Текст под прицелом: Искусственный интеллект и судебная лингвистика

Автор: Денис Аветисян

Появление генеративных моделей искусственного интеллекта ставит перед судебной лингвистикой новые задачи и требует пересмотра традиционных методов анализа текстов.

Обзор возможностей и рисков применения больших языковых моделей в установлении авторства и оценке подлинности текста с учетом юридических стандартов.

Современные подходы к установлению авторства текста сталкиваются с новыми вызовами в эпоху генеративного искусственного интеллекта. В статье «Large Language Models and Forensic Linguistics: Navigating Opportunities and Threats in the Age of Generative AI» рассматривается двойственная роль больших языковых моделей (LLM) — как мощных инструментов для анализа, так и источника угрозы для традиционных методов установления авторства. Полученные результаты указывают на необходимость адаптации методологии криминалистической лингвистики для обеспечения надежности и юридической допустимости доказательств в условиях все более сложных цепочек человеческого и машинного авторства. Сможет ли дисциплина сохранить свою научную состоятельность и применимость в эпоху, когда границы между созданным человеком и машиной стираются?

Основы Авторства: Поиск Уникального Голоса

Установление авторства имеет первостепенное значение как в юридической, так и в исторической науке, однако традиционные методы анализа зачастую оказываются неэффективными при работе с тонкими лингвистическими особенностями текста. Ранее, определение автора основывалось преимущественно на субъективных оценках и общих стилистических характеристиках, что приводило к ошибкам и разногласиям, особенно в случаях, когда речь идет о произведениях, написанных в схожем стиле или подвергшихся позднейшей редакции. Современные исследования демонстрируют, что язык каждого человека уникален, и даже незначительные детали — выбор слов, построение предложений, использование определенных грамматических конструкций — могут служить своеобразным «отпечатком пальца», позволяющим с высокой степенью вероятности установить принадлежность текста конкретному автору. Необходимость в объективных и количественно измеримых методах анализа, способных учитывать эту сложность и нюансированность, стала очевидной в связи с ростом числа споров об авторстве и фальсификаций.

В основе возможности точной атрибуции авторства лежит концепция идиолекта — уникального лингвистического отпечатка, присущего каждому человеку. Идиолект охватывает не только словарный запас и грамматические конструкции, но и особенности стиля, ритма речи, предпочтения в использовании определенных метафор и синтаксических структур. Этот индивидуальный «языковой почерк» формируется под влиянием множества факторов — образования, социального окружения, личного опыта — и проявляется во всех формах письменной и устной речи. Таким образом, анализ идиолекта позволяет выявить закономерности, отличающие текст одного автора от другого, предоставляя объективную основу для установления авторства даже в сложных и неоднозначных случаях.

Исторически сложилось так, что установление авторства текстов опиралось преимущественно на субъективные оценки и интуицию экспертов. Однако, с возрастанием сложности юридических и исторических исследований, стало очевидно, что подобный подход недостаточно надежен и подвержен влиянию личных предубеждений. Это породило потребность в разработке объективных, количественно измеримых методов анализа текста, позволяющих выявлять закономерности в использовании языка, характерные для конкретного автора. Стремление к большей точности и беспристрастности привело к появлению лингвостатистических и вычислительных методов, позволяющих анализировать текстовые данные с использованием математических моделей и алгоритмов, что значительно повысило надежность атрибуции авторства.

Судебная лингвистика представляет собой структурированный подход к применению лингвистического анализа в решении юридических вопросов, в том числе и в спорах об авторстве. Данная дисциплина выходит за рамки простого подсчета слов или частоты употребления определенных конструкций, предлагая комплексную методологию, включающую стилометрический анализ, выявление авторских особенностей в синтаксисе, лексике и семантике текста. Используя статистические методы и алгоритмы машинного обучения, специалисты по судебной лингвистике способны количественно оценить сходство и различие между различными текстами, выявляя признаки, указывающие на единого автора или, напротив, подтверждающие гипотезу о различных авторах. Такой анализ может быть критически важным в делах о плагиате, подделке документов и установлении авторства анонимных текстов, предоставляя суду объективные доказательства, основанные на лингвистических данных.

Количественная Оценка Стиля: От Субъективности к Статистическому Анализу

Стилиометрия возникла как методология статистического анализа лингвистического стиля с целью определения авторства или характеристики текста. В основе стилиометрии лежит измерение частоты использования различных лингвистических признаков — таких как длина слов, частота употребления определенных предлогов или союзов, использование определенных грамматических конструкций — и последующее сравнение этих показателей между различными текстами. Этот подход позволяет перейти от субъективных оценок стиля к объективным, количественно измеримым параметрам, что делает возможным автоматизированный анализ и сравнение текстов для установления авторства или выявления связей между ними. Изначально разработанная для атрибуции литературных произведений, стилиометрия находит применение в различных областях, включая криминалистику, исторические исследования и анализ данных.

Гипотеза ключевых профилей (Key Profiles Hypothesis) постулирует, что авторский стиль определяется не отдельными, изолированными лингвистическими особенностями, а общим паттерном вариативности в использовании различных языковых элементов. Это означает, что для установления авторства или характеристики текста необходимо анализировать совокупность статистических показателей, отражающих частотность использования определенных слов, фраз, грамматических конструкций и других лингвистических признаков, а не сосредотачиваться на единичных, кажущихся уникальными маркерах. Подход, основанный на анализе общих паттернов, позволяет повысить устойчивость и надежность результатов стилометрического анализа, минимизируя влияние случайных колебаний и обеспечивая более точную идентификацию авторского стиля.

Метод Берроуза Дельта (Burrows Delta) представляет собой статистический показатель, используемый для количественной оценки стилистических особенностей текста и сравнения их между различными произведениями. Он основан на анализе частоты встречаемости последовательностей слов определенной длины (n-грамм) в тексте. Для каждого текста вычисляется расстояние между наблюдаемой частотой n-грамм и ожидаемой частотой, рассчитанной для всего корпуса текстов. Затем суммируются абсолютные значения этих отклонений для каждой n-граммы. Чем меньше значение Burrows Delta, тем более типичен текст для данного корпуса, а более высокое значение указывает на уникальный стилистический профиль. Этот показатель позволяет объективно сравнивать стили различных авторов или выявлять авторство анонимных текстов, предоставляя численную метрику для анализа лингвистических характеристик.

Методы стилометрии демонстрируют высокую эффективность в задачах атрибуции авторства и анализа текстов. Согласно исследованиям Przystalski и др. (2025), при решении бинарных задач классификации, сбалансированные наборы данных позволяют достичь точности до 97%. В задачах многоклассовой классификации, включающих семь классов, коэффициент корреляции Мэтьюса составляет 0.87. Полученные данные могут быть использованы в качестве объективных доказательств в судебных процессах и соответствуют критериям научной допустимости, установленным стандартом Дауберта (Daubert Standard), что подтверждает надежность и обоснованность применяемых методов.

Вызов Искусственного Интеллекта: Обнаружение Текстов, Сгенерированных Машиной

Распространение текстов, созданных искусственным интеллектом, обуславливает необходимость разработки методов их идентификации и отличия от контента, написанного человеком. Это связано с возрастающей доступностью и совершенствованием моделей генерации текста, таких как большие языковые модели (LLM). Появление большого объема машинного текста создает риски в различных областях, включая образование, журналистику и безопасность, требуя инструментов для проверки подлинности и авторства текстовых материалов. Отсутствие надежных методов определения машинного происхождения текста может привести к распространению дезинформации, плагиату и манипуляциям общественным мнением. Разработка и внедрение эффективных методов обнаружения сгенерированного ИИ текста является критически важной задачей для поддержания достоверности информации и доверия к цифровому контенту.

Автоматическое определение текста, сгенерированного искусственным интеллектом (AI-Text Detection), сталкивается с фундаментальными сложностями, обусловленными способностью современных языковых моделей имитировать стилистические и семантические особенности человеческой речи. Эффективность подобных систем ограничена из-за отсутствия четких различий между машинным и человеческим текстом, особенно при использовании продвинутых моделей, способных к генерации связного и грамматически корректного текста. Кроме того, алгоритмы обнаружения часто демонстрируют предвзятость, приводящую к ложноположительным результатам, когда текст, написанный человеком, ошибочно идентифицируется как сгенерированный AI, что особенно актуально для текстов, написанных не носителями языка или использующих нестандартные стилистические приемы.

Для проактивной верификации происхождения текста применяются методы водяных знаков (watermarking) и инфраструктуры происхождения (provenance infrastructure). Водяные знаки подразумевают встраивание незаметных изменений в текст, генерируемый ИИ, которые позволяют идентифицировать его как машинного происхождения. Инфраструктура происхождения, в свою очередь, предполагает создание системы отслеживания, фиксирующей весь жизненный цикл текста — от момента создания до публикации, включая информацию об авторе, используемых инструментах и этапах редактирования. Сочетание этих подходов позволяет не только обнаруживать сгенерированный ИИ текст, но и подтверждать подлинность текста, созданного человеком, предоставляя надежный механизм для борьбы с дезинформацией и плагиатом.

Несмотря на прогресс в разработке инструментов для обнаружения текста, сгенерированного искусственным интеллектом, они остаются уязвимыми для так называемых атакующих воздействий (Adversarial Attacks), направленных на обход систем обнаружения. Исследования показывают значительную предвзятость этих инструментов, в частности, исследования Liang et al. (2023) выявили, что уровень ложноположительных срабатываний может достигать 98% при анализе текстов, написанных носителями, для которых английский язык не является родным. Это означает, что почти в каждом случае текст, написанный не-носителем английского языка, может быть ошибочно идентифицирован как сгенерированный ИИ, что ставит под сомнение надежность и справедливость подобных систем.

Размытие Границы: Совместное Творчество и Атрибуция Авторства

Появление совместного творчества человека и искусственного интеллекта, известного как Human-AI Collaborative Writing, существенно размывает привычные представления об авторстве. Традиционно авторство подразумевает индивидуальное создание текста, однако, когда в процессе написания активно участвует алгоритм, определение того, кто является истинным автором, становится проблематичным. Больше не представляется возможным однозначно приписать заслугу в создании текста исключительно человеку или исключительно машине — необходимо учитывать вклад каждого участника творческого процесса. Это требует переосмысления юридических, этических и академических норм, касающихся авторских прав и интеллектуальной собственности, а также разработки новых подходов к анализу текста и установлению авторства.

Совместное создание текстов человеком и искусственным интеллектом существенно усложняет вопрос об авторстве. Традиционные методы определения автора, основанные на анализе стиля и лексики, оказываются недостаточными при наличии в тексте вклада нечеловеческого агента. Возникает необходимость в дифференциации авторского вклада, что требует разработки новых подходов и инструментов. Определение, какая часть текста принадлежит человеку, а какая — искусственному интеллекту, становится сложной задачей, поскольку модели машинного обучения способны имитировать различные стили письма и адаптироваться к заданным параметрам. Такая размытость границ авторства ставит под вопрос юридические и этические нормы, связанные с интеллектуальной собственностью и ответственностью за содержание текста.

Традиционные методы атрибуции авторства, основанные на анализе стилистических особенностей, лексических предпочтений и синтаксических конструкций, оказываются недостаточными при определении вклада человека и искусственного интеллекта в совместное создание текста. Существующие алгоритмы, разработанные для анализа текстов, написанных исключительно человеком, не способны эффективно различать тонкие нюансы, возникающие в результате взаимодействия человека и языковой модели. Поэтому возникает необходимость в разработке новых аналитических рамок, учитывающих специфику гибридного авторства. Эти рамки должны включать в себя инструменты, способные оценивать вклад каждой стороны в процесс создания текста, выявлять закономерности в совместном написании и учитывать вероятностный характер генерации текста искусственным интеллектом. В противном случае, попытки установить авторство могут привести к ошибочным выводам и неверной интерпретации происхождения текста.

Современные исследования предлагают инновационный подход к лингвистическому анализу, объединяющий классическую стилистику с возможностями больших языковых моделей (LLM) и принципами объяснимого искусственного интеллекта. Такой гибридный метод позволяет значительно повысить надежность атрибуции авторства, особенно в контексте текстов, созданных в результате сотрудничества человека и ИИ. Согласно данным, представленным Микросом и коллегами в 2023 году, применение данной методологии достигло впечатляющего показателя Macro-F1 в 0.9531 при многоклассовой атрибуции. Этот результат указывает на перспективность отказа от поиска единственного автора в пользу признания совместного характера создания текста, что, вероятно, станет определяющей тенденцией в будущем.

Исследование возможностей и угроз, которые представляют большие языковые модели для криминалистической лингвистики, подчеркивает необходимость адаптации методологий. Подобно тому, как системы со временем устаревают, так и традиционные методы атрибуции авторства требуют переосмысления в эпоху генеративного искусственного интеллекта. Алан Тьюринг однажды сказал: «Существенное, главное — это возможность предвидеть». Эта фраза особенно актуальна в контексте анализа текстов, созданных ИИ, где предвидение и адаптация к новым технологиям становятся критически важными для обеспечения достоверности и юридической значимости доказательств, основанных на лингвистическом анализе. В статье справедливо отмечается, что надежность и допустимость таких доказательств требует междисциплинарного подхода и строгой валидации.

Что дальше?

Представленные исследования лишь обозначают горизонт, а не его предел. Возможности больших языковых моделей в контексте криминалистической лингвистики демонстрируют, как любая система, стремящаяся к моделированию человеческого языка, неизбежно сталкивается с вопросом аутентичности. Версионирование текстовых данных — форма памяти, но и форма забвения, ведь каждая итерация скрывает следы предыдущих. Устаревание методов атрибуции авторства — не вопрос времени, а его естественное следствие.

Потребность в гибридном анализе, объединяющем традиционные стилометрические подходы с возможностями машинного обучения, очевидна. Однако, истинный вызов заключается не в создании более сложных алгоритмов, а в понимании их границ применимости. Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга, пересмотра фундаментальных предпосылок, лежащих в основе любой экспертной оценки.

Остается открытым вопрос о том, сможет ли криминалистическая лингвистика адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту генеративного искусственного интеллекта. Или же она станет лишь архивным свидетельством эпохи, когда текст еще мог быть надежным индикатором человеческой идентичности. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.06922.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-10 04:31

🚀 Квантовые новости