20 признаков гуманизации текстов, созданных в соавторстве с ИИ

Задумывались ли Вы когда-нибудь о том, кем составлен прочитанный Вами только что текст, чьи мысли, опыт и эмоции легли в основу данного повествования, и присутствуют ли в содержании следы пресловутого искусственного интеллекта? Если да, тогда эта статья именно для вас. Для вас, кто также, как и я, все чаще стал замечать в море информации вокруг присутствие чего-то синтетического, неестественного и ненатурального. Если нет, то ничего страшного, поскольку это только вопрос времени, когда ИИ-генеративы (не только текстовые, но и видео аудио, фото или иные) обратят на себя Ваше внимание и заставят задуматься об их происхождении.

К счастью, этого ИИ-генератива пока сравнительно не много, от этого не тошнит, от этого можно легко уйти, если захотеть. Но в плане цифровизации и информации, пока бы уже признать, что наше общество постепенно и незаметно захватывает наполняет ИИ-сгенерированный контент. Он не промаркирован. Он практически ничем не отличается пока от обычного авторского текста в Интернете. Но этом только на первый невооруженный взгляд обывателя. Эта статья посвящена типовым признакам определения присутствия ИИ-контента в текстах профильных (для меня) ИБ-публикаций.

Если точнее, то эта статья стала результатом моего личного исследования и поиска ответа на вопрос — по каким маркерам (техническим, лексическим, логическим или еще каким-то) в настоящее время (май 2026 года) можно определить авторство того или иного прочитанного куска текста. Условно: как мне, как читателю, как обывателю, можно определять и быть уверенным, что текст не написан частично или полностью, мягко скажем, с участием технологий искусственного интеллекта (ИИ)?

Спойлер: ответ на это вопрос — все сложно (пока). То есть и «да» и «нет». Этот кусок я переписываю уже в самом конце своего исследования. Изначально я думал, что определить ИИ-сгенетированный текст можно легко и просто. Я же все могу. «Я абсолютно все могу, я же профессионал» (с) Так вроде звучало в известном рассказе про «Семь параллельных красных линий» (источник: www.acenter.ru/article/soveshchanie). Вот текст, вот типовые признаки присутствия ИИ, читай, анализируй, делай выводы — вперед. Не можешь сам — в интернете куча сервисов. Загружай, проверяй. Ан-нет! Не все так однозначно. Почему? Давайте разбираться вместе.

Сразу отмечу, я не имею ничего против того, чтобы современные ИБ-ориентированные авторы писали свои повествования с применением ИИ. Соглашусь, что с помощью LLM намного быстрее можно искать, компоновать, структурировать оригинальную информацию, кому-то можно более просто переформулировать сложные вещи, искать и приводить правильные ассоциации, и экономить, тем самым, в ресурсном плане. В отдельных случаях (почему знаю — я пробовал) можно даже попросить ИИ создать несуществующую, но правдоподобную фактуру под придуманные гипотезы. Получается, в логическом смысле, откровенная чушь, но ИИ пишет очень правдоподобно и грамотно, не придерешься. Многие прочитанные мною профильные статьи по ИБ образца 2026 года, написаны (со слов авторов) с применением ИИ, смотрятся ярче и выигрышнее в сравнении с моими сухими человеческими текстами. И это не зависть, это факт. Поэтому, я, вот, заморочился и решил все-таки попробовать найти, сформулировать и систематизировать для себя те самые признаки, которые помогут мне (примерю маску обывателя) разгадать загадку фактического авторства приглянувшегося текста: ИИ или неИИ? Делюсь ими с Вами, если Вам тоже это интересно.

Начал я свое исследование с обсуждения вопроса с коллегами в одной из профессиональных социальных сетей, не особо рекомендованных в России. Вопрос детектирования мультиязыковых ИИ-ботов, своевременного определения ИИ-генеративов в приватных диалогах, а также соблюдения авторского права и проверки подлинности предоставляемых текстов, в этой социальной сети стоит достаточно давно и остро. Вот, какие признаки и маркеры присутствия в текстах ИИ, мы смогли совместно сформулировать в ходе профессионального обсуждения:

1. Множественное повторение в тексте одной мысли разными словами в близких по структуре и содержанию предложениях. Например, фраза в повествовании, усиливающая в лингвистическом смысле (хотя я вообще не лингвист) сутевую часть: «Это совсем другое дело. Другая коммуникация. Дугой приоритет и другой контекст» — составлена по стандартному для ИИ шаблону. Или еще пример: «Мне хочется чего-то особенного, чего-то, что подчеркнёт мою индивидуальность, не просто стандартное решение» — с высокой вероятностью это ИИ.
2. Одна логическая фраза разбита на отдельные куски, слова, якобы для усиления эмоционального эффекта (в стиле «пьяного лесоруба»): «Да! Именно. Ты. Именно ты. Сможешь. Точно. Сможешь. Давай! Я в тебя верю. Понимаешь!?».
3. Сложная цепочка псевдо-связанных между собою фактов по схеме «А – может, Б. В – не Г. Но Д.»: «Велосипед — может быстро доставить тебя в центр города, объехать пробки. Но мотоцикл — не велосипед. Он про дальние поездки и скорость на трассе» или «Картина — может украсить стену, задать настроение комнате. Но скульптура — не картина. Она про особенности человеческого тела!» (оба этих примера мне сгенерировала Алиса).
4. Частые и явные указания читателю на эмоции, которые, по мнению ИИ, он должен почувствовать при прочтении текста: «Ура! Мы едем на море! Представь: тёплый песок, лазурное море, мороженое в руках — вот оно, настоящее лето! Классно же! Ты чувствуешь это?» (+1 Алисе).
5. Последовательное указание синонимических конструкций (возможно, фразеологических оборотов), объясняющих суть друг друга без особой на то надобности. Например: «Прикуси свой язык. Не раскрывай рта. Держи язык за зубами! А лучше – молчи как рыба». Это ИИ.
6. Эффект неоднозначного (в логическом плане) «отзеркаливания» в близко стоящих предложениях: «Этот опыт не дал мне четкого понимания. Он дал мне надежду.»
7. Неуместные логические клише под видом глубоких метафор: «выйти из зоны комфорта – это как будто …», «давай разрушим эту башню из слоновой кости, чтобы на ее месте построить наш новый дом» и т.д.
8. Присутствие в текст большого количества (т.е. во всех удачно и неудачно выбранных для этого местах) дефисов/тире удлиненной (сдвоенной) формы: «—» вместо одинарных «–».

В процессе обсуждения «эксперты по детектированию ИИ» в один голос назвали все перечисленные выше патерны типовыми лингвистическими конструкциями, характерными для английского языка и латыни, но не свойственными для русского литературного стиля. Именно потому, что современные LLM модели изначально создаются и обучаются на материалах, составленных на иностранных (в большинстве своем — на английском) языках, они готовят свой ответ по заданному им в интерфейсе промпту на английском языке, и только перед самым выводом пользователю переводят текст с иностранного на русский язык, и возникают эффекты, которые режут глаз обученному на русской классике или просто начитанному обывателю.

Следующим этапом моего исследования стало изучение подходов к составлению промптов и даже полноценных ИИ-проектов, которые по задумке авторов помогают сделать выходные тексты неотличимыми от написанных человеком. 

Пример промпта, который гарантировано делает любой ИИ-сгенерированный текст «человеческим» и убирает артефакты и признаки, указывающие на ИИ, привожу ниже. Промпт нашел в сети (источник: www.t.me/c/1942207056/1576), проверял, он рабочий, можно прямо в таком виде брать и использовать.

Зачем я привел данный пример? На то есть несколько причин.

Во-первых, в этом промпте явным образом указаны признаки, которые по мнению его авторов, указывают на присутствие в сгенерированном тексте ИИ-артефактов. А это и есть суть моего исследования — выявить и сформулировать признаки, отличающие ИИ-сгенерированный текст от составлено человеком.

Дополню список ИИ-артефактов несколькими новыми признаками (так как я не со всеми из них согласен):

9. В тексте присутствуют «вводные клише» («Безусловно», «Конечно», «Разумеется», «Следует отметить», «Важно подчеркнуть», «В заключение можно сказать).
10. В тексте присутствуют «пустые усилители» («действительно», «весьма», «крайне», «исключительно», «необходимо отметить»).
11. В тексте использованы «шаблонные переходы» («Таким образом», «В данном контексте», «На основании вышеизложенного»).
12. В тексте применяется активный залог вместо пассивного («исследователи выяснили» вместо «было выяснено»).
13. Допускается лёгкая неравномерность ритма, т.е. текст не должен быть «причесанным» (я честно не знаю, что это такое «причесанный текст», поскольку я не лингвист, мне просто нравится сама формулировка).

Во-вторых, сам факт того, что кто-то задумывается о том, чтобы итеративно удалить из текста признаки ИИ, тестирует подобные промпты, публикует их в закрытых (или не очень, потому что я их нашел) сообществах, свидетельствует о наличии измеряемого спроса на сокрытие участия ИИ при создании «оригинальных» текстов. По некоторым, не подтвержденным официально, данным около 30% печатных книг, изданных в России в 2025–2026 годах, были написаны при непосредственном соавторстве ИИ. Повторюсь, в этом нет ничего плохого.

И здесь я задался еще одним вопросом — есть ли в Интернете готовые проекты, которые помогают авторам (безвозмездно или на коммерческой основе) гарантировано удалять из текстов типовые признаки соавторства ИИ?

Для моего исследования это означает, что не я один задумался над проблемой выявления и удаления из текстов признаков, демаскирующих присутствие ИИ. Если по-простому и стиле ИИ, то «этот велосипед уже был кем-то когда-то изобретен».

И тут ответ простой — «да», таких проектов в Интернете немало. Их авторы называют процесс удаления признаков присутствия ИИ из текстов «гуманизацией». Ниже приведу несколько активных проверенных мною ссылок на готовые бесплатные (по состоянию на май 2026 года) продукты, доступные в российском сегменте Интернета:

• ReText.AI Функция «Очеловечить текст» преобразует AI-текст в естественный человеческий стиль. Устраняет шаблонные формулировки, однотипные конструкции, улучшает ритм и логику текста. Есть встроенный AI-детектор для оценки результата до и после обработки.
• Isgen AI Humanizer Преобразует контент, придавая ему более естественный тон, плавную структуру и индивидуальность. Содержит встроенный ИИ-детектор, который выявляет и корректирует шаблоны, заменяя рутинные фразы естественным языком.
• AiHumanizer.ru Бесплатный сервис, который перефразирует текст, делая его более естественным и читаемым. Предлагает два режима обработки: «Базовый» (быстрая правка) и «Экспериментальный» (глубокая переработка).

Вот так выглядит интерфейс для бесплатной «гуманизации» текстов одного из Интернет-проектов.

Из краткого описания/обсуждения отдельных проектов по «гуманизации» текстов, я смог подчерпнуть для себя несколько дополнительных признаков присутствия ИИ в текстах, а именно:

14. В тексте присутствует дополнительная, ненужная по смыслу информация, призванная заполнить собою пустое пространство («грязная вода»).
15. Текст, написанный ИИ, имеет определенный ритм или фразировку, из-за которых он воспринимается читателем механическим, неаутентичным (как, например, данная формулировка признака гуманизации).
16. В тексте отсутствуют пунктуационные (знаки препинания) и грамматические (состав и написание слов) ошибки. Или наоборот присутствуют нестандартные/крайне спорные — «авторские» — знаки препинания.
17. В якобы рукописном тексте отсутствуют слова паразиты и мусорные слова («ну», «типа», «короче», «значит», «как бы»), междометия, повторы.

Примеры визуального разбора текста на предмет детектирования ИИ-артефактов:

Своей целевой аудиторией создатели проектов по «гуманизации» тестов видят следующие группы пользователей ИИ-инструментов в России:

• Студенты, исследователи и ученые. Продукты по гуманизации текстов подходит для искусственного придания оригинальности для разного рода эссе, исследовательских работ и конспектов, где требуется лёгкий и понятный текст. Они помогают исправлять грамматические ошибки и придать суровому академическому стилю комфортный для восприятия оттенок.
• Педагоги и преподаватели ВУЗ. Инструменты по гуманизации используются для упрощения планов проведения уроков. Очеловеченный ИИ-текст помогает быстро пересобрать контент, полностью адаптированный (с учетом выбранной целевой аудитории) и интересный для учеников всех возрастов.
• Контентмейкеры и журналисты. Гуманизация идеально подходит для блогеров и сценаристов, которым очень важно человеческое участие и некая эмпатия. Это помогает переделывать тексты, конвейерно сгенерированные с помощью ИИ, и прогнозировать, что они найдут отклик у всех читателей.
• Профессиональные писатели и авторы. Гуманизация может быть полезной для доработки черновиков, романов или статей, созданных с помощью ИИ, сохраняя при этом их собственный стиль, экономя при этом бесчисленные часы корректуры.
• Офисные работники, аналитики, бухгалтерия, юристы. В последние годы гуманизация стала востребованной для переработки отчётов, презентаций и электронных писем в коммерческой сфере. Эта процедура помогает превратить текст, ранее созданный ИИ, в связную и профессиональную коммуникацию, которую легко создать/усвоить за считанные секунды и которой нестыдно поделиться с коллегами.

Поскольку состав групп (целевой аудитории) постоянно обновляются и количество участников в них только растет, то и гуманизации созданных с помощью ИИ текстов, как сервис, может в ближайшие годы достаточно быстро стать крайне востребованной. Но там, где активно развивается гуманизация (как процедура скрытие признаков участия ИИ в соавторстве), так же активно развивается и ДЕ-гуманизация, т.е. автоматическое выявление признаков ИИ-генерации в текстах. Процедуры сильно взаимосвязаны. Поэтому поиск, систематизация и применения признаков присутствия ИИ в текстах должны стать полностью автоматизированными процессами с серьезной математической базой. Но это не отменяет, а только дополняет и усиливает важность того факта, что при прочтении современных текстов обыватель, чью маску я надел в начале своего исследования, должен обладать навыком самостоятельного определения признаков присутствия ИИ в прочитанном тексте.

Еще одним этапом моего исследования стал диалог с ИИ-агентами на предмет самодиагностики и определения признаков искусственной гуманизации в текстах.

Я изучил 5 доступных мне на платформе Telegram LLM с интерфейсами на русском языке. Это были:

1. DeepSeek v.4
2. Geminy 3.1 Flash
3. GPT-5.4
4. GPT-5 mini
5. Claude 4.6 Sonnet

Каждая из моделей выдала от 5 до 12 похожих частично перефразированных признаков. Вы можете самостоятельно повторить мой эксперимент и изучить выходной поток. В целом, результаты диалога не отличаются от ранее приведенных 17-ти признаков за малым исключением. Появились несколько новых, которые в большей степени характеризуют не гуманизацию в целом, а типовые ошибки и забытые артефакты, которые могут возникнуть при потоковой гуманизации текстов некомпетентиными/недобросовестными представителями целевой аудитории пользователей. Ниже перечислю эти признаки:

18. В тексте присутствуют явные «ляпы» в стиле ИИ: пресловутое и неуместно «по вашему запросу предоставляю информацию…», извинения в стиле «извините, я не могу ответить на этот вопрос, так как...» или сервисные фразы «я не могу дать медицинскую консультацию из-за заложенных ограничений», или «я не имею доступа к интернету, поэтому …». Это классический ИИ.
19. В тексте присутствуют явные «галлюцинации» (фейки, сгенерированные несуществующие факты, ссылки, названия). Только ИИ может уверенно написать: «Согласно исследованию 2023 года, проведенному в университете Цюриха...» и дать ссылку, но при этом ссылка будет вести в никуда. Такое исследование является плодом «ИИ-фантазии». Чаще всего, по статистики LLM-инженеров, галлюцинации ИИ возникают при указании ссылок на названия книг, статей, на точные даты и имена авторов.
20. В тексте присутствует «спискоманія» (грамматика автора сохранена) и избыточная структурированность. Каждая отдельная мысль — новый пункт, каждая новая идея — новый подпункт, каждый новый кейс — еще один подпункт. Весь текст, созданные с применением ИИ, рискует превратиться в структурированный учебник.

Одна из моделей в качестве «пасхалки» выдала мне сгенерированный чек-лист для определения в тексте признаков ИИ. Делюсь им с Вами.

Простой чек-лист для быстрой проверки:

• Много ли в тексте общих фраз («важно», «актуально», «современный мир»)? — Да → ИИ
• Есть ли грамматические ошибки или нестандартные знаки препинания? — Нет → возможно ИИ
• Разбит ли текст на идеальные подпункты и списки? — Да → ИИ («список-мания»).
• Упоминает ли автор личный опыт («я», «мой», «однажды я»)? — Нет → возможно ИИ.
• Есть ли подозрительные факты или ссылки, которые вы не можете проверить? — Да → ИИ («галлюцинация»).
• Текст как речь робота-диктора (ровно, без эмоций, с шаблонными переходами)? — Да → ИИ.

Итого:

Выше представлено 20+ признаков, присутствие которых в только что прочитанном тексте может свидетельствовать о том, что при создании текста был задействовать искусственный интеллект. Важно помнить, что эти признаки работают в совокупности. Один-или два пункта могут случайно совпадать с человеческим текстом (например, молодой ИБ-специалист может умышленно написать «грязноводно»). Кроме того, современные LLM-модели знают и понимают свои ошибки, они учатся маскироваться: они намеренно добавляют опечатки, разговорные фразы или выдумывают истории на пустом месте.

Поэтому стопроцентной гарантии нет. Но для «бытового распознавания» обывателем эти 20 признаков очень эффективны.

Классно и здорово, что эти признаки есть и мы с Вами их сформулировали. Но как Вы себе представляете обывателя, который читая интересную книгу, будет в режиме реального времени верифицировать содержание по этим 20+ признакам? Да и зачем ему это может понадобиться, если выбирая для себя книгу обыватель просто хотел бы насладиться чтением, погрузиться в интересное повествование без оглядки на биологическую идентичность автора. Именно поэтому, ответ на базовый вопрос — можно ли определить ИИ в соавторстве или нельзя — будет скорее нет. Но если очень хочется заморочится, то это для этого есть готовые сервисы в Интернете и целый чек-лист с признаками.