С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) всё больше текстов на различных онлайн-платформах создаётся с помощью больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT и аналогичные им. Одним из популярных ресурсов, на котором подробнее исследуются и выявляются особенности AI-сгенерированных материалов, является Википедия. Этот сайт выступает как своего рода зеркало культурных и технологических изменений в сфере написания и редактирования контента. Особое внимание уделяется тому, как можно обнаружить элементы, указывающие на то, что тот или иной текст был создан или существенно отредактирован искусственным интеллектом. Понимание этих признаков необходимо для поддержания качественного и проверенного содержания энциклопедии.
Этот материал подробно рассматривает основные признаки AI-письма на Википедии, выделяет характерные паттерны и объясняет, почему их важно учитывать. Одной из ключевых особенностей работы больших языковых моделей является статистический характер их генерации текста. ИИ не понимает смысл в человеческом представлении, а основывается на обширном корпусе обучающих данных, подбирая наиболее вероятные по смыслу и структуре слова и выражения. Это преимущество позволяет создавать связные тексты, но одновременно и становится уязвимостью: в такой работе наблюдается тенденция к усреднению и сглаживанию специфических деталей. Из-за «регрессии к среднему» модель склонна трансформировать уникальную информацию в типичные, довольно общие формулировки, что делает текст менее оригинальным и глубоким.
В частности, модели часто придают чрезмерное значение символизму и значимости описываемого объекта. Многие тексты, созданные ИИ, содержат избыточные утверждения о том, как та или иная тема «играет ключевую роль», «отражает глубокое наследие» или «оказывает длительное влияние». Такие высказывания характерны даже для описания вполне обычных или малозначимых явлений и порой сопровождаются еле заметными оговорками вроде «даже несмотря на малую известность…». Этот признак заметен, когда речь идёт о биологических видах, культурных объектах или исторических событиях, где сохраняется тенденция приукрашивания и смещения акцентов с уникальных особенностей на общие, положительные метафоры и символику. Помимо этого, в текстах ИИ часто встречается чрезмерное внимание к поддержке тезисов за счет упоминания средств массовой информации и «независимых» источников, подчёркивая высокую значимость и заметность темы.
Однако такие ссылки могут носить поверхностный или недостоверный характер, не всегда подкрепляя реальное содержание. ИИ способен буквально повторять фразы из руководств по оформлению Википедии, иногда применяя их с ошибками или делая их слишком явными в тексте, что выделяется на фоне естественных стилей человеческих авторов. Одной из наиболее распространённых тактик ИИ является добавление поверхностного анализа, часто выражаемого с помощью причастий в настоящем времени, таких как «подчеркивая», «отображая», «подтверждая». Эти конструкции больше напоминают мнение без конкретного источника и создают эффект прикреплённого наблюдения, который по сути является синтезом, не подкреплённым независимыми данными. Часто субъектом таких глаголов становятся факты, события или абстрактные понятия, что в естественном языке звучит неестественно, поскольку объекты не могут сознательно подчеркивать или отражать что-либо.
Другим ярким признаком становятся излишне оптимистичные, рекламные по стилю характеристики. ИИ склонен использовать выражения вроде «богатая культурная палитра», «захватывающая природная красота», «непревзойденное наследие», которые обычно свойственны промо-материалам, а не объективным энциклопедическим текстам. Культивация такой положительной окраски проявляется особенно остро, когда тема относится к культурному наследию или значимым объектам с историческим значением. В текстах, созданных искусственным интеллектом, можно встретить и так называемые «дидактические» или редакторские оговорки, фразы, которые напрямую обращаются к читателю с предупреждениями или настоятельными рекомендациями вроде «важно помнить», «критично учитывать» и им подобными. Такие высказывания чаще отсутствуют в авторской работе людей, поскольку стилевой стандарт Википедии предполагает объективную подачу информации без прямого обращения к аудитории.
Также ИИ-письмо нередко включает шаблонные заключения и резюме, которые подводят итоги разделов или статьи целиком. Фразы типа «в заключение», «в общем» или «подводя итог» служат для повторного изложение основных моментов, однако часто повторяют уже сказанное без добавления ценной новой информации. Дополнительно наблюдается типичный шаблон описания «проблем и перспектив», где после перечисления сложностей следует стандартное абстрактное рассуждение о потенциальных положительных изменениях, что придаёт статьям формальное завершение. При создании лидов и описаний заголовков ИИ склонен ошибочно рассматривать названия некоторых статей, особенно списков или обобщённых тем, как имена конкретных реальных объектов. Результат – неестественные и чрезмерно формальные определения, которые человеку-редактору кажутся механическими или стилистически неверными.
Со стилистических особенностей ИИ выделяются частое использование параллелизмов с отрицаниями, например конструкций «не только… но и…», которые применяются не по необходимости, а скорее автоматически. Ещё одной отличительной чертой является чрезмерное использование «правила трёх» – в предложениях сплошь встречается перечисление из трёх элементов («глобальные SEO профессионалы, маркетинговые эксперты и специалисты по росту»), что создаёт иллюзию разносторонности или глубины анализа, но часто оказывается поверхностным. В текстах, созданных искусственным интеллектом, часто встречается неопределённое приписывание мнений некоей абстрактной группе или источнику. Фразы типа «некоторые критики утверждают», «наблюдатели отмечают», «отраслевые отчёты свидетельствуют» могут звучать убедительно, однако ссылки на конкретные авторитетные мнения часто отсутствуют или не соответствуют действительности. Это снижает авторитетность текста и указывает на тенденции «манипуляции доверенностью».
В русском сегменте Википедии, как и в других языковых версиях, технические аспекты создают дополнительные сложности. Искусственный интеллект плохо справляется с использованием вики-разметки и шаблонов. Частыми ошибками становятся неверное оформление ссылок, «битый» код, смешение разметки Markdown и wikitext, что создаёт визуальные аномалии и затрудняет редактирование. Подобные ошибки – яркий маркер автоматического создания контента. Особое внимание уделяется так называемым «фейковым» диапазонам – конструкциям типа «от … до …», использующимся не по назначению и таких, где нет чёткой оси измерения.
ИИ склонен вставлять такие выражения в тексты с целью добавить выразительности, но итоговое значение оказывается бессмысленным или сбивает с толку. Для распознавания ИИ-текста можно также обратить внимание на слишком формальные заголовки, где каждое слово написано с заглавной буквы, что характерно для автоматической генерации, но не соответствует стандартам Википедии. Эффект усугубляют чрезмерное применение жирного шрифта и вертикальные списки с чрезмерно формализованными подзаголовками, что придаёт тексту искусственную ритмику и структуру. Использование эмодзи в заголовках и списках – ещё одна странность, свойственная некоторым генераторам, но совершенно неуместная в энциклопедическом контексте. Чрезмерное применение длинных эм-дешей для выделения фраз, особенно там, где традиционные знаки пунктуации более уместны, тоже относится к категории признаков автоматического текста.
Крайне важно помнить, что многие из перечисленных признаков не являются абсолютными доказательствами использования ИИ. Некоторые из них могут встречаться в трудах начинающих или непрофессиональных авторов, а также при подготовке предварительных драфтов. Следует применять комплексный подход, обращая внимание на совокупность паттернов, а не на один единственный фактор. В заключение, распознавание признаков искусственного интеллекта в текстах Википедии способствует поддержанию высокого уровня точности и объективности, снижая риск распространения неточной или вводящей в заблуждение информации. Понимание этих особенностей позволяет опытным редакторам эффективнее фильтровать и корректировать материалы, сохраняя статус энциклопедии как надёжного и авторитетного источника знаний.
В перспективе развитие технологий требует постоянного обновления критериев распознавания, а также совместных усилий сообщества и технологических разработчиков для интеграции методов верификации и встраивания этических норм в процесс генерации контента.
