В начале мая разработчики сервиса обнаружения плагиата Антиплагиат представили новую функциональность — систему, способную распознавать тексты, созданные с использованием нейронных сетей. Это обновление направлено на выявление материалов, которые могли быть сгенерированы различными версиями ChatGPT, и их последующую маркировку как подозрительных. Такое новшество было запущено как раз в период, когда в вузах активно проходят сессии, выпускные экзамены и защиты дипломных проектов. Примечательно, что несмотря на определённые ограничения, использование ChatGPT в образовательной среде России уже нашло широкое применение среди студентов.
Мы протестировали обновлённую версию Антиплагиата на текстах, созданных при помощи нейросетей, и выяснили, что функция действительно способна масштабно определять такие материалы. Однако, как показывает практика, система пока не безупречна — остаются лазейки, позволяющие обходить её алгоритмы.
Новое обновление ясно демонстрирует, что вызовы современных технологий требуют всё более сложных решений, особенно в условиях стремительного внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс. Тем не менее, противостояние между "умными" системами обнаружения и пользователями, стремящимися их обмануть, явно ещё только начинается.
Содержание
Разработчики платформы АП ВУЗ недавно внедрили новые механизмы для выявления текстов, созданных при помощи генеративных алгоритмов. Теперь система обладает функциональностью, позволяющей анализировать язык на уровне самых частотных комбинаций слов, встречающихся после определённых фраз. Такой подход сделал проверку на искусственное создание контента гораздо более точной.
Интересно, что идея поиска закономерностей в тексте основана на специфическом поведении ИИ — предсказание слов после заданных фраз часто имеет характерный шаблон. Это значит, что даже при высоком уровне оригинальности система может заподозрить текст в искусственном происхождении. Например, нейросети, такие как ChatGPT, обладают особыми языковыми паттернами, которые легче идентифицировать с помощью подобных алгоритмов.
Для анализа дипломных проектов система извлекает текстовые фрагменты с каждой страницы, чтобы изучить словосочетания и последующие за ними слова. Если программа находит характерные шаблоны, вероятность того, что текст был сгенерирован, увеличивается. При этом выявление такого контента происходит даже без оценки его смысловой структуры — только по лингвистическим особенностям.
В случае обнаружения подозрительных паттернов пользователь получает уведомление с предупреждением: «Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст». Парадоксально, но показатель оригинальности документа при этом может оставаться высоким, достигая даже отметки 100%. Это подчёркивает прогресс системы: проверка теперь выходит за пределы простой проверки совпадений с открытыми источниками.
Таким образом, разработчики «АП Вуз» переносят акцент на то, как создаётся текст, а не просто на его содержание. Такой подход становится особенно актуальным в эпоху стремительного развития генеративных технологий, когда традиционные методы проверки текста перестают быть единственным мерилом качества.
Бурное развитие технологий искусственного интеллекта привело к стремительному росту использования автоматически сгенерированных текстов в самых разных сферах. Хотя такие достижения открывают множество новых возможностей, они также вызывают ряд опасений, связанных с возможностью использования этих технологий для создания поддельного контента или манипуляции общественным мнением. Проблема выявления сгенерированных текстов становится особенно актуальной в эпоху фейковых новостей, интернет-мошенничества и других форм информационного воздействия.
В условиях этого вызова важно не только разработать, но и постоянно совершенствовать методы распознавания такого контента. Сложность задачи связана с тем, что тексты, создаваемые нейросетями, становятся всё более "человечными" и сложно отличимыми от оригинальных произведений. Использование технологий машинного обучения и продвинутых алгоритмов анализа данных может помочь в выявлении тонких, характерных особенностей, присущих сгенерированным текстам, например, избыточной формальности или повторяющихся языковых структур.
Защита информационного пространства требует комплексного подхода. Для эффективного решения этой проблемы необходимы не только технологические инновации, но и слаженные действия специалистов в области информационной безопасности, разработчиков программного обеспечения и представителей законодательной системы. Совместные усилия позволят минимизировать риски, связанные с использованием сгенерированных текстов, и создадут условия для построения более надёжного и прозрачного информационного пространства.
Проверка текста на оригинальность давно стала неотъемлемой частью работы многих профессионалов, таких как писатели, журналисты, преподаватели и исследователи в академической среде. В мире, где современные технологии значительно упростили создание текстового контента, проблема плагиата приобрела совершенно новый масштаб. Сегодня поддельный или неоригинальный текст создается быстрее и изощреннее, что делает задачу проверяющих более сложной.
Определение сгенерированного текста – это процесс глубокого анализа материала для установления его подлинности. Такая проверка позволяет выявить заимствованные или скопированные части, а также случаи использования чужого контента без соответствующей атрибуции или разрешения. Более того, с распространением нейросетей и генераторов текста стало ещё важнее разработать методы, которые могут эффективно различать уникальные работы и материалы, полученные с помощью технологий.
Для многих организаций и отдельных специалистов эта задача выходит далеко за рамки простой бюрократии – она затрагивает репутацию, этику и интеллектуальные права, что делает проверку контента ключевым элементом современного информационного пространства.
Существует множество способов проверки текста на его оригинальность и выявления случаев генерации с помощью нейросетей. Одним из наиболее популярных инструментов являются онлайн-сервисы, которые проводят анализ текста, предоставленного пользователем, и сравнивают его со множеством источников в своих базах данных. Такие сервисы оценивают схожесть текста, выявляя возможные заимствования или сгенерированные шаблонные фрагменты. Кроме того, существуют десктопные программы, которые можно установить на компьютер для локального анализа, что особенно удобно для работы с большим объемом данных.
Особое внимание в последнее время уделяется модернизированным алгоритмам, способным отличить сгенерированный текст, созданный нейросетями, от работ, написанных человеком. Это стало необходимостью из-за возросшего использования ИИ в создании контента, что, при отсутствии должного контроля, может подорвать доверие к оригинальности авторских работ.
Проверка текста на подлинность играет ключевую роль в сохранении честности как в академической, так и в профессиональной среде. Одним из главных рисков плагиата является потеря доверия к автору, что может нанести серьёзный удар по его репутации. Более того, игнорирование принципов авторского права нарушает нормы этики, которая является основой справедливого и уважительного обмена идеями. Именно поэтому проверка на сгенерированный текст и плагиат становится важным шагом для поддержания профессионального уровня и уважения интеллектуальной собственности.
Если ваша работа, будь то диплом, курсовая или другой академический труд, была отмечена как сгенерированная, важно не паниковать и оценить возможные пути решения. Главное — сосредоточиться на методах повышения уникальности и избегания повторного попадания под такие метки.
1) Ручной академический рерайт. Один из наиболее надежных способов состоит в том, чтобы переписать текст своими словами, пересказывая его содержание, дополняя новыми идеями и аргументами. Это трудоемкий процесс, но он позволяет создать текст, адаптированный под индивидуальный подход, что делает его максимально оригинальным. К тому же, такой подход учит лучше понимать материал, делая вас увереннее в теме.
2) Оптимизация текста через инструменты. Устранение признаков автоматической генерации возможно с помощью редакторов и инструментов. Редактирование текста вручную может быть усилено благодаря современным программам анализа, которые помогут не только с заменой синонимов, но и с улучшением общей структуры текста. Однако стоит помнить, что такой процесс не должен быть машинальным: добавляйте свои собственные примеры и комментарии, чтобы максимально персонализировать ваше содержание.
3) Полное переработка с добавлением оригинальности. Если нейросеть была задействована для создания текста, попробуйте не просто изменить формулировки, а глубоко пересмотреть содержание работы. Перепишите основные части, подкрепите их своими примерами, уникальными мыслями и выводами. Этот процесс приведет к формированию текста, который уже нельзя будет распознать как сгенерированный, поскольку он будет наполнен вашим собственным видением вопроса.
Такая доработка текста не только помогает избежать пометки «сгенерировано», но и способствует развитию ваших аналитических и творческих способностей. Помните, что любой текст можно адаптировать, если подойти к этому грамотно и посвятить время переработке.
Для того чтобы эффективно удалить сгенерированный контент, необходимо выполнить ряд последовательных действий. Прежде всего, следует тщательно изучить источники текста, удостоверяясь в их подлинности и соответствии требованиям оригинальности. Если в процессе проверки обнаруживается сгенерированный текст, его следует либо удалить, либо переработать так, чтобы он соответствовал критериям уникального контента.
На сегодняшний день обязательным инструментом в борьбе с подобными материалами становятся специализированные программы и алгоритмы. Эти технологии позволяют быстро идентифицировать текст, созданный автоматически, и выявлять плагиат или повторяющиеся шаблоны, которые присущи сгенерированным текстам. Использование таких программ значительно упрощает процесс очистки базы и помогает минимизировать нарушения.
Однако, наряду с техническими мерами, одним из эффективных подходов является повышение общего уровня создаваемого контента. Стремление к качеству и уникальности может быть достигнуто благодаря внедрению проверки на оригинальность уже на этапе разработки материалов, а также за счет стимулирования авторов к написанию оригинальных текстов. Это не только укрепит доверие к публикуемому содержимому, но и повысит общий стандарт контента.
Также важно наладить систему информирования пользователей о приемлемых нормах создания и публикации материалов. Обучение авторов правилам работы с контентом поможет предотвратить намеренное или случайное использование сгенерированных текстов. Не менее важно демонстрировать строгую позицию в отношении подобных нарушений, применяя санкции к нарушителям, чтобы подчеркнуть отказ от толерантности к неоригинальным или неэтичным материалам. Такой подход способствует формированию ответственного подхода к созданию информационного контента.
Если вы сдаете научную, контрольную или курсовую работу в учебное заведение, используете текст, для написания которого могли быть задействованы автоматические генераторы, например, такие системы, как ChatGPT, важно понимать, что современные системы проверки на плагиат и "сгенерированный текст" способны идентифицировать признаки, характерные для такого рода материалов. "Метка сгенерированного текста" в данном случае может быть обнаружена преподавателями или специализированными сервисами. Существует несколько подходов, чтобы убрать "отпечаток" сгенерированного текста и сделать его более похожим на текст, написанный человеком, при этом улучшив его качество и стилистическую завершенность.
1. Редактура текста вручную
Первый и самый надежный способ — это редактирование текста, чтобы придать ему индивидуальный стиль. Алгоритмы генерации часто используют универсальные конструкции, стандартные вводные фразы и одинаковые логические связки. Возьмите сгенерированный текст и:
- Замените общеупотребительные фразы на свои собственные формулировки.
- Используйте уникальный стиль письма. Например, добавьте вводных конструкций, которые характерны для вашего стиля изложения.
- Перепишите сложные предложения, разбив их на более простые, или объедините короткие в длинные.
Такой подход позволяет не только снизить вероятность идентификации текста как машинно-сгенерированного, но и помогает глубже понять тему, что особенно важно при образовательном процессе.
2. Добавление личного анализа
Сгенерированный текст часто выглядит обобщенно и лишен яркого критического подхода. Добавьте ваши собственные идеи, оценки, примеры из реальной жизни или материалы, которые вы нашли в других источниках. Это создаст уникальность в структуре текста и придаст индивидуальные черты вашему труду. Пример:
- Если в сгенерированном тексте говорится об общей концепции теории, обогатите материал ссылкой на реальный случай или исследование.
- Напишите свой анализ: "На мой взгляд, данный подход имеет ограничения, так как...".
Преподаватели и системы проверки высоко оценивают наличие уникального анализа.
3. Проверка на "отпечаток машинного текста"
Доступны онлайн-сервисы (например, GPTZero, Content at Scale), которые определяют, был ли текст сгенерирован. Вы можете провести предварительную проверку своего текста и понять, как он выглядит с точки зрения этих алгоритмов. Если сервис укажет на сильные признаки машинной генерации, это сигнал к тому, что текст стоит доработать, изменив формулировки и структуру.
4. Парафразинг
Переработка текста с помощью перефразирования — ещё один способ. Можно использовать специальные инструменты для парафразинга, а затем провести ручную доработку результата. Это более трудоёмкий способ, но он позволяет получить качественный текст, который будет отличаться от исходного.
5. Добавление цитат
Используйте прямые цитаты и ссылки на достоверные источники. Сгенерированный текст часто не содержит цитат из литературных источников, исследований, монографий. Вставка таких данных придаст тексту научную достоверность и сделает его более правдоподобным.
6. Уникализация стилистики
Обратите внимание на использование более сложной лексики, добавление терминов, иногда даже понижение грамотности. Человек часто допускает стилистические нестыковки. Генераторы текстов, напротив, стараются быть максимально "гладкими". Немного индивидуализма поможет улучшить восприятие.
Итак, убрать метку "сгенерированный текст" возможно, но для этого потребуется не просто механическая правка, а активное вовлечение в процесс написания работы. Такой подход не только сделает текст более уникальным, но и позволит вам самостоятельно развить понимание темы, что, в свою очередь, несомненно, положительно оценит преподаватель.
Сервис помог убрать значок сгенерированный документ в отчете Антиплагиата. Оперативно нашли проблему и решили вопрос. Скинули новый файл после исправления, я проверил и в Антиплагиат ВУЗ больше нет этой метки. За всю работу я потратил 450 руб. Спасибо, выручили 
