Копирайтинг 2025, реальные вызовы и возможности современного автора. Часть 2. Детекторы ИИ — борьба с ветряными мельницами или новый бизнес

В первой статье этой серии я подробно разобрал, как искусственный интеллект перевернул сферу копирайтинга, почему страхи и сопротивление прогрессу только мешают автору стать профессиональнее, и кто на самом деле остаётся не у дел в 2025 году. Теперь пришло время перейти ко второй ключевой теме — детекторам ИИ.

Вокруг них развернулся настоящий бизнес и — как это всегда бывает с новыми инструментами — целая индустрия страхов, проверок и охоты на «ведьм нейросетей». Почему требования к проверке текстов множатся, кто на этом зарабатывает и зачем всё это нужно рынку — разбираемся честно, профессионально и с долей иронии.

В 2025 году вокруг искусственного интеллекта кипят не только баталии между «старыми мастерами» и новыми прагматиками, но и активно растёт параллельный рынок – детекторы ИИ. Казалось бы, идея здравая: машинный текст должен быть распознан. Но на деле всё куда прозаичнее: одни компании обучают нейросети для генерации контента, а другие — под теми же брендами — продают инструменты для «раскрытия» работы этих нейросетей.

Создать угрозу, а потом продать страховку — знакомая бизнес-модель. Классика маркетингового капитализма.

Сценарий повторяется сотни раз. Нейросеть создала черновик, копирайтер переработал, всё отлично. Но заказчик требует «проверку на ИИ», потому что «так сейчас делают все». И тут в дело вступает детектор — продукт тех же компаний, которые вчера выпустили генератор. Получается парадокс: нейросеть создаёт текст, а её же «коллега» тут же находит «преступление». И всё это ради подписок, рейтингов и сервисов с громкими слоганами «100% точности».

Эта тенденция почти религиозна. Детекторы стали чем-то вроде обрядовой проверки на чистоту, аналогом средневекового допроса: не ведьма ли ты, случайно, если пишешь слишком быстро? Как и сто лет назад, всё упирается в одно — страх перемен. Когда появились печатные машины — боялись конца культуры. Когда пришёл интернет — твердили, что умрёт журналистика. Теперь же «чистота текста» стала новой верой для тех, кто не успевает адаптироваться.

Большинство детекторов срабатывают неверно. Они не различают между грамотным стилем и алгоритмической структурой, между шаблонным тоном статьи и осознанной стилистикой автора. Такие проверки часто бьют по профессионалам, чьи тексты просто написаны логично, лаконично и без ошибок.

Это как если бы бухгалтеру сказали: «Твои отчёты слишком точные — ты, наверное, с калькулятором работал». Или как если бы программиста наказывали за использование 1С потому, что «слишком быстро построил отчёт».

Детекторы — это бизнес, а не миссия. На этом рынке крутятся те же деньги, что раньше были у копирайтеров «старой школы». Когда у каждого новичка появляется инструмент, способный ускорить работу и сократить расходы клиента — старая система доходов рушится. И тогда появляются новые способы монетизации — проверки, «сертификаты человечности», анти-ИИ курсы, «честные агентства» и платные фильтры.

Чем больше сомнений в технологиях, тем выше продажи у тех, кто «успокаивает» аудиторию.

Я собрал типичные отзывы и комментарии пользователей о двух самых популярных детекторах — GigaCheck от Сбербанка и Ai Detector от Text.ru. Оба сервиса активно используют авторы и редакторы, и именно их опыт позволяет понять реальные плюсы и минусы инструментов без маркетинговых прикрас.

Первым стал GigaCheck от Сбербанка. На бумаге выглядит солидно: громкое имя, заявленная точность почти 95%, поддержка последних моделей ИИ… На практике же всё сразу упирается в технические рамки: текст должен быть не короче 20 и не длиннее 10 000 знаков — ни шагу влево, ни вправо. При проверке нормального журналистского материала приходится его резать на кусочки. Самые полезные «фишки», вроде разбивки текста по подозрительным фрагментам, доступны только в Telegram-боте, а на сайте — лишь голый процент без конкретики. И не забываем, что сервис всё ещё работает в тестовом режиме: полноценной интеграции для корпоративных потоков пока нет, да и никакой API-автоматизации, если вы вдруг копирайтер нового поколения.

Второй — привычный авторам и редакторам Ai Detector от Text.ru. Тут другая специфика: ограничения по объёму реализованы чуть мягче, но большую статью всё равно придётся дробить вручную. Оплата — отдельная история: привычные символы превращаются во внутреннюю валюту, которую нужно докупать. Самое интересное было с проверкой коротких текстов: сервис нередко выдаёт ложные срабатывания на официально-деловой стиль и стандартные структуры пресс-релизов. В итоге, если следовать всем советам и стремиться к «нулю ИИ» по мнению детектора, получится набор скучных, безликих фраз — либо придётся говорить заказчику «ну, вот сервис так считает...».

Вывод очевиден: оба решения не спасают рынок от ИИ, а отлично работают как формальный фильтр и психотерапия для заказчиков. Их результаты стоит воспринимать критически, помня обо всех технических и методологических недочётах. Detected — не значит виновен.

Как человек, который ежедневно пишет на разные темы — от профессиональных статей по технике и отрасли до материалов для широкой аудитории и блоговых текстов — я регулярно пользуюсь нейросетью Perplexity и браузером Comet. Это мой привычный рабочий инструмент, который помогает оптимизировать рутину и ускоряет создание контента.

Ради эксперимента прогнал через популярные детекторы (GigaCheck и Text.ru) статьи, написанные как для специфичных профессиональных площадок, так и для публики "попроще". И вот что по-настоящему удивило: тексты, созданные для широкой аудитории простым, разговорным языком, всегда определяются детекторами как «настоящие» — будто их писал человек, даже если половина фраз улетела из нейросети.

А вот статьи технические, с чёткой структурой, терминами и научным стилем, практически всегда «попадали» в ИИ: сервис уверенно заявляет, что текст создан машиной.

Получается любопытный парадокс: если попросить нейросеть генерировать текст в молодёжном или ироничном стиле — ни один современный детектор ничего не обнаружит. А если следовать стандартам профессионального языка и точности, результат почти гарантированно окажется заподозренным. На практике это просто игра в маркетинговую угадайку: ни качество, ни смысл текста такие детекторы оценить не способны. Что заставляет задуматься: а имеет ли это вообще смысл?

Как и прежде, спасение не в запретах, а в критическом мышлении. Ни один детектор не заменит редактора, а ни один алгоритм не определит душу автора. Искусственный интеллект уже стал частью профессии — инструментом, который берёт рутину на себя.

А значит, пора перестать искать машин в каждом тексте и научиться отличать плохое письмо от плохой идеи. Не детектор определяет качество. Определяет человек.

В следующих публикациях этой серии буду разбирать самые важные и острые вопросы современной индустрии копирайтинга: влияние искусственного интеллекта на профессию, сложности автоматизации, новые вызовы для авторов — и всё, что на самом деле волнует и практиков, и заказчиков. Какую роль играют технологии, где ИИ действительно помогает, а где может навредить, и какие тенденции определяют будущее профессии.

Главное — помнить: инструмент не определяет мастерство. Важно, кто и как его использует.