6 симптомов, что текст написала нейросеть. Как поймать копирайтеров, авторов и экспертов на генерации контента
Нейросети все больше входят в нашу жизнь — и особенно в маркетинг и продвижение. Однако часто прогрессом начинают злоупотреблять, например, продавать заказчикам сгенерированные тексты под видом оригинальных или отправлять такие материалы в СМИ. Редакция Pressfeed.Журнала разбирается, как распознать статью или комментарий, написанный нейросетью, и на какие красные флажки обращать внимание маркетологам, редакторам и журналистам.
Проблема злоупотребления генеративными нейросетями усугубляется в геометрической прогрессии. Если создание изображений, написание контент-плана или сбор данных об аудитории, да даже подборку идей для статей в целом можно доверить ИИ, то написание текстов — нет. Они получаются чересчур водными, лишенными экспертизы и какой-либо критической оценки, не говоря уже о проваленном фактчекинге.
Использование ИИ для создания контента мы обсудили с рекламщиками, редакторами, авторами и журналистами в статье «Как нейросети повлияли на работу создателей контента, авторов, маркетологов и пиарщиков» — а еще в ней мы собрали результаты разных исследований и нашего опроса. В этом материале мы поговорим о том, как распознать текст, написанный нейросетью, а не живым человеком, чтобы не стать жертвой мошенничества.
Для начала несколько примеров для мотивации — зачем вообще нам нужно вычислять сгенерированные тексты? Представьте, что вы заказали посты или статью у копирайтера, заплатили денег. На выходе получили материал, формально он отвечает ТЗ и на первый взгляд кажется даже нормальным, но чего-то не хватает. В итоге текст не цепляет аудиторию, не набирает просмотры, не приводит трафик из поиска — краулеры просто его пессимизируют. Это — самый оптимистичный вариант развития событий.
В худшем случае копирайтер возьмет чужую статью, прогонит через синонимайзер и предложит вам. После публикации вы рискуете получить претензии от владельца текста вплоть до суда за нарушение авторских прав.
Для журналистов и редакторов, которые работают с комментариями экспертов, невнимательность может обернуться публичным позором и снижением репутации издания. Некоторые спикеры, использующие нейросети для написания текстов для СМИ, любят похвалиться своей смекалкой в соцсетях и на площадках вроде VC.ru, а в роли «дурачков» здесь, конечно, выступит редакция.
Чтобы не оказаться в подобных ситуациях, нужно проверять тексты, которые вам отправляют авторы и эксперты. Формально это можно сделать через сервисы антиплагиата: соответствующий функционал есть на Advego, AI Text Classifier, GPTZero, Content at Scale. Однако они не всегда точны и не распознают, например, материал, прогнанный через синонимайзер и перефразирование.
Лучше всего самостоятельно анализировать тексты на наличие признаков генеративной ИИ — о них и поговорим дальше. В качестве примера используем материалы, созданные самой популярной нейросетью — ChatGPT.
Признак №1. Шаблонная структура текста
Когда я собираю комментарии экспертов для статей, мне часто попадаются тексты, которые с первого взгляда можно определить как сгенерированные в ИИ. Первый и самый яркий признак таких материалов — шаблонная структура. Это значит, что автор поленился отредактировать текст хотя бы формально.
Наиболее распространенная структура сгенерированного текста выглядит следующим образом:
- подводка: тема, вопрос — очень важен, интересен, сейчас расскажу о ней;
- перечисление пунктов списком: подзаголовок + краткое пояснение без особого смысла;
- если есть примеры — тогда в конце каждого пункта появляется слово «Пример: (особо не несущая нагрузки краткая иллюстрация»;
- вывод: «вот, мы обсудили самые важные моменты темы, она очень важна!»
Подобная структура оптимальна больше для нормальных полноценных статей, а не постов или комментариев экспертов, ИИ используют ее везде. Поэтому малые форматы очень легко оценить именно по наличию этого шаблона.
Давайте сравним комментарий настоящего эксперта (внизу) с тем, который, по моему мнению, был написан с помощью нейросети (наверху). Запрос касался формирования успешной SMM-стратегии, я просила спикеров поделиться лайфхаками и советами для разных этапов, рассказать о своем опыте.
В первом случае мы видим жесткую структуру ответа: подводка, подзаголовок, краткое пояснение и вывод. Все блоки абсолютно одинакового размера — ни одного лишнего предложения. Не говоря уже о полном отсутствии смысла и экспертизы, с одного взгляда понятно, что текст уникален только технически.
Во втором примере эксперт отвечает на несколько вопросов, но его текст не имеет жесткой структуры, в одном месте дан пример, в другом — совет. Ответ логичен: мы видим, как строится мысль и причинно-следственные связи. Ну и самое главное — в нем прослеживается экспертиза и реальное мнение человека.
Не всегда нейросети используют именно этот шаблон для ответов на вопросы, но он — один из самых популярных. Особенно часто такой вариант структуры встречается, когда вы просите рассказать о причинах чего-то, дать советы или показать процесс — в случаях, когда возможно перечисление.
Признак №2. Отсутствие фактуры
Хотя отсутствие фактуры характерно не только для сгенерированных, но и для просто некачественных текстов, это не имеет особого значения — зачем вам плохой материал, кем бы он ни был написан.
Тем не менее, именно качественная фактура и аргументация становится лакмусовой бумажкой для генеративных ИИ.
Поскольку нейросеть не может критически оценить проблему, она чаще всего не понимает дуальных вопросов, на которые нет однозначного ответа. У нее есть только одно мнение, и чаще всего оно положительное: «Что вы думаете о шаблонах продающих текстов, используете ли в работе?» — «Это — основа нашей работы, мы всегда ими пользуемся». Хотя любому специалисту очевидно, что с этими формулами не все так просто и есть множество оговорок. При этом в вопросах, где предполагается очевидно негативная реакция, ИИ все же не пытается написать обратное.
Давайте сравним комментарий, сгенерированный ИИ, и тот, который был написан вашим покорным редактором для Skillbox Media, об использовании продающих формул в текстах.
В примере выше ChatGPT не сомневается в полезности продающих формул — его все устраивает, никаких оговорок не возникает. Примеры тоже лишены какой-то конкретики — нейросеть просто называет самые очевидные способы применения.
А вот — начало комментария, написанного для статьи в блоге Skillbox. Мы говорим о том, что формулы продающего текста — это, конечно, хорошо, но на самом деле они редко используются в работе в качестве непреложного шаблона.
Признак №3. Отсутствие аргументации
Живой человек аргументирует свою позицию, ссылаясь на исследования, данные, тренды и жизненный опыт. ИИ, даже мимикрируя под личность и говоря от первого лица, использует абстрактные понятия и умозаключения в формате капитана очевидности.
Возьмем пример с журналистским запросом на тему черного пиара, где мы спрашивали мнение специалистов о том, насколько этично его использовать и сталкивались ли они с ним в работе.
Нейросеть написала вполне логичный текст, даже привела аргументы, как мы просили, — однако все они относятся к общим абстрактным понятиям, похожим на выдержки из «Википедии». Ответы экспертов опираются на их опыт, восприятие, статистику, они достаточно конкретны.
Признак №4. Пустые примеры
Примеры — тоже часть фактуры, но на них стоит обратить отдельное внимание. Во-первых, чаще всего нейросети используют абстрактные иллюстрации. Во-вторых, эти примеры часто оторваны от общей темы повествования, то есть не подтверждают мысль автора, а просто болтаются рядом в качестве формального аргумента.
Если при взгляде на пример у вас возникают вопросы: «И что? Как это связано? А суть в чем, как это работает?», — это яркий красный флаг, сигнализирующий о вмешательстве ИИ.
Например, мы попросили нейросеть рассказать, для чего компании используют маскоты, и привести примеры. ИИ попытался это сделать — но в ответе явно не хватает конкретики и пояснений. Примеры получаются нераскрытыми, а потому — бесполезными. Кроме того, ChatGPT допустил фактическую ошибку, рассказав о несуществующем мишке из M&M’s.
А вот выдержка из нашей статьи про маскотов в Pressfeed.Журнале. Обратите внимание на то, что примеры органично подобраны к теме, о которой мы говорим, и точно иллюстрируют ее, несмотря на небольшой объем текста, аналогичный сделанному в нейросети.
Примеры из собственного опыта экспертов всегда относительно конкретны. Даже если спикер не дает цифры или статистику, вы видите правдоподобное описание ситуации и последствий: «Мы сделали это, получили вот это», «Пробовали это — нам не понравилось, потому что…». Нейросеть приводит на первый взгляд похожие кейсы, но в них никогда не будет конкретики, выводов или анализа ситуации.
Возвращаясь к истории с формулами продающего текста, мы попросили ИИ привести примеры из «нашего опыта». Кейс получился формальным — хочется спросить: «А где пример-то?».
Сравните текст выше с примером, который сделали мы. Несмотря на приблизительно одинаковый объем, здесь есть конкретика, которую нейросеть просто не может дать ввиду отсутствия данных.
Признак №5. Повторы и вода
Тексты, написанные нейросетями, часто можно вычислить по повторам — как фактическим, так и смысловым. В попытке создать больший объем текста, ИИ начинает использовать одни и те же аргументы, не добавляя новой информации. В итоге текст, несмотря на размер, получается пустым — если его «отжать», останется пара всего строчек.
Например, мы попросили ChatGPT ответить на вопрос журналиста и рассказать о признаках обмана со стороны SEO-специалиста. На первый взгляд, ответ логичен, но при внимательном просмотре оказывается, что нейросеть повторяет один и тот же факт, просто расширяя предложение.
Сравним этот ответ с комментарием эксперта. В «человеческом» тексте мы видим реальное раскрытие заявленной темы, конкретные аргументы, примеры и пояснения, которые дают дополнительную информацию.
В сгенерированных текстах часто получаются умозаключения по следующему шаблону: «Проанализируйте аудиторию — важно проанализировать аудиторию, чтобы узнать потребности, это поможет лучше ее понять». На этом мысль и заканчивается.
Признак №6. Нет авторского стиля
Конечно, хороший копирайтер подстраивается под необходимую тему и tone of voice. Однако, если вы заметили признаки сгенерированного текста, то отсутствие авторского стиля, узнаваемых фраз или отсылок должно насторожить. Тем более когда речь идет о комментариях экспертов и колонках для СМИ или блога.
Нейросети могут имитировать речь живых людей и даже пытаться оперировать терминологией или разговорными штампами, но обычно они резко выделяются на фоне спокойного, сглаженного текста. Помимо этого, ИИ часто тяготеют к использованию деепричастий, нейтральных слов, инфинитивов и обезличенных конструкций.
Материал, написанный человеком, смотрится цельно. Авторы, особенно непрофессиональные копирайтеры, обычно вырабатывают манеру письма, равно как и речи. Например, кто-то пишет «стенографными» предложениями, одни часто используют канцеляризмы или сложноподчиненные конструкции, а другие, наоборот, дают много описаний или разговорной лексики.
Давайте сравним тексты, написанные нейросетью и экспертом, на тему ошибок в общении с журналистами. ChatGPT подготовил правильный, но очень нейтральный и «водный» ответ. Обратите внимание на повторы и использование канцеляризмов, хотя в промте мы просили сделать текст как можно более человечным.
Второй ответ принадлежит эксперту — он выглядит гораздо более личным по сравнению с предыдущим. Спикер использует разговорные обороты, отсылки к фразеологизмам и профессиональную лексику. Предложения динамичны — они разной длины и подражают обычной речи.
Само по себе отсутствие ярко выраженной манеры письма не означает, что перед вами материал, созданный через ИИ. Однако, если в рамках одного текста автор скачет от одного стиля к другому, стоит задуматься и посмотреть — нет ли других симптомов сгенерированного текста.
Что в итоге?
По мере обучения нейросетей они все больше и больше смогут подражать человеческой речи и письму. Тем важнее становится реальная экспертиза — особенно в блогах, авторских колонках и СМИ — и дороже ценятся качественные тексты.
Использовать «как есть» тексты, сгенерированные ИИ, для постов, статей и экспертных комментариев — дурной тон. Как минимум вы будете просто выпускать бесполезные и скучные материалы, которые не принесут большой пользы с точки зрения продвижения. В худшем случае, если вас поймают за руку, вы получите негатив от аудитории и потеряете доверие читателей и журналистов.
Помимо этого, остается еще риск получить пессимизацию от поисковых систем и претензии от владельцев оригинального контента, с которого был «списан» ваш текст. Чтобы избежать подобных удручающих историй, важно проверять материалы, которые вам отправляют авторы и эксперты.
P.S. Если вы хотите публиковаться в СМИ, но никак не можете выйти на нужное издание и журналистов, и плюс к тому не уверены, что сможете написать качественный материал, — не беда. У нас есть специальная услуга «Куратор-копирайтер Pressfeed». Мы найдем для вас подходящие запросы журналистов на сервисе журналистских запросов Pressfeed, напишем нужные тексты и проконтролируем выход публикаций. Переходите по ссылке и бронируйте бесплатную консультацию.
Реклама: ООО "ПРЕССФИД", ИНН 9715219654, ОГРН: 1157746902961, erid: LjN8KDPM4 
Комментарии