AI-checkers vs переводы: можно ли сделать сгенерированный текст принципиально «человеческим» на другом языке?
К нам пришёл заказ на перевод iGaming-текстов на популярные европейские языки. Проверяем английский исходник и видим классическую картину: оригинал — практически чистая генерёнка. Справедливости ради, прогоняли через самый жесткий ИИ-чекер из всех — Pangram.
Отдаём тексты переводчикам. Получаем обратно. И… выясняем, что на одном из языков большая часть переводов определяется как AI-generated.
«Но исходник же был написан AI!» — возразил хитрый переводчик.
Но дело в том, что текст, переведенный руками, никогда не будет показывать 100% генеренки.
AI-чекеры не оценивают текст как редактор. То есть не “думают”: «О, тут слишком гладко написано» или «О, здесь словосочетание exciting experience, значит, писал AI.»
Они смотрят на текст статистически: какие слова и токены в нём встречаются, с какой частотой, в каких сочетаниях. Токены — это кусочки текста, на которые нейросеть разбивает фразу: иногда это целое слово, иногда часть слова, окончание, приставка или даже знак препинания. У нейросетей есть свой характерный «отпечаток» — не на уровне смысла, а на уровне вероятностей выбора слов.
Важный момент:
👉 если живой человек действительно переводит текст руками, он неизбежно перестраивает фразы, меняет ритм, выбирает другие формулировки, адаптирует язык под живую речь.
То есть машинный «отпечаток» не переносится автоматически один в один.
Если перевод стабильно определяется как AI, очень часто это значит, что либо переводчик использовал AI при переводе, либо что автор слишком близко держался за структуру исходника без адаптации под язык.
В общем, вернули автору текст. После правок чекер показал 100% human-written.
При этом на уровне структуры любой редактор мог бы почти наверняка сказать, что это отредактированная генеренка. Всё-таки структуру, логику и рекламный ритм текста никуда не денешь.
Но что тогда конкретно изменилось?
- появились более «живые» формулировки
- заменились слишком шаблонные слова
- поменялся ритм предложений
- исчезли самые палевные машинные куски из оригинального текста
- добавилось немного человеческого хаоса
- часть фраз стала менее предсказуемой статистически
Из этого можно сделать 3 вывода:
1. Если ваша цель писать человеческие тексты для людей — вам никакие чекеры не помогут.
2. Если хотите проходить чекеры для Google — можно любую генеренку превратить 100% human-written, при условии нормального автора, который понимает, как работает текст.
3. Но если делать вам нужна такая редактура системно — нужен процесс, где контроль встроен в производство, а не висит отдельным слоем. Иначе и вы, и ваш контент-отдел задолбаетесь.
Мы, кстати, придумали, как это делать с минимальными усилиями 🌚
Держим интригу, пока мы вносим финальные штрихи. Готовьтесь к анонсу на днях ✨
CMO Даша, главред Настя
К нам пришёл заказ на перевод iGaming-текстов на популярные европейские языки. Проверяем английский исходник и видим классическую картину: оригинал — практически чистая генерёнка. Справедливости ради, прогоняли через самый жесткий ИИ-чекер из всех — Pangram.
Отдаём тексты переводчикам. Получаем обратно. И… выясняем, что на одном из языков большая часть переводов определяется как AI-generated.
«Но исходник же был написан AI!» — возразил хитрый переводчик.
Но дело в том, что текст, переведенный руками, никогда не будет показывать 100% генеренки.
AI-чекеры не оценивают текст как редактор. То есть не “думают”: «О, тут слишком гладко написано» или «О, здесь словосочетание exciting experience, значит, писал AI.»
Они смотрят на текст статистически: какие слова и токены в нём встречаются, с какой частотой, в каких сочетаниях. Токены — это кусочки текста, на которые нейросеть разбивает фразу: иногда это целое слово, иногда часть слова, окончание, приставка или даже знак препинания. У нейросетей есть свой характерный «отпечаток» — не на уровне смысла, а на уровне вероятностей выбора слов.
Важный момент:
👉 если живой человек действительно переводит текст руками, он неизбежно перестраивает фразы, меняет ритм, выбирает другие формулировки, адаптирует язык под живую речь.
То есть машинный «отпечаток» не переносится автоматически один в один.
Если перевод стабильно определяется как AI, очень часто это значит, что либо переводчик использовал AI при переводе, либо что автор слишком близко держался за структуру исходника без адаптации под язык.
В общем, вернули автору текст. После правок чекер показал 100% human-written.
При этом на уровне структуры любой редактор мог бы почти наверняка сказать, что это отредактированная генеренка. Всё-таки структуру, логику и рекламный ритм текста никуда не денешь.
Но что тогда конкретно изменилось?
- появились более «живые» формулировки
- заменились слишком шаблонные слова
- поменялся ритм предложений
- исчезли самые палевные машинные куски из оригинального текста
- добавилось немного человеческого хаоса
- часть фраз стала менее предсказуемой статистически
Из этого можно сделать 3 вывода:
1. Если ваша цель писать человеческие тексты для людей — вам никакие чекеры не помогут.
2. Если хотите проходить чекеры для Google — можно любую генеренку превратить 100% human-written, при условии нормального автора, который понимает, как работает текст.
3. Но если делать вам нужна такая редактура системно — нужен процесс, где контроль встроен в производство, а не висит отдельным слоем. Иначе и вы, и ваш контент-отдел задолбаетесь.
Мы, кстати, придумали, как это делать с минимальными усилиями 🌚
Держим интригу, пока мы вносим финальные штрихи. Готовьтесь к анонсу на днях ✨
CMO Даша, главред Настя