Уже знакомая всем картина: под постом появляется «аналитик» и с важным видом заявляет: «Ага, длинное тире! Вижу абзацы, вижу жирный шрифт — 100% ChatGPT писал!» Добавим сюда «ёлочки», и вот уже вердикт вынесен. Преступник, по их логике, пойман по... пунктуации.
Вся ирония в том, что тире — это не «изобретение ИИ», а просто нормальная русская пунктуация. Использовать его — признак грамотности, а не ботописания.
1/6
Аналитикам с «чуйкой» посвящается! На фото — классика русской литературы. Сколько процентов ИИ показывает ваш детектор на этом «длинном тире»? Если Достоевский не бот, то ваши правила пунктуации сломались.
Почему нейросети «грешат» тире
Стереотип, конечно, не на пустом месте. Нейросети действительно обожают тире. Но почему? Всё просто: они обучаются на тоннах текстов — книгах, статьях, документах, где это самое тире стоит по правилам языка: для пауз, вставок, разделения сложных мыслей.
Человек, который спешит, скорее напечатает короткий дефис. ИИ же всегда стремится к «правильному стилю», к идеалу. Итог: текст становится слишком грамотным, и это кажется подозрительным. Хотя многие классики русской литературы тире любили даже больше, чем современные нейросети.
1/3
На фото — «Свирель» Михаила Чехова, младшего брата того самого Антона Павловича. И снова длинные тире! Это уже не Достоевский, но для «экспертов» это 100% ИИ. Ваш вердикт?
Когда «чуйка» бьёт «матчасть»
Почитайте комментарии в сети, и вы увидите перлы:
«Тире, структура, жирный — 100% ИИ!»
«А ваш детектор на одну ЛЛМ обучен!»
«Может хватит давать ответы от нейросети? И да. Кавычки и тире палят её только так».
И всё. Диалог окончен. Дальше — либо тишина, либо жалобное: «Domain shift? А что это такое?», которое демонстрирует полное незнание матчасти.
Для этих «охотников за нейрослопом» любые правила и аргументы — высшая математика. Главное — «чуйка работает», а все остальные факты под неё подгоняются.
В итоге, сами борцы с «мусором» создают самый нелепый шаблон:
Текст ровный, структурированный, грамотный? ИИ!
Текст кривой, с ошибками, опечатками и короткими дефисами? А вот это, граждане, — живой, настоящий, неидеальный Человек!
Любой действительно качественный материал теперь автоматически под подозрением.
Анонс для «экспертов»
Ну а для самых стойких и упертых, кто уверен, что тире – это заговор машин, у меня плохие новости: это только начало. В следующих выпусках я продолжу мое, точнее ваше, «расширение кругозора» и разберу следующие явные признаки «нейрослопа», которые на самом деле являются нормами оформления: «кавычки-ёлочки», «ровные абзацы» и, конечно, демонический «жирный шрифт». Готовьтесь, матчасть не пощадит никого.
Вместо P.S. (Ирония, доведенная до абсурда)
Кстати, этот текст тоже проверили платным «детектором», и он радостно показал: 100% человек. Все тире — с моей клавиатуры, никакой нейросети.
Аргумент, который не работает. 100% Человек от ведущего детектора — ничто против коллективного «мы тут видим признаки ИИ».
Однако, наученный горьким опытом (когда мой скриншот детектора проигнорировали, а «признаки ИИ» всё равно увидели), я решил сделать упреждающий ход. Ведь если меня отправят в бан, я не смогу довести до конца эти банальные истины о «ёлочках» и «жирном шрифте»! Поэтому тег «Творчество нейросетей» я ставлю сам,
Ну а если в комментах увидите классическое: «ИИшница!» — просто посмейтесь. Классика жанра.
Искусственный интеллект уже перевернул сферу копирайтинга, бросив вызов авторам и заставив рынок искать новые правила игры. Если раньше главными вопросами были страхи и сопротивление прогрессу, мешающие автору стать профессиональнее, то теперь пришло время перейти ко второй ключевой теме — детекторам ИИ.
Вокруг них развернулся настоящий бизнес и — как это всегда бывает с новыми инструментами — целая индустрия страхов, проверок и охоты на «ведьм нейросетей». Почему требования к проверке текстов множатся, кто на этом зарабатывает и зачем всё это нужно рынку — разбираемся честно, профессионально и с долей иронии.
Индустрия страха: как заработать на тревоге
Сегодня вокруг искусственного интеллекта кипят не только баталии между «старыми мастерами» и новыми прагматиками, но и активно растёт параллельный рынок – детекторы ИИ. Казалось бы, идея здравая: машинный текст должен быть распознан. Но на деле всё куда прозаичнее: одни компании обучают нейросети для генерации контента, а другие — под теми же брендами — продают инструменты для «раскрытия» работы этих нейросетей.
Создать угрозу, а потом продать страховку — знакомая бизнес-модель. Классика маркетингового капитализма.
Генерировали — теперь проверим!
Сценарий повторяется сотни раз. Нейросеть создала черновик, копирайтер переработал, всё отлично. Но заказчик требует «проверку на ИИ», потому что «так сейчас делают все». И тут в дело вступает детектор — продукт тех же компаний, которые вчера выпустили генератор. Получается парадокс: нейросеть создаёт текст, а её же «коллега» тут же находит «преступление». И всё это ради подписок, рейтингов и сервисов с громкими слоганами «100% точности».
Всё для вашего удобства: здесь и генерируют тексты, и сами их же потом разоблачают как ИИ-контент. Вопрос доверия? Нет, это просто бизнес.
Детекторы как отражение страха нового
Эта тенденция почти религиозна. Детекторы стали чем-то вроде обрядовой проверки на чистоту, аналогом средневекового допроса: не ведьма ли ты, случайно, если пишешь слишком быстро? Как и сто лет назад, всё упирается в одно — страх перемен. Когда появились печатные машины — боялись конца культуры. Когда пришёл интернет — твердили, что умрёт журналистика. Теперь же «чистота текста» стала новой верой для тех, кто не успевает адаптироваться.
Проверяют не текст — а людей
Большинство детекторов срабатывают неверно. Они не различают между грамотным стилем и алгоритмической структурой, между шаблонным тоном статьи и осознанной стилистикой автора. Такие проверки часто бьют по профессионалам, чьи тексты просто написаны логично, лаконично и без ошибок.
Это как если бы бухгалтеру сказали: «Твои отчёты слишком точные — ты, наверное, с калькулятором работал». Или как если бы программиста наказывали за использование 1С потому, что «слишком быстро построил отчёт».
Текст, порожденный нейросетью под контролем копирайтера. Детектор завидует стилю, но честно называет меня человеком. Видать, ИИ тоже умеет мимикрировать!
Про деньги и настоящие цели
Детекторы — это бизнес, а не миссия. На этом рынке крутятся те же деньги, что раньше были у копирайтеров «старой школы». Когда у каждого новичка появляется инструмент, способный ускорить работу и сократить расходы клиента — старая система доходов рушится. И тогда появляются новые способы монетизации — проверки, «сертификаты человечности», анти-ИИ курсы, «честные агентства» и платные фильтры.
Чем больше сомнений в технологиях, тем выше продажи у тех, кто «успокаивает» аудиторию.
Российские ИИ-детекторы: кто тут главный и зачем они нужны?
Я собрал типичные отзывы и комментарии пользователей о двух самых популярных детекторах — GigaCheck от Сбербанка и Ai Detector от Text.ru. Оба сервиса активно используют авторы и редакторы, и именно их опыт позволяет понять реальные плюсы и минусы инструментов без маркетинговых прикрас.
Первым стал GigaCheck от Сбербанка. На бумаге выглядит солидно: громкое имя, заявленная точность почти 95%, поддержка последних моделей ИИ… На практике же всё сразу упирается в технические рамки: текст должен быть не короче 20 и не длиннее 10 000 знаков — ни шагу влево, ни вправо. При проверке нормального журналистского материала приходится его резать на кусочки. Самые полезные «фишки», вроде разбивки текста по подозрительным фрагментам, доступны только в Telegram-боте, а на сайте — лишь голый процент без конкретики. И не забываем, что сервис всё ещё работает в тестовом режиме: полноценной интеграции для корпоративных потоков пока нет, да и никакой API-автоматизации, если вы вдруг копирайтер нового поколения.
Границы проверки такие строгие, что быстро превратишься в фаната Telegram-бота. По-настоящему передовые ограничения XXI века.
Второй — привычный авторам и редакторам Ai Detector от Text.ru. Тут другая специфика: ограничения по объёму реализованы чуть мягче, но большую статью всё равно придётся дробить вручную. Оплата — отдельная история: привычные символы превращаются во внутреннюю валюту, которую нужно докупать. Самое интересное было с проверкой коротких текстов: сервис нередко выдаёт ложные срабатывания на официально-деловой стиль и стандартные структуры пресс-релизов. В итоге, если следовать всем советам и стремиться к «нулю ИИ» по мнению детектора, получится набор скучных, безликих фраз — либо придётся говорить заказчику «ну, вот сервис так считает...».
Плати нейросимволами — и сервис пообещает вычислить любой ИИ-текст, который он же и помогал писать. Вот она, нескончаемая цепочка доверия в эпоху цифровых тёзок и гуманитарных стартапов!
Вывод очевиден: оба решения не спасают рынок от ИИ, а отлично работают как формальный фильтр и психотерапия для заказчиков. Их результаты стоит воспринимать критически, помня обо всех технических и методологических недочётах. Detected — не значит виновен.
Личный опыт: тест копирайтера
Как человек, который ежедневно пишет на разные темы — от профессиональных статей по технике и отрасли до материалов для широкой аудитории и блоговых текстов — я регулярно пользуюсь нейросетями Perplexity и Gemini, браузером Comet. Это мой привычный рабочий инструмент, который помогает оптимизировать рутину и ускоряет создание контента.
Ради эксперимента прогнал через популярные детекторы (GigaCheck и Text.ru) статьи, написанные как для специфичных профессиональных площадок, так и для публики "попроще". И вот что по-настоящему удивило: тексты, созданные для широкой аудитории простым, разговорным языком, всегда определяются детекторами как «настоящие» — будто их писал человек, даже если половина фраз улетела из нейросети.
А вот статьи технические, с чёткой структурой, терминами и научным стилем, практически всегда «попадали» в ИИ: сервис уверенно заявляет, что текст создан машиной.
А вот технический текст сразу вызывает подозрение у детектора: если писать строго, со структурой и терминами — алгоритм с радостью записывает тебя в "машинное братство". В отличие от простого языка, тут бюрократия работает на полную!
Получается любопытный парадокс: если попросить нейросеть генерировать текст в молодёжном или ироничном стиле — ни один современный детектор ничего не обнаружит. А если следовать стандартам профессионального языка и точности, результат почти гарантированно окажется заподозренным. На практике это просто игра в маркетинговую угадайку: ни качество, ни смысл текста такие детекторы оценить не способны. Что заставляет задуматься: а имеет ли это вообще смысл?
Вместо охоты на ведьм — здравый смысл
Как и прежде, спасение не в запретах, а в критическом мышлении. Ни один детектор не заменит редактора, а ни один алгоритм не определит душу автора. Искусственный интеллект уже стал частью профессии — инструментом, который берёт рутину на себя.
А значит, пора перестать искать машин в каждом тексте и научиться отличать плохое письмо от плохой идеи. Не детектор определяет качество. Определяет человек.
Про вечных ловцов нейрослопа
Отдельный подвид пользователей — штатные «инспекторы нейросетей», которые не пишут свои тексты, а дежурят под чужими: выискивают «подозрительные» абзацы, жирный шрифт, ровные заголовки и бегут строчить едкие комментарии и жалобы модераторам. При этом подавляющее большинство из них слабо представляет, как вообще устроены нейросети, на чём их обучают, откуда берутся галлюцинации, что такое оверфит, домены, ложные срабатывания детекторов и прочая скучная матчасть, без которой все разговоры про «я тут выявил ИИ по картинке» — просто гадание на кофейной гуще.
Ирония в том, что именно такие борцы за «чистый человеческий контент» чаще всего создают токсичную среду: клеймят всё подряд «нейрослопом», не разбираясь ни в инструментах, ни в принципах их работы, зато очень уверенно раздают вердикты по одному только формату текста.
Детектор упрямо настаивает: 100% человек. Осталось дождаться, когда до этого же вывода дойдут те, кто ищет ИИ по жирному и абзацам.
В финал этой истории к посту прикладывается скриншот из специализированного детектора, который определяет весь этот текст как 100% написанный человеком — просто как напоминание, что реальность иногда сложнее, чем чья‑то внутренняя чуйка и привычка ставить штамп «ИИ» на всё, что выглядит аккуратно.
