если после абзаца вы не можете пересказать его суть одним предложением — текст, скорее всего, перегружен или сгенерирован.
Исследователи предупреждают — необычные стили и персонализированные запросы могут “сломать” привычные признаки.
ИИ учится быстро, и границы размываются.
Пример:
Текст, написанный “под конкретного человека” или в нестандартной манере, может выглядеть абсолютно живым.
Будущее — за системами, которые не просто ставят ярлык, а показывают, что именно в тексте выглядит подозрительно.
Это снижает риск ошибочных обвинений.
Пример:
Редактор видит не “это ИИ”, а список признаков — сложный синтаксис, повторы, чрезмерная уверенность — и принимает решение сам.
Как распознать дипфейк: фейковые видео заполонили Интернет.