Детекторы контента ИИ: бесплатная проверка несколькими движками

Как 23 движка приходят к оценке

SlopTotal не спрашивает мнения у одной модели. Он запускает 23 независимых детектора и показывает все 23 оценки, потому что полезная информация часто кроется в разногласиях. Девять из них – нейросетевые классификаторы, обученные отличать человеческий текст от машинного, среди них DeBERTa-v3-large, RoBERTa-large и BERT-tiny на 4,4 млн параметров. Семь – статистические тесты, которым не нужно обучение: они измеряют, насколько предсказуем текст для моделей GPT-2, через перплексию, ранги токенов, log-rank и перекрёстную энтропию между двумя моделями. Остальные семь читают сам текст: разброс длины предложений, словарь, структуру, оговорки и штампы, которые повторяют модели ИИ.

Итоговая оценка – не среднее. Логистическая модель, подобранная на SlopBench, взвешивает каждый движок по тому, что он добавляет, когда остальные уже известны, поэтому движки, которые ошибаются одинаково, не учитываются дважды. Очень короткие тексты подтягиваются к середине, потому что несколько слов несут мало доказательств.

Границы вердиктов установлены по человеческим текстам: на 45 начинаются 5% человеческих текстов с самыми высокими оценками, на 55 – 2%, на 80 – 0,5%. Значит, оценка 55 и выше означает, что так высоко поднимаются меньше 2 из 100 человеческих текстов. Для других языков есть своя модель, и у каждого языка указан статус: поддерживается, экспериментально или пока ненадёжно.

Измерено на 3252 текстах

Цифра точности мало что значит, если не сказано, на чём её измеряли. SlopTotal измеряют на SlopBench – открытом бенчмарке из 1626 человеческих текстов, написанных до появления ChatGPT, и 1626 текстов ИИ на те же темы и той же длины от 14 современных моделей (среди них GPT-6, DeepSeek, Qwen, Llama, Mistral, Gemma и GLM). В нём есть новости, энциклопедии, аннотации научных статей, ответы на форумах вопросов, посты Reddit, отзывы, студенческие эссе, английский неносителей и художественная проза, потому что детектор, проверенный на одном типе текстов, получает цифры, которые рушатся в реальной жизни.

Две части нужны, чтобы ловить несправедливость: 87 отрывков литературы, изданных с 1532 по 1915 год, где любая высокая оценка, заведомая ошибка, и сочинения людей, для которых английский не родной: именно их детекторы чаще всего обвиняют зря. Каждая ключевая цифра измерена на видах текстов, на которых модель не настраивалась, а результаты опубликованы в репозитории вместе с провалами.

Где распознавание перестаёт работать

Короткие тексты ненадёжны в любом детекторе. Меньше чем на 80 словах оценка скачет от одного выбора слов и стабилизируется примерно с 200 слов. Если твит получил очень уверенный ответ, не доверяйте ответу.

Слегка отредактированный текст ИИ – самый трудный случай. Каждый проход человеческой правки стирает машинные следы, и нет порога, после которого правка перестаёт иметь значение. Исходный код не входит в задачу: движки обучены на естественном языке и не распознают надёжно код, написанный ИИ, поэтому SlopTotal этого и не обещает.

Оценка – это улика, а не приговор. Используйте 23 оценки, чтобы решить, куда смотреть и о чём спросить, а потом спросите. Ни один результат детектора не должен сам по себе решать оценку за работу, приём на работу или публикацию.