Не em dash’ем единым: как распознать ИИ-текст по гайду Википедии

Честно говоря, охота на следы ИИ не самая увлекательная задача. Но инструмент полезный: помогает авторам убрать штампы из черновика, а редакторам сэкономить время. Ниже короткий пересказ актуального гайда сообщества Википедии Signs of AI writing ^[1] и практичный чек-лист для самопроверки.

Что именно опубликовала Википедия

Страница Signs of AI writing собрана из реальных наблюдений за тем, как ИИ-тексты просачиваются в статьи: от характерных фраз до следов разметки. Это не правило и не официальная политика, а ориентир для редакторов и авторов. Важная оговорка сразу: автоматические «детекторы» стоит воспринимать как сигнал, а не как приговор. Ошибаются и в плюс, и в минус, поэтому финальное решение остаётся за человеком.

Материал начинался как список «AI catchphrases» в конце 2023 года и в июле 2025 переехал на более широкое название Signs of AI writing. Новый фокус понятен: речь уже не только о штампах, а о стиле, форматировании и технических артефактах.

Главные признаки из гайда с русскими пояснениями

1. Язык и тон
• Раздутая важность без опоры на источники: «служит свидетельством», «знаковая веха», «исторический поворот».
• Рекламная интонация там, где нужна нейтральность: «богатое культурное наследие», «обязательно к посещению».
• Перебор с канцеляритом и связками: moreover, furthermore, in addition в переводах превращаются в однотипные «кроме того», «более того», «вдобавок».
• Шаблоны вроде «In conclusion…» и ритмичные связки «не только…, но и…», «это не просто…, это…» как способ выдать вес без фактов.

2. Стиль и формат
• Заголовки в стиле пресс-релиза с каждое Слово С Большой Буквы.
• Случайный жирный, эмодзи в заголовках, «фигурные» кавычки и апострофы, привычка опираться на длинные тире. По отдельности это не доказательство, вместе с другими маркерами уже сигнал.

3. «Проговоры»
• Фразы вроде «As an AI language model…», упоминания knowledge cutoff, вставленные отказные шаблоны. Такое иногда попадает в публикации целиком, если автор не дочистил черновик.

4. Следы разметки и инструментов
• Незакрытый Markdown, битые сноски, странные служебные куски типа contentReference или oaicite, хвосты utm_ в ссылках, некорректные DOI или ISBN. Всё это чаще всего приносит автогенерация.

Чек-лист самопроверки для автора и редактора

1. Срежьте «важность». Если в тексте «веха», «уникальный», «как нельзя лучше отражает» без источника, замените фактами.

2. Разнообразьте связки. Когда каждый абзац начинается с «кроме того» или «более того», значит абзацы надо пересобрать.

3. Проверьте шаблоны. «In conclusion…», «не только…, но и…», «это не просто…, это…» быстро выдают машинный почерк.

4. Посмотрите на оформление. Title Case в подзаголовках, рандомный жирный текст, эмодзи, «фигурные» кавычки и любовь к длинным тире портят впечатление ^[2].

5. Выследите «проговоры». Любые упоминания «AI language model», knowledge cutoff и сервисные «Хотите, я…?» в публикуемом тексте неуместны.

6. Проверьте разметку и ссылки. Уберите utm_*, подчистите сноски, проверьте DOI/ISBN, добейте незакрытый Markdown.

7. Инструменты используйте как сигнал. Автопроверка может подсветить кандидатов, но решает человек и проверенные источники.

Как это адаптировать к русским текстам

Англоязычные маркеры легко прослеживаются в русском. Часто всплывает калька «является/представляет собой», «в рамках», «данный», «высокий уровень», «надежно демонстрирует», тройные перечисления и «красивые» обобщения. Если узнаёте в своём тексте подобные конструкции, скорее всего, ему нужна ещё одна вычитка уже без подсказок модели.

Зачем это авторам на Хабре

Большинство из нас так или иначе использует языковые модели для создания текстов, пусть и в разной степени. Правки по этому чек-листу делают такой текст яснее и честнее. ИИ отлично справляется с черновиками и структурой, но публикация требует человеческой проверки: фактов, тона, логики и аккуратной верстки. В итоге выигрывают все – и автор, и читатель.