Возможно, вам знакома такая ситуация: написали с ChatGPT статью или пост, скинули заказчику, а он в ответ: «стоп, так это же нейронкой написано с начало до конца». Или сделали пост в Телеграм, а хейтеры в комментариях издеваются — мол, без ИИ ничего написать не можете, да?
Это обидно, потому что вообще-то вы проделали большую работу. Вы придумывали рабочие промпты, генерили и вычитывали текст. А «нейронность» в нем все равно сквозит — в оборотах, ритме, фирменной ИИ-шной стилистике. Это и есть нейрослог. Статья может быть очень полезной и содержательной, но из-за нейрослога она сразу вызовет отторжение и у клиента, и у читателей.
Давайте разберемся, откуда нейрослог вообще берется и как вылечить от него свои тексты без утомительного переписывания с нуля вручную.
Почему нейронка выдает нейрослог по умолчанию
Потому что она так устроена.
Языковые модели предсказывают следующее слово по предыдущему и выбирают самый вероятный вариант из огромной базы текстов, на которых их учили. А самый вероятный вариант = самый распространенный = самый шаблонный. Если миллион статей в обучающей выборке заканчивались словами «в заключение стоит отметить», то и ваша с большой вероятностью закончится этой же фразой.
Нейронка не специально вас бесит, она честно пытается писать нормально. Просто ее представление о норме — это усредненный текст из интернета за последние лет десять, а усредненный текст и есть то, что мы называем нейрослогом.
Отсюда простой вывод. Чтобы нейронка писала не по образцу «среднего текста из интернета», ее надо целенаправленно уводить от такого усреднения.
Признаки нейросетевого текста
Вот шесть самых частых маркеров генережки в русскоязычном тексте. Откройте любой свой нейротекст и пройдитесь по списку.
1. Тире куда попало. Фирменный прикол почти любой нейронки — ставить тире почти что в каждом предложении. Тире стоят перед перечислениями, где по правилам нужно двоеточие, тире заменяют запятые, тире, везде тире! По мнению ИИ, это делает текст более «энергичным».
| Нейросеть | Нормальный автор |
| «Термин продвигается прежде всего нидерландскими институтами — а не самими жителями. Вы же не пишете «Нидерланды, Европа» в адресе — тем не менее это неверное обозначение сохраняется — даже в официальных документах» | «Термин продвигается прежде всего нидерландскими институтами, а не самими жителями. Вы же не пишете «Нидерланды, Европа» в адресе, однако это неверное обозначение сохраняется даже в официальных документах» |
2. Противопоставления «это не A, это Б». Любимая конструкция нейронки!
- «Это не просто инструмент, а целая экосистема»
- «Это не про скорость, это про качество»
- «Не только удобно, но и эффективно»
И так чуть ли не в каждом абзаце.
3. Раздувание значимости. ИИ превращает обычные факты в «поворотные моменты» и «краеугольные камни эволюции отрасли».
| Нейросеть | Нормальный автор |
| «Институт был основан в 1989 году, ознаменовав ключевой момент в эволюции региональной статистики Испании — часть более широкого движения по децентрализации» | «Институт был основан в 1989 году, чтобы собирать и публиковать региональную статистику независимо от национального ведомства» |
4. Куча причастных оборотов для солидности. ИИ особенно любит навешивать их на конец предложений, чтобы имитировать глубину мысли: «…символизируя…, подчёркивая…, отражая связь сообщества с землёй…».
| Нейросеть | Нормальный автор |
| «Цветовая палитра храма перекликается с природой региона, символизируя голубые цветы, Мексиканский залив и разнообразие техасских пейзажей, отражая глубокую связь общины с родной землёй» | «Архитектор выбрал синий, зелёный и золотой цвета как отсылку к местной флоре и побережью залива» |
5. Перечисления с тремя составляющими. Это когда LLM принудительно собирает тезисы / примеры / что угодно еще в группы по три. Проще сразу показать на примере:
| Нейросеть | Нормальный автор |
| «Мероприятие включает пленарные сессии, панельные дискуссии и возможности для нетворкинга. Участников ждут инновации, вдохновение и отраслевые инсайты» | «Мероприятие включает доклады и панели. А между сессиями будет время для неформального общения» |
Если видите три каких-либо пункта подряд — скорее всего, перед вами ИИ.
6. Ритмическая однотонность. Это либо когда все предложения короткие и рубленые: «Нейросеть пишет. Человек читает. Нейросеть умная. Но текст плохой». Либо все предложения нормальной длины, но построены по одному шаблону: подводка, главное слово, перечисление через запятую.
Это самые частые и очевидные признаки. Есть еще обожаемые нейронкой смайлики в заголовках, красивые кавычки-елочки вперемешку с прямыми и куча всего еще.
Экспресс-фикс: как убрать ИИ из уже готового текста
Допустим, статья уже написана, через час дедлайн, а явный нейрослог видно невооруженным глазом. Времени переписывать текст с нуля нет. Что делаем?
Скилл humanizer для Claude
Если работаете в Claude, советуем готовый скилл humanizer.
(Скилл в Claude — это набор инструкций, которые вы один раз «скармливаете» нейросети, а потом в нужный момент просто пишете в чате «используй такой-то скилл»)
Humanizer заставляет Claude пройтись по тексту по списку ИИ-паттернов и переписать проблемные места. Он командует очень конкретно: убери раздутую значимость, убери рекламную лексику, убери обороты-приставки на «-ая» и «-я», убери зацикленные противопоставления.
На практике это выглядит так. Вы устанавливаете скилл один раз, потом просто пишете Claude «прогони этот текст через скилл humanizer» и получаете переписанную версию.
Важная оговорка: Humanizer — не волшебная палочка. Он работает на уровне формулировок, но не сделает статью более информативной. Если в исходном тексте все плохо с содержанием, он останется пустым и после гуманайзера, только без нейрослога.
Если нет Claude, закиньте список признаков нейрослога в любую нейронку
Тот же принцип можно применить в ChatGPT, Gemini, DeepSeek, где угодно. Логика одна: нейронке нужны критерии, по которым она будет править. Поэтому берем описание признаков нейрослога (например, список из предыдущего раздела этой статьи) и копипастим его в чат вместе с текстом и примерно таким промптом:
Заметили ключевое отличие такого промпта от «исправь, чтобы стало хорошо»? Мы дали нейронке конкретные критерии, поэтому и результат получится как минимум нормальным.
Сервисы-гуманайзеры: почему на них не стоит тратить время
В выдаче по запросу «убрать ИИ из текста» первым делом вылезают сервисы-гуманайзеры — Smodin, Decopy, undetectable.ai, HIX Bypass и еще два десятка подобных. Все они обещают «в один клик сделать текст 100% человеческим» и «обойти детектор ИИ».
Мы советуем не тратить на них время и деньги. Эти сервисы оптимизированы только под обход детекторов, так что они берут ваш текст и делают его рерайт: меняют синонимы, переставляют слова, ломают структуру предложений. На выходе получается мешанина, которую невозможно читать. Хотя ИИ-детекторы довольны, да.
Плюс сама идея «обойти детектор» в рунете сомнительная. На русском языке детекторы работают заметно хуже, чем на английском, — в тестах специализированных изданий они регулярно помечают человеческие тексты как нейросетевые, а хорошо перефразированные нейротексты пропускают. В итоге редакторы, заказчики и читатели ориентируются не на детектор, а на собственное чутье. А чуть опытного специалиста никакой сервис-обходчик не обманет.
Кстати, мы сами тестировали пять нейросетей для работы с текстом — у всех есть свои фирменные маркеры, которые живой редактор видит без всякого детектора.
Как тренировать нейросеть, чтобы она использовала нейрослог все меньше
Благодаря экспресс-фиксу текст становится читабельным. Но если вы работаете с нейронкой регулярно, лечить симптомы каждый раз — занятие неблагодарное. Проще настроить работу так, чтобы нейрослог не лез изначально.
Для этого важно задавать ИИ правильные референсы на входе и давать содержательный фидбек по ходу работы. Нейронка, с которой вы системно работаете пару месяцев, на голову выше той, куда вы заходите раз в неделю за быстрой генерацией.
Показывайте конкретные примеры-референсы
Почему простой запрос «перепиши этот текст в живом интересном стиле» редко приводит к хорошему результату? Потому что «живой интересный стиль» — это пустой набор слов. Нейронка не знает, что для вас значит «живой». Да даже человек не знает. Для одного это разговорный тон с шутками, для другого — короткие абзацы с конкретными примерами, для третьего — уверенный экспертный голос без воды.
Так что сами показывайте нейронке, как надо. Для этого нужны референсы. Референс — это статья, пост или любой другой текст, на который нейронка должна ориентироваться. Покажите ей пять статей с Хабра, если пишете статью на Хабр, покажите двадцать постов из конкретного тг-канала, если ведете соцсети. Показать гораздо эффективнее, чем объяснить словами.
→ Подробнее о том, как вообще структурировать запрос, мы рассказывали в подборке промтов для копирайтеров — там разобрано, что именно класть в промпт, чтобы нейросеть не выдала ерунду.
Референсы надо уметь подбирать. Для этого есть два правила.
Первое правило: референс должен совпадать с задачей. Если пишете лонгрид, в референсах должны быть лонгриды, а не посты. Это кажется очевидным, но на практике легко забывается. Попросить нейронку «написать большую статью в стиле нашего телеграм-канала», где у вас посты по 500 знаков — классический способ получить бесполезный результат. Ведь посты и статьи — разные жанры с разной логикой.
↓ Как выглядят хорошие и плохие референсы
| Задача | Качественные референсы | Слабые референсы |
| Переписать сложную научную статью для широкой аудитории | Раздел «Ликбез» на Лайфхакере, журналы «Код» и «Кинжал», N+1 | Посты из тг-канала «Наука по-пацански», лонгриды с Хабра с терминами для гиков |
| Сделать экспертный разбор кейса для B2B-блога | Разборы в vc.ru от редакторов компаний, кейсы «Тинькофф Бизнеса» | Корпоративный блог конкурента, где все тексты пресс-релизного типа |
Второе правило: референсы надо объяснять. Показать статью и сказать «пиши в таком же духе» недостаточно. Нейронка может уцепиться не за то — например, скопировать структуру вместо тона, или скопировать шутки вместо логики подачи.
Поэтому в промпте четко указывайте, на что именно смотреть: структуру, тон, типы примеров, логику переходов. Например:
А что если референсы вам нравятся, но вы толком не можете объяснить, почему? Частая ситуация. Забавно, но тут поможет сама нейронка: просите ее проанализировать референсы и выделить, что их делает хорошими.
Так и пишите: «Прикрепляю статьи, которые мне нравятся, но не могу сформулировать, почему. Проанализируй их и выдели, что делает эти статьи качественными в контексте моей задачи». Нейронка выдаст список — «честный разговорный тон, цифры с контекстом, личные оговорки автора, структура от проблемы к решению». От этого списка уже можно оттолкнуться и дорабатывать руками.
Давайте содержательный фидбек
Референсы задают направление на старте. Дальше начинаются итерации: нейронка что-то сгенерировала, вы правите, она смотрит и учится.
И вот тут главная ошибка, из-за которой этот процесс не работает: бессодержательный фидбек в духе «переделай нормально», «исправь», «слишком сухо, сделай живее». Повторим, нейросеть не знает, что для вас «нормально». Она начинает гадать и обычно уходит в еще больший нейрослог.
Фидбек должен быть содержательным. Его формула простая и работает одинаково что с автором-новичком, что с нейросетью:
Указать на ошибку → Объяснить последствия → Показать решение
На практике это выглядит так.
| ❌ Плохо | ✅ Хорошо |
| «Текст сухой, перепиши» | «Текст звучит как техническая документация: одни пассивные конструкции и отглагольные существительные — «осуществляется», «происходит», «производится». Наша аудитория — предприниматели, им такой тон непонятен и скучен. Перепиши через активные глаголы от второго лица: вместо «осуществляется настройка» — «вы настраиваете», вместо «происходит анализ данных» — «смотрим на данные». Живой человек так говорит». |
Разница принципиальная. В первом варианте нейронка получит сигнал, что текст плохой, и только. Во втором случае она увидит, что конкретно не так (пассивные конструкции), почему это плохо (аудитория не та), и как это править (активные глаголы от второго лица). А главное, она запомнит сам принцип. За счет этого в следующей задаче она сама избежит возвратных глаголов, потому что усвоила вашу логику.
Еще один важный принцип: не забывайте отмечать то, что получилось хорошо. Нейронки склонны регрессировать к среднему — если вы правите только косяки, удачные находки она в следующий раз может и не повторить. Поэтому время от времени проговаривайте: «вот эта часть классная, запомни подход, используй дальше в похожих задачах».
Смиритесь, что показывать референсы и давать фидбек придется раз за разом (пока нейронка не научится)
Даже с идеальным фидбеком с первой попытки хороший результат получается редко. Дрессировка нейросети под себя выглядит так:
- Вы даете ей развернутую обратную связь
- Нейронка переделывает текст, но не слишком хорошо
- Вы показываете, какие проблемы еще остались
- ИИ выдает результат куда лучше, но еще не идеальный
- Вы снова даете фидбек
- И наконец получаете финальный хороший вариант
Поначалу это раздражает. Возникает искушение все бросить и написать текст руками, ведь так быстрее. Но помните, что если вы один раз натренировали нейронку на конкретном типе задач, дальше она будет выполнять их быстрее и лучше.
И последняя деталь. После того, как довели текст до рабочего состояния, попросите нейронку зафиксировать правки на будущее:
«Учти все правки из этого диалога при следующих задачах в таком формате. Запомни, что мы избегаем пассивных конструкций, в заголовки ставим конкретику и цифры, не используем кучу списков в тексте»
Ведь по умолчанию нейронка держит контекст в рамках одного чата. Чтобы она учитывала все, чему вы ее научили, в новых диалогах, надо ей прямо это приказать.
Какие методы не работают
«Исправь текст, чтобы стало нормально». Разобрали выше, но повторю: нейронка не знает, что для вас «нормально». Получив такой промпт, она либо почти ничего не меняет, либо меняет наугад. Всегда давайте критерии.
Сервисы-гуманайзеры. Про Smodin, Decopy и прочие уже говорили. Они перефразируют текст алгоритмически, ломают его смысл, оптимизированы под обход детекторов, а не под читателя.
→ К слову, поисковики тоже двигаются в сторону нейросетей — про это мы писали в отдельном разборе нейровыдачи в Яндексе и Google: алгоритмы все лучше видят сгенерированный шаблонный контент, и одними сервисами-обходчиками тут не спасешься.
Жесткое ограничение объема на старте. Это типичная ошибка, когда автор закладывает в запрос условие «статья должна быть не более 6000 знаков объемом». Нейронка начинает жертвовать смыслом ради рамок — рубит предложения, выкидывает важные тезисы, превращает нормальный текст в телеграфную сводку. Получается чистый нейрослог, потому что все сокращения нейронка делает в сторону шаблонных формулировок.
Правильный порядок другой: сначала попросить написать текст нормально, с живыми примерами и нюансами. Если получится много букв, стоит обсудить с нейронкой, что в тексте можно сократить без потери смысла. Иногда оказывается, что сокращать вообще нечего, и проще договориться с заказчиком на больший объем или разбить материал на две части.
Попытки поймать нейронку на клятвах. Некоторые авторы в промпте пишут: «обещай, что не будешь использовать клише» или «поклянись, что уберешь все тире». Нейронка послушно обещает, но через пять предложений снова ставит три тире в одном абзаце. Обещания не работают, помогают только конкретные критерии и последовательные правки.
→ Нейрослог — это следствие того, как нейронка устроена, и лечится он только системной работой, а не волшебной кнопкой.
Помните, что нейрослог — это не самая большая проблема
Главное в любом тексте — его ценность, польза для читателя. Если текст написан нейрослогом, но решает проблему читателя, это хороший текст. А если вы «убрали ИИ из статьи», но сама статья пустая и водянистая, толку от нее не будет.
Если хотите научиться писать с ИИ тексты, которые работают и приносят результат (рост вовлеченности, доверия со стороны читателей, продаж), советуем наш курс «Нейросети для контента». Он учит системной работе с нейронками:
- как правильно формулировать запросы-промпты для нейросетей
- как изучать тему и добывать информацию для текста с помощью ИИ
- в каком порядке работать над текстом, на какие этапы разбить этот процесс
- как сохранить авторский голос в нейротексте и не превратить его в нечто безликое
Мы показываем конкретные сценарии работы с нейронками, объясняем все доходчиво и на примерах. Окупается курс быстро, потому что правильно выстроенный процесс работы с нейронкой экономит как минимум несколько рабочих часов каждую неделю. А еще есть тариф с обратной связью: эксперты по нейросетям разберут, как вы работаете с нейросетями, и посоветуют, что и как изменить к лучшему.
- Рабочая база по нейросетям
- Продвинутые промпты для всего
- Шаблоны, гайды, чек-листы
