# Як сьогодні перевіряють текст на ШІ

> Сім способів перевірити текст на ШІ, чим вони обмежені і чому чесний результат - це не відсоток «участі ШІ», а оцінка із застереженнями.

- URL: https://authortext.com/uk/articles/how-detection-works
- Language: uk
- Published: 2026-10-11
- Site: AuthorText (https://authortext.com/)
- Other languages: [ru](https://authortext.com/ru/articles/how-detection-works.md), [pt](https://authortext.com/pt/articles/how-detection-works.md), [en](https://authortext.com/en/articles/how-detection-works.md)

Ми спитали про це чотирьох різних ШІ-асистентів і порівняли відповіді. Висновок у всіх однаковий: єдиного тесту не існує, а відповідь завжди лише ймовірна.

## Сім підходів

1. **Статистика.** Перплексія (наскільки передбачувані слова) і burstiness (наскільки нерівний ритм речень). Швидко й зрозуміло. Проблема в тому, що гладкий людський текст теж передбачуваний.
2. **Ймовірнісні методи без навчання** (DetectGPT, Binoculars). Вони порівнюють правдоподібність тексту та його перефразувань. Якщо текст перефразувати або підмінити символи на схожі, метод сильно слабшає.
3. **Стилометрія.** Різноманітність лексики, довжина фраз, слова-зв'язки, пунктуація. Метод прозорий і краще переносить правки, але залежить від жанру й мови.
4. **Навчені класифікатори** (RoBERTa та подібні). На них тримаються комерційні системи. На знайомих даних точні, а з виходом нових моделей швидко застарівають.
5. **Водяні знаки.** Сигнал, який закладають під час генерації. Працює, лише коли генератор його справді додав, а після переписування зникає.
6. **Процес написання.** Чернетки, історія правок, паузи, вставки. Це найпряміший доказ, але потрібен доступ до самого процесу.
7. **Ансамблі.** Кілька сигналів і людина, яка дивиться на результат. Надійніше, зате дорожче.

## Де сходяться всі джерела

- Детектор оцінює **ймовірність**, а не факт авторства.
- Найгірше він працює на **змішаних текстах**, коли людина редагує ШІ або ШІ редагує людину. У цитованих дослідженнях точність падала приблизно до 54-71%.
- **Хибні спрацювання** лишаються головним ризиком. Найбільше від них страждають формальні й академічні тексти та автори, для яких мова нерідна.
- **Перефразування й «олюднювачі»** різко знижують точність.
- Цифри виробників (99% і вище) помітно розходяться з незалежними тестами.

## Відсоток: що можна чесно сказати

Маючи лише готовий текст, історію його створення не відновиш. Тому правильніше казати не «ШІ написав 65%», а «у 65% тексту є ознаки машинної генерації». Задум і правку людини така цифра не показує.

Хороша система при цьому:

- вважає головною помилкою хибне спрацювання на людському тексті;
- калібрує пороги окремо для кожної мови, жанру й довжини;
- показує, **які місця** викликали підозру, і межі невизначеності;
- чесно каже «не впевнені», коли текст короткий або мову вивчено слабко.

## Мови

Найкраще вивчена англійська. У російській багато формального тексту, який і так «рівний», тому хибних тривог більше. Української у відкритих даних найменше, тож і надійність нижча. З португальською трохи краще.

## Що в нас уже є

Порівняємо із сімома підходами вище.

- **Стилометрія.** Це наш основний метод. Ми дивимося на розкид довжини речень і абзаців, слова-зв'язки, різноманітність лексики, пунктуацію та ШІ-фрази трьох рівнів російською, українською, португальською й англійською.
- **Пояснюваність.** Замість голого числа ви бачите конкретні місця: номери рядків, цитати й пояснення, чому ця ознака важить. За дослідженнями, галузь рухається саме туди.
- **Оцінка за фрагментами та підказки.** Видно, які ділянки одноманітні чи шаблонні й як їх виправити. Це правила, без нейромереж.
- **Приховані символи.** Ми знаходимо й прибираємо невидимі знаки, якими інколи позначають текст (259 видів), а типографіку зводимо до простої. Це не статистичний водяний знак на рівні слів, а саме символи.
- **Чесність меж.** На коротких текстах висновку ми не робимо. Про гладкі жанри (новини, ділове листування, реклама), де людина часто виглядає «машинно», попереджаємо.
- **Вимірювання.** Ми перевіряємо на корпусі з довірчими інтервалами й розбивкою за мовами та довжиною. Вибірка поки мала: поріг 50 на 34 ШІ-текстах і 20 людських дав 0% хибних спрацювань, але остаточною точністю це ще не є.

## Що хочемо додати

- **Більший корпус.** Щонайменше 600 людських текстів на мову, а ще окремо тексти авторів з нерідною мовою, перефразовані й змішані. Сьогодні саме тут слабкі всі детектори.
- **Калібрування за мовою та довжиною.** Зони «людина / невизначено / ШІ» за розподілами на корпусі, а не пороги, підібрані вручну.
- **Діапазон замість однієї цифри.** Підсумок зі шкалою невизначеності й позначкою «немає даних», коли висновку зробити не можна.
- **Частка за фрагментами.** «У цій частині тексту є ознаки генерації» замість загального відсотка.
- **«Що якщо».** Порівняння оцінки місця до правки й після.
- **Тип тексту** (новина, відгук, пост, стаття) зі своїми порогами, щойно з'являться жанрові корпуси.
- **Необов'язковий сигнал мовної моделі** на зразок Binoculars. Лише якщо перевірка покаже помітний виграш, скажімо, на текстах нерідною мовою та перефразованих. Якщо ні, не вмикатимемо.

«Невідмінності від людини» ми не обіцяємо й інструмент для обходу перевірок не робимо. Наша мета інша: щоб текст ставав живішим, а оцінка чеснішою. Сприймайте результат як підказку, де варто перечитати уважніше, а не як вирок.

## Що почитати далі

- [Як зрозуміти, що текст написав ШІ](https://authortext.com/uk/articles/signs-of-ai-text): прикмети, за якими текст виглядає шаблонним.
- [Чому сучасні детектори ШІ помиляються](https://authortext.com/uk/articles/why-detectors-err): чесні цифри й межі.
- [Перевірити свій текст](https://authortext.com/uk/): список доказів із номерами рядків.

[Перевірити текст](https://authortext.com/uk/#editor)