Эксперты ВТБ рассказали, как отличить тексты и изображения, созданные нейросетями: сгенерированный визуальный контент чаще всего выдают анатомические ошибки, искажения перспективы и нелогичные детали в кадре, а ИИ-тексты — избыточная шаблонность, повторяемость формулировок и упрощенный стиль. Среди ключевых рекомендаций для выявления такого контента — критическая оценка источников, внимание к деталям, проверка метаданных изображений и использование специализированных онлайн-инструментов.
Генеративные нейросети используются сегодня практически во всех сферах — от финансов до индустрии развлечений. Вместе с ростом возможностей искусственного интеллекта увеличиваются и риски: с помощью ИИ создаются правдоподобные фейковые тексты, изображения и видео, которые все сложнее отличить от реальных. В таких условиях особое значение приобретает системный подход к проверке достоверности информации и развитию цифровой грамотности, отметил Алексей Пустынников, Team Lead DS департамента анализа данных и моделирования ВТБ.
«Главное правило выявления фейковых изображений — это внимание к деталям. Наиболее частыми признаками нейросетевой генерации становятся анатомические ошибки, например, лишние или деформированные пальцы, искажения перспективы, неестественные тени и отражения, а также артефакты или бессмысленные надписи. Кроме того, стоит насторожиться, если в кадре присутствуют предметы, которые нарушают законы физики или не соответствуют здравому смыслу. Такой подход позволяет вовремя распознать подделку, даже если на первый взгляд изображение кажется реалистичным», — подчеркнул Алексей Пустынников.
Наряду с визуальным контентом широко распространяются и тексты, созданные нейросетями. Такие материалы можно встретить в самых разных форматах — от пользовательских комментариев и отзывов до новостных заметок и аналитики. Они выглядят грамотными, структурно выверенными и лексически богатыми. При этом сгенерированные тексты зачастую отличаются повторяемостью формулировок, однотипной интонацией, избыточными пояснениями, чрезмерной вежливостью и оптимизмом, а также расплывчатым выражением мнения. Как отмечают эксперты ВТБ, ключ к распознаванию ИИ-контента — в понимании типичных особенностей его структуры и правильном подходе к оценке самой информации.
«Принципиально отличить текст, созданный нейросетью, от авторского сегодня невозможно — любые тексты могут быть сгенерированы искусственно. Однако для массово доступных моделей характерна определенная шаблонность: избыточная дружелюбность, повторяемость, обилие стандартных оборотов и «воды». Важно всегда критически оценивать контент: насколько он полезен, сколько усилий вложено в его создание, используется ли в тексте личный опыт автора и можно ли проверить полученную информацию по независимым источникам», — подчеркнул Виктор Булатов, ведущий специалист управления партнерств и ИТ-процессов ВТБ.
По мере распространения ИИ-контента востребованными становятся инструменты, которые позволяют проверять его достоверность — как в повседневной практике, так и на уровне корпоративных решений. Наиболее активно развиваются модели-детекторы, способные автоматически определять, был ли текст или изображение сгенерированы нейросетью, а также оценивать достоверность и корректность информации. По мнению экспертов ВТБ, такие подходы становятся особенно актуальными при работе с базами знаний и клиентскими интерфейсами, где важно исключить риск дезинформации или некорректных формулировок.
Растущая доступность генеративных моделей делает навыки критического восприятия информации особенно важными. Эксперты ВТБ уверены: развитие технологий должно сопровождаться и развитием механизмов защиты — как на уровне бизнеса, так и в повседневной практике пользователей. Внедрение инструментов для распознавания ИИ-контента, повышение цифровой грамотности и системный подход к проверке данных позволяют минимизировать риски и использовать возможности искусственного интеллекта с максимальной эффективностью.
