Как можно отличить статью, написанную нейросетью – 7 простых способов

Сейчас все больше контента генерирует искусственный интеллект. Это могут новостные сообщения и посты в социальных сетях. При этом далеко не каждый понимает, как можно отличить статью, написанную нейросетью. Исследователи уже несколько лет занимаются тем, что пытаются выявить паттерны текста, созданного нейросетями. Однако языковые модели развиваются быстрее, чем удается их раскусить. Потому способы их выявления стремительно устаревают.

Ручной анализ

Тексты, написанные искусственным интеллектом, будут выглядеть идеально с точки зрения пунктуации, грамматики и композиции. Однако при этом они получаются поверхностными. Настоящий автор не станет акцентировать внимание аудитории на очевидных умозаключениях, а попытается привести малоизвестные факты, которые привлекут внимание людей.

При ручном исследовании стоит ориентироваться на общие паттерны и структуру предложений. Важно учитывать, что генератор текстов попросту пользуется массивами усредненной информации. В отличие от человека, он не обладает уникальным стилем. К тому же нейросети никогда не пользуется сокращениями или сленгом. В таких статьях нельзя найти региональные слова.

Стоит учитывать, что искусственный интеллект может сгенерировать для своего текста несуществующие химические элементы или названия географических объектов. В качестве же источника информации нейросети часто указывают несуществующие книги придуманных авторов. Причем там будет приведена вся исчерпывающая информация – раздел, глава и страница. Если текст вызывает малейшие сомнения, данные из него рекомендуется проверять. Для этого стоит пользоваться надежными источниками.

Сторонние сервисы

Чтобы отличить статью, которая создана средствами искусственного интеллекта, рекомендуется воспользоваться специальными сервисами. Сегодня существует много интересных программ, которые дают надежные результаты.

CrossPlag

Чтобы проверить текстовую информацию на предмет использования искусственного интеллекта для написания, сервис применяет сочетание алгоритмов машинного обучения и способов обработки языка. При этом ресурс занимается изучением шаблонов и параметров различных форм письма. К тому же он без труда их выявляет. Результат выдается в процентном отношении.

Content at Scale

Этот инструмент разработал Джастин Макгил. Этот предприниматель больше 15 лет проработал в контент-маркетинге и SEO. Благодаря использованию специальных алгоритмов и обучения на основе миллиардов знаков реальных текстов сервис способен точно спрогнозировать самые вероятные слова, которые применяет нейросеть.

Итоги проверки отражаются по нескольким параметрам. К ним относят вероятность, предсказуемость и шаблонность. С правой стороны экрана инструмент выводит фразы, которые, скорее всего, были сгенерированы ботом. С помощью красной, оранжевой и желтой заливок сервис обозначает степень вероятности того, что текст создан инструментами искусственного интеллекта.

Writer

Этот ресурс позволяет не только добавить самую текстовую информацию, но и ввести на нее ссылку. Сервис способен считывать контент со страницы портала и выдавать результат вероятности того, кто написал его – человек или искусственный интеллект. Важно учитывать, что бесплатная версия позволяет проверить не больше 1500 знаков.

Благодаря этому удается проверять до 500 тысяч слов в течение месяца. Характерной особенностью этого ресурса считается то, что он сам может генерировать контент. При этом он пользуется более глубокими алгоритмами и постоянно улучшает аналитику текстовой информации.

GPTZero

Этот сервис разработал американский студент Эдвард Тиан. Ресурс был выпущен в начале этого года и сразу же стал необыкновенно популярным. Автор уже работает над более продвинутой платной версией софта. Однако в доступе имеется и бесплатная классическая.

Ресурс выполняет анализ текстовой информации по двум критериям:

• предсказуемость – люди используют для составления текста более сложные конструкции и менее очевидные словосочетания;
• структура и длина предложений.

Чтобы оценить результаты оценки, требуется опуститься вниз и кликнуть на пункт «Получить результаты».

GPT-2 Output Detector

Автором этого инструмента стала компания OpenAI. Ее разработчиком является ChatGPT. Он предоставляет бесплатную демоверсию. При этом достаточно загрузить текстовую информацию на сайт и алгоритм даст ответ, какова вероятность ее генерации при помощи нейросети.

Лучше всего сервис анализирует английский текст. При изучении русскоязычных материалов он иногда выдает ошибки. Это требуется учитывать при проведении анализа.

Giant Language Model Test Room

Этот инструмент считается не самым простым, но достаточно подробным. С его помощью удается проверить текстовую информацию на предмет составителя. Алгоритм исследует текст на базе значительной базы данных. После чего он выделяет слова, которые входят в топ-10, топ-100 или топ-1000 наиболее предсказуемых. Чем выше количество совпадений, тем больше вероятность, что текст написан с использованием искусственного интеллекта.

Стоит учитывать, что это программа была придумана для текстовой информации стандарта GPT-2. Она не очень хорошо подходит для анализа более поздних форматов контента, таких как GPT-3.

Отличить статьи, которые составлялись при участии искусственного интеллекта, от написанных людьми можно вручную. Также для этой цели допустимо использовать специальные программы. Сегодня существует много сервисов, которые дают достаточно точные результаты.