Я нашёл инструкцию, которая заставляет ChatGPT писать менее нейросетево. В основе 61 608 текстов

Есть забавная стадия знакомства с нейросетями.

Сначала тебя поражает, что ChatGPT вообще умеет писать.

Потом ты начинаешь замечать его везде.

«Важно отметить». «В современном мире». Идеально ровные абзацы. Три пункта. Ещё три пункта. Вывод, который объясняет смысл текста, хотя ты уже всё понял секунд двадцать назад.

Недавно наткнулся на страницу TrueSpace под названием Human Scope. Сначала она выглядит как очередной промпт из серии «напиши как живой человек».

Но идея там интереснее.

Проблема нейросетевого текста не только в словах.

Human Scope ссылается на работу StoryScope исследователей из University of Maryland и Google DeepMind.

Авторы взяли 10 272 одинаковых писательских задания. Каждое выполнил человек и пять моделей, среди которых GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и Kimi.

Получилось 61 608 историй примерно по 5000 слов.

Затем исследователи выделили 304 признака, связанные не с конкретными словами, а с устройством истории: сюжетом, временной структурой, поведением персонажей и причинно-следственными связями.

Классификатор, который смотрел только на эти признаки, различал человека и ИИ с результатом 93,2% macro-F1. (DOI)

То есть можно убрать типичные слова ChatGPT, добавить мата, опечаток и «короче».

А скелет всё равно останется нейросетевым.

Нейросеть очень любит объяснять, что только что произошло.

Читатель увидел ситуацию и всё понял. А модель всё равно приходит через абзац и сообщает мораль.

В StoryScope прямое объяснение темы встречалось у ИИ заметно чаще, чем у людей. То же самое с аккуратными сюжетами, где каждое событие обслуживает основную линию и всё закрывается к финалу. (TrueSpace)

Человеческий текст обычно грязнее. Можно начать одну мысль, вспомнить левую историю, уйти туда на два абзаца и не идеально вернуться обратно.

Страшный сон редактора.

И довольно нормальное поведение человека.

С эмоциями ещё смешнее. Модели обожают показывать чувства через тело:

Сердце сжалось.

Дыхание перехватило.

По позвоночнику пробежал холод.

В исследовании телесные реакции для передачи эмоций встречались у ИИ в 81% историй против 38% человеческих. Запахи тоже использовались заметно чаще. (alphaxiv.org)

Человек иногда пишет намного тупее и поэтому натуральнее.

«Мне стало страшно».

Всё. Никто никуда по позвоночнику не побежал.

Механика Human Scope простая: ты отправляешь ChatGPT на специальную страницу с инструкцией, после чего он прогоняет текст через набор ограничений.

Там запрещают бесконечно соединять мысли длинными тире, разжёвывать вывод в последнем абзаце, ссылаться на абстрактные «исследования», делать идеально симметричную аргументацию и писать диалоги, где два человека внезапно превращаются в преподавателей философского факультета. (TrueSpace)

Самое полезное правило это не чинить плохой текст косметически.

Если структура уже слишком нейросетевая, её предлагают переписать.

Потому что замена «однако» на «но» никого не спасёт. Это как пририсовать усы роботу и отправить его получать паспорт.

Human Scope подаёт цифры StoryScope довольно широко, словно исследователи нашли универсальный способ вычислять любой текст ИИ. Это не совсем так.

StoryScope изучает длинную художественную прозу, в среднем около 5000 слов. Результат 93,2% — macro-F1 конкретного классификатора на конкретном датасете, а не магическая точность определения ИИ для любого текста в интернете. (DOI)

Статья на VC, рекламный пост и сообщение бывшей всё-таки разные жанры. Последний иногда вообще требует отдельной науки.

Но сами привычки моделей интересные.

ИИ стремится сделать текст слишком правильным: причина приводит к следствию, каждый абзац знает, зачем существует, любая мысль закрыта, а в финале лежит аккуратно упакованный вывод.

Люди так обычно не разговаривают.

Не пытаться заставить нейросеть «писать как человек».

Надо разрешить тексту быть немного кривым.

Не объяснять очевидное. Называть конкретный бренд, год или человека вместо абстрактного «одного известного предпринимателя». Оборвать абзац раньше. Оставить мысль без красивого вывода.

Большинство промптов для «человечного текста» пытаются добавить человечность сверху:

Сленг.

Ошибки.

Мат.

Смайлики.

Слова «короче» и «блин».

А проблема сидит уровнем ниже.

Можно одеть робота в худи.

Он всё равно первым делом составит план из семи пунктов.