Как отличить AI-slope от авторского контента

Как отличить AI-slope от нормального контента В последнее время я все чаще замечаю, что под видом экспертности мне всячески пытаются впихнуть контент, сгенерированный ИИ. Речь идет об авторском контенте: телеграм-посты, почтовые рассылки, различные экспертные статьи на сайтах. И проблема здесь не просто в языке или стилистике языка, а в смыслах, которые лежат внутри этих текстов. Читая автора, я прихожу за его экспертностью, опытом и какой-то четкой позицией, но вместо этого я все чаще получаю не тот контент, на который подписался, а контент “написанный по запросу, на который я подписался”, с помощью LLM. Естественно, желание читать такое не добавляет, а отношение к аудитории скорее негативно выставляет автора в моих глазах. Работая много с LLM - ты уже интуитивно видишь, где текст является сгенерированным, но для этого нужен опыт. Поэтому сегодня решил поделиться своими наблюдениями по тому, как с большей вероятностью вычислить AI-slope. Ниже - мои личные наблюдения + кое-какие исследования. Слова и эмодзи Первый и наиболее заметный маркер. ЛЛМ очень любят определенные слова, эмодзи и повторяют их из раза в раз. Если в запросе попросить экспертный стиль - вас закидает чем-то уж очень профильным, с кучей англицизмов. Если попросить добавить эмодзи - ИИ засрет ими текст. Кроме того, отличается сам язык. Чаще всего, текст получается не вполне литературным, и если вы - начитанный человек, то читая очередной ИИ-пост - вы будете замечать, что по-русски так не говорят, но если вы еще знаете и английский - то вы сразу увидите, что текст - ни что иное, как буквальный перевод на русский. Тест на выжимку ИИ любят лить воду. Прочитайте 5 предложений поста и попробуй-те выделить из них хотя бы одну главную мысль. Там, где человек просто напишет: “Рынок упал, мы решили делать маркетинг”, AI будет рассыпаться фразами в стиле “В эпоху стремительных изменений важно уметь адаптировать свои внутренние процессы для достижения максимальной синергии”. Безопасная нейтральность AI обучены так, чтобы быть полезным любым людям, с любыми ценностями, вероисповеданием и так далее. Результат этого - в AI-текстах чаще всего отсутствует сильная аргументация в какую-либо сторону. Если вы видите, что автор пытается вам донести какую-то позицию, но он не слишком категоричен в своих суждениях и будто старается никого не обидеть - скорее всего перед вами текст с ЛЛМ. Можете проверить это простым экспериментом. Попросите ИИ написать текст про то, что вам не нравится, и пусть это будет политический или религиозный текст. В своем промпте используйте больше слов, типа “говно”, “дерьмовый”, “ненавижу” и прочие сильные оценочные суждения. А потом посмотрите на результат :) Переизбыток прилагательных и исчезновение местоимений Гугл не так давно проводили лингвистическое исследование и обнаружили, что ИИ-шки любят слова типа “инновационный”, “многогранный”, “стратегический” и прочие, но категорически отказываются использовать местоимения “я”, “мы”, “мой”. А также фразы, обозначающие принадлежность текста кому-либо, например, “по нашему мнению”. Живой человек, делясь опытом, постоянно использует местоимения, а ИИ строит отчужденные, безличные конструкции, используя их намного реже. Кстати, это же исследование подтверждает и мой предыдущий тезис про безопасную нейтральность. Позитивный позитив Чем-то похожая история с безопасной нейтральностью. Но решил выделить отдельно. ИИ-текст практически никогда не будет нести смысл “мы в дерьме” или “все плохо”. Рядом с этим фактом, скорее всего, будет что-то в стиле “но кризиз - это возможность для роста”. Лингвистическая предсказуемость и эффект триколона Да, я тоже не знал этого термина, узнал из статьи, но сейчас вы поймете, о чем речь. Есть такой показатель - type-token ratio (разнообразие словарного запаса), так вот, у LLM он намного ниже, чем у человека, а длина предложений почти всегда фиксирована - от 10 до 20 слов. А что касается триколонов - это лингввистические конструкции, состоящие ровно из трех элементов или примеров подряд (например: “Это помогает автоматизировать процессы, повышать конверсию и масштабировать бизнес”). Люди пишут хаотичнее: то короткими отрывистыми фразами, то длинными абзацами. Отсутствие микро-деталей Больше характерно для всяких кейсов. Но тоже добавлю в список. Когда человек рассказывает о своем опыте, он использует какие-то локальные шутки, имена, факапы. Такие вещи, которые сложно выдумать на ходу. Кейс, описанный с помощью ИИ будет звучать более обобщенно. Хотел сделать список длиннее, но ограничен лимитами телеги. Поэтому в комментах делитесь: как отличаете слоп вы 😁 🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов