Двічі за місяць замовники на біржі назвали мої тексти схожими на згенеровані: відгук на задачу і відповідь у чаті, яка пройшла мій лічильник ШІ-слів. Дослідження StoryScope бачить схоже в оповіданнях: алгоритм упізнає ШІ за будовою і після чистки кліше. Найпростіша перевірка: уяви іншу задачу з таким самим заголовком. Якщо відгук підійде й туди, у ньому немає нічого для цього замовника.
Два ярлики за місяць
10 серпня я відповіла на задачу про налаштування трекінгу. Замовник написав, що не зрозумів, що я пропоную, і що це схоже на ChatGPT.
Текст писав ШІ: відгуки на біржі за мене пише Pivona, мій продукт, а відповідь 27 серпня, про яку нижче, я теж готувала з ШІ-асистентом. Відправляла обидва я.
Того ж вечора я зібрала собі лічильник ознак ШІ-тексту. Він рахує тире, протиставлення «не…, а…», три однорідні слова через кому, книжні слова й однакові за довжиною речення поспіль.
27 серпня я відповіла іншому замовнику в чаті проєкту. Лічильник показав: тире нуль, протиставлень «не…, а…» одне, трійок однорідних слів ніде. Наступного дня він чемно відмовився через ціну і написав, що все заплутано і що я, схоже, генерую тексти й не перевіряю їх.
Дослідження: ШІ в оповіданнях видно за будовою, навіть без кліше
У 2026 році дослідники з University of Maryland і Google DeepMind опублікували StoryScope. Вони взяли 10 272 оповідання, написані людьми, і попросили п’ять моделей (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek і Kimi) написати кожне на той самий сюжет.
Найближче до мого лічильника їхня окрема перевірка. Вони попросили Gemini прибрати кліше й пишномовність із 278 її ж текстів. Це схожий хід, що «ChatGPT, зроби людяніше». Показник розпізнавання (macro-F1) майже не впав: 95,5 % до чистки, 93,9 % після. Це тексти лише однієї моделі.
Головний класифікатор дослідження бачив лише будову: хто ухвалює рішення, як іде час, чим закінчується історія. Він відрізняв ШІ-тексти від людських із показником 93,2 % (macro-F1). Розпізнавав алгоритм. Чи так само розрізняють люди, ці цифри не показують.
Застереження: це оповідання англійською, у середньому близько п’яти тисяч слів. Відгуків серед них немає. Автори прямо пишуть, що коротші тексти таких ознак будови не тримають, тож на відгук дослідження не переносить ні цифр, ні самих ознак. Далі мої аналогії: чотири ознаки, які я впізнала у своїх двох текстах. Решту ознак, як-от емоції через тіло чи фінал-прийняття, я сюди не беру, бо вони про сюжет, а сюжету у відгуку немає.
Чотири ознаки з оповідань і на що вони схожі у відгуку
1. Відгук пояснює себе
У відгуку це звучить як «для мене головне результат» або «спершу я розбираюсь у вашому бізнесі». В оповіданнях ШІ проговорює тему прямо в 77 % текстів, люди в 52 %.
Мій відгук 10 серпня так і будувався: «я зазвичай починаю з того, щоб зрозуміти…», а в кінці обіцяв «прозору картину». Слова там теж були впізнавані: три протиставлення «не…, а…» на короткий текст. Що спрацювало, будова чи слова, я розділити не можу.
Перевірка: прочитай останнє речення. Якщо воно про те, яка ти і як працюєш, заміни його однією річчю з його задачі.
2. Натяк замість назви
У відгуку це «досвід у подібних проєктах» або «працювала з різними платформами». В оповіданнях ШІ називає конкретні тексти й авторів у 24 % випадків проти 47 % у людей. Аналогія тут найвільніша: дослідники рахували посилання на книжки й авторів. Назв інструментів там немає, тож беру з неї лише звичку називати конкретне.
У моєму відгуку 10 серпня їх не було: ні інструмента, ні поломки, ні перевірки.
Перевірка: підстав іншу задачу з тим самим заголовком. Якщо відгук досі підходить, у ньому немає нічого для цього замовника.
Назвати поломку, яку видно з його ж опису, не означає віддати роботу: платна частина в тому, щоб її полагодити. Інша річ, коли причину ще треба шукати в його акаунті. Тоді сама знахідка вже робота, і у відгуку я називаю лише, що саме перевірю.
3. Відповідь тематичними блоками
У переписці мені це нагадує відповідь, що закриває кожне питання окремим блоком. В оповіданнях у 79 % ШІ-текстів немає жодної побічної лінії проти 57 % у людей. ШІ частіше закриває все, що відкрив.
Моя відповідь 27 серпня була такою: 162 слова блоками «Про фразу», «Про ціну» і «Тепер про Analytics», майже втричі довше за його повідомлення. Він питав про фразу з мого відгуку і про ціну, а блок про Analytics я додала від себе. Замовник обрав слово «заплутано». Що саме він назвав заплутаним, блоки чи ціну, яку я подала як нижню межу без верхньої, я не знаю: було і те, і те.
Це вже мій висновок, не дослідження. Якщо він про щось спитав, відповідай одразу й коротко. Почекати може те, що ти хотіла додати від себе, і нехай воно лишиться відкритим.
4. Текст без адресата
У відгуку це видно за двома речами: у тексті немає жодного слова із задачі, а питання стосується того, що вже написано в ТЗ. В оповіданнях ШІ звертається до читача напряму в 7 % текстів проти 28 % у людей, але відгук звертається до замовника завжди, тому саму цю ознаку я сюди не переношу. Переношу її сенс: чи видно з тексту, що його прочитали.
Питання про те, що вже є в ТЗ, замовник читає як «ви не прочитали моє ТЗ». Мені саме так і закинули 28 серпня. Питання було по суті, але я не показала, з якого місця в ТЗ воно виросло, і воно прочиталось як непрочитане ТЗ.
Як я спитала б тепер: «У вас написано “переконатися”. Це значить, що покупки вже передаються в аналітику?»
Перевірка перед відправкою
Мої двоє замовників хоча б сказали це вголос. Відгук, на який просто не відповіли, причини не називає.
Перш ніж відправити, поки текст ще в полі. Це мої правила з двох випадків, не перевірений рецепт:
Якщо часу лише на один пункт, бери перший.
Якщо чернетку готує Піві, ШІ в Pivona
Pivona мій продукт, тож тут я упереджена.
У Pivona чернетку відгуку на проєкт із Freelancehunt готує Піві. Вона читає опис задачі, публічний профіль замовника, що про нього пишуть інші фрилансери, і ТЗ, якщо ти його прикріпила. Ці тексти, разом із прикріпленим ТЗ, Pivona передає AI-моделі стороннього постачальника, тож ТЗ під NDA прикріплюй, лише якщо договір дозволяє передавати його таким сервісам. Це теж текст моделі, тому ті самі п’ять пунктів стосуються і його; чи проходять її чернетки перевірку частіше, ніж текст із ChatGPT, я не міряла.
Для цього Freelancehunt підключається твоїм особистим API-токеном. Це неофіційна інтеграція: біржа її не погоджувала, а її підтримка відповіла користувачу, що не рекомендує давати цьому сервісу жодні дані, зокрема API-токен, і що це може бути небезпечно. Токен біржі не звужується: він відкриває все, що тобі доступно через API, а режим «тільки проєкти» — це моє обмеження, не замок біржі. Що саме Pivona читає і чим це ризиковано, я розписала в довідці, там само, як відкликати токен.
Зауваження до чернетки пиши в блоці «Пам’ятка для Піві» в тому ж вікні: «немає слова з ТЗ», «закінчується поясненням про себе». Вони зберігаються й враховуються в наступних відгуках. Що Піві з них узяла, видно там же. Надсилаєш ти: кнопка відкриває проєкт на біржі з текстом у буфері.
Перші 30 днів без картки: pivona.io/pro-pivona.
Де перевірка закінчується
Перевірка потрібна для одного: щоб наступне повідомлення замовника було про задачу. Чи стає від неї більше відповідей, я не міряла; чи варто було подаватись, вона теж не скаже.
Що спростувало б мою версію: якщо відгук одним абзацом, без блоків і з питанням, прив’язаним до слова з ТЗ, знову отримає «схоже на ШІ». Тоді справа не в будові.
Перший замовник, той, що назвав мій відгук схожим на ChatGPT, наступного дня написав знову: посилання на два проєкти, що зламано в кожному, і три прямі питання. На мою відповідь із розбором його стека ярлик не повторився, хоча чи саме через розбір, я не знаю. Через два дні він відмовився через ціну.
