Специалисты ВТБ объяснили, по каким признакам можно распознать тексты и изображения, сгенерированные искусственным интеллектом. Визуальный контент часто выдают анатомические неточности, искажения в перспективе и нелогичные детали, а тексты — шаблонные формулировки, повторяемость и упрощенный стиль. Для выявления такого контента эксперты советуют критически оценивать источники, проверять детали, анализировать метаданные изображений и применять специализированные онлайн-инструменты.
Генеративные нейросети активно применяются в разных сферах — от финансов до развлечений. Однако с расширением возможностей ИИ растут и риски: технологии позволяют создавать правдоподобные фейки, которые с каждым годом сложнее отличить от настоящих. В этой ситуации особенно важен системный подход к проверке информации и развитие цифровой грамотности, отметил Алексей Пустынников, Team Lead DS департамента анализа данных и моделирования ВТБ.
Как распознать сгенерированные изображения
Ключевое правило — внимательно изучать детали. Чаще всего нейросети допускают ошибки в анатомии (например, лишние или деформированные пальцы), искажают перспективу, создают неестественные тени и отражения, а также добавляют артефакты или бессмысленные надписи. Тревожным сигналом могут стать предметы, нарушающие законы физики или логику. Даже если изображение кажется реалистичным, такой анализ помогает выявить подделку.
Как определить ИИ-тексты
Нейросетевые тексты встречаются в разных форматах — от комментариев и отзывов до новостей и аналитических материалов. Они могут выглядеть грамотными и хорошо структурированными, но часто содержат повторяющиеся формулировки, однообразную интонацию, избыточные пояснения, чрезмерную вежливость или неконкретные высказывания. По словам экспертов ВТБ, важно обращать внимание на структуру текста и оценивать его содержание.
«Современные технологии не позволяют однозначно отличить нейросетевой текст от авторского — любой материал может быть сгенерирован ИИ. Однако массовые модели обычно выдают себя шаблонностью: излишней дружелюбностью, повторами, стандартными оборотами и "водой". Нужно критически оценивать контент: насколько он полезен, есть ли в нем личный опыт автора и можно ли проверить информацию», — пояснил Виктор Булатов, ведущий специалист управления партнерств и ИТ-процессов ВТБ.
Инструменты для проверки достоверности
С ростом объема ИИ-контента становятся востребованными решения для его проверки — от повседневных методов до корпоративных технологий. Особенно активно развиваются детекторы, способные автоматически определять, создан ли текст или изображение нейросетью, а также оценивать их достоверность. Эксперты ВТБ считают такие инструменты критически важными для работы с базами знаний и клиентскими сервисами, где необходимо исключить риски дезинформации.
Доступность генеративных моделей делает навыки критического анализа информации особенно ценными. ВТБ подчеркивает: развитие технологий должно сопровождаться усилением защитных механизмов — как в бизнесе, так и в повседневной жизни. Внедрение инструментов для распознавания ИИ-контента, повышение цифровой грамотности и системная проверка данных помогут минимизировать риски и использовать возможности искусственного интеллекта эффективно.