Генеративный контент: как распознать текст, написанный нейросетью

Если вы часто стали видеть общие фразы в постах и статьях, вероятно, вы столкнулись с работой нейросети. Генеративные модели вроде ChatGPT научились имитировать человеческую речь, но еще не избавились от ряда маркеров, которые выдают их искусственное происхождение.

Рассказываем о том, зачем вычислять нейротекст и какие главные «симптомы» выдают генерацию.

Зачем проверять текст на нейросеть

Проверка текстов на их генерацию искусственным интеллектом постепенно становится стандартной. Для владельцев сайтов, маркетологов и копирайтеров это помогает избежать серьезных проблем.

Риск санкций от поисковых систем

Крупнейшие поисковые системы, такие как Google и Яндекс, очищают выдачу от низкопробного машинного контента. Их алгоритмы нацелены на выявление текстов без практической пользы, уникального опыта или экспертного мнения.

Сайты, которые используют массовую генерацию ИИ-текстов, теряют позиции в поисковой выдаче. Это приводит к резкому сокращению органического трафика. В своем исследовании специалисты платформы Originality выяснили, что 100% деиндексированных сайтов в Google использовали сгенерированные тексты.

В наиболее серьезных случаях сайты могут быть подвергнуты санкциям, таким же, что применяются за клоакинг или плагиат. Поисковики не запрещают использование нейросетей как инструмента, но итоговый материал должен быть качественным, чтобы удовлетворять запросы пользователей.

Потеря доверия аудитории

Аудитория быстро учится распознавать безликий и не содержательный контент. Доверие читателей тает, когда они сталкиваются с обилием общих фраз, отсутствием конкретных данных и фактов, а также поверхностным освещением темы.

Например, общие фразы и отсутствие ссылок на достоверные данные, законы и исследования в статье о выборе медицинского оборудования не только вызовет сомнения в компетентности автора, но и заставит усомниться в репутации всего ресурса.

Особенно заметна искусственность происхождения текста в отраслевых обзорах и кейсах. Читатель ожидает увидеть личный опыт и авторский анализ, а вместо этого натыкается на безэмоциональный пересказ общедоступной информации.

Юридические и репутационные риски

Использование сгенерированного контента иногда приводит к правовым и репутационным угрозам. Алгоритмы ИИ могут случайно использовать фрагменты текстов, защищенных авторским правом. Это может вызвать претензии со стороны правообладателя.

В научной среде подача работы, созданной нейросетью, приравнивается к нарушению академической добросовестности. Для компаний публикация такого контента наносит удар по бренду: у клиентов создается образ недобросовестной и невнимательной к деталям организации.

Потеря денег и времени

Человек, заплативший за уникальный и качественный материал, несет финансовые убытки, если вместо него получает сгенерированный текст. Такой контент не выполняет своих задач: не привлекает трафик, не удерживает аудиторию и не приводит к конверсиям.

Глубокая редактура шаблонного текста требует значительно больше времени, чем написание статьи с нуля. Поэтому попытка сэкономить на создании контента оборачивается двойными расходами.

Второй вариант убытков — полная замена копирайтера или контент-маркетолога нейросетями. Возьмем, к примеру, интернет-магазин, который перешел на полностью автоматизированное описание товаров. Со временем его продажи просядут, и причиной будут именно невыразительные и неубедительные тексты. Они не будут выделять бренд на фоне конкурентов, отвечать на реальные вопросы покупателей и закрывать их потребности.

Признаки нейросетевого контента: как распознать вручную

Есть несколько признаков, которые помогут вам отличить нейросетевой текст от работы копирайтера.

Стилистические особенности текстов, созданных ИИ

ИИ-контент часто выдает избыточное использование речевых клише и шаблонных конструкций. Фразы вроде «в современном динамичном мире», «не секрет, что», «является», «новые вызовы» создают видимость высокой значимости при низкой смысловой нагрузке.

Для ИИ характерны неестественные метафоры и сравнения. Алгоритм пытается проявить креативность, но вместо этого порождает странные образы: например, «как маяк в бушующем океане цифровой эпохи».

Обезличенность повествования тоже указывает на генерацию. Если тема текста подразумевает авторскую позицию или индивидуальный стиль письма автора, а в материале этого не заметно, то скорее всего текст сгенерировал ИИ.

Различия в ИИ формулировках и стиле человеческого языка

Текст ИИ плавно перетекает от одной общей темы к другой, сохраняя ровный, нейтральный тон. А в человеческом тексте чувствуется авторский голос: интонация, скепсис, удивление или уверенность. Мысль может развиваться ассоциативно, с отступлениями, с «живой» пунктуацией.

Я попросил нейросеть рассказать о пользе ведения блога и получил ответ в виде стандартного списка с шаблонными пунктами. Конечно, использовать такой текст без редактуры не получится.

Большинство нейросетей обучались на англоязычных текстах, поэтому используют структуру предложений, характерную именно для этого языка. Но в русскоязычных текстах это выглядит странно, возникает:

• злоупотребление словами «быть», «является», «осуществлять»;
• навязчивое присутствие и подлежащего, и сказуемого там, где русский язык допускает опущение;
• использование кавычек-лапок как основных кавычек в тексте;
• неестественный для русского языка порядок слов;
• слова без перевода.

Отдельно отмечу использование длинных тире (—): многие считают это признаком сгенерированного контента, но на самом деле это признак грамотности автора текста. Длинные тире, конечно же, использовали еще до появления ИИ.

Структурные проблемы нейросетевых текстов

Однообразие ритма текста и синтаксических конструкций может указывать на машинное происхождение контента.

Нейросети создают тексты с предсказуемым чередованием предложений примерно одинаковой длины. У читателей такая структура вызывает скуку из-за монотонности восприятия.

Циклическое повторение одной и той же мысли разными словами создает иллюзию развития темы, а по факту повествование стоит на месте.

На скриншоте ниже — пример сразу двух ярких маркеров нейросети: повтор одного и того же факта разными словами и использование неестественных формулировок.

Ошибки в фактах и логике

Одно из самых уязвимых мест нейросетей — просчеты в фактах. Алгоритмы часто используют устаревшие данные, потому что их знания ограничены датой обучения модели. Например, в 2025 году ИИ может приводить статистику за 2023 год как актуальную.

Я спросил нейросеть DeepSeek: «Кто победил в последнем Уимблдоне?» и получил ответ с именами победителей за 2023 год.

Еще одна серьезная проблема ИИ — генерация правдоподобных, но вымышленных фактов, или ссылок на несуществующие исследования. Например, когда пользователь просит написать рецензию на определенную книгу, а ИИ выдает текст с вымышленными сюжетными поворотами и с несуществующими героями.

Иногда нейросети нарушают причинно-следственные связи: утверждения не вытекают одно из другого, а выводы не основываются на приведенных ранее аргументах. Если вы наблюдаете такую картину в тексте, вероятно, материал сгенерировал ИИ.

Как определить нейросетевой текст автоматически

Чтобы проверить, кто создал текст, искусственный интеллект или человек, можно использовать специальный AI-детектор.

Этот отечественный сервис тренировали на русскоязычных текстах, поэтому он отлично распознает, где авторский текст, а где сгенерированный. Посмотрим на примере статьи, которую вы читаете сейчас:

Теперь попросим DeepSeek написать пост про преимущества использования нейросетей в работе.

Загружаю полностью сгенерированный нейросетью текст в детектор и проверяю, как он справится.

Проверка ясно показывает, что текст был написан при участии нейросети.

Генеративный контент: как правильно использовать

Можно ли сказать, что копирайтеры и авторы не должны использовать нейросети для создания текстов? И да, и нет.

Использование ИИ в работе допустимо, но с важными оговорками. Хороший специалист применяет нейронки не для того, чтобы получить готовый текст, а для вспомогательных задач: генерации идей, создания структуры или рерайта.

Главные проблемы у текста возникают тогда, когда авторы не следят за работой ИИ:

• чрезмерная обобщенность и вода;
• клише и странные метафоры;
• монотонный ритм и повторение фраз;
• устаревшая или выдуманная информация;
• отсутствие личного опыта и уникальных деталей.

Чтобы избежать этих проблем, нужно учиться грамотно работать с нейросетями: составлять правильные промпты, обязательно проводить фактчекинг и всегда редактировать полученный результат.