Сегодня мало просто получить текст без ошибок. Бизнесу важно быть уверенным, что за красивыми словами не стоит ИИ вместо эксперта. Рассказываем, какие детекторы действительно умеют вычислять нейросети — и почему абсолютной защиты пока не существует.

За последние пару лет генерируемые тексты начали выглядеть подозрительно натурально. Они стали грамотными, разнообразными по стилю и даже немного остроумными. И если их слегка «доработать напильником», то можно легко выдать за свою собственную работу.

И тут начинается проблема. Бизнес столкнулся с ситуацией, когда он платит за работу копирайтера или агентства, а получает красиво упакованный (а зачастую нет даже этого) текст из ChatGPT. Вроде выглядит нормально, а по факту — пустота. Нет авторской мысли, нет глубокого понимания темы, зато полно общих фраз и очевидных фактов. Если так сделать раз-другой, никто не заметит, а вот если постоянно — клиент или аудитория быстро почувствует подвох. В итоге компания платит деньги за качество, а получает посредственный контент, который только притворяется годным.

Отдельная проблема — публикации контента от имени компании. В соцсетях и блогах сегодня публикуется так много всего, что контролировать каждую строчку порой невозможно. И вот стажёр или молодой сотрудник решает не париться и запускает текст через нейросеть. Это удобно и быстро, но чревато. Например, на vc.ru был случай с Авито, когда текст блога оказался настолько искусственным, что читатели буквально завалили его иронией и критикой. И если в обычных ситуациях это грозит просто неловкостью, то в чувствительных сферах вроде финансов, медицины или права ошибка нейросети может стать причиной вполне реальных проблем, вплоть до судебных разбирательств.

Пока что в России нет закона, который запрещал бы использовать нейросети для создания коммерческого контента. Но Роскомнадзор уже обсуждает возможную маркировку таких материалов. В Евросоюзе приняли AI Act, требующий, чтобы компании сообщали о контенте, сгенерированном нейросетями, особенно если речь идёт о чувствительных сферах. А значит, уже сегодня важно хотя бы уметь отличать тексты, написанные людьми, от текстов, созданных нейросетями. Это не вопрос запрета технологий, а скорее про прозрачность и доверие: никто не любит, когда его пытаются обмануть. Поэтому давайте посмотрим, что придумали в противовес нейронкам.

❯ GigaCheck (Сбер)

Это один из самых точных русскоязычных детекторов. По официальным данным, на текстах объёмом от 20 до 10 000 символов точность достигает 94,7% при вероятности ложного срабатывания не более 1 %. В тестах Сбербанка система смогла обнаружить, что примерно 6 % новостных статей написаны нейросетью. Есть ограничения — пока что можно получить только общий процент ИИ‑контента в тексте, но разработчики обещают вскоре добавить возможность указания конкретных фрагментов, что уже тестируется в версии чекера в Telegram-боте.

Очень неплохо работает на длинных текстах, редко даёт ложные срабатывания. Подходит для проверки контента от подрядчиков.

❯ Ai Detector от Text.ru

Этот инструмент оценивает вероятность ИИ‑текста с точностью более 75 %. Причём неудобства возникают на коротких текстах (до 1 000 знаков) или в случае канцелярита и шаблонных фраз — тогда результат часто бывает ложноположительным. В ряде авторских обзоров выяснили, что на бытовых или узкоспециализированных темах детектор может неверно считать ИИ‑текст человеческим, особенно если стилистика неформальная.

Неплох как дополняющий инструмент для предварительной проверки, особенно на больших объёмах. Но нуждается в человеческой интерпретации вывода.

❯ Isgen

Российский детектор, обещающий 96,4 % точности и «почти 0 % ложных срабатываний». Умеет распознавать тексты GPT‑4, Claude, Gemini и других, анализируя фразы до уровня отдельных предложений. Есть бесплатный тариф (до 12 000 слов в месяц).

Это довольно амбициозный игрок, заявляющий впечатляющие цифры. Однако пока мало независимых обзоров.

❯ GPTZero и Copyleaks (зарубежные сервисы)

GPTZero — заявляет до 98 % точности при выявлении ИИ‑текста, работает с текстами на английском и русским (до ~5 000 знаков бесплатно, дальше — подписка).
Copyleaks обещает 99 % точности и минимальный уровень ложных срабатываний (~0,2 %), включая кросс-языковые тексты.

Технически мощны, но не идеально адаптированы под русский язык. Лучшие результаты, естественно, в англоязычной среде.

Согласно академическим исследованиям, даже лучшие детекторы часто ошибаются, особенно при анализе коротких текстов, скрытых вставках или парафразировании. Поэтому для уверенности полезно сочетать инструменты: например, сначала Гигачек (точно и для длинных текстов), затем уточнять через Isgen.

❯ Как применять на практике?

ИИ-детекторы уже стали настоящим инструментом бизнеса. Например, HR‑отделы активно используют их при проверке кандидатов в маркетинг, PR и копирайтинг. Гигачек и Retext позволяют быстро отследить машинное сопроводительное письмо или тестовое задание — что помогает отсеять профессионалов без реальных навыков. Особенно это актуально в условиях жёсткой конкуренции за таланты: быстрое выявление ИИ‑помощи позволяет HR‑специалистам экономить время и ресурсы.

Хороший эффект дают детекторы и при контроле подрядчиков. Владея множеством текстовых каналов — от блогов до рекламных кампаний — компании рискуют получить контент, сгенерированный нейросетью и лишь слегка отредактированный. Copyleaks, ZeroGPT и другие инструменты помогают найти «замаскированные» ИИ-фрагменты и сохранить качество контента. В условиях работы с агентствами и фрилансерами это не просто защита бюджета — это защита репутации бренда.

Внутренний аудит — ещё одна сфера применения. Сервисы помогают мониторить контент сотрудников, особенно в чувствительных тематиках: медицина, финансы, право. Retext.AI официально заявляет, что помогает фильтровать фальшивые сопроводительные письма, резюме и отчёты.

Наконец, детекторы становятся важным элементом подготовки к будущим регуляторным требованиям. Уже сегодня Retext.AI акцентирует внимание на балансе между инновациями и подлинностью, отмечая потребность маркировки машинного контента. Copyleaks же подчёркивает, что для максимальной эффективности детекции важно сочетать разные алгоритмы — например, один русскоязычный (GigaCheck), другой — международный (ZeroGPT, Copyleaks).

❯ Итог

Вывод напрашивается сам собой: сегодня мы наблюдаем настоящую гонку вооружений между генеративными ИИ и детекторами — причём оба лагеря используют одни и те же технологии. С одной стороны, нейросети учатся подражать человеку всё точнее, становятся невидимыми, разбавляют шаблоны и копируют даже опечатки. С другой — детекторы строятся на таких же языковых моделях, анализируя стиль, повторяемость, структуру текста и даже цифровой почерк конкретных моделей.

Получается замкнутый круг: чем умнее генератор, тем сложнее его поймать, но и детекторы постоянно доучиваются на новых примерах, стараясь предсказать очередной финт алгоритма. Иногда разработчики обеих сторон буквально работают в одних и тех же лабораториях, а модели, лежащие в основе детекторов, сами появляются благодаря прогрессу генераторов.

Для бизнеса это означает простую вещь: абсолютной надёжности в этой игре не будет никогда. Любой детектор — лишь временное преимущество. Всё превращается в вечный цикл обновлений: сегодня вы раскусили нейросеть, а завтра она уже изменилась и снова обходит фильтр. Парадокс, но чем больше совершенствуется генерация, тем изощрённее становятся методы распознавания, и наоборот.

В итоге ставка не на победу, а на постоянную адаптацию. Лучшее, что может сделать бизнес — не останавливаться на достигнутом, следить за развитием инструментов, не бояться экспериментировать и всегда сохранять здоровую долю скепсиса по отношению к любому, даже самому умному алгоритму.

Ну а в следующий раз мы с вами изучим детекторы синтетических изображений, или проще говоря – чекеры AI-изображений.

Новости, обзоры продуктов и конкурсы от команды Timeweb.Cloud — в нашем Telegram-канале ↩

? Читайте также:

• ➤ Новые штрафы за поиск экстремистского контента: гид для digital-специалистов, да и всех остальных

• ➤ Украдено для вдохновения? Как нейросети превращают чужое творчество в «уникальный» контент

• ➤ Кто убил интеллект? Расследование деградации ChatGPT, Claude, Gemini и других LLM

• ➤ История игровой журналистики в России. Забытые журналы 90-х

• ➤ Ревизии современных ретро консолей и их комплектации. Что купить прямо сейчас и не пожалеть