В публикации IEEE Spectrum от 5 ноября 2026 года описана система текстовой водяной маркировки OpenAI textGrain. Приведённые там оценки OpenAI показывают: детектор находил метку примерно в 80% тестовых текстов длиной 200 токенов и в 95% текстов длиной 400 токенов, но после замены слов синонимами показатель для 400-токенных отрывков падал до 17%. Для читателя это означает, что результат детектора нельзя трактовать как самостоятельное доказательство авторства.
Как устроен textGrain
По словам Xiang Li, соавтора технического отчёта textGrain и исследователя Пенсильванского университета, система использует секретный ключ. Он влияет на выбор токенов — слов или их фрагментов, которые модель рассматривает при генерации, — и оставляет статистический сигнал. Детектор с тем же ключом ищет этот сигнал в готовом тексте.
Как сообщает IEEE Spectrum, textGrain также учитывает энтропию — меру непредсказуемости выбора следующего токена. Li описывает её как ресурс, которым можно управлять при добавлении водяного знака, стараясь сохранить естественность текста.
Длина заметно влияет на результат
В оценках OpenAI на психологических вопросах из базы ELI5 детектор находил водяной знак примерно в 80% текстов длиной 200 токенов и в 95% текстов длиной 400 токенов. IEEE Spectrum приводит для этих объёмов приблизительные соответствия в 150 и 300 слов.
Эти проценты показывают долю обнаруженных водяных знаков среди тестовых текстов соответствующей длины. Они не означают вероятность того, что произвольный фрагмент написан искусственным интеллектом. Короткий ответ может содержать слишком мало статистического материала для надёжного решения.
Синонимы ослабляют сигнал
В отдельной оценке OpenAI для отрывков на 400 токенов исходный показатель обнаружения составлял 92% от тестовых текстов. После замены 10% слов синонимами он снизился до 66%, а при замене до 25% — до 17%.
Li объясняет это зависимостью сигнала от предшествующих токенов: изменение одного слова способно нарушить водяной знак не только в этой позиции, но и в нескольких последующих. Поэтому обычное редактирование может существенно изменить результат, даже если общий смысл фрагмента сохраняется.
Что это означает для пользователей в ЕС
IEEE Spectrum сообщает, что OpenAI указывает уровень ложных срабатываний 1% для текстов без водяного знака. Это означает примерно один ошибочно отмеченный фрагмент на 100 таких тестовых фрагментов, а не вероятность ошибки для любого применения.
Публикация связывает textGrain с европейскими правилами прозрачности, но не приводит полный текст применимых норм и не называет установленный ими порог точности. Поэтому приведённые цифры сами по себе не позволяют заключить, соответствует ли система требованиям законодательства. В доступных материалах также нет независимых тестов, подтверждающих показатели OpenAI.
Как интерпретировать обнаружение
Водяной знак невидим читателю. Положительный результат показывает наличие статистического сигнала, но не определяет долю человеческого участия; отрицательный результат не доказывает, что текст написан человеком. Для проверки учебной, рабочей или редакционной работы textGrain по этим данным можно рассматривать только как один из сигналов, а не как окончательный вердикт.
Локальная проверка в доступных материалах не проводилась: опубликованные числа относятся к оценкам OpenAI, пересказанным IEEE Spectrum. Поэтому их нельзя расширять до универсальной надёжности для других языков, моделей, жанров или способов редактирования.
