Как правильно проверять свои тексты на AI-детекторах

Сегодня обычная тема: написал мотивационное письмо сам, проверил через первый попавшийся детектор, получил что-то «75% AI» и началась паника. «Нужно переписывать (как и с кем)» и «надо пропустить через humanizer» — первые мысли. Давайте вместе разберёмся, как всё это работает, откуда высокий процент и что делать или не делать. Чтобы без паники и без вот этого «только никакого ИИ».

Первое, что нужно знать: ни один AI-детектор не доказывает авторство. Вообще. Это вероятностный сигнал, не экспертиза. Некоторые университеты отключают детекторы из-за ложных срабатываний. То есть даже сами вузы не доверяют этим инструментам на 100%. Looks like — это не значит, что точно сгенерировано ИИ.
Проценты «70% AI» и выше у разных сервисов — это не единая шкала. 70% у QuillBot и 70% у Turnitin — совершенно разные вещи, построенные на разных моделях, с разными порогами и разными целями.

Какие детекторы реально используются университетами
1️⃣ Turnitin AI Writing Detection — корпоративный стандарт в университетах, встроен в систему проверки академической честности. Если вуз что-то проверяет — скорее всего, через Turnitin. При этом сам Turnitin открыто пишет про зоны ошибок и ложноположительные результаты.

2️⃣ Copyleaks — ещё один инструмент университетского уровня. У него есть режимы чувствительности: более строгий будет чаще ловить «AI-похожесть», но и чаще ошибаться.

3️⃣ GPTZero — самый известный из «общедоступных». Его часто используют как второй взгляд, когда нет доступа к Turnitin. Не самый точный, но максимально распространённый. А вот QuillBot AI Detector и Decopy — это consumer-инструменты. QuillBot пишет, что при неопределённости старается классифицировать текст как human, чтобы снижать ложные обвинения. Decopy рекламирует «точность до 99%» при минимуме прозрачности о самой методике. Для высоких ставок (а сюда относятся и поступление, и стипендия, и важные статьи, и научные доклады) я бы на них не ориентировалась.

Что делают приёмные комиссии (на самом деле)
Единого стандарта нет. Чаще всего решения не сводятся к детектору. Базовый чек — это проверка на плагиат (Turnitin исторически про это). AI-детекция, если используется, то работает как «красный флаг»: дальше идёт ручная оценка, интервью, просьба показать черновики (редко). Часть вузов не используют AI-детекторы из-за риска ложных обвинений в адрес студентов и поступающих (как я уже сказала).

Но это не значит, что надо игнорировать AI детекторы. Со своими поступающими я делаю так:
▪️Храним процесс. Google Docs version history, черновики, план, заметки, ранние версии. Показать происхождение текста, если понадобится.
▪️Делать текст менее «универсальным». Больше конкретики, личных деталей, нестандартных связок, точных примеров. Но не ради «обмана детектора», а потому что это реально улучшает мотивационное письмо.
▪️Не прогонять финальную версию через парафразеры и «humanizers» (важно!). Это чаще ухудшает ситуацию, а не улучшает.

#AI — по этому хэштегу уже много полезного (и интересного) про ИИ обсудили. пользуйтесь

20 февраля — дедлайн подачи на стипендию Посольства Франции в России, Bourse du Gouvernement Français

За недели подготовки я проверила десятки писем по самым разным программам и направлениям. Но независимо от направления есть моменты, которые стабильно повторяются у большинства. Вот мой сводный чек-лист для тех, кто подаётся в оставшиеся 4 дня (дедлайн — 20 февраля 23.59 по московскому времени).

1️⃣ Структура. Нужен проект, а не биография
Самая частая ошибка — хронологический рассказ. «Я поступила, потом учила, потом стажировалась, теперь хочу во Францию». Комиссии неинтересно читать CV в прозе. Письмо должно начинаться с того, что ты хочешь делать и зачем, а потом уже доказывать, что у тебя есть для этого компетенции. Формула мотивационного письма: проект — компетенции — почему именно эта программа — почему стипендия.

2️⃣Конкретика
« La France est reconnue pour son excellence académique » — это предложение встречается в каждом втором письме и ничего не говорит комиссии. Вместо этого нужны конкретные названия: лаборатория, научный руководитель, конкретный курс в программе, конкретный метод или корпус, с которым хочешь работать.

3️⃣ Основные вопросы
Почему Франция (а не Германия, Нидерланды, Канада)? Почему именно эта программа (а не аналогичная в другом французском вузе)? Почему вы (а не десятки других кандидатов с похожим профилем)?

4️⃣ Объём — максимум 1 страница
Это жёсткое требование BGF Россия. Каждое предложение должно работать. Если фраза не отвечает ни на один из трёх вопросов выше, она не нужна.

5️⃣ AI
Конструкции типа not only X, but also Y, this experience taught me, I am convinced that this opportunity would be a genuine catalyst, uniquely suited, fostering exchanges и т.д. — это маркеры, по которым определяется текст, написанный AI. Если письмо писал ChatGPT и его просто перевели или слегка отредактировали, это видно. Нужна нормальная человеческая живая речь.

6️⃣ Профессиональный проект
Je souhaite contribuer au développement des relations franco-russes — это не профессиональный проект. Профессиональный проект — это после магистратуры хочу поступить в докторантуру в лаборатории X, или хочу работать в организации типа Y, или хочу применить метод Z в таком-то контексте. Надо показать, что вы понимаете, куда идёте после магистратуры.

7️⃣ CV и письмо не должны противоречить друг другу
Часто нахожу расхождения: в CV одна хронология, в письме другая, в CV указана компания, а в письме описан опыт, которого нет в CV. Комиссия читает досье целиком, никаких расхождений быть не должно.

8️⃣ Рекомендательные письма тоже надо проверять
Если рекомендатель пишет «for a second-year student, this level of analysis was uncommon», звучит красиво, но это тоже идентифицируется как AI паттерн. Конкретные эпизоды, детали, возможны даже лёгкие оговорки, но никак не шаблоны и клише.

Если у вас письмо готово, но не проверено — за 4 дня ещё можно привести его в порядок. Основная работа обычно не в переписывании с нуля, а в том, чтобы убрать воду, добавить конкретику (и ценность для стипендии), убедиться, что текст звучит как человек, а не как шаблон.

#BGF