Утихающая Речь Машины: Как Распознать Текст, Созданный Искусственным Интеллектом

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование выявляет характерную особенность в тексте, генерируемом нейросетями, позволяющую надежно отличать его от написанного человеком.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Наблюдения на EvoBench с использованием GPT-J-6B в качестве суррогатной модели демонстрируют, что искусственный текст (красная линия) характеризуется более быстрым снижением производных и локального стандартного отклонения по сравнению с человеческим текстом (синяя линия), особенно выраженным во второй половине временного интервала, что указывает на закономерность снижения волатильности на поздних стадиях.
Наблюдения на EvoBench с использованием GPT-J-6B в качестве суррогатной модели демонстрируют, что искусственный текст (красная линия) характеризуется более быстрым снижением производных и локального стандартного отклонения по сравнению с человеческим текстом (синяя линия), особенно выраженным во второй половине временного интервала, что указывает на закономерность снижения волатильности на поздних стадиях.

Затухание волатильности на поздних стадиях генерации текста может служить эффективным признаком для обнаружения контента, созданного ИИ.

Несмотря на растущую эффективность методов обнаружения текстов, сгенерированных искусственным интеллектом, существующие подходы часто игнорируют динамику процесса авторегрессивной генерации. В работе «When AI Settles Down: Late-Stage Stability as a Signature of AI-Generated Text Detection» анализируется более 120 тысяч текстовых примеров, демонстрируя явление «Late-Stage Volatility Decay» — снижение статистической изменчивости на заключительных этапах генерации текста ИИ, в отличие от сохраняющейся вариативности в текстах, написанных человеком. Основываясь на этом наблюдении, авторы предлагают простые признаки, позволяющие достичь передовых результатов в задачах обнаружения без использования дополнительных моделей или методов возмущения. Способны ли эти признаки стать надежным сигналом для точной идентификации текстов, созданных искусственным интеллектом, и откроют ли они новые возможности для анализа и верификации контента?

Позднее Угасание: Как ИИ Разоблачивает Себя в Тексте

Современные большие языковые модели демонстрируют поразительную способность генерировать текст, практически неотличимый от созданного человеком. Этот прогресс обусловлен использованием глубоких нейронных сетей и огромных объемов данных для обучения, что позволяет моделям не просто воспроизводить грамматически правильные предложения, но и имитировать стилистические особенности, логическую структуру и даже эмоциональную окраску человеческой речи. В результате, разграничение между авторством человека и машины становится всё более сложной задачей, порождая вопросы об оригинальности контента, интеллектуальной собственности и достоверности информации. Способность моделей генерировать связный и убедительный текст открывает новые возможности в различных областях, но одновременно требует разработки эффективных методов для определения его происхождения и предотвращения злоупотреблений.

Современные методы обнаружения текста, сгенерированного искусственным интеллектом, сталкиваются со значительными трудностями в связи с быстрым прогрессом в области больших языковых моделей. Традиционные подходы, основанные на анализе лексики или синтаксиса, оказываются неэффективными перед все более реалистичными и сложными текстами, созданными машинами. Это создает острую необходимость в разработке принципиально новых, более надежных решений, способных выявлять тонкие статистические аномалии и паттерны, характерные для машинного творчества, и отличать их от естественного человеческого письма. Поиск таких решений становится критически важным для поддержания целостности информации и предотвращения распространения дезинформации в цифровом пространстве.

Основная сложность в выявлении текстов, сгенерированных искусственным интеллектом, заключается в обнаружении едва заметных статистических отклонений от естественной речи. Эта задача усложняется из-за присущей языку сложности и многогранности — человеческий язык не подчиняется строгим правилам, а характеризуется вариативностью, идиоматичностью и контекстуальной зависимостью. Алгоритмы, предназначенные для идентификации машинного происхождения текста, должны уметь различать не просто грамматические ошибки, а тонкие различия в распределении слов, частоте определенных конструкций и вероятности появления определенных сочетаний. Иными словами, необходимо выявить закономерности, которые статистически необычны для текстов, созданных человеком, но вполне допустимы в рамках работы языковой модели. Развитие более совершенных методов анализа требует глубокого понимания как лингвистических особенностей языка, так и принципов работы современных генеративных моделей.

Анализ логарифмической вероятности в моделях MIRDGE показывает, что закономерность снижения волатильности в поздних стадиях генерации сохраняется для всех моделей, включая модели рассуждения, такие как DeepSeek-R1 и GPT-o3-mini.
Анализ логарифмической вероятности в моделях MIRDGE показывает, что закономерность снижения волатильности в поздних стадиях генерации сохраняется для всех моделей, включая модели рассуждения, такие как DeepSeek-R1 и GPT-o3-mini.

Статистический Отпечаток: Логарифмические Вероятности и Волатильность

В основе нашего подхода лежит анализ последовательностей логарифмической вероятности log(P(x)) , которая количественно оценивает уверенность языковой модели в своих предсказаниях. Логарифмическая вероятность используется вместо обычной вероятности для улучшения численной стабильности и упрощения вычислений, особенно при работе с длинными последовательностями текста. Более высокая логарифмическая вероятность указывает на более высокую уверенность модели в том, что сгенерированный текст соответствует ожидаемому распределению. Анализ этих последовательностей позволяет нам выявить закономерности, отличающие текст, созданный искусственным интеллектом, от текста, написанного человеком.

В основе нашего подхода лежит анализ локальной волатильности — изменчивости логарифмических вероятностей (log P), генерируемых языковой моделью. Локальная волатильность отражает степень уверенности модели в предсказаниях на каждом шаге генерации текста. Более высокая волатильность указывает на большую неопределенность и, как следствие, потенциально менее связный или нелогичный текст. В отличие от человеческого текста, который характеризуется естественными колебаниями в уверенности модели, текст, сгенерированный искусственным интеллектом, часто демонстрирует пониженную локальную волатильность, что является одним из ключевых индикаторов его машинного происхождения.

Анализ скорости изменения логарифмической вероятности, измеряемой как производная логарифмической вероятности \frac{d}{dt}log(P(x)), показывает статистически значимые различия между текстами, созданными человеком, и текстами, сгенерированными искусственным интеллектом. На тестовых наборах EvoBench и MAGE наблюдается снижение данного показателя на 32% и 24% соответственно для текстов, сгенерированных ИИ, по сравнению с человеческими текстами. Данное снижение указывает на более предсказуемую структуру и меньшую вариативность в последовательностях вероятностей, характерные для моделей генерации текста.

Анализ временной динамики признаков логарифмической вероятности показывает, что тексты, сгенерированные ИИ, демонстрируют большую изменчивость и отличаются от человеческих текстов по скорости изменения и локальному стандартному отклонению, особенно во второй половине, что подтверждается разницей Δ и выделено желтыми областями (50-100%).
Анализ временной динамики признаков логарифмической вероятности показывает, что тексты, сгенерированные ИИ, демонстрируют большую изменчивость и отличаются от человеческих текстов по скорости изменения и локальному стандартному отклонению, особенно во второй половине, что подтверждается разницей Δ и выделено желтыми областями (50-100%).

Затухание Волатильности на Поздних Этапах: Определяющая Характеристика

Исследования показали, что в текстах, сгенерированных искусственным интеллектом, наблюдается явление поздней стадии снижения волатильности (Late-Stage Volatility Decay). Это проявляется в уменьшении изменчивости вероятностей токенов по мере увеличения длины генерируемой последовательности. Иными словами, по мере продолжения генерации, модель становится более уверенной в своих предсказаниях, что приводит к снижению разнообразия возможных следующих токенов. Данный эффект является отличительной чертой AI-генерируемых текстов и может быть использован для их идентификации.

Исследование количественно оценивает указанное затухание волатильности посредством признаков, таких как дисперсия производных и локальная волатильность. Анализ текстов, сгенерированных ИИ, на наборах данных EvoBench и MAGE, продемонстрировал снижение локального стандартного отклонения на 31% и 25% соответственно. Данные показатели отражают тенденцию к уменьшению вариативности вероятностей токенов по мере увеличения длины генерируемой последовательности, что является ключевым признаком, используемым для выявления текстов, созданных искусственным интеллектом.

Метод временной стабильности (Temporal Stability Detection) позволяет эффективно различать тексты, сгенерированные искусственным интеллектом, и тексты, написанные человеком, используя признаки, характеризующие снижение волатильности в процессе генерации. Анализ 13 передовых моделей показал, что соотношение темпов снижения волатильности в текстах, сгенерированных ИИ, по сравнению с человеческими текстами, составляет от 1.8 до 3.0. Этот показатель отражает более выраженное снижение вариативности вероятностей токенов в текстах, сгенерированных моделями, что служит надежным индикатором машинного авторства.

Анализ временной динамики семи токен-уровневых метрик на бенчмарке MAGE выявил, что вторая половина последовательностей демонстрирует более значительные расхождения между человеком и ИИ в производной и локальной стандартной девиации, особенно по логарифмической вероятности и расхождению при выборке.
Анализ временной динамики семи токен-уровневых метрик на бенчмарке MAGE выявил, что вторая половина последовательностей демонстрирует более значительные расхождения между человеком и ИИ в производной и локальной стандартной девиации, особенно по логарифмической вероятности и расхождению при выборке.

Надёжность и Обобщение: Проверка на Различных Моделях и Наборах Данных

Для всесторонней оценки предложенного метода были использованы эталонные наборы данных, такие как MAGE и EvoBench. Эти наборы позволили проверить эффективность подхода на различных генераторах текста и в условиях постоянного развития больших языковых моделей (LLM). Использование MAGE и EvoBench обеспечило возможность выявления сильных и слабых сторон метода в разнообразных сценариях, подтверждая его адаптивность к новым моделям и изменяющимся требованиям. Такой подход к оценке гарантирует, что полученные результаты являются надежными и применимы в реальных условиях, где языковые модели постоянно совершенствуются и становятся всё более сложными.

Исследования показали стабильную точность и надежность предложенного метода (TSD) в задачах выявления сгенерированного текста. При оценке на бенчмарк-датасете EvoBench достигнут показатель AUROC в 83.36%, что свидетельствует о высокой способности метода различать оригинальный и сгенерированный контент в условиях постоянно развивающихся больших языковых моделей. Аналогичные результаты, демонстрирующие эффективность подхода, получены и на датасете MAGE, где значение AUROC составило 75.20%. Полученные данные подтверждают устойчивость метода к изменениям в генеративных моделях и разнообразию представленных данных, что делает его перспективным инструментом для решения задач, связанных с обнаружением сгенерированного контента.

Для повышения практической применимости разработанного подхода была создана методика Fast-DetectGPT, основанная на анализе расхождений при выборке (Sampling Discrepancy). Данный метод позволяет быстро и эффективно выявлять сгенерированные тексты, что особенно важно при работе с большими объемами данных и в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В отличие от более сложных и ресурсоемких методов, Fast-DetectGPT обеспечивает высокую скорость работы без существенной потери точности, делая его ценным инструментом для мониторинга и фильтрации контента, созданного языковыми моделями.

Результаты TSD демонстрируют непостоянную зависимость от абсолютной стартовой позиции, при этом EvoBench показывает предпочтение более ранним позициям, в то время как MAGE менее чувствителен к этому параметру.
Результаты TSD демонстрируют непостоянную зависимость от абсолютной стартовой позиции, при этом EvoBench показывает предпочтение более ранним позициям, в то время как MAGE менее чувствителен к этому параметру.

Статья описывает закономерность в поведении больших языковых моделей — снижение волатильности токенов к концу генерируемой последовательности. Забавно, ведь это напоминает жизненный цикл любой технологии. Сначала энтузиазм и бурные изменения, а затем неизбежное затухание и стабилизация. Как говорил Джон фон Нейман: «В науке нет места для тех, кто не умеет пересматривать свои взгляды». Иными словами, даже самые сложные алгоритмы подчиняются простым статистическим закономерностям. Эта ‘поздняя волатильность’ — всего лишь ещё один признак того, что даже искусственный интеллект, в конечном счёте, склонен к предсказуемости. И, конечно, к накоплению технического долга.

Что дальше?

Обнаруженное в работе замедление статистической волатильности на поздних стадиях генерации текста, конечно, выглядит элегантно. Однако, история показывает, что любая метрика, претендующая на универсальность, обречена на адаптацию со стороны тех, кто стремится её обойти. Уже сейчас можно предположить, что будущие языковые модели научатся имитировать эту “усталость”, искусственно снижая волатильность в конце последовательности. И тогда, что?

Более того, стоит помнить, что “нулевая” детекция — это всегда гонка вооружений. Как только детектор становится широко известным, он неизбежно перестаёт работать. Интересно, что останется от этой методики, когда генеративные модели начнут учитывать не только статистические, но и семантические особенности “человеческого” письма, имитируя даже неосознанные ошибки и колебания? Полагаться на упрощённые суррогатные модели — это, конечно, удобно, но всегда чревато неожиданностями.

Возможно, истинный прогресс заключается не в поиске всё более изощрённых детекторов, а в разработке методов, позволяющих отличать значимый текст от простого “шума”, независимо от его происхождения. Ведь в конечном итоге, важна не столько аутентичность, сколько содержательность. А это, как известно, гораздо более сложная задача.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04833.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-09 17:00