Система «Антиплагиат» теперь способна выявлять тексты, созданные с помощью искусственного интеллекта.
Для большинства студентов эта программа хорошо знакома, так как при написании дипломных работ важно соблюдать установленный уровень оригинальности текста. С появлением ChatGPT учащиеся начали активно применять ИИ, чтобы повысить процент уникальности своих материалов.
«Антиплагиат» разработан для выявления заимствований в текстах, таких как курсовые, дипломные или научные работы. Недавно было объявлено о внедрении новой функции, позволяющей определить, создан ли текст с использованием нейросетей, например ChatGPT.
В этой статье вы узнаете, существует ли возможность обойти обновленный «Антиплагиат» с учетом усовершенствованных алгоритмов.
Содержание
Сервис «Антиплагиат» внедрил новую функцию, позволяющую определять тексты, созданные с помощью нейросетей. Согласно информации, размещенной на официальном сайте компании, обновление уже стало доступно пользователям.
Данное нововведение подтверждает, что изменения вступили в силу, и любой пользователь сервиса может протестировать новую функцию. Новый алгоритм, созданный специалистами «Антиплагиата», основывается на исследованиях в области обработки естественного языка, хотя конкретные научные разработки в статье не раскрываются. Таким образом, компания демонстрирует стремление применять современные технологии для совершенствования своих продуктов.
Функция позволяет автоматически находить машинно-сгенерированные фрагменты текста, отмечая их как подозрительные. Пользователи могут увидеть эти выделенные части в детализированном отчете о результатах проверки. Это дает возможность глубже анализировать свои работы и при необходимости вносить правки.
Детектор доступен исключительно подписчикам расширенной версии сервиса. Подписка предоставляет доступ к более сложным инструментам анализа, что делает платформу еще более полезной для выполнения различных задач.
Новый алгоритм был специально обучен на большом объеме данных, что позволило достичь высокой точности в распознавании текстов, созданных моделями ChatGPT, GPT-2 и GPT-3. Это минимизирует риск ложных срабатываний и обеспечивает четкое отличие машинного текста от материала, написанного человеком.
Исполнительный директор компании, Юрий Чехович, отметил, что, несмотря на впечатляющие достижения в области ИИ, тексты, созданные нейросетями, все еще отличаются от текстов, написанных человеком. Это различие имеет важное значение в оценке уникальности и качества работ.
Кстати, в прошлом году выпускник РГГУ публично признался, что использовал ChatGPT для подготовки своей дипломной работы. Его цель заключалась в том, чтобы инициировать общественное обсуждение вопроса о допустимости использования нейросетей в образовательном процессе. Мнения общества разделились: одни настаивали на аннулировании защиты, а другие поддержали эксперимент. После этого Национальная комиссия по вопросам этики в сфере искусственного интеллекта обратилась к Министерству образования с предложением разработать правила применения нейросетевых технологий в обучении.
Вообще, первые программы для выявления текстов, созданных нейросетями, начали появляться вскоре после запуска ChatGPT, но их эффективность оставляла желать лучшего. Например, ранняя версия GPTZero испытывала трудности в случаях, когда текст редактировался человеком. Насколько успешным окажется новый алгоритм «Антиплагиат», станет ясно в период активной подготовки курсовых и дипломных работ в российских вузах.
Чтобы успешно пройти проверку на использование нейросети, можно прибегнуть к следующим рекомендациям, которые помогут сделать текст уникальным и выразительным:
1. Перефразируйте и добавьте индивидуальность. Используйте собственный стиль изложения, заменяйте стандартные выражения более оригинальными, добавляйте примеры из личного опыта, а также делайте текст более живым и увлекательным.
2. Измените логику подачи информации. Не просто переставляйте абзацы местами, а попробуйте переформулировать идею так, чтобы структура текста выглядела естественно, но при этом отличалась от привычного шаблона.
3. Расширяйте словарный запас. Применяйте синонимы, нестандартные фразы или даже редкие термины, но не перегружайте текст сложными словами. Старайтесь находить баланс между ясностью и выразительностью.
4. Внесите эмоции и личное мнение. Делитесь своими мыслями и чувствами, привносите индивидуальное восприятие темы. Нейросети трудно повторить личностный эмоциональный оттенок, особенно если он включает непредсказуемые или субъективные детали.
5. Играйте с орфографией и пунктуацией. Иногда специально внесённые опечатки, особенности слога (например, разговорная речь) или необычная расстановка знаков препинания могут сделать текст менее "программным", но оставайтесь в рамках разумного, чтобы не нарушать читаемость.
6. Избегайте шаблонности. Экспериментируйте с длиной предложений, добавляйте неожиданные сравнения, ассоциации или даже элементы художественного повествования, если это уместно для темы.
7. Делайте текст органичным. Вместо простой "маскировки" важно создать ощущение, будто текст написан спонтанно, без строгих рамок. Для этого можно начинать с одного ракурса, а затем плавно переходить к другим аспектам темы.
Таким образом, чтобы текст не выглядел заранее созданным при помощи алгоритмов, нужно подходить к его написанию с творческой стороны. Это включает свободный язык, эмоциональные оттенки, логическую гибкость и добавление непрограммируемых "человеческих" элементов. Ваша задача не просто сделать текст непредсказуемым, а превратить его в оригинальное выражение ваших мыслей и идей.
Теоретически вполне возможно распознавать тексты, созданные нейросетями. Ученые уже довольно долго изучают характерные особенности таких текстов, например, повторяемость слов, специфику построения предложений и их среднюю длину. Чтобы понять, как работают языковые модели, требуется масштабный анализ больших объемов данных.
Однако прогресс в развитии нейросетей идет гораздо быстрее, чем совершенствуются методы их распознавания. Еще несколько лет назад такие программы с трудом составляли три связанных предложения, а сегодня создают тексты, которые звучат логично и убедительно. В результате устаревшие подходы к выявлению ИИ-текстов теряют свою актуальность. В условиях стремительного развития технологий необходимо регулярно адаптировать и улучшать методики анализа.
Наилучшим инструментом для выявления текстов, написанных ИИ, пока остается сам человек. Накопленный опыт позволяет людям интуитивно находить неестественные элементы в тексте. С течением времени, читая сгенерированные программами тексты, человек учится распознавать их особенности все быстрее.
Одной из таких особенностей является склонность к излишней конкретике. Например, специалисты из Google Brain в 2019 году заметили, что ИИ избыточно использует артикль «the» в английских текстах, так как алгоритмы модели опираются на предсказание последующего слова. Хотя этот эффект заметен в первую очередь в англоязычных текстах, нейросети могут демонстрировать схожие поведенческие паттерны и в других языках.
Сегодня программы вроде ChatGPT зачастую заменяют поисковые системы благодаря способности выдавать точные ответы. Однако их навыки рассуждения остаются ограниченными. Например, на абстрактные вопросы типа «Что такое любовь?» нейросети дают стандартные, часто чрезмерно обобщенные ответы, избегая глубокого анализа сложных понятий.
Еще одной проблемой нейросетей является уверенная подача ложных данных, известная как «галлюцинация». Это происходит, когда у модели отсутствует достаточная информация, и она заполняет пробелы собственной фантазией. Поэтому важно проявлять осторожность и критически относиться к генерированным текстам.
Кроме того, нейросетям недостает контекстуальности и персонализации. Они не могут воспроизвести уникальный человеческий опыт и лишь транслируют обобщенные знания, извлеченные из больших объемов данных. Этим текстам нередко не хватает глубины и индивидуальности, что отличает их от произведений, в которых автор делится личными переживаниями или особыми взглядами.
Когда речь идет о специализированных текстах, работы нейросетей могут быть полезны, но им все еще не хватает глубокой проработки темы. Лишь человек с богатым багажом знаний и опыта способен создать материал с настоящим авторитетом и необычными нюансами.
Стоит отметить, что современные языковые модели научились лучше понимать контекст. Например, после генерации текста их можно попросить сделать его более «живым». Однако истинную эмоциональную тонкость и выразительность текст приобретают только благодаря редактуре человеком.
Структура текстов, создаваемых нейросетями, остается стандартной: введение, основная часть и заключение. При этом, несмотря на поверхностно правильное деление, тексты нейросетей часто страдают недостаточной логичностью или непродуманностью переходов между частями.
Еще одна особенность ИИ-текстов — монотонный и эмоционально бедный стиль. Нейросетям трудно передавать иронию или сарказм, из-за чего их тексты кажутся чрезмерно формальными или сухими. Стремление к нейтральной подаче ограничивает их в выражении сильных мнений или критических замечаний.
Вместе с этим ИИ нередко злоупотребляет повторением. Стремясь создать связный текст, нейросеть иногда генерирует многословные фрагменты, где одна мысль высказывается в нескольких вариациях. Это приводит к тому, что из объемного текста читатель извлекает всего одну ключевую идею.
С другой стороны, тексты, созданные программами, как правило, свободны от грамматических ошибок, что порой убеждает людей в том, что автор текста — человек. Однако грамотность и отсутствие опечаток скорее характерны для нейросетей, в то время как человеческие тексты часто включают ошибки или разговорные формы.
При этом в текстах, созданных ИИ, иногда встречаются внутренние противоречия. Поскольку генерация основана на обработке статистических данных, а не на понимании темы, в длинных материалах могут возникать откровенно конфликтующие утверждения. Это лишь подчеркивает необходимость человеческого контроля и редакции.
