Детектор ИИ-текста онлайн

Потому что этот процент не измеряет авторство. Я собрал корпус из 1882 текстов и проверил четырьмя независимыми процедурами: вердикт двигали форматирование и площадка публикации. Снятие маркеров жирного шрифта переворачивало уверенное решение, хотя текст не менялся ни на символ. Число, которое зависит от разметки, называть вероятностью авторства нечестно, поэтому здесь показаны сами признаки.

Десять, из них восемь идут в общий сигнал. Двоеточие-перечисление — сколько раз список вводится двоеточием вместо фразы. Тире-коннектор — тире в роли связки на тысячу слов. Параллельные начала — доля абзацев, открытых по схеме «подлежащее плюс глагол». Ритм, он же burstiness, — отношение разброса длин предложений к средней длине; у модели он ниже человеческого. Повтор триграмм — доля трёхсловных сочетаний, встретившихся дважды и чаще; у модели тоже ниже. Метод Ильдара — асимметрия предсказуемости слов: языковая модель оценивает, насколько каждое слово ожидаемо в своём контексте, и у живого автора разброс уходит в обе стороны, а у машины жмётся к середине. Первое лицо — «я», «мы», «нам» на тысячу слов: у человека их 12,5, у модели полслова. Начала с союза — доля предложений, открытых словами «И», «Но», «Однако»: у человека 7,1%, у модели 1,8%. Ещё два признака показываются со своими порогами, но в сигнал не идут: доля абзацев ровно по три-пять предложений и разброс длин абзацев — они разделяют классы, но модели ничего не добавляют. Отдельно, справочно, показаны четыре величины, которые классы не разделили вовсе: шаблонные обороты, однородные ряды, полоса длин и лексическое разнообразие.

Нет, и ни один детектор для этого не годится. Сработавшие признаки означают, что текст написан ровно, шаблонно и предсказуемо. Так пишет модель — и так же пишет человек, который работает по инструкции и вычитывает текст под редполитику. Инструмент показывает, что переписать, а не кто виноват.

Минимум 40 слов, но осмысленный результат начинается примерно от 150. Ритм и повторяемость считаются по предложениям: на пяти фразах разброс длин случаен, и любой вывод по нему будет шумом. Для страницы сайта укажите адрес — сервис заберёт основной контент без меню, шапки и подвала.

Смотреть, какие именно. Двоеточие-перечисление правится тем, что список разворачивается во фразу: инструмент показывает такие места цитатами. Ровный ритм лечится короткой фразой после длинного объяснения. Повтор триграмм на нуле означает обратное — текст обходит повторы синонимами там, где уместно повторить термин.

Нет, вопросы разные. Антиплагиат ищет совпадения с уже опубликованными документами, то есть отвечает на вопрос «этот текст где-то был?». Детектор смотрит внутрь самого текста и ищет признаки генерации. Поэтому текст бывает стопроцентно уникальным и при этом машинным, а бывает наоборот — живой текст с большой цитатой. Вузовскую систему проверки этот инструмент не заменяет и результат для неё не предсказывает.

Уникальность считает совпадения с другими страницами по шинглам. Здесь совпадения не ищутся вообще: считаются шаблонные обороты, ритм предложений, повтор триграмм и лексическое разнообразие внутри вашего текста. Два инструмента дополняют друг друга — уникальность отвечает за заимствования, признаки за то, как текст написан.

Вставьте текст в поле выше и нажмите проверку: регистрация, оплата и лимиты по количеству проверок не нужны. Текст не сохраняется на сервере — он обрабатывается и отдаётся обратно с разметкой признаков.

Публичного инструмента «проверить текст на ИИ» ни у Яндекса, ни у Google нет, и в панелях вебмастера такого отчёта тоже нет. Требования поисковиков касаются пользы и качества страницы, а не способа её создания: санкции прилетают за массовый контент без редактуры, а не за факт использования модели. Разбор того, где проходит граница, есть в статье про спам в AI-поиске.

Стоит начать с вопроса, зачем. Обход детектора сам по себе не делает текст полезнее, а формальные признаки убираются точечной правкой: заменить шаблонные обороты на конкретные, разбить ровный ритм короткой фразой, снять повторяющиеся связки. Отчёт показывает, какие признаки сработали и на каких строках — править нужно эти места, а не текст целиком. Что при этом происходит с метриками, разобрано в статье про перплексию.

Универсального ответа нет: на одном и том же тексте публичные сервисы расходятся радикально. В моём тесте восемнадцати ИИ-сервисов один детектор дал 3% вероятности машины, другой — 98% вероятности человека на одном материале, написанном моделью. Поэтому здесь нет единого процента: вместо него показаны конкретные признаки, которые можно проверить глазами. Сравнение сервисов — в статье про тест восемнадцати нейросетей.

Нет: такой знак читается ключом, а не глазами и не по тексту. Anthropic встраивает в ответы Claude водяной знак по схеме, близкой к SynthID-Text: криптографический ключ вместе с несколькими предыдущими словами решает, какое слово модель выберет следующим. На вид текст не меняется, но последовательность становится проверяемой для того, у кого ключ есть. Свой детектор компания обещает, публичного пока нет; на коротком фрагменте знак читается плохо, а переписывание текста целиком его снимает. Здесь работает другой подход — следы в самом языке: ключи для него не нужны, зато и знака Claude он не увидит, как не увидит его ни один сторонний детектор.