Современные системы проверки на плагиат постепенно адаптируются к новой реальности и начинают уметь распознавать тексты, созданные с помощью моделей вроде GPT.
Антиплагиат существует не первый год и даже не первое десятилетие. Вообще, это программное обеспечение, предназначенное для выявления заимствований в текстах. Оно сравнивает поданный документ с базами данных интернет-ресурсов, научных публикаций, учебных работ и других источников. Однако современный вызов заключается в том, что текст может быть не списан, а сгенерирован ИИ, и тогда задача становится сложнее.

Почему традиционный антиплагиат не всегда видит GPT?

Стандартные программы (например, Антиплагиат ВУЗ, Turnitin, Advego Plagiatus и другие) ищут точные или близкие совпадения в уже существующих текстах. А текст, написанный с помощью GPT:

• уникален — он не копирует конкретную статью или источник;

• генерируется "на лету" — не существует заранее загруженного оригинала;

• имеет структуру, отличную от типичного студенческого текста.

Именно поэтому такие работы могут пройти стандартную проверку как полностью оригинальные, хотя были созданы без участия человека.

История создания антиплагиатных систем

Первые попытки автоматизировать проверку оригинальности текстов начались ещё в конце 1970-х годов, когда университеты начали сталкиваться с проблемой списывания студенческих работ. Однако первые полноценные программы появились в середине 1990-х годов, когда интернет начал активно внедряться в повседневную жизнь. Одним из первых коммерческих решений стала система Turnitin , запущенная в 1997 году в США.
Она позволяла преподавателям загружать студенческие работы и сравнивать их с базой данных уже существующих публикаций, сайтов и ранее сданных работ. Система быстро получила распространение в вузах благодаря своей простоте и эффективности.

В России развитие антиплагиатных программ началось чуть позже. Первые отечественные системы появились в начале 2000-х годов. Одной из самых известных стала система Антиплагиат ВУЗ , разработанная компанией «Антиплагиат» (ныне — группа компаний АО «Эксперт», https://www.antiplagiat.ru ). Эта система была внедрена во многих российских университетах и стала стандартом для проверки выпускных квалификационных работ.
Основная задача антиплагиатной системы — выявить совпадения между анализируемым текстом и другими источниками. Современные системы, такие как Turnitin, Antiplagiat, Grammarly Plagiarism Checker и другие, используют сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы не просто находить совпадения, но и давать оценку оригинальности текста.

Можно ли проверить, делал математические расчёты человек или искусственный интеллект?

На первый взгляд, математика — это формальная система, и неважно, кто её использует: человек или компьютер. Однако при анализе решения можно заметить некоторые характерные особенности: неидеальный порядок действий, ошибки в вычислениях - пропущенный шаг, забытая скобка, а также субъективность объяснений и долгая запись решения.
ИИ работает как судент-отличник: нейросети редко ошибаются в вычислениях, если запрос понятен.
Хотя большинство антиплагиатных программ (например, Антиплагиат ВУЗ, Turnitin) изначально были созданы для поиска заимствований, они не справляются с задачей обнаружения ИИ в математических работах. Новые технологии уже начинают внедрять специальные модули, ориентированные именно на эту задачу, но, по мнению специалистов в области образования и искусственного интеллекта, точно определить авторство математического текста пока невозможно.

Перспективы развития антиплагиата и обнаружения ИИ

Одной из ключевых тенденций в ближайшие годы станет глубокая интеграция методов машинного обучения в системы проверки оригинальности . Современные алгоритмы уже умеют не просто сравнивать текст с имеющимися источниками, но и анализировать его внутреннюю структуру — частоту словоупотребления, синтаксические особенности, логическую связность предложений и даже стиль написания. Такие подходы позволяют выявлять характерные черты текстов, созданных нейросетями, даже если они уникальны и не имеют прямых совпадений в интернете или базах данных.
Один из эффективных методов обхода антиплагиата — переписывание текста своими словами. Даже если исходный материал создан нейросетью, его можно переформулировать, изменить структуру предложений и добавить личные комментарии. Это помогает снизить уровень формального сходства и приблизить текст к стилю человека.

Ещё один способ — многоэтапная обработка текста: сначала генерация через одну модель (например, Gemini), затем переработка через другую (например, YandexGPT). Это создаёт эффект "человеческой мысли", снижая вероятность обнаружения ИИ. Также полезно вносить ошибки и повторы , характерные для человеческого письма. Небольшие неточности, дополнительные пояснения и отклонения в структуре делают текст менее "идеальным" и ближе к реальному авторству.

Ещё одной важной перспективой является развитие многоуровневого анализа , при котором система не только определяет наличие заимствований, но и даёт оценку вероятности использования ИИ, а также уровня человеческого участия в подготовке текста. Например, можно будет увидеть, какие части работы были написаны самостоятельно, а какие, скорее всего, были сгенерированы нейросетью. Это даст преподавателям возможность более точно понимать, как именно студент работал над заданием, и поможет сохранить баланс между использованием технологий и развитием навыков самостоятельного мышления.
Готов ли кто-то сейчас обойтись без возможностей ИИ, которые, буквально, доступны в каждом телефоне?

Скрытые метки ИИ?

В прошлом месяце специалисты платформы Rumi сообщили, что некоторые версии ChatGPT (o4-mini-high, o3) добавляют в генерируемый текст неразрывные пробелы (U+202F) — символы, невидимые в обычных редакторах, но обнаруживаемые в кодовых редакторах, таких как VS Code. Эти символы могли бы использоваться как скрытая "подпись" ИИ , однако представители OpenAI опровергли идею намеренного внедрения водяных знаков. По их словам, такие особенности возникли случайно — как побочный эффект обучения модели с подкреплением. Ранее компания рассматривала возможность добавления видимых или невидимых водяных знаков в тексты от ИИ , чтобы помочь преподавателям выявлять работы, написанные с помощью нейросети. Однако от этой идеи отказались из-за этических и технических сложностей. Тем не менее, исследователи утверждают: даже без явных меток современные системы могут отличить текст, созданный GPT, от человеческого , благодаря анализу стиля, логики и вероятностной структуры предложений.

Если OpenAI действительно будет внедрять такие метки, это может быть сделано:

• для контроля использования ИИ в образовании;

• для защиты авторских прав и прозрачности;

• для соблюдения законов о генерации контента.

Если студент просто копирует текст в документ, преподаватель не увидит ничего необычного. А вот при более детальном анализе с помощью специальных программ можно определить, что текст был сгенерирован ИИ. Однако эксперты отмечают: скрытие таких меток простыми средствами — вопрос времени . Достаточно написать небольшую программу, которая удалит все U+202F из текста, и он станет "неотличимым".

Использование ИИ этично?

Вопрос не только в том, можно ли обнаружить ИИ , но и в том, следует ли это делать вообще. Некоторые педагоги считают, что ИИ должен стать частью образовательного процесса , а не средством обмана. Если студент умеет правильно задавать вопросы и интерпретировать ответы, это тоже навык, который заслуживает оценки.
Но если студент пишет курсовую работу с помощью ИИ, можно ли считать её своей? Если художник создаёт картину через нейросеть, чьё это произведение — его или алгоритма?
В конечном итоге, развитие антиплагиатных технологий и систем обнаружения ИИ направлено не на запрет прогресса, а на то, чтобы сделать его частью честной и контролируемой системы образования и коммуникации.
Технологии продолжают развиваться, и уже сегодня можно говорить о том, что мы стоим на пороге нового этапа в области проверки подлинности текстов — этапа, где важен не только вопрос «откуда взят текст» , но и «кто его написал».

Еще больше инфографики по ссылке https://vistat.org/art/antiplagiat-raspoznaet-tekst-napisann...