Детекция ИИ-текстов системой «Антиплагиат»: анализ

С развитием генеративных языковых моделей усложняется процесс идентификации контента, созданного искусственным интеллектом. Сегодня искусственные нейронные сети, такие как ChatGPT, способны создавать тексты, которые внешне практически неотличимы от работ, написанных человеком. Это значительно затруднило работу преподавателей, редакторов и работодателей, заинтересованных в проверке подлинности материалов. Специализированные программные решения не всегда способны точно определить авторство текста. Однако система «Антиплагиат» представила новый инструмент, предназначенный для решения этой задачи и анализа текстов на предмет машинной генерации. В связи с этим вопрос возможности обнаружения машинных работ остается актуальным во всех сферах, связанных с образованием, наукой и профессиональной коммуникацией.

Механизм детекции нейросетевого контента в системе «Антиплагиат»

Разработчики системы «Антиплагиат» интегрировали новый алгоритмический модуль для обнаружения фрагментов текста, созданных с помощью нейронных сетей. Данная функция доступна в рамках платной подписки на сервис и призвана защитить интересы всех участников образовательного процесса. В основе детектора лежит модель, обученная на обширном массиве данных, что, по заявлениям создателей, минимизирует вероятность ошибок при анализе.

Перед запуском алгоритма проводилось тестирование на большом количестве сгенерированных и натуральных текстов, чтобы оптимизировать параметры работы и максимально уменьшить процент ложных срабатываний. Алгоритм предназначен для идентификации текстов, сгенерированных различными версиями языковой модели ChatGPT и аналогичными ИИ-платформами. В случае обнаружения таких фрагментов система маркирует их в отчете и классифицирует весь документ как «подозрительный». Пользователям доступны цветовые индикаторы и пояснения для каждого участка текста, что позволяет быстро выявить зоны риска.

Предпосылкой к созданию данного инструмента мог послужить прецедент со студентом РГГУ Александром Жаданом, который успешно использовал нейросеть для написания выпускной квалификационной работы. Пример Александра наглядно демонстрирует, как новые технологии меняют привычные процедуры — диплом был подготовлен с помощью ИИ всего за сутки, причем благодаря грамотному подходу к генерации и редактированию текст не вызвал подозрений у научного руководителя или комиссии.

Студент применил модель ChatGPT для разработки плана и генерации основной части работы. Для обхода ограничений на объем генерируемого текста он разделял задачу на более мелкие подзадачи и собирал итоговую работу по частям. При этом было отмечено, что модель демонстрирует более высокое качество результатов при работе с запросами на английском языке с последующим переводом на русский. Такой способ позволил обойти некоторые ограничения, связанные с качеством текстов на русском языке, и создать объемный текст — 60 страниц — за 23 часа с минимальным ручным редактированием.

Характерные признаки сгенерированного текста

Тексты, созданные с помощью искусственного интеллекта, обладают рядом специфических признаков, которые могут указывать на их машинное происхождение, несмотря на внешнюю структурную и лексическую корректность. Современные ИИ-системы стремятся имитировать человеческий стиль письма, однако определенные слабые места и паттерны остаются.

Отличительные черты AI-контента

• Логические и фактические несоответствия: Нейронные сети склонны к генерации недостоверной информации («галлюцинациям») и могут основывать свои выводы на неверных фактах. Например, ChatGPT иногда ссылается на несуществующие книги, публикации или статистику, а также выдумывает реалии, которых не было в действительности.
• Лексические повторы: Для машинных текстов характерна тавтология и однородность синтаксических конструкций, что создает эффект монотонности. В одном абзаце могут регулярно повторяться одинаковые обороты или ключевые слова, что редко встречается в естественной человеческой речи.
• Формализованный стиль: Контент часто изобилует канцеляризмами и сложными речевыми оборотами («является», «предлагает возможность», «производится операция»), даже если тема не предполагает строгого стиля. Особенно четко это проявляется в попытках создать ненаучный или «разговорный» текст — формальные обороты по-прежнему преобладают.
• Смысловая избыточность: ИИ может повторять одну и ту же мысль в разных формулировках на протяжении нескольких абзацев. Это связано со стремлением машинных моделей к формальному завершению мысли, поэтому тексты порой выглядят излишне подробно и «разжеванно».
• Строгая структура и однородность абзацев: Сгенерированные тексты часто имеют четкое деление на одинаковые по размеру абзацы и предложения, что отличает их от многих человеческих произведений, где стиль и темп повествования более вариативны.

В отличие от машинных алгоритмов, человеческий текст характеризуется большей вариативностью, наличием авторского стиля, уникальными сравнениями, допущениями и непредсказуемостью структуры предложений. Человек может легко смешивать длинные и короткие предложения, вставлять примеры из собственного опыта и использовать метафоры, что обычно отсутствует в AI-контенте.

Методы обхода систем детекции

Существуют способы модификации сгенерированного текста с целью снижения вероятности его обнаружения системами проверки. Основной метод заключается в ручном или автоматизированном редактировании для придания тексту «человеческих» черт. На практике часто используют следующий подход:

Для этого можно использовать саму нейросеть, сформулировав запрос на изменение структуры, перефразирование и повышение оригинальности текста. Однако наиболее эффективным методом является глубокое ручное редактирование, поскольку автоматические инструменты, как правило, изменяют слова без учета контекста, а человек способен внести ключевые смысловые и стилистические отличия.

Эффективные шаги для обхода антиплагиата:

• Переписывание фрагментов, помеченных системой как подозрительные, с сохранением основной мысли. Желательно пересказывать идеи в другом порядке или с использованием альтернативной лексики.
• Замену повторяющихся слов синонимами и устранение канцеляризмов. Например, вместо «обеспечивает возможность» — «позволяет», вместо «производится обработка» — «рассматривается».
• Добавление авторских вставок: личного мнения, примеров или историй. Важно вставлять детали, которые подчеркнут индивидуальность повествования.
• Использование стилистических средств выразительности- метафор, эпитетов, сравнений. Например, можно добавить сравнения («как архитектор строит дом, так и студент строит свой диплом по кирпичику») или элементы яркой образности.
• Изменение структуры текста путем перестановки абзацев или предложений без нарушения логики повествования. Это особенно полезно для больших работ: вы можете разместить выводы в начале, привести неожиданные примеры, разбить длинные абзацы на более короткие или наоборот объединить несколько мыслей.

Дополнительно рекомендуется убрать или изменить явные шаблоны, присущие ИИ (например, «В заключение», «В современном мире»), и использовать эксклюзивные сведения или факты, которые не найдутся в открытых источниках. Эти действия позволяют повысить уникальность материала и затруднить его идентификацию как сгенерированного AI.

Рекомендации по работе с нейросетями

Искусственный интеллект является эффективным инструментом для генерации идей, составления планов и структуры текста. Особенно полезно его применение на стадиях мозгового штурма, поиска формулировок сложных определений, построения логики сочинения или доклада. Однако полное делегирование создания контента, особенно в научной, медицинской или юридической сферах, не рекомендуется, так как возрастает риск логических, фактологических и этических ошибок.

Принципы эффективного использования

1. Проверка фактов: Необходимо верифицировать всю информацию, предоставленную нейросетью, так как она может быть искажена или выдумана. Машинные модели часто «придумывают» названия книг, дат, фамилий экспертов — всегда сверяйте источники.
2. Корректная формулировка запросов (промптов): Качество результата напрямую зависит от точности постановки задачи. Для получения более «человечного» текста можно добавить в промпт соответствующие инструкции: «напиши текст, как восьмиклассник», «используй разговорный стиль», «используй сравнения и примеры».
3. Поэтапная генерация: Для создания объемных материалов целесообразно генерировать текст небольшими фрагментами. Это уменьшает количество повторов, а также позволяет лучше контролировать качество каждого куска материала.
4. Обязательное редактирование: Исходный AI-текст требует тщательной вычитки и стилистической правки для устранения повторов, формализмов и других артефактов машинной генерации. Добавьте личные выводы, опыт или уникальные аргументы.
5. Внимание к структуре: Не копируйте структуру, предложенную ИИ, один в один. Смените последовательность глав, переставьте абзацы, дополните или сократите разделы.
6. Разнообразие лексики: Обогащайте текст редкими, но уместными словами, избегая чрезмерной однообразности и избитых клише.

Если требуется быстро создать заготовку для доклада, эссе или реферата, нейросеть может значительно сократить время подготовки. Однако профессиональное использование всегда требует доработки и личного вклада.

Альтернативные сервисы для определения авторства

Помимо системы «Антиплагиат», существует ряд других онлайн-инструментов, предназначенных для детекции AI-контента. Принцип их работы схож: пользователь загружает текст и получает оценку вероятности его машинного происхождения. К таким сервисам относятся:

• Text.ru — популярный сервис с платной функцией обнаружения ИИ-контента. Предоставляет отчет с подсветкой подозрительных фрагментов.
• PR-CY — инструмент, позволяющий проверить объемные тексты, однако точность оставляет желать лучшего при работе с русскоязычными материалами.
• GPT-2 Output Detector — решение на базе старой архитектуры, в бесплатной демоверсии быстро определяет вероятность машинного авторства для небольших текстов на английском.
• ChatGPT — сам чат-бот можно использовать для самодиагностики: попросите оценить стилистические особенности и степень «человечности» выбранного фрагмента, а затем дождитесь подробных комментариев.

Следует отметить, что большинство этих инструментов имеют ограничения. Многие из них основаны на устаревших моделях (например, GPT-2) и могут демонстрировать невысокую точность, особенно при анализе текстов на русском языке. Нередки случаи, когда даже откровенно машинные сочинения выдают за авторские, и наоборот — необычные тексты человека ошибочно маркируются как сгенерированные.

Поэтому результаты их проверки следует рассматривать как предварительные и не доверять им на 100%. Лучшей стратегией остается сочетание автоматической проверки с последующим ручным анализом структуры, стиля, логики и оригинальности текста, выполняемым экспертами или самими авторами.