Две одинаковые упаковки, один фальшивый контент
В феврале 2026 года сообщество разработчиков AI столкнулось с классической историей обмана. На GitHub появился репозиторий под названием Shade, который позиционировал себя как "новый фреймворк для тонкой настройки LLM". Звёзды росли, форки множились. Пока кто-то не заметил странное сходство с другим, уже известным проектом – Heretic 1.2, инструментом для снятия цензуры с языковых моделей, о котором мы писали ранее.
Оказалось, Shade – это почти дословная копия кодовой базы Heretic, но с переименованными функциями, слегка изменёнными комментариями и новой, красивейшей README. Разработчик Shade просто скопировал чужую работу, добавил пару косметических правок и выдал за своё революционное решение. Классика жанра, только теперь с привкусом искусственного интеллекта.
За первую неделю февраля 2026 года GitHub заблокировал 47 репозиториев, связанных с AI-инструментами, по обвинениям в плагиате. Это на 300% больше, чем за аналогичный период 2025 года. Проблема становится системной.
Почему именно AI-инструменты? Потому что легко
Ответ лежит на поверхности. Инструменты вроде Heretic, которые мы разбирали в статье про снижение потребления VRAM, имеют сложную, но хорошо структурированную архитектуру. Их код выглядит профессионально. Скопировать его, заменить названия переменных с "uncensor" на "fine_tune" и выдать за новый продукт – дело пары часов. Особенно если использовать тот же GitHub Copilot SDK для автоматизации процесса.
Мотив прост: халявные звёзды на GitHub, которые потом можно конвертировать в репутацию, предложения о работе или даже венчурные инвестиции. В мире, где каждый второй стартап называет себя "AI-first", проверить каждый репозиторий физически невозможно. Вот и процветает плагиат.
Как отличить Shade от Heretic: чек-лист для параноиков
Если вы видите новый модный AI-инструмент на GitHub, не спешите ставить звезду или, что хуже, встраивать его в свой стек. Вот на что стоит обратить внимание в первую очередь.
1 Проверьте историю коммитов (Commit History)
Первое, что выдает плагиат – подозрительно чистая история. Один или два начальных коммита с гигантским количеством изменений ("Initial commit", "First version"), которые добавляют сразу весь код проекта. Настоящие open-source проекты растут постепенно. Посмотрите на историю того же Heretic – там видна эволюция, эксперименты, откаты.
Особенно подозрительно, если ранние коммиты имеют даты, которые противоречат упоминаниям проекта в интернете. Инструмент, анонсированный вчера, не может иметь коммиты годичной давности. Если только это не форк – но тогда это должно быть явно указано.
2 Проанализируйте структуру зависимостей
Откройте requirements.txt, pyproject.toml или package.json. Видите там зависимости, которые явно не соответствуют заявленной функциональности? Например, Shade заявлял о работе с тонкой настройкой моделей, но в зависимостях был torch и transformers в версиях, идентичных Heretic, плюс специфические библиотеки для манипуляций с вниманием (attention layers), которые используются именно для снятия цензуры, а не для fine-tuning.
Сравните с актуальным стеком разработчика 2026 года из нашей статьи про AI-библиотеки. Несоответствие – красный флаг.
3 Ищите "призраков оригинального кода"
Плагиаторы часто ленятся или не умеют чистить код полностью. В Shade находили:
- Остатки оригинальных названий функций в комментариях ("# TODO: improve uncensor logic" в проекте про fine-tuning)
- Имена конфигурационных файлов, оставшиеся от оригинала (heretic_config.yaml)
- Ссылки на документацию или issues оригинального проекта в docstrings
- Идентичные строковые константы, ошибки, логи сообщений
Это как найти бирку от Armani на пиджаке с рынка. Мелкая деталь, которая всё выдаёт.
4 Проверьте активность в Issues и Pull Requests
Настоящий проект с живым сообществом имеет обсуждения, баг-репорты, предложения по улучшению. У плагиата Issues либо пустые, либо содержат шаблонные вопросы ("Great project!", "How to install?"), на которые автор отвечает односложно или не отвечает вообще.
Pull Requests – вообще индикатор. Если их нет, или они все отклоняются без объяснений (потому что мержить нечего – код не свой), это очень плохой знак.
| Признак | Настоящий проект (Heretic) | Плагиат (Shade) |
|---|---|---|
| Первые коммиты | Мелкие, постепенные, с осмысленными сообщениями | Один "Initial commit" с 50+ файлами |
| Issues | Технические обсуждения, баги, feature requests | Пусто или "спасибо, крутой проект!" |
| Зависимости | Соответствуют заявленной функциональности | Содержат лишние/несоответствующие библиотеки |
| Документация | Ссылается на внутреннюю логику | Общие фразы, повторяет README оригинала |
Автоматические инструменты? Пока что слабые
Можно подумать: в 2026 году уже должны быть AI-инструменты для обнаружения AI-плагиата. Ирония в том, что они есть, но работают так себе.
GitHub собственный CodeQL и системы вроде Gitnexus могут анализировать граф кодовой базы и находить сходства. Но плагиаторы научились их обманывать: меняют порядок функций, переименовывают классы, добавляют мёртвый код. Современные LLM вроде Claude 3.5 или GPT-4o отлично справляются с такими поверхностными трансформациями, не меняя сути.
Проблема усугубляется тем, что многие легитимные проекты тоже используют сходные архитектурные паттерны (потому что они работают). Отличить заимствование лучших практик от прямого копирования становится искусством, а не наукой.
Эксперты из Hugging Face (которые теперь управляют и Sentence Transformers) отмечают: в 2026 году до 15% репозиториев в категории "AI/ML" на GitHub содержат значительные объёмы заимствованного кода без корректной атрибуции.
Что делать, если вы уже попались?
Представьте: вы встроили Shade в свой pipeline для тонкой настройки модели, потратили недели на интеграцию, а потом обнаружили, что это копия Heretic. Исходный код которого, кстати, может иметь лицензионные ограничения или вообще быть не предназначен для вашего use case.
Первое – не паниковать. Второе – провести аудит безопасности. Именно такие ситуации мы описывали в материале про внедрение AI-ассистентов. Неизвестный код может содержать уязвимости, бэкдоры или просто сломаться при первом же обновлении.
Затем – перейти на оригинальный проект, если он подходит. В случае с Heretic это был отличный инструмент с активным сообществом. Или найти альтернативу. Главное – не продолжать использовать потенциально опасный код.
Будущее: больше плагиата или больше защиты?
Пессимистичный прогноз: плагиата будет больше. AI-инструменты для генерации и трансформации кода становятся лучше и доступнее. Тихий апокалипсис open-source, о котором мы писали, набирает обороты. Копировать чужой код, слегка его видоизменять и выдавать за свой – теперь может даже начинающий разработчик с подпиской на ChatGPT Plus.
Оптимистичный сценарий: появятся новые инструменты верификации. Возможно, на базе децентрализованных реестров для фиксации авторства. Или системы вроде RAG-промптов, но для анализа происхождения кода. GitHub уже экспериментирует с "происхождением коммитов" (commit provenance), чтобы отслеживать, был ли код сгенерирован AI и каким именно инструментом.
Но пока что лучшая защита – здоровый скептицизм. Видите новый AI-репозиторий с тысячей звёзд за неделю? Проверьте историю. Читаете восторженные комментарии, которые похожи на сгенерированные? Загляните в Issues. Думаете использовать инструмент в продакшене? Проведите due diligence, как при найме разработчика. Кстати, о найме: после скандалов вроде читерства на собеседованиях с помощью Claude, компании стали проверять не только людей, но и код, который они приносят.
Итог прост: золотая лихорадка вокруг AI привлекла не только таланты, но и аферистов. Heretic против Shade – лишь первый громкий случай в 2026 году. Будьте уверены, последуют другие. Ваша задача – не стать их жертвой.
