sudexpertТеория и практика судебной экспертизыTheory and Practice of Forensic Science1819-27852587-7275The Russian Federal Centre of Forensic Science10.30764/1819-2785-2025-4-50-58sudexpert-925Research ArticleМЕТОДЫ И СРЕДСТВАMETHODS AND TOOLSПризнаки сгенерированных нейросетями текстов в аспекте криминалистического автороведения (на основе экспериментального исследования)Indicators of Texts Generated by Neural Networks in the Aspect of Authorship Examination (Based on Experimental Study)https://orcid.org/0000-0001-8255-5680ГромоваА. В.GromovaA. V.

Анастасия Викторовна Громова, к. филол. н., заместитель начальника, руководитель лаборатории

научно-исследовательская лаборатория по изучению возможностей использования методов компьютерной лингвистики в экспертно-криминалистической деятельности

125130; Москва

Anastasiya Viktorovna Gromova, Cand. Sc. (Philology), Deputy Head, Head of the Laboratory

Research Laboratory for Studying the Application of Computational Linguistics Methods in Forensic Examination

125130; Moscow

agromova7@mvd.ruФедеральное государственное казенное учреждение «Экспертно-криминалистический центр Министерства внутренних дел Российской ФедерациииРоссияForensic Science Center of the Ministry of Interior of RussiaRussian Federation2025030120262045058Copyright © Громова А.В., 20262026Громова А.В.Gromova A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.tipse.ru/jour/article/view/925

   Диагностика признаков текстов, сгенерированных нейросетями, в аспекте криминалистического автороведения – актуальная и сложная задача, решение которой требует от эксперта новых компетенций. В статье приводится обзор публикаций последних лет в области выявления признаков генерации русскоязычных текстов на современном этапе развития науки и техники. Представлены результаты исследования, проведенного в ЭКЦ МВД России в рамках обучающего Всероссийского практикума среди экспертов в области судебной автороведческой экспертизы экспертно-криминалистических подразделений системы МВД России. Впервые на материале текстов в разговорном стиле, соотносимых с правоохранительным дискурсом и сгенерированных с использованием программ, находящихся в свободном доступе (GPT4, DeepSeek Grok 2, Hailuo), посредством экспертного анализа обобщены признаки, указывающие на использование данных программ. Признаки формировались на основе их воспроизводимости в полученных экспертами-автороведами выводах с последующей оценкой их релевантности. Выделенные признаки расширяют соответствующий перечень, предлагаемый в существующих научных работах. Также уделено внимание соотношению задаваемых программам условий создания текста и качества реализации каждого из заданных параметров в сгенерированном тексте. Обозначена целесообразность развития междисциплинарного подхода к экспертному анализу таких текстов, подразумевающему использование методов компьютерной и классической лингвистики. В качестве нового для автороведческой экспертизы метода предложен «экспертный эксперимент», традиционно используемый при производстве отдельных видов криминалистических экспертиз. В условиях интенсивного развития технологий создания текстов, неотличимых от созданных человеком, обоснована необходимость динамичного совершенствования научно-методической базы и проведения дальнейших исследований.

   Diagnostics of indicators of texts generated by neural networks in the aspect of forensic authorship is a relevant and complex task, the solution of which requires new skills from the expert. The article provides an overview of the recent publications in the field of identifying the indicators of generation of Russian-language texts at the current stage of development of science and technology. The article presents the results of a study conducted at the Forensic Center of the Ministry of Internal Affairs of Russia as part of an All-Russian training workshop among experts in the field of forensic authorship examination of forensic units of the Ministry of Internal Affairs of Russia. For the first time, using the material of colloquial texts within the law enforcement discourse, generated using freely available programs (GPT4, DeepSeek, Grok 2, Hailuo), through expert analysis, the signs indicating the use of these programs are summarized. They were formed on the basis of their reproducibility in the conclusions obtained by forensic authorship experts with a subsequent assessment of their relevance. The identified indicators expand the list proposed in existing scientific works. Attention is also paid to the relationship between the conditions for creating texts set by programs and the quality of implementation of each of the specified parameters in the generated text. The article outlines the feasibility of developing an interdisciplinary approach to expert analysis of such texts, including methods of computer and classical linguistics. An “expert experiment” traditionally used in the production of certain types of forensic examinations is proposed as a new method for authorship examination. In the context of intensive development of technologies for creating human-quality texts, the need for dynamic improvement of the scientific and methodological base and further research is outlined.

сгенерированный текстнейросетиавтороведческая экспертизапризнаки генерациикомпьютерная лингвистикаэкспертный экспериментgenerated textneural networksauthorship examinationgeneration indicatorscomputational linguisticsexpert experimentReferencesЛитвинова Т.А., Микрос Дж., Дехнич О.В. Письмо в эпоху больших языковых моделей: библиометрический анализ предметного поля // Научный результат. Вопросы теоретической и прикладной лингвистики. 2024. Т. 10. № 4. C. 5–16. doi: 10.18413/2313-8912-2024-10-4-0-1Litvinova T.A., Mikros J., Dekhnich O.V. Writing in the Era of Large Language Models: A Bibliometric Analysis of Research Field. Research Result. Theoretical and Applied Linguistics. 2024. Vol. 10. No. 4. P. 5–16. (In Russ.). doi: 10.18413/2313-8912-2024-10-4-0-1Тельпов Р.Е., Ларцина С.В. Типовые различия естественных и сгенерированных нейронной сетью текстов в квантитативном аспекте // Научный диалог. 2023. № 12 (7). С. 47–65. doi: 10.24224/2227-1295-2023-12-7-47-65Telpov R.E., Lartsina S.V. Typological Differences of Natural and Neural Network-Generated Texts in a Quantitative Aspect. Nauchnyi Dialog. 2023. No. 12 (7). P. 47–65. (In Russ.). doi: 10.24224/2227-1295-2023-12-7-47-65Айдагулова А.Р. Особенности текстов, сгенерированных искусственным интеллектом // Вестник Башкирского государственного педагогического университета им. М. Акмуллы. 2023. № 4 (72). С. 154–156.Aidagulova A.R. Features of Texts Generated by Artificial Intelligence. Bulletin of the Bashkir State Pedagogical University named after M. Akmulla. 2023. No. 4 (72). P. 154–156. (In Russ.).Черкасова М.Н., Тактарова А.В. Признаки сгенерированного текста в академическом дискурсе: проблема идентификации // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2024. Т. 17. Вып. 7. doi: 10.30853/phil20240307Cherkasova M.N., Taktarova A.V. Attributes of Generated Text in Academic Discourse: The Problem of Identification. Philology. Theory & Practice. 2024. Vol. 17. Issue 7. (In Russ.). doi: 10.30853/phil20240307Оломская Н.Н., Юрова Е.А. Лингвопрагматические особенности сгенерированного текста в медиадискурсе социальных сетей (на примере текстов о выборах губернатора в Нижегородской области – 2023 в России) // Российский социально-гуманитарный журнал. 2025. № 2. doi: 10.18384/2224-0209-2025-2-1649Olomskaya N.N., Yurova E.A. Linguopragmatic Features of AI-Generated Text in the Media Discourse of Social Networks (on the Example of Texts Devoted to the Governor Election in the Nizhny Novgorod Region, Russian Federation, 2023). Russian Social and Humanitarian Journal. 2025. No. 2. (In Russ.). doi: 10.18384/2224-0209-2025-2-1649Колмогорова А.В., Марголина А.В. Написанный vs сгенерированный текст: «естественность» как категория текстовая и психолингвистическая // Научный результат. Вопросы теоретической и прикладной лингвистики. 2024. Т. 10. № 2. C. 71–99. doi: 10.18413/2313-8912-2024-10-2-0-4Kolmogorova A.V., Margolina A.V. Written vs. Generated Text: “Naturalness” as a Textual and Psycholinguistic Category. Research Result. Theoretical and Applied Linguistics. 2024. Vol. 10. No. 2. P. 71–99. (In Russ.). doi: 10.18413/2313-8912-2024-10-2-0-4Осетрова Е.В., Седова А.В. Характеристики сгенерированного текста: языковой и социально-коммуникативный анализ // Сибирский филологический форум. 2025. № 2 (31). С. 45–55.Osetrova E.V., Sedova A.V. Characteristics of the Generated Text: Linguistic and Socio-Communicative Analysis. Siberian Philological Forum. 2025. No. 2 (31). P. 45–55. (In Russ.).Громова А.В., Логинова С.Н., Китаева Е.С., Ошкуков С.С., Манянин П.А. О выявлении признаков искусственной генерации текстов на этапе определения пригодности объектов для проведения автороведческого исследования: информационное письмо. М.: ЭКЦ МВД России, 2020. 37 с.Gromova A.V., Loginova S.N., Kitaeva E.S., Oshkukov S.S., Manyanin P.A. On Identifying Signs of Artificial Text Generation at the Stage of Determining the Suitability of Objects for Conducting Authorship Research: Information Letter. Moscow: EKTs MVD Rossii, 2020. 37 p. (In Russ.).Громова А.В., Логинова С.Н., Китаева Е.С. К вопросу о выявлении признаков искусственной генерации текстов при проведении автороведческого исследования // Фундаментальная лингвистика и проблемы судебной экспертизы: социальные сети как объект научного и экспертного анализа : сборник научных работ по итогам Международной научной конференции (Москва, 5–6 октября 2021 г.). М.: Государственный институт русского языка им. А.С. Пушкина, 2022. С. 11–16.Gromova A.V., Loginova S.N., Kitaeva E.S. On the Issue of Identifying Signs of Artificial Text Generation When Conducting Authorship Research. Fundamental Linguistics and Problems of Forensic Examination: Social Networks as an Object of Scientific and Expert Analysis : Collection of Scientific Papers Following the Results of the International Scientific Conference (Moscow, October 5–6, 2021). Moscow: Gosudarstvennyi institut russkogo yazyka im. A.S. Pushkina, 2022. P. 11–16. (In Russ.).Громова А.В. Переписка в мессенджере: идентификация автора по тексту в условиях трансформации индивидуализирующих признаков // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2. Языкознание. 2021. Т. 20. № 2. С. 87–98. doi: 10.15688/jvolsu2.2021.2.8Gromova A.V. Correspondence in the Messenger: Identifying the Author by Text in the Context of the Transformation of Individualizing Features. Science Journal of Volgograd State University. Linguistics. 2021. Vol. 20. No. 2. P. 87–98. (In Russ.). doi: 10.15688/jvolsu2.2021.2.8Громова А.В., Манянин П.А., Ростовская А.В., Ошкуков С.С., Бердникова М.А., Хомяков Ю.А., Таюрская М.Ю. Идентификация автора по текстам, создаваемым в ходе переписок в мессенджере. Методические рекомендации. М.: ЭКЦ МВД России, 2022. 108 с.Gromova A.V., Manyanin P.A., Rostovskaya A.V., Oshkukov S.S., Berdnikova M.A., Khomyakov Yu.A., Tayurskaya M.Yu. Author Identification by Texts Created during Correspondence in a Messenger. Methodological Recommendations. Moscow: EKTs MVD Russii, 2022. 108 p. (In Russ.).Казьмин В.В. Громова А.В. Как распознать искусственную речь // Полиция России. 2024. № 4. С. 12–14.Kazmin V.V., Gromova A.V. How to Recognize Artificial Speech. Police of Russia. 2024. No. 4. P. 12–14. (In Russ.).Громова А.В., Бердникова М.А. Признаки диалогической печатной речи, сгенерированной чат-ботами: экспериментальное исследование // Эксперт-криминалист. 2025. № 3. С. 5–9.Gromova A.V., Berdnikova M.A. Signs of Dialogical Printed Speech Generated by Chatbots: An Experimental Study. Expert-Criminalist. 2025. No. 3. P. 5–9. (In Russ.).Казьмин В.В. Новые подходы к повышению квалификации специалистов, занимающихся производством экспертиз по противодействию киберпреступлениям // Профессионал : практический альманах МВД России. 2025. № 1. С. 20–21.Kazmin V.V. New Approaches to Improving the Qualifications of Specialists Engaged in the Production of Examinations to Combat Cybercrime. Professional: Practical Almanac of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2025. No. 1. P. 20–21. (In Russ.).Литвинова Т.А., Громова А.В. Компьютерные технологии в судебной автороведческой экспертизе: проблемы и перспективы использования // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2. Языкознание. 2020. Т. 19. № 1. С. 77–88.Litvinova T.A., Gromova A.V. Current Problems of Forensic Authorship Analysis and the Possibility of Their Solution with the Use of Computer Methods: Problems and Prospects. Science Journal of Volgograd State University. Linguistics. 2020. Vol. 19. No. 1. P. 77–88. (In Russ.).Ошкуков С.С. Стилеметрическая идентификация автора текста в автороведческой экспертизе // Вестник Воронежского института МВД России. 2023. № 1. С. 89–97.Oshkukov S.S. Stylometric Identification of the Author of the Text in Authorship Examination. Bulletin of the Voronezh Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2023. No. 1. P. 89–97. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.