Почему текст ИИ звучит как робот и как исправить его вручную

Текст ИИ звучит как робот во многом потому, что он безликий. Исследование моделей 2024 года указывает на то, что настройка подталкивает их к одному плотному стилю, перегруженному существительными, а о ваших фактах и вашем читателе они ничего не знают. Чтобы очеловечить текст, нужно убрать шаблонные приёмы и добавить то, что знаете только вы. Заменой слов этого не сделать.
Мы проверили это на девяти свежих черновиках от ИИ, и привычные советы в основном прошли мимо цели. Инструмент вроде нашего AI Humanizer, который можно бесплатно попробовать в браузере, создан для того, чтобы переписывать повторяющиеся обороты и уклончивые оговорки, но ваши факты он не добавит. Эта часть остаётся за вами, а шесть правок ниже показывают, как с ней справиться.
Что мы нашли в девяти черновиках ИИ
2 ноября 2026 года мы попросили три модели Claude (Haiku 5.5, Sonnet 5.5 и Opus 5.5) написать вступление к посту в блоге, примерно на 130 слов, на каждую из трёх тем: зачем малому бизнесу собирать список рассылки, зачем командам записывать итоги встреч и как дать обратную связь коллеге. Черновики написаны на английском, и все подсчёты ниже относятся к английским текстам. Промпты мы отправляли через инструмент-агент, который добавляет свои фоновые инструкции, а они могут влиять на стиль. Мы велели моделям отвечать только текстом, оставляли первый ответ и ничего не правили. Затем мы сверили эти фрагменты с советами, которые часто встречались в прочитанных нами руководствах.
| Частый совет | Что показали девять черновиков | Помогло бы здесь? |
|---|---|---|
| Убрать слова вроде «delve» («углубляться») и «tapestry» («гобелен») | Ни одного совпадения из 17 известных слов-маркеров ИИ, причём два из них есть в списке Википедии на середину 2026 года. Этот список, который Википедия связывает с GPT-6, всё же находит здесь три обычных слова: «dependable» («надёжный»), «quietly» («тихо») и «practical» («практичный») | Мало чем |
| Убрать длинные тире | 0 длинных тире | Нет |
| Менять длину предложений | Длина и так менялась: в каждом фрагменте самое короткое и самое длинное предложения различались минимум на 15 слов. | Почти нет |
Что же у них общего? Снова и снова повторялись четыре вещи, хотя мы и просили именно вступления, а люди во вступлениях тоже отчасти так пишут:
- Анонс ближе к концу. Семь из девяти заканчивались описанием того, что будет дальше: «В этой статье мы разберём...» или «И вот почему...»
- Перечисления из трёх частей. Мы насчитали 16 на 68 предложений, и в восьми фрагментах из девяти было хотя бы одно.
- Ни источника, ни цифры для проверки. Ни в одном фрагменте не было цифр и не упоминались ни человек, ни компания, ни источник.
- Одни и те же мысли одними и теми же словами. Sonnet и Opus слово в слово написали одно и то же: «An email list is different, because it belongs to you.» («Со списком рассылки всё иначе, потому что он принадлежит вам».) Обе модели также использовали фразу «Хорошим заметкам не нужно быть длинными или отшлифованными». Во всех трёх черновиках про рассылку говорилось, что список «принадлежит вам».
В этих черновиках нет явной неправды, но модели одной компании пришли к одним и тем же предложениям, и опубликовать их мог бы любой бизнес.
Это небольшая проверка, а не исследование. В ней девять коротких фрагментов от моделей одной компании и один стиль промпта, а человеческих текстов для сравнения нет. Большинство фрагментов получено по одному запросу на модель, так что это не полностью независимые прогоны. Другие модели и более длинные тексты могут вести себя иначе: по данным одного бенчмарка от вендора, на который ссылается руководство Википедии, примерно 60% предложений GPT-6 имеют длину от 8 до 21 слова. Зато проверка показывает, что список слов может ничего не найти в тексте, который всё равно читается как безликий.
Почему текст ИИ звучит как робот
Настройка подталкивает модели к одному стилю
Самые весомые данные даёт исследование 2025 года в PNAS, которое провели Alex Reinhart и его коллеги. Они просили модели продолжить тексты, написанные людьми, и сравнивали результат с тем, как эти тексты продолжили сами люди. В тест вошли GPT-4o, GPT-4o Mini и несколько вариантов Llama 3. Модели, настроенные на выполнение инструкций, использовали причастные обороты с причастием настоящего времени в 2–5 раз чаще людей, а номинализации, то есть существительные, образованные от глаголов или прилагательных, в 1,5–2 раза чаще.
Базовые модели Llama без такой настройки использовали эти конструкции примерно так же часто, как люди. Авторы считают, что настройка на инструкции, «по-видимому, делает текст на выходе модели менее человечным, а не более». По их предположению, она также ограничивает способность модели подражать другим стилям, так что просьба «пиши как человек» может помочь лишь до определённого предела.
Исследование заодно ставит под вопрос популярный совет. GPT-4o использовал пассив без указания действующего лица («были допущены ошибки») примерно вдвое реже людей, так что охота на пассивный залог может оказаться исправлением не того, что нужно. Это модели 2024 года, новые могут отличаться. Считайте эти числа ориентиром, а не текущим замером.
Возможно, свою роль играет обратная связь от людей
Почему настройка может так влиять? Одна подсказка, про словарь, а не про грамматику, есть в статье на COLING 2025, где Tom Juzek и Zina Ward разбирают, почему ChatGPT злоупотреблял словами вроде «delve». Они не нашли свидетельств того, что причина в обучающих данных, архитектуре или выборе алгоритма. Их тесты на Llama согласуются с тем, что роль играет обратная связь от людей-оценщиков, но данные оказались неоднозначными, и доказанным это авторы не считают. Относитесь к этому как к возможному и частичному объяснению.
Модель не знает того, что знаете вы
В нашем промпте были тема и длина. Ни слова о клиентах или результатах, поэтому модели заполнили место тем, что можно сказать о любом бизнесе или команде. Когда одна из них захотела конкретной сцены, ей пришлось её выдумать: в черновике Sonnet об итогах встреч один человек помнит про дедлайн в пятницу, а другой клянётся, что это был вторник. Деталь удачная, только такой встречи никогда не было.
Заметные признаки постоянно меняются
Редакторы Википедии ведут большое практическое руководство по признакам текста ИИ. Часть признаков там разбита по периодам, а избыток длинных тире отнесён к историческим признакам с датировкой от 2022 года до сентября 2026-го, хотя отмечено, что они всё ещё встречаются. Как показало упомянутое там исследование июля 2026 года, среди современных моделей только Claude использовал длинные тире чаще профессиональных авторов, так что ноль в наших черновиках Claude может объясняться более новыми моделями или нашей настройкой. Руководство также предупреждает, что эти признаки не доказательство: люди тоже так пишут, а некоторые признаки относятся только к Википедии. Чек-лист признаков может быстро устареть.
Как исправить вручную: шесть правок по порядку
Вот черновик Haiku про рассылку из нашего теста, без правок (145 слов в английском оригинале). Ниже его перевод:
Список рассылки входит в число немногих маркетинговых инструментов, которыми малый бизнес владеет полностью. Соцсети меняют алгоритмы лент, реклама дорожает, а платформа может за одну ночь урезать ваш охват. Список рассылки принадлежит вам. Каждый подписчик сам попросил вас ему писать, и это разрешение ценнее мимолётного показа. К тому же email, как правило, хорошо конвертирует: письмо приходит в почту клиента и ждёт там, пока он не будет готов купить. Для небольшой команды с ограниченным бюджетом список становится одним из самых надёжных способов вернуть клиентов, объявить о новом продукте или просто оставаться на связи. В этой статье мы разберём, как собрать список с нуля, что предложить людям в обмен на адрес и какие простые привычки поддерживают интерес подписчиков.
1. Удалите анонс. Последнее предложение описывает статью, а не начинает её. Вырежьте его, и пусть работает следующий абзац.
2. Проведите тест на подмену. Спросите о каждом предложении: мог бы конкурент опубликовать его без изменений? «Список рассылки принадлежит вам» тест не проходит, как и почти всё остальное здесь. Отметьте, что не прошло. Эти предложения вы замените или вырежете.
3. Добавьте то, что знаете только вы. Этот шаг за вас не сделает ни один инструмент. Что случилось лично с вами? Какое число вы видели? Кто что сказал? Если ответить нечего, уберите утверждение. Не просите модель «добавить личную историю», потому что она её выдумает.
4. Превратите существительные обратно в глаголы. «Это разрешение ценнее мимолётного показа» говорит об абстракциях. «Они сами попросили нас им писать» говорит о людях. Называйте, кто что сделал.
5. Разбейте перечисления из трёх частей. «Вернуть клиентов, объявить о новом продукте или просто оставаться на связи» звучит законченно и почти ничего не говорит. Оставьте один пункт, самый важный для вашего читателя.
6. Займите позицию, потом прочитайте вслух. Скажите, что вы сделали бы на самом деле. Оставьте оговорку вроде «как правило», если она точна, и уберите, если она нужна только для подстраховки. Там, где запнётесь при чтении вслух, перепишите.
А вот результат в виде шаблона, тоже в переводе с английского оригинала. Мы оставили квадратные скобки и не стали выдумывать магазин, потому что каждую скобку честно может заполнить только автор:
В прошлом [месяце] [платформа] перестала показывать наши посты большинству из [число] подписчиков. Мы заметили это, когда [что упало]. В нашем списке рассылки [число] имён, и [платформа] не решает, кто увидит то, что мы им отправляем. Они подписались [где и зачем], и когда мы отправляем [что], [что происходит дальше]. Поэтому мы советуем завести список раньше, чем вы потратите ещё больше на рекламу. Наш начался с [самого простого, что вы сделали].
В английской версии в этом шаблоне 70 слов. Когда в скобках окажется правда, эти 70 слов скажут больше, чем 145 слов оригинала. Если вы не можете заполнить большую часть скобок, черновик ещё не готов к редактированию. Вам пока нечего сказать, и дополнительная шлифовка этого не исправит.
Чего не делать
- Не добавляйте опечатки и корявые фразы нарочно. Работа от них выглядит небрежной, а читателю они ничего не сообщают.
- Не выдумывайте истории, источники или числа. Придуманная деталь читается хорошо, пока кто-нибудь её не проверит.
- Не ограничивайтесь заменой синонимов. То же пустое предложение с более редким словом остаётся пустым.
- Не правьте текст под детектор. Детекторы ошибаются в обе стороны, об этом мы писали в статье насколько точны детекторы ИИ? Правьте для человека, который будет читать.
Редактирование не меняет и правил, по которым вы работаете. Если ваше учебное заведение или работодатель ограничивают использование ИИ, хорошая переработка не делает исходное использование разрешённым, поэтому сначала проверьте правила.
Где пригодятся инструменты
Инструменты берут на себя механическую часть. Ещё до правки помогают более качественные исходные данные: дайте модели ваши факты, описание читателя и образец вашего текста и попросите оставлять пропуски, а не гадать. В Clever AI Hub можно обращаться к GPT, Claude, Gemini, Grok и другим моделям из одного чата и переключать модели одним касанием, так что легко попробовать один промпт на нескольких и оставить черновик, который требует меньше всего работы. Ещё можно сохранить свои инструкции в агенте и использовать их в любом чате.
После ручной правки AI Humanizer может сгладить формулировки во фрагменте от 20 до 4000 символов за раз, в одной из пяти тональностей. Для этой статьи мы не проверяли его результат, поэтому ничего о нём не утверждаем. На его собственной странице сказано, что ни один инструмент не может обещать прохождение всех детекторов и что результат нужно прочитать и исправить всё, что звучит не по-вашему. В самом конце проверка грамматики найдёт то, что осталось.
Частые вопросы
Плохо ли использовать ИИ для первого черновика? Зависит от того, куда он пойдёт. Учебные заведения и работодатели устанавливают собственные правила. Что касается веб-контента, Google заявляет, что «уместное использование ИИ или автоматизации не противоречит нашим правилам», а контент, созданный в основном для манипуляции поисковой выдачей, нарушает его правила о спаме. Также там сказано, что использование ИИ не даёт контенту особых преимуществ.
Могут ли люди надёжно распознать текст ИИ, просто прочитав его? Надёжно не могут. В руководстве Википедии сказано, что многие из этих шаблонов встречаются и в текстах людей и что, согласно исследованиям, люди часто справляются лишь немногим лучше случайного угадывания, хотя некоторые опытные читатели справляются лучше. Не обвиняйте никого только на основании стиля.
Сколько времени это занимает? Сокращения и тест на подмену делаются быстро. Шаг 3 занимает столько, сколько нужно, чтобы вспомнить, что произошло на самом деле. Если добавить там нечего, время лучше потратить на то, чтобы это выяснить, а не на шлифовку.