Промпт для GPT-4: Как превратить текст в «человеческий» и обойти AI-детекторы

Введение. Развитие больших языковых моделей привело к тому, что генерируемые ими тексты стало трудно отличить от написанных людьми. В ответ появились детекторы ИИ-текста – программы, пытающиеся распознать, создан ли фрагмент текста искусственным интеллектом (например, ChatGPT) Такие детекторы анализируют характерные черты текста (статистические и лингвистические) и выносят вердикт о вероятном происхождении. Это создает проблему для пользователей ИИ: во многих сферах (образование, контент-маркетинг, SEO) от текста требуют «человечности» и оригинальности, а обнаружение следов ИИ может привести к санкциям или утрате доверия. Возникает задача очеловечивания текста – преобразования машинного текста в максимально естественный, неприметный стиль, не распознаваемый детекторами. Система, решающая эту задачу, условно называется «Humanizer» (от англ. humanize – очеловечивать). В данном отчёте рассматриваются методы создания такой системы и обеспечения того, чтобы выходной текст выглядел как написанный человеком, оставаясь при этом этичным и законным. Мы обсудим лингвистические приемы вариативности, имитацию человеческих когнитивных особенностей, техники повышения непредсказуемости предложений, адаптацию под стиль пользователя, устранение «подписи» нейросети, противодействие детекторам, тестирование и оптимизацию текста, вопросы этичности и соответствия законам (например, AI Act), персонализированное обучение для увеличения «человечности», ведение логов изменений для прозрачности, обзор существующих решений, принципы работы популярных детекторов и перспективы развития методов антидетекции.

Лингвистическая вариативность и естественность текста

Одной из ключевых стратегий Humanizer-системы является лингвистическая вариативность – то есть умение перефразировать исходный ИИ-сгенерированный текст множеством разных способов, избегая шаблонности и избыточно правильного, «машинного» языка. ИИ-модели часто повторяют устойчивые обороты и поддерживают единообразный стиль изложения, что выдаёт их природу. Humanizer должен разнообразить лексику и синтаксис: заменять слова синонимами, пересоставлять предложения, менять залог (активный/пассивный) и порядок слов, дробить длинные предложения или, наоборот, объединять короткие. Эти приёмы разбивают монотонность текста и устраняют шаблоны, присущие ИИ.

Пример: исходная фраза ИИ «In conclusion, this shows that climate change is a serious issue.» может быть преобразована в более живой вариант: «Подводя итог, следует сказать: похоже, что проблема изменения климата действительно серьёзна.». Здесь изменена структура предложения, добавлены разговорные элементы («следует сказать»), что звучит менее формально и более по-человечески.

Избежание повторов. Модели нередко повторяют одни и те же утверждения или слова, стремясь к последовательности. Humanizer должен выявлять такие повторяющиеся фрагменты и заменять или удалять их. Например, если исходный текст дважды начинает абзацы фразой «Однако важно отметить...», во втором случае можно написать иначе: «Стоит подчеркнуть и другое: ...». Синонимическая замена и перефразирование уничтожают очевидные повторы и делают текст уникальным. Инструменты-парафразеры вроде Quillbot уже давно применяют такие техники для улучшения слога. В исследовании Pangram Labs перечислены популярные сегодня сервисы, умеющие «очеловечивать» или перефразировать текст: от классических парафразеров (Grammarly, Quillbot) до специальных «AI humanizer»-платформ (Bypass GPT, HumanizeAI, StealthWriter.AI, Undetectable AI, WriteHuman.ai и др.). Все они нацелены на придание разнообразия и естественности языку, чтобы результат не выглядел машинным.

Избыток правильности. Еще один признак, выдающий ИИ-текст, – чрезмерно безупречная грамматика и стилистическая выверенность. Живые авторы нередко используют разговорные конструкции, допускают мелкие шероховатости или отклонения от строгих правил. Humanizer может намеренно ослаблять излишнюю формальность: где у ИИ академически гладкое предложение, добавить простонародное словцо или неформальный тон. Например, ИИ пишет: «Мы приступаем к рассмотрению следующих фактов.» – слишком прямолинейно. Можно заменить на: «Ну что же, давайте взглянем на несколько фактов.» – добавлено междометие «ну что же», более разговорный глагол «взглянем», что делает фразу естественнее. Подобная вариативность лексики и стиля затрудняет работу детекторов, так как они ищут именно однообразие и стандартные обороты, свойственные машинам.

Важно, чтобы все эти преобразования сохраняли исходный смысл. Качественный Humanizer не должен искажать факты или логику текста – он лишь меняет форму выражения. Исследования показывают, что мощные парафразеры могут переписывать текст практически без потери смысла, но делая его неуловимым для детекторов. Так, модель DIPPER (вариант T5) переписала сгенерированные ИИ предложения, и детекторы уже не смогли их узнать. Именно благодаря таким методам лингвистического разнообразия появляются тексты, которые не выглядят роботизированными ни для алгоритмов, ни для читателей.

Имитация человеческих когнитивных особенностей

Чтобы текст казался написанным человеком, недостаточно варьировать лексику – полезно имитировать некоторые человеческие когнитивные черты, которые почти отсутствуют в выверенном ИИ-тексте. К ним относятся: случайные ошибки, внезапные сдвиги мысли, колебания в логике изложения, эмоциональные или субъективные вкрапления. Умеренное внедрение таких элементов делает слог более человечным, ведь реальные люди не пишут как идеальные автоматы.

Орфографические и типографские ошибки. ИИ-модели обычно не делают опечаток и грамматических ошибок (если только их специально не попросить об этом). Поэтому один из простейших «козырей» человека – банальная опечатка или ошибка – может сигнализировать, что текст писан человеком. Например, слово «интеллект» можно случайно напечатать как «интелект» или пропустить запятую. Исследователи подтверждают, что вставка случайных опечаток способна запутать детекторы: добавление лишних пробелов, неправильных букв и иных мелких ошибок резко снижает метрики уверенности у алгоритмов. В эксперименте Penn University детекторы потеряли до 30% точности, когда в текст намеренно внесли небольшие ошибки (пробелы, опечатки, homoglyphs – символы, похожие на буквы). Конечно, нельзя превращать текст в набор ошибок – речь о единичных, правдоподобных огрехах, которые случаются у реальных авторов.
Нестабильность и колебания в изложении. Человек склонен порой менять ход мысли на лету, делать лирические отступления, задавать риторические вопросы, выражать сомнения. AI обычно пишет более прямолинейно и последовательно. Имитация когнитивных сдвигов может заключаться в том, чтобы вставить внезапное замечание или вопрос от первого лица. Например: «…Таким образом, система устойчива. Хотя, знаете, меня иногда смущает, насколько мы полагаемся на эту модель…». Здесь видно размышление автора, доля сомнения – так пишет человек, но практически никогда не напишет машина без указания. Добавление фраз, выражающих личное мнение или сомнение («мне кажется», «я не совсем уверен»), также придаёт тексту человеческий облик. Машинные тексты часто звучат излишне уверенно и категорично; человеческий же текст может содержать оговорки, условности, субъективные оценки.
Логические несообразности (в умеренных пределах). Реальные авторы не всегда строго следуют идеальному логическому плану – могут повторить мысль, сделать небольшое противоречие или изменить взгляд по ходу текста. Humanizer может слегка нарушить идеальную логику ИИ-ответа: например, добавить предложение, которое не несет новой информации, но служит эмоциональной реакцией («Честно говоря, это весьма неожиданно.»), или включить небольшой оффтопик-пример. Такие элементы отражают человеческую спонтанность мысли. Однако важно не вносить грубых логических ошибок, иначе текст станет хуже по качеству. Достаточно минимальных колебаний – например, сначала утверждать что-то уверенно, а затем оговориться: «хотя, возможно, есть и другие мнения».
Индивидуальные стилевые «дефекты». У каждого человека свой почерк: кто-то злоупотребляет скобками (репликами в скобках), кто-то ставит многоточия, кто-то использует разговорные слова-паразиты («в общем», «как бы», «значит»). Такие черты обычно отсутствуют в гладком тексте от ИИ. Поэтому внедрение стилистических особенностей личности – ещё один уровень очеловечивания. Например, вставить в текст фразу «честно говоря» или «по сути дела» – в меру, чтобы это выглядело естественно. Если известен стиль конкретного пользователя (см. следующий раздел), можно воспроизвести именно его типичные «изюминки» в тексте.

Практика показывает, что внедрение некоторых ошибок и нестандартных ходов эффективно запутывает автоматические детекторы, ориентированные на ровную, правильную речь. Программа GPTZero, например, стала знаменитой использованием метрик «перплексии и равномерности» (см. далее) – грубо говоря, она ищет слишком упорядоченный, предсказуемый текст. Поэтому, намеренно разбавляя текст «человеческими» несовершенствами, можно обмануть подобные алгоритмы. При этом нельзя забывать о читабельности: текст должен остаться понятным для человека. Humanizer должен встраивать огрехи точечно, как акцент, а не превращать содержание в хаос.

Менее предсказуемые и шаблонные предложения

Предсказуемость текста – главный враг «незаметности». Современные детекторы анализируют статистические свойства, такие как перплексность (perplexity) и «рывистость» текста (burstiness), чтобы отличить ИИ-стиль от человеческого. В общих чертах, ИИ стремится генерировать наиболее вероятные по модели слова и строить гладкие предложения средней длины. Человек же часто выбирает менее ожидаемые слова и чередует короткие и длинные фразы.

Перплексность – мера неожиданности слов в тексте. Если каждое следующее слово легко предсказать языковой моделью, перплексность низкая (что характерно для ИИ, выбирающего самые ожидаемые продолжения). Человеческий текст обычно имеет более высокую перплексность, ведь люди могут использовать редкие слова, нестандартные формулировки или допускать опечатки. ИИ-модель, наоборот, подбирает слово, которое лучше всего вписывается по статистике, снижая неожиданность. Поэтому низкая перплексность – признак машинного текста. Humanizer должен повышать непредсказуемость: например, заменять слишком очевидные слова на более оригинальные синонимы. Если ИИ написал «важная причина», можно изменить на «весомая причина» или даже «веская подоплёка». Второй вариант менее типичен и чуть повышает неожиданность словоупотребления. Также можно вставлять неожиданные прилагательные, метафоры или примеры. Главное – не переусердствовать: каждое слово не должно быть редким или странным, иначе текст станет тяжёлым. Нужно добиться баланса, как у хорошего писателя, – в целом понятно, но временами проскакивают нестандартные фразочки.

Burstiness (вариативность длины и структуры). Этот показатель оценивает разброс длин предложений и разнообразие синтаксических конструкций. ИИ часто пишет «ровно», одно предложение за другим схожей длины и формы – так риск ошибок меньше. Человек же чередует: может вставить короткое эмоциональное предложение после длинного, использовать то вопрос, то восклицание, менять ритм повествования. Низкая вариативность (однородный текст) наводит на мысль об ИИ. Поэтому Humanizer стремится увеличить «разнообразие ритма» текста. Практические приёмы:

Чередование длинных и коротких предложений. Например, после пары сложноподчиненных конструкций – вставить короткую фразу из 3-4 слов. Пример: «...Таким образом, система достигнет оптимального состояния, обеспечивая максимальную эффективность и устойчивость процессов. Это важно. Далее рассмотрим…». Короткое вставное предложение «Это важно.» делает текст более «неровным» (в хорошем смысле) и человеческим.
Использование разных типов предложений: повествовательные разбавлять вопросительными или восклицательными (если уместно). Например: «Многие задаются вопросом – а что же будет дальше?» – подобная фраза в середине анализа неожиданна, но в живом тексте встречается.
Менять структуру: иногда начинать с обстоятельства («По этой причине мы...») или с подлежащего, иногда использовать диалоги или цитаты. ИИ часто придерживается одной схемы, а человек свободнее перестраивает фразу.

Повышая непредсказуемость и вариативность, система снижает шансы быть пойманной. По данным одного обзора, даже простое редактирование или перефразирование текста после генерации способно обмануть многие детекторы – их надежность падает, если текст был доработан человеком. Лучшие коммерческие детекторы достигали ~84% точности, а бесплатные – около 68%, и это в идеальных условиях. Но стоит сделать речь менее вероятностной (например, добавить неожиданностей), как модель-детектор может дать сбой или вообще классифицировать текст как человеческий. Таким образом, менее предсказуемые предложения – ядро стратегии антидетекции. Humanizer должен уметь переписывать слишком гладкий, монотонный текст ИИ в более «рваный» и оригинальный, тщательно при этом сохраняя смысл и читабельность.

Адаптация под стиль пользователя

Каждый человек пишет немного по-своему: любимые слова и фразы, уровень формальности, типичные ошибки, эмоциональная окраска. Поэтому универсальный «обезличенный» текст, даже если он грамотно вариативен, может всё равно вызвать подозрения – хотя бы тем, что не похож на стиль автора, представившего этот текст. Система Humanizer выигрывает, если умеет подстраиваться под индивидуальный стиль пользователя. Это не только усиливает правдоподобие (ведь текст выглядит так, словно его написал сам пользователь), но и делает контент уникальным.

Как можно реализовать адаптацию стиля? Один способ – использовать методы стилевого переноса (style transfer) с помощью ИИ. Например, пользователь загружает несколько своих текстов (статьи, эссе, посты), а модель анализирует их, выявляя характерные черты: часто употребляемые слова, уровень сложности предложений, склонность к тем или иным конструкциям. После этого Humanizer при перефразировании нового текста будет применять найденные паттерны. В сообществе уже рекомендуют простой приём: «скормите модели пачку собственных текстов и попросите ее пересказать целевой текст в вашем личном стиле». Такой подход заставляет нейросеть имитировать индивидуальный голос автора. Если пользователь, скажем, часто использует юмор и разговорные интонации, то и переработанный текст может включить шутливые нотки. Если человек любит канцелярит – система оставит немного сухих формулировок и т.д.

Другой подход – настройка системы на лету под указания пользователя. Полезно, чтобы Humanizer позволял задавать параметры желаемого стиля: формальный или неформальный тон, эмоциональность, простота языка, наличие профессионального жаргона. Тогда пользователь может направлять преобразование текста, чтобы оно соответствовало его образу. Например, журналист может выбрать опцию «динамичный и разговорный стиль», а исследователь – «научно-популярный, сдержанный тон». В идеале, система может иметь профили стилей: либо извлеченные из текстов пользователя, либо предустановленные (например, «стиль блогера», «стиль официального письма» и т.п.).

Персональное обучение модели. Самый продвинутый вариант – это обучать модель Humanizer на обратной связи от конкретного пользователя. Например, пользователь исправляет или вручную редактирует некоторые фразы в выданном тексте, а система сохраняет эти правки и подстраивает свои алгоритмы под предпочтения. С течением времени Humanizer как бы «учится» у пользователя писать так, как ему нравится – подобно тому, как клавиатурные автозаменители запоминают слова, которые вы часто вводите. Технически это может быть реализовано через дообучение (fine-tuning) модели или через специальный модуль ранжирования вариантов с учётом предпочтений. В результате каждая следующая генерация будет всё более точно соответствовать стилю конкретного автора, повышая правдоподобность текста.

Преимущество стилевой адаптации – текст не только избегает типичных признаков ИИ, но и выглядит органично в контексте личности, его предъявляющей. Например, студент, который обычно пишет короткими простыми предложениями, получит на выходе тоже лаконичный, простой по слогу текст (пусть и созданный ИИ вначале). Это гораздо менее подозрительно, чем если бы внезапно от его имени появился идеально выверенный, богато оформленный отрывок. Таким образом, персонализация стиля – важный модуль в системе Humanizer.

Отметим, что уже существуют инструменты, сочетающие проверку текста и его «очеловечивание» под потребности пользователя. Например, сервис Humbot.ai заявляет: «мы поможем очеловечить текст ИИ и обойти распространённые детекторы (Originality.ai, ZeroGPT и др.)». Вероятно, такие сервисы в будущем интегрируют и пользовательские настройки стиля, чтобы выдавать не просто обезличенно человеческий, а персонально человеческий результат.

Нейтрализация нейросетевой «подписи» в тексте

Современные генеративные модели могут оставлять в тексте едва уловимую «подпись» – статистический или даже криптографический признак, по которому можно распознать искусственное происхождение. Подпись может появляться неумышленно (как итог особенностей обучения модели) или быть целенаправленно встроенной разработчиками (водяной знак). Задача Humanizer – обнаружить и стереть эти метки, то есть выполнить signature scrubbing (очистку от подписи).

Статистическая подпись. Даже без специальных меток тексты от конкретной модели могут иметь характерные особенности: частотность определенных слов, предпочтение определенных конструкций, распределение длин слов и предложений. Например, может оказаться, что язык модели GPT всегда чуть чаще употребляет редкое слово X, чем это делают люди. Детекторы могут ловить такие тонкие стилистические отличия. Поэтому Humanizer должен по возможности сгладить статистический профиль текста, приблизив его к среднестатистическому человеческому. Для этого используются описанные выше методы вариативности – они как раз устраняют типичные паттерны модели. Кроме того, есть подход кросс-модельного преобразования: когда текст, сгенерированный одной нейросетью, пропускают через другую модель с иным стилем. В результате смешиваются стили, и исходная «fingerprint» первой модели размывается. Это своего рода стилистическое усреднение.

Криптографические водяные знаки. В 2023–2024 гг. началась разработка методов watermarking – специальной отметки в генерируемом тексте, невидимой человеку, но различимой алгоритмическиi. Например, OpenAI экспериментировала с идеей водяного знака для GPT: модель с определённым секретным ключом выбирает слова из специального «зелёного списка» чуть чаще, чем обычно, создавая статистический паттерн. Другой пример – система SynthID от Google DeepMind, которая помечает текст на уровне скрытых признаков вероятностей токенов. Идея в том, что зная ключ или паттерн, можно проверять, есть ли в тексте этот отпечаток.

Humanizer должен уметь обнаруживать и убирать подобные водяные знаки. Чаще всего это достигается опять-таки перефразированием. Если вы заменили значительную часть слов синонимами и перестроили предложения, то изначальный паттерн разрушится. Исследование показало, что простое перефразирование может практически обнулить детектирование водяного знака: так, водяной знак SynthID ловился с вероятностью ~87,6% (TPR) в тексте напрямую от модели, но после переписывания через DIPPER вероятность обнаружения упала до ~5%. Ниже приведены эти данные:

ТекстTPR обнаружения водяного знака SynthID (при фиксированном FPR)

До перефразирования (Gemma-2B с водяным знаком)

87,6% (при FPR=5%)

После перефразирования (через DIPPER)

5,4% (при FPR=5%)

Это драматическое снижение говорит о том, что перефразер эффективно «смывает» цифровой отпечаток модели. Таким образом, Humanizer, выполняя глубокое перефразирование, служит своеобразным «стиральщиком водяных знаков». Кроме того, он может отслеживать известные схемы меток – например, если заранее известно, что модель склонна использовать определённые синонимы, можно их заменять.

Другой возможный метод нейтрализации – внесение шумов в текст на уровне кодировки. Например, использование homoglyph-символов (латинская «а» вместо кириллической, невидимые пробелы и т.п.) тоже может сбить автоматическую проверку подписи. Однако слишком широкое применение таких символов может ухудшить восприятие текста и вызвать подозрение у людей (например, текст, где некоторые буквы выглядят иначе). Поэтому основным остаётся семантическое переписывание, а не низкоуровневые хаки.

Наконец, стоит учесть, что разработчики детекторов тоже не стоят на месте: уже появляются алгоритмы, натренированные распознавать «очеловеченный» текст. Так, исследователи Pangram Labs специально обучили детектор на выборке текстов, прошедших через популярные humanizer-инструменты, и добились того, что их модель стала успешно различать даже парафразированный ИИ-текст. Это гонка «щита и меча»: чтобы опережать детекторы, Humanizer будет вынужден применять всё более сложные и неожиданные трансформации, вплоть до многоходовых (многоступенчатых) переработок текста, чтобы удалить любые остаточные сигнатуры.

Перспективы развития антидетекционных методов

В заключение, рассмотрим будущее этой «гонки вооружений» между средствами детектирования и способами их обойти, а также потенциальные изменения ландшафта:

Более умные детекторы на смысловом уровне. Возможно, детекторы следующего поколения будут анализировать не только стилевые маркеры, но и семантические и фактические признаки. Например, ИИ-модели иногда делают специфические фактические ошибки или наоборот, дают чрезмерно подробные объяснения там, где человек бы этого не знал. Детектор мог бы проверять информацию: если в тексте уверенно изложены факты, которые обычному человеку труднодоступны без источников, это подозрительно. Либо анализировать эмоциональный окрас – ИИ может не проявлять спонтанных эмоций так, как человек. Если детекторы пойдут в сторону смыслового анализа, то Humanizer’ам придется тоже учитывать это: возможно, вносить небольшие смысловые неточности специально, чтобы текст выглядел более человеческим (парадоксально, но человек может где-то ошибиться в дате или цифре, а ИИ – вряд ли). Это, конечно, рискованный путь, т.к. намеренно ухудшать фактологию – не всегда приемлемо. Но в перспективе, чтобы обмануть умный детектор, система может на стадии генерации сознательно делать “как человек” – т.е. порой ошибаться или быть непоследовательным.
Обязательные водяные знаки и их взлом. Если регуляторы заставят внедрить устойчивые водяные знаки во все крупные модели (например, на уровне логит bias с секретным ключом), появится другая гонка: попытки делать неудаляемые водяные знаки и контртехнологии к ним. Компании могут придумать такие метки, которые очень трудно убрать без полного изменения смысла (например, на уровне синтаксического дерева или даже смысла – что-то вроде скрытых «капсул» смысла). Anti-детект со стороны Humanizer будет тогда включать криптоанализ: попытки отгадать или срезать эти метки. Уже сейчас предлагаются идеи комбинировать несколько моделей при генерации, чтобы не оставить цельного водяного знака. Перспектива такая: возможно, генераторы станут открыто помечать контент, а Humanizer – более нелегальным инструментом, который будет считаться «средством снятия меток» (как программа для снятия DRM с музыки). Если так, то юридическое давление может снизить распространенность humanizer-ов, но в подполье они будут развиваться.
Слияние с стилем автора. Детекторы могут начать учитывать стилометрию конкретного автора. Например, системы, отслеживающие студенческие работы, могут сравнивать стиль текущей работы с предыдущими работами студента. Если он вдруг сильно изменился – подозрение на ИИ. Тогда Humanizer нужно будет не просто делать текст похожим на усредненного человека, а конкретно имитировать данного человека (что мы обсуждали). То есть, важность персонализации возрастет. Возможно, появятся «личные модели» – небольшой языковой модель, обученная на письме студента, чтобы генерировать/править тексты его слогом. Тогда детектору стилометрию будет не отличить, потому что ИИ подделал стиль очень хорошо. Это, конечно, уже почти подлог личности, но технологически осуществимо.
Роль больших игроков. Крупные компании (OpenAI, Google) заинтересованы в том, чтобы AI не использовали скрытно во вред. Они могут встроить защиту прямо в модели: например, модель откажется генерировать текст, который явно просят сделать необнаружимым (violation of usage). OpenAI уже вводила политику, запрещающую использовать их API для генерации в образовательном контексте без разрешения. Возможно, API будут сами вставлять какую-то подпись на уровне метаданных (например, id сессии). Тогда humanizer третьей стороны станет сложнее – нужно добывать «чистый» исходник. Но скорее всего, найдутся обходы, или появятся опенсорсные модели без ограничений, которые и будут использоваться для исходника.
Признание бесполезности детекторов. Существует вероятность, что со временем сообщество придёт к выводу: определить AI-текст с достаточной надежностью невозможно, и детекторы перестанут использовать всерьёз. Если так случится, надобность в humanizer для скрытия отпадет. Вместо этого, фокус сместится на повышение качества сотрудничества человека и AI: не прятать, а открыто редактировать. Но пока регуляции и ожидания требуют различать, борьба будет продолжаться.
Этичные watermarking и humanizer. Интересна перспектива: возможно, появятся «этичные humanizer», которые убирают только стилевые маркеры, но сохраняют официальную метку в метаданных. То есть, текст выглядит по-человечески, но если проверить специальным способом – видно, что он от AI. Такой компромисс мог бы удовлетворить требования честности и одновременно позволить использовать AI-контент без дискриминации со стороны алгоритмов (например, Google ранжирует по качеству текста, а не по тому, AI он или нет). Это требует сотрудничества между разработчиками генераторов и humanizer-ов.
Улучшение самих генераторов. Наконец, нельзя не сказать: сами языковые модели с каждым поколением всё лучше имитируют человеческий стиль. GPT-4 уже заметно «человечнее» GPT-3.5. Будущие GPT-5, PaLM-3, etc., возможно, будут генерировать текст, который детектору почти не отличить от среднего журналиста. Они могут вводить больше рандома, обучаться на человеческих черновиках с ошибками, симулировать непоследовательность. Если качество генерации достигнет уровня "настоящая творческая манера", то роль внешних Humanizer-ов сократится. Ведь сам AI сразу будет писать так, что не найдешь изъяна. Другое дело – встроят ли разработчики намеренно маркировку (в силу закона), поддерживая различимость. Тогда humanizer останется нужным, чтобы уже совершенному по стилю тексту убрать техническую метку.

Вывод и прогноз: В краткосрочной перспективе (2025–2026 гг.) мы увидим эскалацию противоборства: детекторы будут улучшаться (учитывать парафразирование, обучаться на adversarial примерах), а Humanizer-инструменты – усложнять методы (многошаговые трансформации, глубокая персонализация). Возможно появление гибридных решений: например, сервис, который сначала определяет вероятный алгоритм генерации (GPT/Claude и пр.), а потом применяет оптимизированный под него профиль перефраза. В долгосрочной перспективе, если регулирование водяных знаков войдет в полную силу, humanizer станет более нишевым и, может быть, полулегальным инструментом, используемым либо подпольно, либо в рамках дозволенного (для личных нужд, но не для публичного обмана).

Как и во многих областях, где один ИИ создает, а другой пытается распознать, гонка «детектор vs маскировщик» вероятно не закончится полным превосходством одного из лагерей. Это будет постоянное взаимное улучшение. Но в центре должен оставаться главный критерий – качество и ценность текста. Если «очеловеченный» текст лучше воспринимается людьми и приносит пользу, вероятно, со временем само понятие детектирования отойдет на второй план. Humanizer же может трансформироваться из инструмента обмана в инструмент повышения стилистического качества, которым пользуются открыто. Но до этого момента разработчикам предстоит тщательно лавировать между потребностью пользователей в приватности от ИИ-детекторов и обязанностью соблюсти нормы этики и закона.

Заключение. Создание системы Humanizer – сложная междисциплинарная задача, требующая знания лингвистики, машинного обучения, кибербезопасности (водяные знаки) и понимания социальных последствий. В данном исследовании мы рассмотрели ключевые методы достижения максимально естественного текста: от разнообразия языка и имитации человеческих ошибок до криптографического «стирания» меток и обхода алгоритмов. Современные примеры показывают эффективность этих методов – множество текстов уже успешно проходят проверки, будучи трансформированы. Однако, с ростом противодействия и регулирования, Humanizer-системам нужно развиваться ответственным и прозрачным образом, чтобы оставаться полезными и приемлемыми обществом. Можно ожидать, что лучшие практики «очеловечивания» со временем встроятся прямо в текстовые редакторы и инструменты письма, помогая каждому писать более живо – независимо от того, был ли исходник сгенерирован ИИ или самим человеком. Так граница между AI и человеческим творчеством станет менее заметной, а упор сместится на содержание и смысл, что в конечном итоге и является главной целью коммуникации.

Источники: Использованы материалы научных исследований, блогов и обзоров (Pangram Labs, arXiv, EdScoop, LinkedIn, Habr и др.), конкретные цитаты и данные помечены ссылками в формате

Промпт для нейросети :

Описание задачи

Цель – переписать данный текст так, чтобы он выглядел написанным человеком и не распознавался AI-детекторами. Детекторы определяют машинный текст по ряду признаков: слишком низкая «перплексность» (высокая предсказуемость слов) и однообразие стиля изложения, как правило, выдают генерацию ИИ. Напротив, нестандартные формулировки, редкие слова и разнообразная манера письма воспринимаются как признаки человеческого автора. Кроме того, AI-тексты обычно лишены ошибок и эмоций, тогда как человеческие сочинения нередко содержат мелкие неточности и эмоциональные вкрапления. Также модели ИИ склонны повторять одни и те же выражения, тогда как люди стараются разнообразить речь синонимами и разной структурой предложений.

Исходя из этого, ниже сформулированы подробные инструкции для GPT-4. Следуя им, модель перепишет исходный материал, устранив признаки «машинности» и сделав текст максимально похожим на написанный человеком, без искажения исходного смысла.

Инструкции для модели

Лингвистическая вариативность: Перепиши текст, повышая разнообразие языка. Заменяй слова их синонимами, перестраивай предложения по-разному, избегай дословных повторов и однотипных фраз.
Имитация человеческого стиля: Вписывай характерные черты живого автора. Допусти лёгкие стилистические «шероховатости» и небольшие логические отклонения, которые бывают у людей. При необходимости вставь нотки сомнения или эмоций (например, междометия, эмоциональные слова) – так, чтобы текст приобрёл человеческий оттенок.
Непредсказуемость текста: Сделай речь менее шаблонной. Чередуй короткие и длинные предложения, используй иногда редкие или необычные слова. Стремись снизить предсказуемость изложения и тем самым повысить перплексность текста (для детекторов сложнее уловить закономерности).
Отсутствие “подписи” ИИ: Переписывай так, чтобы убрать возможные маркеры работы нейросети. Избегай стандартных клише и шаблонов, характерных для генерированного машиной текста, а также любых последовательностей слов, похожих на «водяной знак» модели.
Нейтральный, естественный тон: Придерживайся сбалансированного стиля – текст не должен быть слишком официально-академичным или, наоборот, чрезмерно разговорным и простонародным. Речь должна звучать естественно, как у обычного образованного человека.
Важно: сохранение смысла: Строго сохраняй исходный смысл и фактическую информацию оригинала. Недопустимо привносить искажения или ошибки в содержании. Перефразирование должно касаться формы выражения, а не сути сказанного.
Микро-ошибки для натуральности: Можешь внести минимальное количество случайных мелких ошибок, характерных для человеческого письма – редкие опечатки, лёгкие грамматические неточности или нестандартные обороты. Такие незначительные ошибки допустимы, если они не мешают пониманию текста, но добавляют правдоподобия стилю.
Вывод: В ответе выдай только переписанный вариант текста, без каких-либо пояснений, пометок или повторения оригинала.

Исходный текст (для переписывания): [вставьте здесь исходный текст]

подпишись на нашу группу там много интересного : https://t.me/maya_pro

Промпт для GPT-4o: Как превратить текст в «человеческий» и обойти AI-детекторы