В последние годы искусственный интеллект (ИИ) сделал значительные шаги вперед, особенно в области создания текстов. Сегодня ИИ способен писать статьи, сообщения и даже художественные произведения, которые на первый взгляд трудно отличить от работ человека. Однако существуют определенные признаки, методы и инструменты, которые могут помочь распознать текст, написанный ИИ. В этой статье мы рассмотрим основные признаки ИИ-текста, методы его распознавания и доступные инструменты для этой цели.
Повторяемость и шаблонность
Одним из наиболее явных признаков текста, созданного искусственным интеллектом, является его повторяемость и шаблонность. Искусственный интеллект, обученный на больших объемах данных, имеет тенденцию использовать повторяющиеся фразы и структуры предложений. Это связано с тем, что ИИ модели, такие как GPT-3, GPT-4 или ChatGPT-4o (Hа российском рынке GigaChat, YandexGPT), обучаются на текстах из интернета, книг и других источников, где встречаются определенные лексические и синтаксические шаблоны. Поэтому тексты, сгенерированные ИИ, могут казаться механическими и однообразными.
Эта повторяемость может проявляться в использовании одних и тех же слов и выражений, а также в схожих структурах предложений. Например, ИИ может часто повторять слова и фразы, такие как «в заключение», «однако» и «в результате». Эти фразы часто встречаются в текстах, которые ИИ использовал для обучения, и поэтому они становятся частью его арсенала.
Пример:
«Зимой идет снег. Летом светит солнце. Осенью опадают листья. Весной цветут цветы.»
Повторяемость очевидна, так как ИИ может создавать тексты по заранее определенным шаблонам, что делает их предсказуемыми.
Дополнительно, ИИ может повторять определенные стилистические приемы, такие как одинаковая длина предложений или использование однотипных слов и выражений. Например, если ИИ обучался на новостных статьях, он может часто использовать вводные фразы вроде «согласно источникам» или «в соответствии с данными». Эти шаблоны делают текст предсказуемым и менее живым.
ИИ также может повторять одни и те же идеи и темы в разных частях текста. Например, в эссе об экологии ИИ может многократно упоминать важность сохранения лесов, используя одинаковые аргументы и примеры. Это повторение делает текст монотонным и скучным.
Пример:
Важно отметить, что в результате использования новых технологий, однако, возникают новые возможности и вызовы. Важно подчеркнуть, что новые технологии предоставляют много возможностей, но и создают вызовы. Технологические инновации открывают двери для новых возможностей, но также вызывают определенные вызовы.
Здесь можно заметить, что одно и то же утверждение повторяется с небольшими вариациями, что является явным признаком шаблонного мышления ИИ.
Для читателя такие тексты могут казаться менее увлекательными и информативными, поскольку повторение и шаблонность создают ощущение, что текст не приносит ничего нового. Это особенно заметно в длинных текстах, где разнообразие формулировок и идей имеет большое значение для удержания внимания аудитории.
Отсутствие глубины и оригинальности
Тексты, написанные ИИ, часто страдают от недостатка глубины и оригинальности. Искусственный интеллект, несмотря на свою способность обрабатывать большие объемы данных и генерировать связные тексты, не обладает личным опытом, эмоциональной вовлеченностью и критическим мышлением, которые характерны для человеческого творчества. Это приводит к созданию поверхностных и предсказуемых текстов, лишенных уникальных взглядов и глубокого анализа.
ИИ обучается на текстах, которые были созданы людьми, и использует эти данные для генерации новых текстов. Однако он не способен к оригинальному мышлению или творческому осмыслению информации. Вместо этого ИИ комбинирует и воспроизводит уже существующие идеи и формулировки, что приводит к созданию текстов, которые могут казаться банальными и однообразными.
Пример:
Спорт полезен для здоровья. Он помогает поддерживать физическую форму и улучшает настроение. Регулярные занятия спортом снижают риск развития многих заболеваний.
Это утверждение является общим и банальным. Оно не предлагает нового или глубокого анализа и может быть найдено в бесчисленных других источниках.
ИИ также может испытывать трудности с созданием уникальных и запоминающихся метафор, аналогий и других литературных приемов, которые делают текст ярким и интересным. В то время как человек может использовать личные воспоминания, эмоциональные переживания и творческое воображение для написания текста ИИ ограничен статистическими моделями и шаблонами, которые были заложены в него при обучении.
Структурные ошибки и нелогичности
Несмотря на впечатляющие достижения в области искусственного интеллекта, тексты, созданные ИИ, могут содержать структурные ошибки и нелогичности. Эти ошибки могут проявляться по-разному, начиная от странных переходов между предложениями и абзацами до использования неправильных местоимений и включения неверных фактов.
ИИ генерирует текст, основываясь на вероятностных моделях, предсказывая наиболее вероятное следующее слово или фразу. Однако, такие модели не всегда способны понять и учитывать сложные контексты и связи между частями текста, что приводит к нелогичностям. Например, ИИ может переключиться с одной темы на другую без корректного перехода, что делает текст трудным для восприятия и понимания.
Пример:
Компания Apple была основана в 1976 году. Сегодня она является лидером в производстве мобильных телефонов, и многие люди используют их продукты для просмотра видео на YouTube, что показывает, что спорт важен для здоровья.
В этом примере переход от обсуждения компании Apple к спорту и физической активности является нелогичным и сбивающим с толку.
Избыточное использование ключевых слов
Одним из очевидных признаков текста, написанного искусственным интеллектом, является избыточное использование ключевых слов. Это особенно характерно для текстов, созданных с целью улучшения видимости в поисковых системах (SEO). ИИ-модели, обученные на SEO-текстах, могут чрезмерно использовать ключевые слова, чтобы повысить рейтинг страницы в поисковой выдаче. Однако это приводит к созданию текста, который выглядит неестественно.
Искусственный интеллект часто повторяет ключевые слова и фразы с высокой частотой, поскольку алгоритмы, на которых он основан, обучаются на огромных массивах данных, включающих тексты с оптимизацией под поисковые системы. Это приводит к тому, что ИИ пытается имитировать успешные шаблоны, но без учета естественного течения языка и стиля. В результате текст теряет свою плавность и становится избыточно насыщенным одними и теми же словами и фразами.
Пример:
Продажа автомобилей в Москве — это выгодное предложение. Если вас интересует продажа автомобилей в Москве, то вы обратились по адресу, так как продажа автомобилей в Москве — это то, что мы делаем лучше всего.
В этом примере ключевая фраза «продажа автомобилей в Москве» повторяется многократно, что делает текст неестественным и трудным для восприятия.
Избыточное использование ключевых слов может привести к так называемому «keyword stuffing» — практике, когда ключевые слова вставляются в текст настолько часто, что это нарушает его читаемость и логику. Поисковые системы, такие как Google, уже давно борются с этим явлением и накладывают на сайты определенные санкции в виде снижения их рейтинга в поисковой выдаче. Хотя ИИ, обученный на устаревших или неправильно оптимизированных данных, может продолжать генерировать тексты с избыточным количеством ключевых слов.
Кроме того, тексты, насыщенные ключевыми словами, могут потерять смысл и связность, поскольку ИИ старается вставить ключевые слова в каждое предложение, даже если это неуместно. Это приводит к фрагментации текста и снижению его общей информативности и полезности для читателя.
Пример:
Купить одежду онлайн легко и удобно. Когда вы покупаете одежду онлайн, вы можете выбирать из широкого ассортимента. Покупка одежды онлайн также позволяет сравнивать цены. Одежда онлайн доступна в любое время. Купить одежду онлайн можно на нашем сайте.
Повторение фразы «купить одежду онлайн» делает текст однообразным и скучным.
Избыточное использование ключевых слов также может мешать пониманию основного посыла текста. Вместо того чтобы сосредоточиться на главной идее или аргументе, читатель вынужден постоянно сталкиваться с повторяющимися фразами, что отвлекает и раздражает.
Пример:
Путешествия по Европе предлагают уникальные возможности. Путешествия по Европе позволяют увидеть разнообразие культур. Путешествия по Европе — это шанс посетить исторические места. Путешествия по Европе — это незабываемые впечатления. Путешествия по Европе — это комфорт и удобство.
Здесь повторение фразы «путешествия по Европе» затрудняет восприятие и мешает сконцентрироваться на информации.
Для распознавания избыточного использования ключевых слов можно использовать автоматизированные инструменты анализа текста. Такие инструменты оценивают частотность употребления ключевых слов и сравнивают её с общей длиной текста, что позволяет выявить случаи «keyword stuffing».
Таким образом, избыточное использование ключевых слов является важным признаком текстов, созданных ИИ, особенно в контексте SEO. Обращая внимание на частотность ключевых фраз и их естественность в тексте, можно лучше понять, был ли текст создан искусственным интеллектом, и оценить его качество и удобочитаемость.
Заключение
Распознавание текста, созданного искусственным интеллектом, требует внимательного анализа и понимания характерных признаков, которые отличают его от текста, написанного человеком. Основные признаки включают повторяемость и шаблонность, отсутствие глубины и оригинальности, структурные ошибки и нелогичности, а также избыточное использование ключевых слов.
Эти особенности возникают из-за ограничений ИИ в понимании контекста, творческом мышлении и способности к критическому анализу. Несмотря на значительные достижения в области машинного обучения, искусственный интеллект пока не может полностью воспроизвести сложность и нюансы человеческой речи.
Понимание этих признаков важно для различных сфер, включая журналистику, образование и цифровую грамотность. Это позволяет не только выявлять искусственно созданные тексты, но и оценивать их качество и надежность. В дальнейшем, по мере развития технологий ИИ, навыки распознавания таких текстов будут становиться все более актуальными и востребованными.
