Детекторы ИИ-текста не справляются, когда ИИ подражает стилю автора

Аналитики Epoch AI протестировали три ведущих инструмента для детекции ИИ-текста — Pangram (версия 3.3.2), GPTZero (2026-05-11-base) и Originality.ai (версия Turbo 3.0.2) — на 495 статьях от 99 разных авторов в трёх категориях: блоги, художественная литература и научные работы. Все тексты были созданы до ноября 2022 года, так что стиль ни одного из авторов не вошёл в обучающие данные современных генераторов ИИ-текста.

С распознаванием нестилизованного текста, сгенерированного ИИ, инструменты справились неплохо: незамеченными остались менее 0,7% образцов. Но как только Claude Opus 4.8, GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro начали стилизовать свои ответы под стиль конкретных авторов, средний процент пропусков вырос до 13%, а для академического контента подскочил до 24–29%. В худшем случае Pangram пропустил 48% академических статей, созданных Gemini, а Originality.ai — 39% текстов от GPT-5.5.

Несмотря на совершенно разные подходы к детекции ИИ-текста — нейросети у Pangram, анализ предсказуемости слов у GPTZero, статистический анализ у Originality.ai — все три инструмента показали один и тот же изъян. Имитация авторского стиля идеально маскирует признаки, по которым эти инструменты ищут ИИ-тексты. Сильнее всего страдает жанр академического письма — а ведь именно там детекция ИИ-текста нужнее всего.