Сервис «Руконтекст» объявляет о масштабном обновлении модуля обнаружения текстов, созданных генеративным искусственным интеллектом. К уже существующей функции выявления подозрительных фрагментов добавились новые аналитические инструменты и подтвержденная статистика высокой точности.
Ранее система автоматически помечала документы, содержащие вероятно сгенерированные ИИ-фрагменты, специальным выделением в интерактивном просмотре (сплошной цвет с подчеркиванием) и присваивала проверке статус «подозрительный документ». Такой же статус дублировался в кратком и расширенном отчетах, а при обнаружении ИИ-вставок выводилось предупреждение о возможных попытках обхода. Теперь функционал дополнен возможностями, которые делают работу с ИИ-детекцией максимально прозрачной и управляемой.
Ключевые нововведения
- Пофрагментный просмотр и исключение ИИ-текста. Пользователи могут детально изучить каждый фрагмент, который алгоритм идентифицировал как вероятно сгенерированный. При необходимости любой из таких фрагментов можно исключить из дальнейшего анализа — это особенно востребовано при оценке спорных случаев и подготовке итоговых материалов.
2. Отображение доли ИИ в документе. Обновленный отчет теперь показывает процентное соотношение текста, сгенерированного искусственным интеллектом, относительно общего объема документа. Появилась наглядная метрика, позволяющая мгновенно оценить масштаб использования ИИ-генерации в работе.
3. Минимальный процент ложных срабатываний. Точность детектора подтверждена внутренними испытаниями: на 8 000 проверенных научных статей приходится лишь одно ложное срабатывание. Это гарантирует, что добросовестные авторы не столкнутся с необоснованными обвинениями в использовании ИИ, а преподаватели и редакторы смогут опираться на результаты проверки с высокой степенью доверия.
«Мы видим, как стремительно развиваются нейросети, и делаем все, чтобы инструменты академической и издательской честности не отставали. Новые функции дают пользователям полный контроль: теперь они не просто видят, что в тексте есть ИИ-фрагмент, но и могут прицельно с ним работать и количественно оценивать его вклад. А статистика ложных срабатываний говорит сама за себя — мы постарались свести её к минимуму, характерному скорее для исключений, чем для правил».
Максим Дымков, генеральный директор Руконтекст, ООО «НЦР «Руконт»
«Руконтекст» продолжает развивать систему обнаружения несамостоятельного контента, помогая образовательным и научным организациям сохранять высокие стандарты оригинальности и авторской этики.
Читать еще по теме: 6 лучших систем антиплагиата 2026 для вузов, науки и авторов