Признаки сгенерированных нейросетями текстов в аспекте криминалистического автороведения (на основе экспериментального исследования)

   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.

1. Литвинова 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: 10.18413/2313-8912-2024-10-4-0-1

2. Тельпов 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: 10.24224/2227-1295-2023-12-7-47-65

3. Айдагулова А.Р. Особенности текстов, сгенерированных искусственным интеллектом // Вестник Башкирского государственного педагогического университета им. М. Акмуллы. 2023. № 4 (72). С. 154–156.

4. 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/phil20240307

5. Оломская 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: 10.18384/2224-0209-2025-2-1649

6. Колмогорова 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: 10.18413/2313-8912-2024-10-2-0-4

7. Осетрова Е.В., Седова А.В. Характеристики сгенерированного текста: языковой и социально-коммуникативный анализ // Сибирский филологический форум. 2025. № 2 (31). С. 45–55.

8. 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.

9. 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.

10. 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/jvolsu2.2021.2.8

11. Громова 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.

12. Казьмин В.В. Громова А.В. Как распознать искусственную речь // Полиция России. 2024. № 4. С. 12–14.

13. Громова А.В., Бердникова М.А. Признаки диалогической печатной речи, сгенерированной чат-ботами: экспериментальное исследование // Эксперт-криминалист. 2025. № 3. С. 5–9.

14. 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.

15. 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.

16. Ошкуков С.С. Стилеметрическая идентификация автора текста в автороведческой экспертизе // Вестник Воронежского института МВД России. 2023. № 1. С. 89–97.