Структура и клише: как распознать ИИ-тексты

Нейросети уже пишут статьи, посты, письма и даже книги. Они могут делать это вполне качественно, если работают в тандеме с человеком. 

А вот если вовремя не перехватить инициативу, в сеть попадает однотипный, поверхностный слоп. 

В статье расскажем, можно ли распознать ИИ-текст достоверно и какие надоедливые шаблоны указывают на робота в соавторстве🤖.

Что плохого в ИИ-текстах и зачем их распознавать

Нейроконтент — слишком удобный инструмент, чтобы его игнорировать. Он обходится дешево, создается быстро и позволяет хорошо выполнить определенные задачи. 

Поэтому маркетологи, владельцы бизнеса и авторы все чаще используют нейросети для создания текстов. 

Команда Ahrefs проанализировала 900 000 новых веб-страниц, созданных в апреле 2025 года. В результате оказалось что 74,2% из них содержали ИИ-контент.

Важно понимать, что ИИ-тексты сами по себе не проблема. При хорошей редактуре и экспертизе они могут быть полезными, информативными и качественными. 

Проблема возникает, когда в сеть попадает откровенный AI-слоп — шаблонные, поверхностные и бессмысленные тексты, созданные ради объёма. Именно такие материалы нужно выявлять редакторам.

Почему важно распознавать AI-слоп: 

• Раздражает пользователей. Текстовый слоп водянистый, шаблонный и бесполезный. Читатель тратит время, не получает ответа и покидает страницу. Это ухудшает пользовательский опыт и поведенческие метрики сайта. 
• Снижает лояльность и доверие к бренду. ИИ-тексты выглядят одинаково у разных компаний. Бренд теряет уникальность и экспертизу. 
• Ухудшает SEO-позиции. Поисковые системы хуже ранжируют слабый контент. Eсли сайт публикует много откровенного слопа, позиции могут постепенно снижаться. 

Как выявить ИИ-тексты и можно ли это сделать точно

Спойлер — нет. 

Чаще всего маркетологи и редакторы используют два пути, чтобы определить текстовый слоп: 

Ручная оценка. Редакторы читают текст и анализируют логику, структуру, синтаксические и стилистические приемы. Для этого нужна насмотренность и практика. Полезен также и собственный опыт работы с нейросетями. 

Сервисы. Специальные платформы (Use GPT, GPT Zero, AI Detector Writer) анализируют текст и определяют, на сколько процентов он написан человеком или роботом. Этот метод часто используют, если на этапе ручной редактуры возникли сомнения в происхождении материала. 

При этом ни ручная проверка, ни автоматические сервисы не могут с полной точностью определить, кто написал текст: ИИ или человек. 

Современные языковые модели учатся писать максимально «по-человечески», а люди, наоборот, могут писать шаблонно и формально. В результате признаки пересекаются. 

Журналист и эксперт по контенту Майя Богданова в одном из вебинаров продемонстрировала несколько совершенно разных текстов, часть из которых были действительно похожи на авторские литературные материалы. На самом деле все посты написала нейросеть. 

Чтобы добиться такого эффекта, Майя регулярно в течение длительного времени общается с нейросетью, указывает на ошибки, загружает в чат референсные статьи. Это помогает максимально очеловечить текст, а также научить нейросеть повторять стилистику автора. 

Если говорить про сервисы определения AI-контента, то их возможности также ограничены. ИИ-детекторы обычно анализируют следующие параметры:

• статистические особенности текста (предсказуемость слов, «ровность» ритма);
• стилистические признаки (структуру предложений, лексику);
• сравнивают текст с примерами человеческого и AI-контента. 

Точность такой оценки зависит от модели, языка, длины текста и степени человеческой редактуры. 

Тексты, созданные с участием человека или отредактированные после генерации, становятся значительно труднее распознать. Поэтому ни один детектор не может гарантировать надежный результат. 

Эксперты рекомендуют не полагаться на один метод, а опираться на совокупность признаков и здравый смысл, развивать насмотренность и логику.

Общие признаки ИИ-текста

Чтобы лучше распознавать ИИ-тексты, важно понимать базовые принципы работы больших языковых моделей (Large Language Model, или LLM). 

LLM не понимает текст, так же как человек. Каждое слово, слог, повторяющееся сочетание букв представляет для модели набор чисел. Такой смысловой кусочек называется «токен». 

Модель изучает миллионы готовых текстов и выявляет статистические закономерности, грамматику, синтаксис, стили. Она знает, какие токены с наибольшей вероятностью следуют друг за другом в миллиардах различных контекстов.

Поскольку модель опирается на статистические закономерности и вероятности, она стремится к «усреднённым» формулировкам, предсказуемой структуре и ровному стилю.

В результате AI-тексты могут выглядеть слишком гладкими, шаблонными и обобщёнными. Эти особенности не всегда заметны сразу, но при внимательном чтении их можно распознать по нескольким типичным признакам.

Общие формулировки без конкретики, водянистость. Нейросеть пишет абстрактно и избегает деталей. Если изменить в таком тексте название бренда / нишу, то его может использовать любая другая компания. 

Для статей работает тот же принцип. Вроде все написано верно и по делу, с упоминанием терминов, но не хватает сути и конкретики. В таких текстах часто нет реальных кейсов и подтвержденной экспертизы. 

Нейтральность. При использовании ИИ для генерации текстов и других задач, важно держать в голове одну важную мысль. Нейросеть обучена помогать человеку. Ее задача — прежде всего сделать так, чтобы он был доволен. 

Нейросеть может придумать факты и притянуть за уши любую идею, если это написано в промпте. 

Поэтому информационные материалы нейросеть пишет максимально безопасно. В них нет категоричных высказываний, позиции автора, ярких эмоциональных суждений.

Слишком гладкий текст с четким ритмом. AI часто пишет предложения примерно одинаковой длины. Такие тексты легко читаются, но иногда звучат скучно и неестественно. 

А еще в них нет шероховатостей, разговорных элементов, неожиданных формулировок. Он ровный и слишком «идеальный», чтобы его написали простые смертные люди.

Шаблонная структура. Нейросеть часто пишет по схеме: введение, основная мысль, заключение. При этом абзацы почти одинаковой длины, мысль течет плавно и линейно. 

Нерабочие ссылки и компрометирующие UTM. Более продвинутые авторы используют ИИ для ресерча (поиска информации по теме). Они просят найти исследования, мнения экспертов, статистику, а потом вшить ее в тексты. 

При этом нейросеть часто приводит в пример нерабочие ссылки: несуществующие страницы с ошибкой 404. 

ChatGPT часто маркируют ссылки — ставит UTM-метку /?utm_source=chatgpt.com

Этот признак не всегда свидетельствует о том, что текст написан с помощью ИИ. Но редакторам важно обращать на это внимание, проверять и исправлять ссылки, чтобы не дискредитировать себя перед читателем. 

Кусочки рассуждений и ответов нейросети. Забавный признак, но иногда такие тексты встречаются в сети. 

Автор копирует ответ нейросети без редактуры и оставляет фразы вроде: «новый чат», «вот сопроводительное письмо на твою вакансию», «вот список» и так далее.

Узнаваемые приемы в ИИ-текстах

Определять ИИ-слоп по узнаваемым приемам и фразам научились даже рядовые пользователи соцсетей. Наверняка вы тоже так умеете. Остаётся проверить, все ли приемы вам известны.

Это не Х. Это Y.  Классическая конструкция, которую часто используют для соцсетей. Изначально она должна была усиливать аргумент и привлекать внимание, но теперь превратилась в шаблон. 

Похожие конструкции: «не Х, а Y», «это не просто Х, это Y». 

Противопоставления. Чаще всего это два коротких предложения, одно из которых с частицей «не». Обычно их несколько, они следуют друг за другом и стремятся доказать читателю одну и ту же мысль. 

Риторические вопросы. Классический прием —  «Хочешь честно?». 

С этой фразы часто начинаются посты в соцсетях, в которых через пару абзацев вам точно захотят продать что-то очень важное.  

Необоснованные тире. В русском языке есть четкие правила, когда нужно использовать этот знак препинания. Но в художественной литературе существует понятие авторского тире. Его ставят, когда нужно расставить акценты, визуализировать структуру стиха, привлечь внимание. 

Например, у Маяковского: 

Хотите —

буду от мяса бешеный

— и, как небо, меняя тона —

хотите —

буду безукоризненно нежный,

не мужчина, а — облако в штанах!

Нейросеть пытается учиться у великих, но ставит тире необоснованно, подряд, часто, и тем самым выдает себя. 

Парцелляция. Это намеренная разбивка текста. На очень короткие. Отдельные. Фразы. 

Позволяет усилить мысль и улучшить читаемость, но при неуместном использовании выдает излишние старания ИИ-робота.

Инсайт. Прием часто используется в коммерческих текстах. После него обычно следует решение проблемы, описание продукта и призыв к действию. 

Автор-робот анонсирует что-то важное и заведомо интересное, старается продать идею, но не предлагает ничего выдающегося. Инсайт искусственный. 

Типичные приемы: «и вот здесь начинается самое интересное», «и вот в чем причина», «и все потому что». 

Резюмируем: достоверно распознать ИИ-текст не могут ни люди, ни машины.

На вмешательство нейросетей в контент могут указывать шаблоны, клише, особенности повествования и логики.

Генерировать откровенно плохие тексты могут и люди, и машины. А вот писать по-настоящему живо, с неожиданными мыслями, опытом и экспертизой пока возможно исключительно с участием человека.