Как определить текст, написанный нейросетью: 6 рабочих инструментов

 15,931 

Проверка на нейросети

Последствия использования текста, сгенерированного нейросетью, непредсказуемы. Есть риск просадки позиций в поисковой выдаче, недовольства читателей, а также вероятность получить жалобу на плагиат.

Екатерина Зейналова

Высшее образование в сфере бизнес менеджмента. Свободно владеет английским, немецким и русским языками. Глава отдела контента по IT, FinTech, Real Estate, и многим другим тематикам.

Искусственный интеллект ежедневно достигает новых высот.  Способности AI действительно поражают. Chat GPT и его аналоги захватили интернет — с их помощью пишут не только статьи, но и дипломные и курсовые работы, тексты для рекламы и поздравительных открыток. При этом довольно успешные.

Но это лишь одна сторона медали. Кроме удобства и экономии ресурсов, технологии создают немало проблем. Вызывают недовольство авторов, чьи материалы алгоритмы используют в качестве источников. Подрывают доверие к студентам, копирайтерам, агентствам: появляются сомнения, что тексты писал человек.

Более того, Google хуже ранжирует сайты с низкокачественным контентом, а именно такой чаще всего получается в результате генерации в AI-сервисах.

Чтобы не столкнуться с неприятными последствиями и убедиться в качестве работы, предлагаем набор инструментов для проверки текста на написание нейросетью.

Простое, но эффективное приложение, которое поможет распознать созданный роботом материал. Достаточно вставить текст в специальное окно или загрузить файл в формате .pdf, .docx или .txt.

Сервис был разработан для преподавателей с целью проверки домашних заданий учеников. Позволяет убедиться, что они написали их самостоятельно.

GPTZero был обучен с помощью наборов данных парного текста, который был написан человеком и искусственным интеллектом. По статистике разработчиков, в 99% случаях текст распознается корректно.

GPTZero

TechCrunch назвал сервис одним из наиболее точных детекторов AI-контента. Для проверки небольших статей до 5 тысяч знаков  достаточно бесплатной базовой версии.

Сервис создан Джастином Макгиллом — предпринимателем с более чем 15-летним опытом в SEO и контент-маркетинге. Благодаря специальным алгоритмам и обучению на базе миллиардов символов реальных текстов, инструмент может точно спрогнозировать наиболее вероятные варианты слов, которые использует ИИ.

Результат проверки отображается по трем показателям — предсказуемость, вероятность и шаблонность. В правом окне отображаются фразы, которые предположительно созданы ботом. Желтая, оранжевая и красная заливки говорят о степени вероятности того, что текст написан с помощью инструментов искусственного интеллекта.

Content at Scale

Не самый простой, но довольно подробный инструмент, позволяющий проверить текст на нейросеть. Алгоритм анализирует текст на основе огромной базы данных и выделяет слова в тексте, которые входят в топ-10, топ-100 или топ-1000 предсказуемых слов. Чем больше совпадений, тем выше вероятность того, что текст сгенерирован роботом.

Правда, алгоритм был разработан для текстов стандарта GPT-2, для проверки контента более поздних форматов — GPT-3 ― инструмент не слишком подходит.

Giant Language Model Test Room

Сервис определяет контент, написанный по алгоритмам GPT-2. Достаточно простой инструмент, который определяет процент вероятности написания текста нейросетью.

Алгоритм работает на базе языковой модели RoBERTa — это усовершенствованная версия BERT, которая для предварительного обучения проанализировала 160 ГБ текста и предоставляет довольно точные результаты проверки контента.

GPT-2 Output Detector

5. Writer

Удобен тем, что можно не только добавить текст, но и указать ссылку на него. Инструмент считывает контент со страницы сайта и выдает результат вероятности написания текста человеком или нейронной сетью. В бесплатной версии можно проверить до 1500 символов.

Тексты большего объема можно обрабатывать с помощью интеграции через API. В этом случае можно проверять до 500 000 слов в месяц.

WriterОсобенность этого инструмента проверки текста на ИИ в том, что он изначально способен сам генерировать контент. Таким образом, он использует более углубленные алгоритмы и постоянно совершенствует аналитику текста.

CrossPlag

Для проверки текста на искусственный интеллект используется комбинация алгоритмов машинного обучения и методов обработки естественного языка. Инструмент обучен изучать шаблоны и характеристики разных форм письма и может легко их обнаружить. В процентном соотношении показывает вероятность того, что текст сгенерирован нейросетью.

Так ли ужасен искусственный интеллект

С одной стороны, AI-технологии — наши лучшие помощники. Они позволяют масштабировать контент и экономить значительную часть ресурсов. Тренд прочно укрепляется в современном мире и призван облегчить нам жизнь и рутинные процессы в работе.

При этом последствия использования текста, сгенерированного нейросетью, непредсказуемы. Есть риск просадки позиций в поисковой выдаче, недовольства читателей, а также вероятность получить жалобу на плагиат.

В своей работе мы регулярно используем инструменты, чтобы убедиться в том, что контент уникальный и действительно написан автором самостоятельно.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал

Носители языка делятся интересной и ценной инфой про международный контент – его традиции, тренды, правила – для тех, кто работает над SEO продвижением на иностранных рынках