Главная›Инструменты›Проверка текста на нейросеть

Проверка текста на нейросеть

Вставьте текст — инструмент подсветит обороты, по которым машинный текст обычно и узнают: штампы вступления, связки, антитезу «не X, а Y», оценки вместо фактов. Плюс посчитает три структурных признака, которые глазом не видны: ровность длины предложений, долю конкретики и плотность длинного тире. На выходе — процент признаков и список того, что именно сработало. Проверка идёт в браузере, текст никуда не отправляется.

Здесь появится разбор: подсветка оборотов, по которым машинный текст обычно и узнают.
Готово ✓
Признаков нейросети
—%
Вставьте текст от 40 слов
Слов
0
Предложений
0
Ровность фраз
—
Конкретика
—

Это счётчик признаков. Доказательством он не служит. Инструмент не знает, кто писал текст. Он считает обороты и структурные перекосы, которые у нейросетей встречаются чаще, чем у людей. Высокий процент означает «текст выглядит шаблонно» — и живой автор, пишущий штампами, наберёт столько же. Обратное тоже верно: отредактированный машинный текст проходит проверку почти чисто. Использовать результат как основание для обвинения нельзя — ни один детектор ИИ, включая платные, не даёт такой точности.

По каким признакам инструмент узнаёт машинный текст

Одно слово ничего не доказывает. Узнаваемым текст делает сочетание: ровность плюс предсказуемость. Семь признаков подсвечиваются прямо в тексте, ещё три считаются по структуре.

Штампы вступления и вывода. «В современном мире», «важно отметить», «играет ключевую роль», «подводя итог». Модель обучена начинать и заканчивать абзац красиво, поэтому одни и те же связки кочуют из текста в текст.
Связки в начале предложения. «Однако», «Кроме того», «Более того», «Таким образом». Одна такая связка — норма живого текста. Пять подряд в четырёх абзацах — уже ритм генератора.
Антитеза «не X, а Y». Самый заметный оборот современных моделей: «это не просто инструмент, а полноценный помощник». Человек так пишет изредка, нейросеть — через абзац.
Оценка вместо факта. «Значительно повышает», «поистине уникальный», «максимально эффективный». Усилитель стоит там, где у живого автора была бы цифра.
Обобщения без содержания. «Различные аспекты», «целый ряд преимуществ», «те или иные факторы». Формулировка, которая подходит любой теме и потому не сообщает ничего.
Тройки перечислений. «Быстро, качественно и надёжно». Модель тяготеет к ритму из трёх однородных членов — в живой речи их бывает два, четыре, сколько попалось.
Прямые улики чат-бота. Служебные фразы вроде «надеюсь, это помогло» и «дайте мне знать», оговорки про предел знаний («по состоянию на моё последнее обучение»), остатки разметки Markdown (**жирный**, ## заголовок) и ссылки с меткой utm_source=chatgpt.com. Такое попадает в текст при копировании из чата. Служебные фразы, оговорки про предел знаний и UTM-метка — сигналы почти однозначные, поэтому вес у категории самый большой. С разметкой осторожнее: Markdown пишут и руками — в заметках, на GitHub, в мессенджерах, — так что сама по себе она значит меньше остальных улик.

Три структурных показателя подсветить нельзя, они считаются по всему тексту и влияют на итоговый процент:

  • Ровность фраз. У человека предложения скачут: три слова, потом двадцать восемь. Нейросеть держит длину около среднего. Инструмент считает разброс — чем он меньше, тем ровнее и подозрительнее.
  • Доля конкретики. Сколько предложений содержат цифру, дату, название или имя. Машинный текст абстрактен, потому что фактов у модели нет — она пересказывает общее место.
  • Плотность длинного тире. Модели ставят «—» заметно чаще, чем пишущие люди, особенно в пояснительных вставках.

Откуда взяты признаки

Категории опираются на эссе русской Википедии «Признаки сгенерированности текста» (ВП:ПРГЕН) — самую полную открытую таксономию машинного письма на русском. Её ведут редакторы, вручную отлавливающие сгенерированные статьи, и на неё ссылается правило о быстром удалении таких материалов. К каждому признаку там приложены живые примеры из отклонённых черновиков.

К энциклопедической рамке я добавил коммерческие штампы — «эффективное решение», «широкий спектр услуг», — на которых спотыкаются тексты для сайтов. Оговорка авторов эссе действует и здесь: это наблюдения, а не запрещённые слова. Любой признак встречается у живых людей, и вывод делается по плотности, не по единичной находке.

Как читать процент

0–24% — признаков мало. Текст живой либо хорошо вычитанный. Отдельные штампы есть у всех, это норма.
25–49% — есть отдельные признаки. Обычная картина для текста, который писал человек по шаблону, или для машинного черновика после правки. Смотрите подсветку и решайте по жанру.
50–74% — признаков много. Штампы идут плотно, предложения ровные, фактов мало. Такой текст стоит переписать независимо от того, кто автор: читателю он ничего не сообщает.
75–100% — очень похоже на генерацию без правки. Сочетание всех признаков сразу. Для публикации такой текст брать нельзя: он пустой. Поисковые санкции тут ни при чём.

Польза инструмента — в подсветке. Цифра нужна только как повод присмотреться. Процент говорит «тут что-то не так», а выделенные обороты показывают, что именно править. Убрали штампы, добавили цифры, разогнали длину предложений — и текст стал лучше читаться, независимо от происхождения.

Эта проверка отвечает на вопрос «похоже на машину?». Дальше по кругу: «Чистовик» оценит информационный стиль и подсветит канцелярит, анализ текста покажет тошноту и заспамленность, типографика подготовит к публикации. Что поиск на самом деле думает про машинные тексты, разбираю в статье как проверить текст на нейросеть; про совпадения с чужими страницами — в материале про уникальность текста.

Как пользоваться

  1. Статью, описание услуги, пост или письмо — от 40 слов. Разбор появится сразу, кнопку жать не нужно.
  2. Он показывает, насколько плотно в тексте сошлись признаки машинного письма. Он оценивает шаблонность. Авторство таким способом не устанавливают.
  3. Наведите курсор на выделенный оборот — увидите, почему он попал под подозрение. Блок «Что сработало» собирает признаки по убыванию веса.
  4. Если тройки перечислений в вашем жанре уместны, нажмите на метку в легенде — подсветка снимется, процент пересчитается.

Частые вопросы

Как проверить текст на нейросеть онлайн бесплатно?

Вставьте текст в форму на этой странице — проверка запустится сама, без регистрации и лимитов. Инструмент подсветит обороты, характерные для машинного письма, и покажет долю признаков в процентах. Текст обрабатывается прямо в браузере и никуда не отправляется.

Насколько точна такая проверка?

Это счётчик признаков. Детектором авторства он не работает. Он честно измеряет шаблонность: сколько в тексте дежурных оборотов, насколько ровные предложения, много ли конкретики. Живой автор, пишущий штампами, наберёт высокий процент, а отредактированный машинный текст — низкий. Ни один существующий детектор ИИ, включая платные, не даёт достоверного ответа на вопрос «кто это написал».

Можно ли использовать результат как доказательство?

Нет. Обвинять автора на основании процента нельзя — ошибка первого рода тут слишком вероятна. Известны случаи, когда детекторы принимали за машинный текст классическую прозу и работы носителей языка, пишущих просто и ровно. Инструмент полезен как редакторская подсказка: он показывает, какие места стоит переписать.

Чем это отличается от проверки на уникальность?

Уникальность отвечает на вопрос, встречался ли текст в интернете раньше, и ищет совпадения с чужими страницами. Здесь другое: текст может быть стопроцентно уникальным и при этом полностью машинным. Проверка на нейросеть смотрит на стиль. Совпадения с чужими страницами она не ищет.

Понижает ли поиск позиции за текст от нейросети?

Ни Яндекс, ни Google не наказывают за факт машинной генерации как таковой — обе системы прямо заявляли, что оценивают полезность; способ создания их не интересует. Санкции прилетают за другое: за массовый бессодержательный текст, сделанный ради объёма. Именно пустоту инструмент и ловит. Происхождение текста ему недоступно.

Почему подсвечивается слово «однако» — это же обычное слово?

Само по себе оно нормально. Признаком становится частота: когда четыре абзаца подряд открываются связкой, получается механический ритм. Поэтому связки подсвечиваются только в начале предложения, а их вес в общей оценке невелик — не больше двенадцати процентов из ста.

Что означает «ровность длины фраз»?

Это разброс числа слов в предложениях, статистический коэффициент вариации. У живого автора он обычно выше 0,5: короткая реплика соседствует с длинным периодом. Нейросеть держит длину около среднего, и разброс падает до 0,3 и ниже. Показатель виден в правой колонке.

Текст куда-то отправляется?

Нет. Всё работает прямо в браузере на JavaScript — введённые данные не уходят на сервер и нигде не сохраняются.

Ещё инструменты для SEO и маркетинга

Кластеризатор запросов, генераторы sitemap и robots.txt, минус-слова, разметка Schema.org и калькуляторы — в разделе инструментов.

Все инструменты Семантическое ядро