Эффективные стратегии обхода систем обнаружения плагиата
С развитием искусственного интеллекта, нейросетей и их возможностей растет и актуальность их использования в сфере обработки больших объемов текстовых данных, в частности научных и студенческих работ. Системы обнаружения плагиата стали сложными инструментами, используемыми образовательными учреждениями по всему миру для обеспечения оригинальности студенческих работ. Несмотря на их эффективность, студенты и специалисты иногда ищут способы обойти эти системы, будь то для проверки устойчивости системы или для лучшего понимания ее ограничений в законных исследовательских целях. В этой статье рассматриваются различные методы, используемые для обхода обнаружения плагиата, при этом подчеркивается важность этических соображений и рисков, связанных с этими практиками.
1. Понятие и сущность систем обнаружения плагиата
Прежде чем пытаться обойти программы проверки на плагиат, важно понять, как они работают. Большинство инструментов обнаружения плагиата, таких как Антиплагиат.ВУЗ, Turnitin, iThenticate и Grammarly, используют комплексные базы данных, включающие научные статьи, веб-контент и другие опубликованные материалы. Эти инструменты сравнивают представленный текст со своими базами данных, проверяя фразеологию и структуру предложений для выявления сходств. Они используют алгоритмы, которые обрабатывают текст с использованием методов обработки естественного языка для точного обнаружения потенциального плагиата.
2. Инструменты для переписывания и перефразирования текста
Одним из распространенных методов обхода систем обнаружения плагиата является переписывание или перефразирование текста. Этот метод подразумевает изменение структуры исходного текста с сохранением его первоначального смысла. Инструменты перефразирования, часто управляемые искусственным интеллектом, могут помочь в создании контента, который выглядит оригинальным, путем перефразирования и реструктурирования предложений. Однако чрезмерное использование таких инструментов может привести к потере ясности, точности и связности в тексте и не всегда может обмануть сложные системы обнаружения. К тому такие системы как Антиплагиат.ВУЗ, научились выявлять использование нейросетей таких как ChatGPT, Claude Sonnet, DeepSeek и прочих при написании студенческих работ, в силу того, что алгоритм генерации текста нейросетью являются обратимым, что позволяет выявлять их использование в лоб, без дополнительной пост обработки полученного текста.
3. Замена синонимов
Замена слов синонимами — еще одна базовая стратегия, используемая для обмана проверяющих на плагиат. Этот метод подразумевает замену слов их синонимами для создания поверхностного вида оригинальности. Однако этот подход имеет свой собственный набор проблем. Чрезмерное использование синонимов иногда может сделать текст неуклюжим или изменить исходный смысл, а продвинутые детекторы плагиата все более эффективно распознают замены синонимов как потенциальные флаги для проверки контента.
4. Изменение структуры предложения
Реорганизация структур предложений — еще одна тактика, используемая для обхода обнаружения плагиата. Рерайтеры могут менять активный залог на пассивный, разбивать сложные предложения на более простые или объединять короткие предложения, чтобы изменить поток и структуру текста. Хотя это может помочь в прохождении базовых проверок на плагиат, сложные алгоритмы могут обнаружить такие изменения, анализируя общий контекст и синтаксис текста.
5. Перевод текста
Менее традиционный метод предполагает перевод текста на другой язык, а затем обратный перевод на исходный язык. Это может дать в итоге текст, который будет выглядеть оригинальным из-за изменений в формулировках и структуре, которые происходят во время перевода. Однако эффективность этого метода во многом зависит от качества перевода и может потребовать дополнительного редактирования для сохранения связности и точности. К тому же, следует учесть, что стратегия «перегонки» текста через несколько языков в надежде максимально запутать антиплагиат, не сработает, так как в основе машинного перевода на любой язык лежит предварительный перевод на английский язык, что в итоге не даст сколь-нибудь значимого изменения текста даже при его «прогонке» через 10 языков и обратно.
6. Вставка текста-заполнителя или изменение форматирования
Изменение форматирования текста, например, изменение стилей шрифта, добавление дополнительных пробелов или вставка невидимых символов, иногда может обойти простые системы обнаружения плагиата. Кроме того, вставка текста-заполнителя, например, нерелевантных предложений или абзацев, а затем изменение цвета шрифта на белый может создать иллюзию более оригинального контента. Однако эти методы обычно легко обнаружить во время ручных проверок и могут быть помечены продвинутым программным обеспечением. В частности, Антиплагиат.ВУЗ уже давно распознает подобные фокусы и помечает такие документы как подозрительные.
7. Использование нескольких источников и правильное цитирование
Синтез информации из нескольких источников и обеспечение надлежащего цитирования — это законный подход, позволяющий избежать обвинений в плагиате. Создав компиляцию текста из множества источников, авторы могут создать уникальный текст, который пройдет проверку на плагиат. Однако этот метод практически не поможет при прохождении «Антиплагиат.ВУЗ», так как нет четких критериев по правильно цитированию текста и его возможному объему. Так, взяв абзац чужого текста в кавычки, в одном случае вы получите его распознавание именно как цитаты, однако в другом случае он все равно будет отнесен к плагиату, даже несмотря на указание автора текста и совершенно непонятно чем это обусловлено. Кроме того, не следует забывать, что в итоге для прохождения антиплагиата требуется определенный процент (как правило, 60-80%) именно оригинального текста, и даже если получится всю теоретическую главу исследования (которая обычно составляет как минимум его треть, то есть 30%) представить как тестирование, это не особо поможет, так как в таком случае весь остальной текст должен быть на 100% оригинальным, что практически недостижимо в современных условиях.