Искусственный интеллект заметно ускорил подготовку текстов. Нейросети помогают составлять планы, редактировать материалы, переводить документы, сокращать объемные фрагменты и создавать черновики. Однако текст, который выглядит грамотным и убедительным, не обязательно является достоверным.
Особенно серьезной проблема становится при работе с научными, аналитическими и профессиональными материалами. Нейросеть может допустить фактическую ошибку, перепутать автора исследования, неправильно интерпретировать статистику или придумать несуществующий источник.
Поэтому после использования ИИ текст необходимо проверять. Причем проверка должна включать не только орфографию и пунктуацию. Намного важнее убедиться в достоверности фактов, корректности источников, логике аргументации и соответствии текста исходным данным.
Проконсультироваться бесплатно
Подскажем по публикации в журналах ВАК, требованиям к статье, срокам и редакционной подготовке материала.
Почему текст от ИИ нельзя принимать без проверки
Современные языковые модели умеют создавать очень убедительные тексты. Именно это иногда становится проблемой: ошибка может быть незаметна, потому что она сформулирована грамотно и уверенно.
Скачать чек-лист проверки текста после использования ИИ
Оставьте контакты, и мы вышлем материал на указанный email. Файл доступен в формате PDF.
Лингвисты называют одной из главных проблем генеративного ИИ так называемые галлюцинации — ситуации, когда нейросеть создает недостоверную информацию или смешивает реальные факты.
Доцент Государственного института русского языка имени А. С. Пушкина Роман Тельпов в интервью «Российской газете» отмечал, что текст ИИ может выглядеть вполне приемлемо, но при внимательной проверке в нем обнаруживаются фактические ошибки. https://rg.ru/2025/05/30/lingvist-telpov-galliucinacii-glavnyj-bich-iazyka-tekstov-sozdannyh-ii.html
Именно поэтому принцип «если написано уверенно, значит, это правда» при работе с нейросетями не работает.
Что нужно проверить в первую очередь
После генерации текста полезно пройти его несколько раз, каждый раз обращая внимание на отдельную группу ошибок. В первую очередь стоит проверить:
факты и цифры;
даты;
Публикация в журнале, входящем в RSCI
Если нужен более сильный индексируемый контур, на сайте есть отдельное направление для публикации в изданиях уровня RSCI.
- Подбор релевантного журнала
- Экспертная редактура
- Поддержка по этапам публикации
имена и должности;
названия организаций;
географические названия;
цитаты;
научные термины;
ссылки и библиографию;
причинно-следственные связи;
выводы.
Не стоит пытаться проверить все одновременно. Гораздо эффективнее двигаться от фактов к смыслу, а затем переходить к языку.
Шаг 1. Проверить все фактические утверждения
Начать следует с предложений, содержащих конкретные сведения.
Например:
«В 2024 году количество публикаций по этой теме выросло на 35%.»
Такое утверждение нельзя оставлять без источника. Нужно установить:
откуда взялась цифра;
действительно ли речь идет о 35%;
какой период сравнивается;
кто проводил исследование;
какую выборку использовали авторы.
Если источник отсутствует, цифру лучше удалить или найти подтверждение. Особенно внимательно следует проверять статистику, проценты, размеры выборок, даты и количественные показатели. Именно такие детали часто делают текст убедительным, но одновременно именно они требуют документального подтверждения.
Шаг 2. Проверить ссылки и источники
Это один из важнейших этапов. Нейросеть может самостоятельно сформировать библиографическую ссылку, которая выглядит абсолютно реально. Однако статья, книга или исследование могут не существовать. Поэтому каждую ссылку необходимо открыть.
Нужно проверить:
существует ли публикация;
совпадает ли название;
совпадают ли авторы;
соответствует ли год публикации;
существует ли журнал;
совпадает ли DOI;
действительно ли источник подтверждает утверждение, для которого он используется.
Если нейросеть ссылается на научную статью, лучше найти ее в электронной библиотеке, на сайте журнала или издательства. Нельзя считать источником саму нейросеть.
Шаг 3. Проверить, действительно ли источник подтверждает утверждение
Наличие настоящей ссылки еще не означает, что текст написан корректно. Например, статья действительно может существовать, но нейросеть способна приписать ее автору вывод, которого в публикации нет. Поэтому важно проверить не только библиографию, но и содержание первоисточника.
Предположим, в тексте написано:
«Исследование показало, что использование ИИ повышает производительность ученых на 40%.»
Необходимо найти оригинальную публикацию и убедиться, что авторы действительно измеряли производительность, использовали именно такой показатель и получили именно такой результат.
Если источник говорит лишь о том, что исследователи субъективно считают ИИ полезным, превращать это в утверждение о 40-процентном росте производительности нельзя.
Шаг 4. Проверить цитаты
Цитаты требуют особенно внимательного отношения. ИИ способен:
изменить формулировку;
сократить цитату без обозначения сокращения;
объединить несколько фрагментов;
приписать слова не тому человеку;
создать цитату на основе общего содержания источника.
Поэтому любую прямую цитату необходимо сверять с оригиналом. Если точная формулировка не найдена, лучше заменить цитату пересказом:
По словам исследователя, использование ИИ позволяет сократить время обработки информации.
Но и такой пересказ должен соответствовать смыслу первоисточника.
Шаг 5. Проверить имена, должности и названия
Нейросети хорошо справляются с распространенными именами и организациями, но ошибки возможны даже здесь. Необходимо проверить:
правильно ли написана фамилия;
актуальна ли должность;
существует ли организация;
правильно ли называется журнал;
не изменилось ли название учреждения;
правильно ли указан город или страна.
Особенно важно это для актуальных материалов, где должности и официальные названия могут меняться.
Шаг 6. Проверить даты
Даты — еще одна категория информации, которую ИИ может перепутать. Это особенно характерно для событий последних лет. Если текст содержит:
«В 2026 году был принят новый закон...»
необходимо самостоятельно найти официальный документ и проверить дату его принятия, вступления в силу и содержание. Нельзя делать вывод о действующем законодательстве только на основании ответа нейросети.
Шаг 7. Проверить научную терминологию
При использовании ИИ для подготовки научного текста необходимо отдельно проверить термины. Нейросеть может подобрать слово, которое кажется подходящим, но имеет другое значение в конкретной научной дисциплине. Например, термины, используемые в химии, медицине, экономике или инженерных науках, могут иметь узкие профессиональные значения.
Лучший способ проверки — посмотреть, как термин используется в нескольких реальных научных публикациях по этой теме. Если ученый сомневается в определении, лучше обратиться к специализированному словарю, учебнику или первичной научной литературе.
Шаг 8. Проверить логику текста
После проверки фактов нужно прочитать текст целиком и оценить его как единое рассуждение. Здесь полезно задать несколько вопросов:
Следует ли вывод из приведенных фактов?
Не перепутаны ли причина и следствие?
Не делает ли автор слишком широкое обобщение?
Не противоречат ли друг другу соседние абзацы?
Не повторяется ли одна и та же мысль несколько раз?
Нейросеть может создать очень гладкий текст, в котором отдельные предложения логичны сами по себе, но вся аргументация оказывается слабой.
Исследование НИУ ВШЭ, посвященное использованию генеративного ИИ для проверки письменных работ, показало, что модели способны давать полезную обратную связь по языку и аргументации, но их оценка остается нестабильной, а модели могут испытывать проблемы с учетом контекста и допускать галлюцинации. https://publications.hse.ru/articles/1025948914
Поэтому ИИ можно использовать как дополнительного редактора, но не как окончательного эксперта.
Шаг 9. Проверить стиль и «машинные» признаки
Даже достоверный текст после генерации ИИ может выглядеть неестественно.
Для таких материалов характерны:
чрезмерная структурированность;
большое количество одинаковых переходов;
повторение одной мысли разными словами;
чрезмерное использование вводных конструкций;
одинаковая длина предложений;
избыток слов вроде «важно отметить», «следует подчеркнуть», «таким образом»;
слишком общие формулировки;
отсутствие конкретных деталей.
В исследовании НИУ ВШЭ 2025 года, посвященном ChatGPT и англоязычному академическому письму, были выявлены повторяющиеся структурные и языковые особенности, характерные для сгенерированных текстов. Среди них — аномальная повторяемость определенных абстрактных слов и оборотов. https://publications.hse.ru/articles/1091882555
При этом наличие подобных признаков само по себе не доказывает, что текст создан ИИ. Это лишь повод внимательнее его отредактировать.
Нужно ли проверять текст специальным ИИ-детектором
Не обязательно — и полагаться исключительно на такие сервисы не стоит. Детекторы пытаются определить вероятность машинного происхождения текста по статистическим и языковым признакам. Однако они могут ошибаться в обе стороны: принимать человеческий текст за сгенерированный и не распознавать текст, который был создан нейросетью, а затем существенно отредактирован человеком.
Поэтому гораздо важнее проверить содержание текста, чем пытаться определить его происхождение. Особенно это касается научных публикаций. Для редактора или исследователя намного важнее, достоверны ли приведенные сведения, существует ли указанная литература и следуют ли выводы из данных.
Как проверить текст с помощью другой нейросети
Парадоксально, но ИИ можно использовать и для проверки текста, который был создан с помощью ИИ. Однако не стоит просто писать:
«Проверь этот текст на ошибки».
Гораздо эффективнее разделить проверку на отдельные задачи.
Например:
«Найди в тексте все утверждения, содержащие даты, проценты, количественные показатели, имена ученых, названия организаций и научных исследований. Составь список таких утверждений. Не оценивай их достоверность, только выдели».
После этого человек проверяет каждое утверждение по источникам.
Еще один полезный запрос:
«Найди в тексте утверждения, которые являются выводами или причинно-следственными связями. Для каждого укажи, какие факты в тексте его подтверждают».
Это позволяет обнаружить места, где нейросеть сделала вывод, не имеющий достаточного основания.
Как проверить таблицы и цифры
Особое внимание нужно уделять таблицам. Если ИИ преобразует исходные данные в таблицу, необходимо проверить каждую строку и столбец. Например, нейросеть может:
перепутать единицы измерения;
неправильно округлить число;
поменять местами показатели;
потерять отрицательный знак;
неверно посчитать процент;
перепутать среднее значение и медиану.
Поэтому числовые данные лучше сверять с оригинальной таблицей или рассчитывать самостоятельно. Для научной статьи это особенно важно: даже небольшая ошибка в цифре может привести к неправильному выводу.
Как проверить библиографию
Если текст содержит список литературы, его необходимо проверять отдельно. Для каждой публикации нужно убедиться в наличии:
автора или авторов;
названия статьи;
названия журнала;
года публикации;
тома и номера;
страниц;
DOI или другого идентификатора, если он предусмотрен.
После этого стоит проверить соответствие ссылок внутри текста итоговой библиографии.
Например, если в тексте указано «Иванов, 2024», в списке литературы должна существовать соответствующая работа Иванова за 2024 год.
Научные специалисты НИУ ВШЭ также рекомендуют отдельно сверять внутритекстовые ссылки со списком литературы и проверять, не перепутала ли нейросеть автора или год публикации. https://cultecon.hse.ru/news/1177262239.html
Как отличить ошибку ИИ от обычной ошибки автора
Важно понимать, что не каждая ошибка в тексте связана с использованием нейросети. Человек тоже может перепутать дату, допустить опечатку или неправильно процитировать исследование. Поэтому задача проверки заключается не в том, чтобы найти «ошибки искусственного интеллекта», а в том, чтобы убедиться в качестве итогового материала.
Особенно опасна ситуация, когда автор настолько доверяет нейросети, что перестает проверять ее утверждения. В этом случае даже очень грамотный текст может содержать значительное количество недостоверной информации.
Главное правило: проверять нужно не только язык
При работе с ИИ легко сосредоточиться на внешней стороне текста: исправить ошибки, убрать повторы, сделать предложения красивее. Но языковая грамотность — только один уровень проверки. Гораздо важнее установить, правда ли то, что написано.
Нейросеть может создать идеально оформленный абзац с несуществующей статистикой. Может привести настоящую научную статью, но приписать ей чужой вывод. Может правильно назвать исследователя, но ошибиться в его должности или дате публикации.
Поэтому проверка текста после ИИ должна идти от содержания к форме:
факты → источники → данные → логика → терминология → структура → стиль → орфография.
Именно такая последовательность позволяет получить не просто гладкий текст, а достоверный и профессионально подготовленный материал.
ИИ может проверять текст, но последнее слово остается за человеком
Искусственный интеллект способен существенно облегчить редактуру и первичную проверку текста. Он может находить повторы, обращать внимание на неясные формулировки, выявлять логические пробелы и помогать сопоставлять части документа.
Однако нейросеть не должна становиться единственным контролером собственной работы. Если один ИИ сгенерировал текст, а другой ИИ подтвердил его достоверность, это еще не означает, что информация проверена.
Надежная схема выглядит иначе:
нейросеть создает или редактирует текст → человек выделяет проверяемые утверждения → факты сверяются с первоисточниками → данные проверяются отдельно → текст редактируется → человек проводит финальную вычитку.
Особенно это важно для научных публикаций, медицинских и юридических материалов, аналитических статей и любых текстов, где ошибка может привести к серьезным последствиям.
Главное правило работы с искусственным интеллектом простое: чем убедительнее выглядит сгенерированный текст, тем важнее проверить его содержание. Грамотность, логичность и красивый стиль не являются доказательством достоверности.
I.kazarova@panor.ru