В последние годы у интернета появился особый «AI‑привкус». Тексты всё чаще звучат так, будто их писал один и тот же невидимый автор: события «отмечают ключевой момент», виды всегда «захватывающие», здания непременно «современные». Фразы гладкие, но ощутимо пустые.
Именно Wikipedia одной из первых системно заметила эту смену интонации и запустила тихую, но важную кампанию по очистке от таких текстов — WikiProject AI Cleanup.
Когда интернет заговорил одним голосом
Каждый день в Википедию добавляются тысячи новых абзацев. Редакторы, проверяя правки, стали всё чаще натыкаться на странные фрагменты: написаны грамотно, логично структурированы, но ощущаются как набор общих мест.
Когда подозрительные куски собрали вместе, проявился общий почерк:
- расплывчатые, преувеличенные формулировки важности;
- отсутствие дат, ссылок, конкретных фактов;
- одинаковый, «маркетинговый» набор прилагательных.
Все следы вели к одному: всё больше контента генерируется языковыми моделями.
Чтобы не дать энциклопедии превратиться в свалку гладких, но бессодержательных текстов, волонтёры в 2023 году запустили проект WikiProject AI Cleanup и сопутствующее руководство Signs of AI writing — своего рода «полевой справочник» по распознаванию ИИ‑стиля.
Как выглядит «AI‑язык» глазами редакторов
Опытные вики-редакторы довольно быстро выделили несколько характерных признаков.
- Надутые заявления без опоры на реальность
Модели любят писать, что событие было «поворотным моментом», частью «более широкой тенденции», но:
- не указывают год,
- не ссылаются на источники,
- не приводят конкретных данных.
Для энциклопедии, построенной на проверяемости, это аномалия.
- Характерные хвосты из -ing‑форм
В английской версии одним из «красных флажков» стали предложения, которые заканчиваются одинаковыми цепочками:
- …highlighting…
- …emphasizing…
- …reflecting…
Такой «present participle tail» — типичный след нейросетевого автодополнения: красиво, ритмично, но логической нагрузки почти нет.
- Рекламные прилагательные
Слова вроде breathtaking, modern, renowned, scenic уместны в туристическом буклете, но не в энциклопедии. Они не добавляют проверяемой информации и часто идут без каких-либо ссылок — только усиливают ощущение «рекламного тона».
В руководствах Wikipedia эти явления так и называются: vague praise (расплывчатая похвала) и marketing language.
Почему ИИ так пишет: проблема не в моделях, а в корпусе
Причина такого стиля лежит не в «злом умысле» моделей, а в том, на чём они обучались.
Языковые модели «съедают» практически весь публичный текст интернета:
пресс‑релизы, SEO‑статьи, маркетинговые материалы, соцсети, рекламные тексты.
А именно там доминирует:
- преувеличение значимости;
- многословные комплименты;
- оценки вместо фактов.
Модель честно воспроизводит статистику языка: чем больше в корпусе «напыщенного» маркетинга, тем выше шанс, что в новом тексте появится тот же набор ходовых формул.
Wikipedia не может и не пытается полностью запретить ИИ‑генерацию, но чётко смещает фокус: важны не происхождение текста, а доказуемость.
Как Wikipedia защищается от «AI‑каши»
В рамках WikiProject AI Cleanup редакторы выстроили простой, но эффективный «иммунитет»:
- Флаги и запросы источников
Если в тексте:
- слишком много оценочных прилагательных,
- мало конкретики,
- или язык подозрительно похож на модельный,
редактор ставит шаблон «нужны источники» и просит автора привести проверяемые ссылки.
- Перенос в обсуждение и удаление
Если источников нет или они не подтверждают написанное, фрагмент:
- переносится на страницу обсуждения статьи,
- а затем может быть удалён по ускоренной процедуре.
- Упор на «скелет фактов», а не «мясо оценок»
В руководстве Signs of AI writing приведены пары примеров:
- ИИ‑стиль:
«Конференция стала поворотным моментом, подчёркивая продолжающуюся актуальность данной области». - Вики‑стиль:
«Конференция 2023 года в городе X собрала около 1200 участников. В изданиях Y Newspaper и Z Journal были опубликованы материалы о предложениях по политике A и B».
Отличие очевидно:
нейросетевой вариант строится на громких словах;
энциклопедический — на датах, цифрах и ссылках.
В мире Wikipedia оценка без источника приравнивается к отсутствию оценки. Столь же легко удаляется и текст, который не выдерживает проверку фактами — независимо от того, написал его человек или ИИ.
Урок для интернета: важнее не автор, а проверяемость
История с WikiProject AI Cleanup показывает:
надёжность текста измеряется не тем, можно ли «вычислить» ИИ‑следы, а тем, насколько твёрдо он опирается на факты.
- Есть ли даты, имена, числа?
- Есть ли ссылки на проверяемые источники?
- Можно ли воспроизвести цепочку «утверждение → доказательство»?
По мере того как доля модельно‑сгенерированного контента в сети растёт, язык неизбежно становится более шаблонным и «отполированным». Ответом на это, как показывает опыт Wikipedia, должно стать не тотальное недоверие к ИИ, а усиление человеческой роли редактора:
- отсеивать пустые формулировки;
- требовать ссылок и фактов;
- вычищать рекламный тон там, где требуется нейтральность.
Парадоксальным образом, именно в эпоху ИИ‑текстов человеку снова отводится ключевая функция — быть последней инстанцией доверия.
Чем больше за нас пишет модель, тем важнее, чтобы за фактами и формулировками по‑прежнему присматривали люди.
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru
Сайт https://www.smssystems.ru/razrabotka-ai/