Википедия объявила войну AI-текстам, и вот что они научились определять
В 2024 году редакторы Википедии столкнулись с лавиной AI-генерируемого контента. К 2026 году проблема достигла таких масштабов, что создали WikiProject AI Cleanup - специальный проект по очистке энциклопедии от текстов, написанных ChatGPT, Claude 3.5 и другими моделями.
За два года работы они проанализировали более 500 тысяч правок и выявили паттерны. И знаете что? Опытные редакторы определяют AI-текст с точностью 90%. Новички - около 50%. Разница в 40% - это как раз знание тех самых признаков, о которых мы сейчас поговорим.
Важно: Статья актуальна на 21 января 2026 года. Учитывайте, что модели постоянно улучшаются, и некоторые признаки могут устаревать. Но фундаментальные паттерны остаются.
Первый уровень: очевидные маркеры, которые бросаются в глаза
Эти признаки заметит даже человек без специальной подготовки. Они как грамматические ошибки в школьном сочинении - сразу видны.
1 Антропоморфизм и ложная уверенность
AI любит приписывать человеческие качества неодушевленным объектам. Особенно в научных статьях. Вот реальный пример из удаленного контента Википедии:
AI-текст: "Квантовый компьютер стремится решить сложные задачи, которые обычные компьютеры просто не понимают. Он мечтает о прорывах в криптографии и фармацевтике."
Компьютер не стремится, не мечтает и не понимает. Это базовое правило научного стиля, которое AI регулярно нарушает. В гайде WikiProject это называют "синдромом оживления техники".
2 Шаблонные вводные фразы
ChatGPT и его собратья обожают определенные конструкции. Если видите эти фразы - красный флаг:
- "В современном мире..." (особенно в технических текстах)
- "Нельзя не отметить, что..."
- "Следует подчеркнуть..."
- "Важно понимать, что..." (после этого обычно идет банальность)
- "В заключение хотелось бы сказать..." (даже если текст на две страницы)
Статистика WikiProject: в 78% AI-текстов встречается хотя бы одна из этих фраз. В человеческих текстах - только 12%.
Второй уровень: стилистические аномалии, которые видит редактор
Тут нужен более тренированный глаз. Эти признаки не бросаются в глаза, но портят текст.
3 Избыточная гармония предложений
AI старается делать текст "гладким". Слишком гладким. Предложения имеют похожую длину, структуру, ритм. Нет резких переходов, нет эмоциональных всплесков, нет неожиданных поворотов.
Возьмите любой абзац и прочитайте вслух. Если он звучит как заученная лекция - вероятно, это AI. Настоящие люди пишут с "шероховатостями".
4 Избегание конкретики
AI обожает общие фразы. Вместо "продажи выросли на 17% после запуска кампании в TikTok" он напишет "маркетинговая активность привела к значительному росту показателей".
Проверка простая: ищите цифры, имена, даты, конкретные факты. В AI-текстах их критически мало. Особенно это заметно в научных статьях, где конкретика - основа всего.
| Признак | В AI-текстах | В человеческих текстах | Точность определения |
|---|---|---|---|
| Шаблонные фразы | 78% | 12% | Высокая |
| Отсутствие конкретных дат | 92% | 34% | Очень высокая |
| Антропоморфизм | 65% | 8% | Средняя |
| Однородная структура предложений | 84% | 22% | Высокая |
Третий уровень: технические паттерны, которые видят только эксперты
Эти признаки требуют либо специальных инструментов, либо многолетнего опредакторского опыта.
5 Статистика токенов
У AI есть любимые слова и конструкции. GPT-4 обожает слово "значительный", Claude предпочитает "фундаментальный", а все вместе они злоупотребляют наречиями вроде "крайне" и "чрезвычайно".
Есть забавный паттерн: AI почти никогда не использует слово "очень". Слишком просто, слишком примитивно. Вместо этого - "исключительно", "невероятно", "поистине".
6 Хронологические аномалии
Это мой любимый признак. AI плохо ориентируется во времени. Особенно если его обучали на данных до определенной даты.
Классический пример: текст про технологию 2025 года, но все примеры и ссылки - до 2023. Или наоборот - исторический текст с современными терминами. В Википедии нашли статью про средневековую медицину, где упоминались "нейросети для диагностики".
Четвертый уровень: контекстуальные ошибки, которые не видны на первый взгляд
Самый сложный для обнаружения тип ошибок. Требует глубокого знания темы.
7 Ложные корреляции
AI отлично находит связи между понятиями. Слишком отлично. Он видит корреляции там, где их нет.
Пример из реальной AI-статьи в Википедии: "Рост использования солнечных батарей напрямую связан с увеличением продаж мороженого в Скандинавии". Технически и то, и другое растет. Но причинно-следственной связи нет.
8 Смешение стилей
Научная статья с элементами журналистики. Техническая документация с лирическими отступлениями. Деловой отчет с философскими размышлениями.
AI не понимает жанровые границы. Он знает слова, но не знает контекста их использования. Особенно это заметно в научных текстах, где стиль должен быть строго формальным.
Что делать, если подозреваете AI-текст?
WikiProject AI Cleanup рекомендует трехэтапную проверку:
- Быстрая оценка (30 секунд): ищите шаблонные фразы, антропоморфизм, отсутствие конкретики
- Глубокий анализ (3-5 минут): проверьте хронологию, статистику токенов, стилистическую однородность
- Экспертная проверка (10+ минут): анализ контекста, проверка фактов, поиск ложных корреляций
Инструменты, которые используют редакторы Википедии:
- GPTZero (обновленная версия 2025 года с точностью 89%)
- Originality.ai (платный, но самый точный - 94% по данным 2025 года)
- Самодельные скрипты для анализа статистики токенов
- Старый добрый человеческий глаз (все еще самый надежный для сложных случаев)
Предупреждение: Ни один инструмент не дает 100% точности. Особенно с новыми моделями вроде GPT-4.5 или Claude 4. Всегда перепроверяйте сомнительные случаи вручную.
Почему это важно? Потому что AI начинает есть сам себя
Проблема не только в том, что AI пишет плохие тексты. Проблема в том, что эти тексты попадают в обучающие данные для следующих версий моделей. Это явление называют Model Collapse - когда ИИ начинает тренироваться на собственных генерациях.
Результат? Качество падает. Тексты становятся еще более шаблонными. Ошибки множатся. К 2026 году некоторые исследователи бьют тревогу: если не очищать данные, через 2-3 итерации модели деградируют до полной бесполезности.
Википедия - не единственная платформа с этой проблемой. Научные журналы, новостные сайты, образовательные ресурсы - все завалены AI-контентом. Разница в том, что Википедия хотя бы пытается с этим бороться.
Ирония судьбы: AI учится определять AI
Самый эффективный инструмент для обнаружения AI-текстов в 2026 году? Другие AI. Специально обученные модели, которые ищут паттерны генерации.
Но и здесь есть проблема. ChatGPT и другие модели имеют свои предубеждения. Они лучше определяют тексты, написанные в определенном стиле. Диалекты, нестандартная грамматика, творческие отклонения - все это сбивает детекторы с толку.
Получается парадокс: чтобы отличить AI от человека, мы используем AI. Который, в свою очередь, может ошибаться. Замкнутый круг.
Что будет дальше? Прогноз на 2027-2028 годы
По данным WikiProject AI Cleanup, ситуация ухудшается. В 2024 году доля AI-правок в Википедии составляла 3-5%. В 2026 - уже 12-15%. К 2028 может достигнуть 30%.
Но есть и хорошие новости:
- Детекторы становятся умнее (точность выросла с 75% в 2024 до 89% в 2026)
- Редакторы учатся быстрее распознавать AI-тексты
- Появляются стандарты маркировки AI-контента
- Некоторые платформы (как Grokipedia) вообще отказываются от AI-генерации
Мой совет? Не полагайтесь слепо на инструменты. Тренируйте собственное чутье. Читайте больше качественных человеческих текстов. Запоминайте, как пишут настоящие эксперты. И тогда вы сможете отличить AI даже без детекторов.
Потому что в конечном счете, AI все еще не понимает, о чем пишет. Он генерирует тексты, а не создает смыслы. И эта разница видна невооруженным глазом. Нужно только знать, куда смотреть.
