Универсальный детектор стиля: новосибирские учёные создали инструмент для борьбы с AI-плагиатом и оценки переводов

Группа исследователей из Новосибирского государственного университета представила инновационный количественный метод, способный идентифицировать уникальный авторский стиль в текстах на четырёх различных языках. Разработанный учёными алгоритм, основанный на строгом аппарате математической статистики, не только определяет индивидуальные паттерны письма, но и позволяет с измеримой достоверностью выявлять фрагменты, созданные искусственным интеллектом, что открывает новые возможности в академической борьбе с плагиатом.

Уникальность метода заключается в его кросс-лингвистической универсальности. Исследователям удалось определить минимально необходимый объём текста, измеряемый в килобайтах, для достоверного анализа произведений на русском, английском, китайском и амхарском языках. Последний является государственным языком Эфиопии и относится к совершенно иной языковой семье. Такой выбор демонстрирует фундаментальность подхода: алгоритм работает с абстрактными статистическими закономерностями, преодолевая поверхностные различия между алфавитными, иероглифической и слоговой системами письма. Это позволяет сравнивать тексты на принципиально разных языках в единых метрических единицах, что ранее было серьёзной методологической проблемой (фото: ru.freepik.com).

Практическое применение разработки простирается в двух ключевых направлениях. В сфере образования и науки метод становится мощным инструментом для проверки академической честности. Университеты и школы, сталкивающиеся с проблемой заимствований в студенческих и школьных работах, получают возможность автоматически обнаруживать не только копии чужих текстов, но и фрагменты, сгенерированные нейросетевыми моделями, которые традиционные системы антиплагиата часто не распознают.

Второй важной областью применения является переводоведение. Алгоритм позволяет количественно оценивать качество как машинного, так и человеческого перевода. Основной критерий — степень сохранения уникального статистического «отпечатка» авторского стиля исходного текста в его переведённой версии. Таким образом, можно объективно сравнивать эффективность различных переводческих программ и методик, а также оценивать квалификацию переводчиков, что особенно востребовано в издательском деле, дипломатии и межкультурной коммуникации. Эта разработка знаменует собой переход от субъективной оценки текстов к их точному математическому анализу, открывая новую главу в цифровой лингвистике и компьютерной филологии. Федор Аверьев