Докажите, что вы не робот: феномен подозрения авторов в генерации текстов

Анна — юный спортивный журналист, только начинающий свой большой путь в ремесле. Она много трудится, и с каждым написанным материалом ее навык оттачивается подобно кинжалу в руках умелого кузнеца. Казалось бы, пускай девушка работает дальше — терпение, труд и все такое, но сказочке не просто не конец, она только начинается.

«Я написала короткую новостную заметку о футбольном матче. Знакомый из другой страны, прочитав, спросил, использовала ли я ИИ. Я была удивлена, потому что писала сама — как обычно, по структуре, которой нас учили в университете. Единственное, я добавила больше аналитики и использовала спортивные термины. Друг сказал, что текст написан профессионально — “либо ты очень хорошо разбираешься в футболе, либо писала не сама”», — делится  Анна. «С одной стороны, я посчитала это комплиментом — наконец-то я начала разбираться в теме так хорошо! С другой — стало обидно, ведь такой текст был заслугой исключительно моего труда».

И здесь мы натыкаемся на любопытный парадокс: получается, что рост писательского навыка автора прямо пропорционален индексу схожести его текстов с «нейросетевым письмом». Всегда ли это работает? И возможно ли сегодня остаться профессионалом без нервного тика от упоминания искусственного интеллекта?

Что говорит наука

На первый взгляд, отличить «живой» текст от машинного не так уж и сложно. Немецкие ученые в марте этого года провели эксперимент, в котором попросили группу людей отличить сгенерированный текст от написанного человеком. В 70% случаев участники правильно определяли, какие тексты были созданы искусственным интеллектом. Любопытно, что на точность распознавания мало влияли фактические ошибки, а решающим аспектом стали нюансы стиля — избыточность, повторения и низкая связность текста чаще всего заставляли испытуемых считать, что перед ними плод воображения ИИ.

Проводились  исследования и с принципиально другим подходом. В декабре 2024 года ученые из Эдинбургского университета попросили сам искусственный интеллект отличить сгенерированный текст от «человеческого». И да, современные алгоритмы вполне неплохо справляются с этой задачкой — точность определения некоторых моделей близится к 90%. Однако числа и коды не поясняют, как это ощущается на уровне слова, темпа или смысла, а посему главными детекторами все же остаются люди — писатели, поэты, редакторы… словом, творцы!

Что говорят люди: мнение писателя, редактора и преподавателя

Писатель-сценарист, педагог, член Союза детских и юношеских писателей Лада Кутузова уверена, что даже при растущей убедительности текстов, созданных ИИ, в них все же нет того, что рождается из опыта и внутренней интонации автора: «Искусственный интеллект создает описания ради описаний, красивости ради красивостей и очень мало самого действия, так как ИИ не может сгенерировать динамику повествования — только воссоздать обстановку, описать переживания героев. Еще один признак генерации — это клише».

При этом ставить крест на будущем «нейросетевой» литературы пока рано — она найдет своего читателя, утверждает Лада. По ее мнению, в этом случае речь идет об отработке определенных сюжетных фабул, а с этим ИИ способен справиться: «Человек захочет придумать сюжет, а профессионально написать не сможет — для этого нужно время и писательские навыки, без которых воплотить идею в тексте не получится, и тогда будущий автор обратится к нейросетям. Такие пользователи искусственного интеллекта будут и, что интересно, у них будут и читатели. Люди приходят за определенными сюжетными схемами, а не за литературой. Такие сгенерированные тексты будут нести функцию психологической сублимации, и их будут читать».

Если в художественной тусовке к машинному тексту начинают относиться скорее как к новому инструменту, то в сфере образования ситуация совсем иная. Там, где от студентов ждут самостоятельности мышления и анализа, вмешательство нейросетей становится проблемой.

«В моей практике, разумеется, регулярно встречаются студенты, которые пытаются генерировать текст ВКР или научную статью с помощью ИИ, — говорит Елена Зубаркина, кандидат филологических наук, заведующая кафедрой журналистики и медиакоммуникаций им. В.А. Славиной МПГУ. – Безусловно, речь идет о фрагментарных вставках. Каждый, кто пользуется нейронкой, знает, что она пока не способна написать полноценное исследование, отвечающее всем требованиям».

Но и здесь однозначного ответа нет: нередко даже самые опытные проверяющие ошибаются в своих предположениях:

«Иногда отдельные фрагменты с очень канцелярским языком воспринимаешь как ИИ-шные. Но студент говорит — “извините, но это я сам ваял”. Если проверка на антиплагиат подтверждает, то какие могут быть вопросы? Но, опять же, перепутать можно маленькие фрагменты, вкрапления. Большие полотна текста, составленные искусственным интеллектом, сразу видны».

В случае с жующими гранит науки студентами все понятно — в их текстах машинность выдает прежде всего структура и отсутствие глубины исследования темы, а в профессиональной редактуре на первый план выходят другие маркеры — фактические неточности и логические провалы.

«ИИ плохо ориентируется в относительно недавних событиях, поэтому если речь идет о каком-то более-менее свежем инфоповоде, в тексте от искусственного интеллекта появляется бред, который разбирающийся в теме человек легко может заметить», — отмечает редактор портала об автомобилях Максим Вершинин.

Машинный текст почти всегда ломается там, где нужно не просто соединить слова, а выстроить причинно-следственные связи или опереться на реальные (и свежие!) знания, а редакторская работа в паре с нейросетью — дело не просто неблагодарное, а контрпродуктивное: «В случае с ИИ составление качественного промпта и перепроверка, а потом исправление и актуализация полученного текста могут потребовать больше усилий, чем если написать самостоятельно с нуля», — подчеркивает Максим Вершинин.

Гайд: как не перепутать ИИшный и «человеческий» тексты

Вернемся к нашей Анне, которая, по мнению экспертов, все сделала верно — приложила усилия, разобралась в вопросе, написала заметку, а подозрения в машинописи все равно возникли. Мы аккумулировали опыт мастеров слова и выделили несколько подводных камней, которые могут поставить под сомнение профессиональную честь автора. Написанный человеком текст может восприниматься нейросетевым, если содержит:

• искажение или нелогичное изложение относительно свежих фактов или событий;
• остатки промпта для генерации текста — когда в конечной версии текста остаются фразы «Напиши подводку к …» или «Придумай заметку о …»;
• множество определений одного и того же понятия;
• каждый тезис разбит на подпункты, даже когда это не нужно;
• речевые клише и излишний канцеляризм (не относится к научным текстам);
• динамическое «топтание» на месте: большое количество описаний, но без действий в сюжете;
• отсутствие разговорных элементов как показателя живости речи;
• обилие фактических ошибок;
• аргументация поверхностными общеизвестными фактами;
• размытость и абстрактность конструкции текста.

Алгоритмы обучаются, подражают стилю и пишут лучше. Однако они не способны переживать смысл, воспроизводить и отражать чувственный опыт — пожалуй, в этом непостоянстве и есть сила человеческой сущности. Наверняка, скоро искусственный интеллект станет способен мимикрировать под писателя, редактора, художника… Но это будет потом. А пока мы будем как Анна — трудиться, погружаться, выверять слова и продолжать отстаивать право на авторскую незаменимость.