Перейти к содержимому 
Статья-исследование о том, как понять, какой перед вами текст: нейронный или написанный человеком.
Содержимое статьи
Немного цифр и аналитики для начала
Лишь 6 % пользователей по-настоящему доверяют контенту, созданному ИИ. Об этом сообщает РБК со ссылкой на исследования экспертов Иннополиса, РАНХиГС, ВШЭ. В этом же исследовании говорится, что 7 россиян из 10 легко отличат нейроконтент от авторского. Во всяком случае, они так считают.
Привет, на связи Дмитрий из Итирия. Путем несложных математических вычислений получается, что 70–75 россиян из 100 уйдут с сайта или из сообщества, если распознают ИИ-контент и не найдут в нем признаков живого опыта. Особенно, если особенно если человек пришел за экспертизой, советом или решением проблемы. Особенно в YMYL-сегменте. Одновременно с этим будет вынесен приблизительно такой вердикт: сайт недостоверный, делать здесь нечего в принципе. Всем спасибо, всем пока.
Если это ваш сайт, то как заказчик текста вы не сделали ничего криминального: наняли опытного копирайтера, оплатили его работу как авторский текст и выложили его в блог. Или вообще обратились в контент-агентство за услугой контент-маркетинга. Вы просто не знали, что текст может быть сгенерирован ИИ со всеми вытекающими. Поверили, так сказать, на слово.
Вывод прост: в 2026 проводить проверку текстов на предмет написание нейросетями — базовый момент, как в свое время, да и сейчас, — проверка уникальности. Сегодня расскажу, как это делать, потому что на первый взгляд нейротекст выглядит как настоящий. Но только на первый.
Возьмем на себя весь контент для вашего бизнеса
Удаленная редакция сделает все за вас
Почему это вообще стало проблемой
В превью к статье я рассказал только про верхушку айсберга. На самом деле контент, созданный при помощи ИИ в один промпт без последующей глубокой проработки, формирует три ключевых конфликта.
1. Заказчик против недобросовестного исполнителя
Допустим, вы нанимаете копирайтера. Платите ему как эксперту: за опыт, насмотренность, умение упаковать мысль. А он открывает ChatGPT, вбивает ваш заголовок и через пять минут присылает результат. Формально — текст готов. Технически — уникален. По факту — вы заплатили за то, что могла сделать Леночка из бухгалтерии в обеденный перерыв. Причем Леночка сделала бы это за полдня отгула на утренник дочери в детском саду. Скорее всего, с тем же качеством. Обидно? Очень. Поэтому умение распознавать ИИ-текст — это еще и способ защитить свой бюджет от ленивых исполнителей, которые маскируют генерацию под авторскую работу.
2. Читатель против «воды»
Люди устают от синтетических статей, где за красивыми оборотами прячется отсутствие смысла. Такой контент раздражает и подрывает доверие к площадке.
3. Поисковые системы против ИИ-контента
Google и Яндекс учатся выявлять машинный текст и могут пессимизировать сайты, где такого контента слишком много. Правда, тут нужно понимать тонкий момент. Поисковики не делят контент на «ИИ и человеческий». Они делят его на качественный и некачественный: ценят уникальную экспертизу, а не пересказ того, что модель насобирала в интернете. Поэтому речь здесь не о ИИ-контенте в принципе, а именно некачественном ИИ-контенте.
Чем плох текст от нейросети
Здесь важно разделить два случая: когда ИИ-текст объективно вреден, а когда он просто бесит.
Объективный вред
- Отсутствие фактчекинга. Модель может придумать несуществующее исследование, перепутать даты или сослаться на закон, которого нет. Она не проверяет факты, она предсказывает следующее слово. В медицинских, юридических или финансовых текстах это может привести к реальным последствиям.
А вот пример посерьезнее: нейронка перепутала федеральные законы, а потом несколько раз «переобувалась»:
- Проблемы с авторским правом. Прямой плагиат — редкость, но модель может перефразировать чужую экспертизу настолько близко к первоисточнику, что это станет проблемой. А может просто взять кусок авторской статьи, поменять «тоже» на «также» и выдать за свое творение.
- SEO-риски. Как я уже сказал, поисковики учатся давать предпочтение контенту с реальным опытом (E-E-A-T). Статья, где эксперт делится личным кейсом, объективно ценнее, чем компиляция общеизвестных фактов от ИИ.
Кратко: объективный вред в том, что за такой текст, скорее всего, прилетят прямые измеримые последствия. Падение доверия к сайту — в лучшем случае. Разбирательства по линии авторских прав — в худшем. Судебные разбирательства из-за последствий применения — в самом худшем.
Субъективный вред
- Одинаковая ритмика. Тексты нейросетей часто напоминают плавный поток без акцентов. Мало резких, коротких фраз. Мало сбоев ритма, которые свойственны живой речи. Так и слышится «Бу-бу-бу-бу-бу».
- Структура «гамбургера». Введение, три-четыре абзаца с маркированными списками, заключение с «таким образом». И так в каждой статье. Блог, где все посты такие — верный признак работы ИИ без редактуры.
- «Токсичная вежливость». Нейросети обучены быть безопасными и обходительными. Они редко занимают жесткую позицию, избегают конфликтных утверждений и постоянно используют смягчающие конструкции: «стоит отметить», «несомненно», «является важным аспектом».
Итог: текст становится пресным. Его можно прочитать и забыть через секунду, потому что он не задел, не удивил, не дал новой мысли. Как плохой боевик: пока смотрел, было интересно, вышел из кинотеатра — забыл и не вспомнил.
Как распознать ИИ-текст на глазок
Есть несколько маркеров, которые бросаются в глаза. По отдельности они ни о чем не говорят, но когда сходятся три-четыре, можно делать соответствующие выводы.
Стерильность стиля
Представьте, что текст писал человек, который никогда не злится, не радуется, не ошибается в построении фразы. У живого автора всегда есть речевые привычки, любимые слова, случайные повторы. У LLM — нет.
Идеальная грамматика при отсутствии стиля
Текст без единой опечатки, но при этом какой-то «пластмассовый». Человек может допустить опечатку, но выдать яркий образ. Нейросеть — наоборот.
- Отсутствие конкретики. Живой эксперт пишет: «В июле 2023 года мы запустили рекламу в Дзене и получили CPA 340 рублей при бюджете 50 тысяч». Нейросеть пишет: «Реклама в социальных сетях может быть эффективным инструментом при правильном подходе». Чувствуете разницу? Модель не пережила этот опыт, поэтому оперирует общими категориями.
- Вода и самоповторы. Нейросеть часто гоняет одну и ту же мысль разными формулировками. Она как будто ходит вокруг да около, боясь остановиться. Если вы можете сократить абзац на 40 % без потери смысла — скорее всего, его писал не человек.
- Проблемы с абсурдом и юмором. Попросите нейросеть пошутить, и вы получите объяснение шутки вместо самой шутки. Тонкая ирония, сарказм, игра слов — все это дается LLM тяжело. Если текст написан ровно и без улыбки — подозрительно.
Чтобы не надо было ничего распознавать, мы изначально пишем экспертные статьи с привлечением профессионалов в своей области. Вот пример такого кейса — рост трафика из блога в 241,2 раза, конверсий в 16,5 раз.
Нейроартефакты, или Метод насмотренности
Все признаки из предыдущего раздела можно сложить в чек-лист и пытаться вычислять ИИ механически, но есть путь короче. Это насмотренность: вы не анализируете текст по пунктам, а просто чувствуете: «что-то не то». Как опытный механик определяет неисправность в двигателе, не заглядывая под капот. Прямо как я.
Насмотренность — это навык, который формируется, когда вы прочитали сотни сгенерированных текстов и сотни живых. Мозг обучается вычленять паттерны быстрее, чем вы успеваете их осознать. Мы в Итирии называем такие вещи нейроартефактами.
Разберу ключевые триггеры, по которым глаз бьет тревогу.
«Не то, а это» и прочие ритмические клише
Нейросети свойственно строить фразы через противопоставление: «это не просто инструмент, а целая философия», «не разовая акция, а проект». Один раз — ок. Когда таких конструкций три на абзац — перед вами LLM.
Выдуманные слова и неестественные сочетания
Модель иногда собирает слова, которых не существует, например, «Взаимодейственность» — реальный пример.
Буква «ё»
Да, это маркер. Большинство людей при наборе текста используют «е» вместо «ё», особенно в неформальной переписке. Нейросеть же почти всегда выдает: «всё», «ещё», «чёрный». Для русскоязычного глаза, привыкшего к «е» в печатных текстах, обилие «е» создает легкий дискомфорт — как будто текст написан очень старательным, но неестественно аккуратным человеком.
Списки на каждый чих
Нейросеть любит структурировать. Если в тексте на 500 слов три маркированных списка — подозрительно. Если каждый список еще и начинается с заглавного слова жирным — почти гарантия.
Идеальный баланс
В живом тексте обычно есть перекосы: где-то автор увлекся и выдал абзац на полстраницы, где-то бросил короткую реплику. Нейросеть же держит абзацы примерно одинаковой длины.
Метафоры из ниоткуда
Нейросеть пытается украсить текст образами, но достает (часто не к месту) из себя заезженные конструкции, которые выглядят красиво, пока не вчитываешься. Было (ИИ): «Данные — это новая нефть. А искусственный интеллект — это двигатель, который превращает нефть в энергию».
Стало (человек): «Данные стали главным активом. Но без нормальной аналитики это просто мертвые цифры на сервере».
Закругленные концовки
Каждый блок, каждый абзац модель стремится закрыть красиво: «таким образом», «это позволяет сделать вывод», «в конечном счете». В жизни люди часто обрывают мысль или переходят к следующей без ритуальных фраз.
Конкретное, простите, палево наподобие This response is AI-generated, for reference only
Да, на потоке уровня контент-заводов такие артефакты имеют место быть. Редакторы, из-за огромного количества контента, физически не могут увидеть их все.
Технические способы проверки
Ручной метод хорош для грубой оценки, но что делать, когда нужно проверить десяток текстов или нужны аргументы для заказчика? Здесь в ход идут детекторы.
Большинство из них анализируют два параметра:
- Насколько текст предсказуем. Если каждое следующее слово легко угадывается, значит, у текста низкая перплексия и высокая вероятность машинной генерации. Человек чаще использует неожиданные, но уместные слова.
- Вариативность длины и структуры предложений. Человек пишет то длинно, то коротко. Нейросеть часто держит ровный, предсказуемый ритм. Бу-бу-бу-бу-бу.
Детекторы вычисляют вероятность того, что текст сгенерирован, и выдают результат в процентах. Важно понимать: это не точный тест, а вероятностная оценка. Ни один детектор не дает 100 % гарантии.
Эксперимент: проверяем текст ИИ-детектором
Я не стану углубляться в многообразие детекторов, тестировать их и описывать, потому что такой задачи перед этой статье не стоит. Покажу на примере, как они работают. Для эксперимента я взял популярный сервис Text.ru со встроенным ИИ-детектором. Сервис платный, 10 000 символов для проверки стоит 100 рублей.
Для начала закинул текст, сгенерированный нейросетью, вот результат:
Затем я грубо отрерайтил этот же кусок ручками и снова отправил на проверку:
Вывод: ИИ-детекторы в целом справляются с проверкой на предмет написания нейросетью и могут быть использованы для этих целей.
Особенно важно проверять статьи на нейронность, когда вы пишете статьи о конкретном продукте, где все данные должны быть проверены и перепроверены. Мы пишем продуктовые материалы, где все согласовано с заказчиком точно по ТЗ. Вот написали кейс, где всего с одной статьи мы получили 14 регистраций в сервисе.
Как написать текст, который не захочется проверять
Это главный блок для авторов. Вместо того чтобы думать, как пройти проверку, лучше писать так, чтобы ни у кого даже не возникло мысли проверять текст. Рецепт прост:
- Делитесь опытом, а не пересказом. Нейросеть может пересказать статью из Википедии. Она не может рассказать, как вы внедряли эту методику и что пошло не так.
- Используйте цифры и факты, которые можно проверить. Если вы пишете «по данным опроса нашей компании, 67 % клиентов…», это либо правда (и тогда это мощно), либо ложь. Но это уже ответственность автора.
- Формируйте авторскую позицию. Нейросеть избегает оценок. А вы можете сказать: «Этот инструмент — пустая трата денег, и вот почему». Такое не спишешь.
- Не бойтесь быть несовершенным. Живой текст имеет право на шероховатость. Он может быть резким, эмоциональным, неровным. Именно это делает его человеческим.
Лет эдак 5 назад, во времена повального увлечения инфостилем, я тоже старался максимально сушить текст от, казалось бы, мусора. Убирал вводные слова, лишние обороты и так далее. Теперь у меня и мысли нет сдерживать себя. Именно они делают текст человечным, а именно это и ценится. При прочтении Т-Ж времен редакторства господина Ильяхова мне казалось, что все статьи там пишет один и тот же автор. Сейчас бы я сказал, что все они сгенерированы нейронкой: стерильные, пластмассовые и безликие.
Живые экспертные статьи такими никогда не будет. Для Kokokc Performance мы подготовили серии интеревью с экспертами агентства и получили рост узнаваемости бренда в 7,6 рублей.
Подытожим
Если вы — заказчик, доверяйте, но проверяйте. Если текст кажется слишком гладким, в нем нет живого опыта и конкретики, а ритм усыпляюще ровный (я уже говорил бу-бу-бу?), с большой вероятностью перед вами работа нейросети. При сомнениях прогоните фрагмент через пару детекторов.
Если вы — автор, не пытайтесь обмануть систему. Используйте ИИ как инструмент, а не как замену себе. Добавляйте опыт, эмоции, позицию. Это единственное, что машина не может подделать по-настоящему.
В свое время я читал фантастический рассказ о том, как людей со сверхспособностями отправляли в место, где ими нельзя было пользоваться. На год. Герой рассказа промучился месяц и чуть не сошел с ума. Пошел в лес, чтобы попрактиковаться в передвигании предметов — у него был дар телекинеза. И вот что заметил герой: за месяц его, прежде совершенные, способности как будто ухудшились.
Поверьте, если злоупотреблять нейронками, то же самое будет и с вашими талантами по написанию текстов — проверено на себе. Да и вообще для уважающего себя автора это ниже собственного достоинства. Ну если только не писать по этим правилам.
Используйте этот чек-лист для самопроверки:
- Есть ли в тексте личный опыт или конкретные кейсы?
- Меняется ли ритм предложений или все монотонно?
- Можно ли сократить текст на 30 % без потери смысла?
- Есть ли четкая авторская позиция или сплошное «с одной стороны, с другой стороны»?
- Прошел ли текст проверку хотя бы двумя разными детекторами?
Если на первые четыре вопроса вы ответили «да», а последний показал меньше 30 % вероятности ИИ, вы написали хороший, живой текст. И никакая нейросеть вам не конкурент.
И традиционное «мясо» от автора, то есть меня. Пользователи перекормлены контентом и найти любую информацию — дело двух секунд. Поэтому сейчас, в 2026 году, ценна информация, поданная через фильтр личного опыта. У нейросети с этим большие проблемы экзистенциального свойства. Теория без практики мертва. А статьи от нейросетей — это пока только про теорию.
Если вам нужны тексты, которые пишут люди для людей и проверяют тоже люди, напишите лично руководителям Алексею Александрову или Виктории Кучиновой. Решим любые ваши задачи по контенту.
