Типичные ошибки ИИ: как отличить машинное письмо

Вы читаете текст, не зная: это писал человек или ИИ. Грамотно, ровно, без ошибок, но скучно. Почему так происходит? ИИ не различает главное и второстепенное, он использует усреднённые шаблоны, избегает конкретики и эмоциональной окраски, часто повторяет одну мысль разными словами или строит предложения с безличными формулировками вроде «можно заметить» или «это стоит учитывать». Всё это делает текст механическим. Подробнее об этих ошибках вы можете узнать в нашем материале про основные проблемы при генерации текста нейросетями.

Для бизнеса такой стиль может обернуться снижением вовлечённости аудитории, потерей доверия и ухудшением поведенческих факторов в SEO.

Чтобы этого избежать, важно уметь распознавать следы машинной генерации — как в чужих материалах, так и в собственных черновиках. В этой статье мы разберём типичные признаков текста от ИИ. Они встречаются особенно часто, но легко устраняются вручную, если понимать, где именно прячется искусственность.

Тавтология и повторение мыслей

Одна из типичных проблем в текстах от нейросети — повтор одной мысли разными словами. Это замедляет чтение и делает текст утомительным. Причина кроется в том, что ИИ не различает главное содержание и второстепенные повторы. Он склонен переформулировать одну мысль без необходимости.

Второе предложение не добавляет ничего нового и оно просто перефразирует первое. Такое дублирование часто встречается внутри абзацев или между ними — это мешает восприятию текста как последовательного повествования.

Чтобы устранить тавтологию, полезно проверять каждую пару соседних предложений: продвигают ли они идею вперёд или лишь дублируют друг друга? В большинстве случаев достаточно объединить их в одно более ёмкое утверждение.

Теперь текст стал чище и динамичнее. При редактуре машинного черновика стоит пройтись по нему с целью убрать смысловые повторы, особенно если они расположены рядом или подаются под видом новых фактов.

Избыточная вежливость и обезличенность

Тексты от нейросети часто звучат слишком формально, как будто написаны чиновником или инструкцией. В них много обезличенных оборотов, например: «данный материал показывает», «следует отметить» или «в рамках настоящего обзора». Всё это создаёт дистанцию между автором и читателем: неясно, кто говорит, зачем и с какой интонацией.

Такой стиль может быть уместен в юридических документах. Но в живом контенте он мешает восприятию. Живой текст воспринимается лучше, когда в нём ощущается личность автора — его позиция, отношение к теме и интонация. Именно этого чаще всего нет в машинных текстах.

Во втором варианте есть голос автора: фраза ощущается живой и направленной на диалог. Чтобы добиться такого эффекта при редактуре текста от ИИ, полезно заменять канцеляризмы на разговорные конструкции. Если уместно, можно использовать местоимения (я, мы, вы), вводить личную позицию и говорить проще. Такой подход делает текст более тёплым по тону и улучшает вовлечённость при чтении.

Обобщения без конкретики

Один из типичных признаков машинного текста — обтекаемые формулировки вроде «эксперты считают», «в некоторых случаях возможно», «многие сталкиваются с проблемами». Такие выражения звучат безопасно, но не дают читателю полезной информации. Он улавливает общий смысл, но остаётся ни с чем.

Искусственный интеллект старается не брать на себя ответственность. Он избегает точных утверждений и подробностей. В результате текст кажется перегруженным словами, но лишённым конкретных фактов или выводов.

Второй вариант работает сильнее. Есть источник, цифра и ясность, в рамках которого мы понимаем масштаб проблемы и можем ей доверять.

Чтобы улучшить такой текст вручную, задавайте уточняющие вопросы к каждому утверждению: Кто? Где? Когда? Почему? Пример чего? Ищите возможность добавить деталь — имя компании, дату события или конкретный случай из жизни. Даже одна деталь делает абзац живее, чем общее утверждение вроде «по мнению специалистов».

Вылизанный стиль без индивидуальности

Нейросети умеют писать правильно и в этом их слабость. Тексты часто выглядят вылизанными до блеска: ни одной ошибки, логика ясна, предложения стройные, но всё это читается как нейтральный доклад. В таких текстах не чувствуется человека за словами, только аккуратная композиция шаблонов.

Характерный признак такого стиля — отсутствие авторской интонации и живой подачи мысли. Нейросеть избегает рискованных формулировок, спорных тезисов или необычных сравнений. Она пишет безопасно, а значит одинаково.

Технически верно? Да. Но звучит так, будто сказал робот на собрании директоров.

Во втором варианте слышен голос человека: здесь есть утомление от типичной ситуации, наблюдение из практики и обыденная лексика.

Чтобы избавить текст от стерильности, полезно задать себе простой вопрос: «А я бы сам так сказал?» Если ответ "нет" – стоит переписать фразу более живым языком: использовать разговорную интонацию или образное выражение вместо канцелярского стандарта.

Эмоциональная стерильность

Помимо стиля изложения страдает ещё одна вещь — настроение текста. ИИ умеет быть грамотным и спокойным, но почти никогда не показывает эмоций или отношения к теме. Его речь ровная и бесстрастная.

А ведь именно эмоции делают текст ближе к читателю. Удивление, радость, раздражение или лёгкая самоирония создают ощущение живого общения.

Здесь появляется ощущение вовлечённости автора в то, о чём он говорит.

При редактуре машинного текста важно добавить хотя бы несколько эмоциональных точек опоры: реакцию («это раздражает», «мы радуемся»), оценку («толковая штука», «пустая трата времени») или личный контекст («у нас это сработало вот так...»). Такие акценты сбивают обезличенность и возвращают тексту человеческое дыхание.

Нарушенная логика построения мысли

На первый взгляд, машинные тексты выглядят стройно: предложения грамотные, абзацы ровные, нет явных провалов. Но при чтении возникает ощущение разорванности: мысль не развивается последовательно, а перескакивает от одного к другому без нужных связок.

Это результат поверхностной связности: нейросеть хорошо пишет отдельные куски, но не всегда понимает, как они складываются в цельное повествование. Логика становится стерильной — вроде всё правильно, но рассказ не двигается вперёд.

Сбои внутри абзаца

Иногда проблема проявляется прямо на уровне одного абзаца. ИИ может начать с одной темы и неожиданно переключиться на другую. Такое смещение разрушает восприятие и заставляет читателя останавливаться, чтобы понять логику перехода.

Мысль о контенте оборвалась; дальше начинается новая линия — без подготовки или пояснения связи.

Теперь идеи идут по ступенькам: от задачи → к проблеме → к решению.

Чтобы устранить такую сбивчивость внутри абзацев, полезно проверять каждый переход между предложениями. Если фразы никак не поддерживают друг друга — значит нужна либо перестройка порядка мыслей, либо короткая логическая сцепка.

Отсутствие связок между частями текста

Даже когда отдельные предложения написаны хорошо — текст может распадаться на куски из-за отсутствия переходов между абзацами или разделами. Один закончен — следующий начинается резко и отдельно. Читателю приходится самому прокладывать мостик между ними.

Между этими двумя утверждениями нет ясной причины продолжать чтение — тема вроде та же, но последовательность нарушена.

Здесь мысль продолжается органично; появился поворот идеи внутри общего контекста.

Такие гладкие сцепки можно встроить вручную за счёт коротких уточняющих фраз («при этом», «если продолжить эту линию», «на этом этапе…») или явной смысловой зависимости (причина → следствие, проблема → решение). Иногда достаточно даже вопроса-перехода вроде «Что это значит на практике?»

Редактируя ИИ-текст целиком, нужно отслеживать поток из раздела в раздел так же внимательно, как содержание самого абзаца. Чем прозрачнее дорога от мысли к мысли — тем больше шансов удержать внимание человека до конца текста.

Излишняя многословность

Одна из типичных проблем нейросетевых текстов — переусложнённость. Вместо простой мысли машина выстраивает длинные предложения с множеством вводных, прилагательных и канцелярских оборотов. Кажется, что так «солиднее», но на деле такой текст теряет ясность.

Разница очевидна: второй вариант легче читается и быстрее доносит смысл.

Многословие в машинных текстах проявляется по-разному:

• пустые вводные: «следует отметить», «можно констатировать», «на текущий момент»
• дублирующие сочетания: «основной приоритет», «необходимая потребность», «уникальная особенность»
• громоздкие существительные вместо глаголов: «проведение оптимизации процессов» → «упростить процессы»

Чтобы очистить текст от лишнего, полезно делать упражнение: попробуйте сократить абзац вдвое, не потеряв смысла. И часто окажется, что можно даже лучше:

❌ Можно отметить тот факт, что эффективное управление временем является ключевым аспектом успешной деятельности.

✅ Без нормального тайминга ничего не работает.

Редактура здесь сводится к одному вопросу: нужно ли это слово? Если нет — вычеркните. С каждым удалением структура текста становится крепче, а мысль звучит увереннее.

Однотипные вводные конструкции

Нейросеть часто начинает предложения с одних и тех же оборотов. Это могут быть «Таким образом», «Следует отметить», «Важно понимать». Когда таких конструкций становится слишком много, текст превращается в монотонную цепочку однообразных вступлений.

Все предложения начинаются одинаково — это снижает выразительность и делает текст однообразным.

Здесь каждое начало немного отличается — появляется дыхание речи. Чтобы добиться такого эффекта при редактировании машинного текста, стоит вычёркивать повторяющиеся вводные или заменять их естественными переходами. Важно помнить: не каждую мысль нужно предварять формальной вводной конструкцией. Иногда лучше просто сказать напрямую.

Условный стиль без чёткой позиции

Одна из самых тонких, но заметных черт машинного текста — уклончивость. Нейросети стараются угодить всем сразу, поэтому пишут так, чтобы не высказать ничего определённого. Получаются фразы вроде «возможно стоит рассмотреть», «некоторые специалисты предполагают», «не исключено, что это может быть полезным». Вроде бы звучит безопасно, но смысла в нём минимум.

Во втором варианте есть позиция. Чувствуется уверенность автора и понимание проблемы. Такой текст вызывает доверие.

Чтобы избавиться от «условного стиля», нужно научиться делать выбор: сказать прямо, обозначить мнение или дать совет без оглядки на все возможные нюансы. ИИ боится ошибиться там, где автору можно позволить себе говорить живо и по-настоящему. Даже если читатель не согласится с позицией — он оценит то, что она у вас есть.

Как редактировать текст от ИИ вручную

Редактирование машинного текста — это не переписывание всего с нуля. Чаще всего достаточно «навести порядок»: убрать штампы, добавить конкретику, оживить язык и восстановить логику. Главное — читать глазами живого человека.

Редактура превращает плоский алгоритмичный черновик в читаемый и уверенный текст с характером автора внутри. Это не столько про технику, сколько про внимание к смыслу и читателю — именно этого чаще всего не хватает нейросети по умолчанию.