> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://babiy.pro/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Я хотів обдурити ШІ-детектор. Довелося пояснити ChatGPT, що я думаю і відчуваю
- URL: https://babiy.pro/blog/pangram-chatgpt-eksperyment/
- Published: 2026-10-28T13:59:33.000Z
- Updated: 2026-10-28T13:59:33.000Z
- Description: Три перевірки Pangram, дві невдалі спроби відтворити мій стиль і питання, яке змінило роботу з ChatGPT: чому я взагалі взявся за цей текст?
- Author: Олександр Бабій
- Tags: AI та професійні системи, Кейс

У Facebook я побачив допис колеги, яка працює з текстами та просуванням. Вона пояснювала, чому в агенції не використовують ШІ для написання матеріалів: деякі редакції перевіряють тексти детекторами й не приймають матеріали з ознаками генерації. У дописі рекомендувала Pangram.

Я користуюся ШІ багато й відкрито. Приховувати це мені не потрібно. Але рекомендація «найкращого детектора» зачепила мій спортивний інтерес: «Блін, ну щоб я не зміг обдурити той Pangram?»

## Дивитися або слухати

Аудіоверсія — слухати

0:00

/1769.613061

1×

Цю історію можна подивитися, послухати або прочитати нижче. Поруч із результатами перевірок є скриншоти й оригінальні PDF. Повні тексти генерацій, чат і плагін зібрані наприкінці.

## З чого почалася перевірка

Я не вірив, що детектор здатен побачити щось істотно глибше за знайомі конструкції: типові вступи, характерні словосполучення, однакові переходи. Якщо ChatGPT напише текст моїм стилем, без цієї очевидної шаблонності, — невже Pangram усе одно його впізнає? Хотілося перевірити саме це припущення. І, звичайно, довести собі, що я можу перехитрити машину.

Для цього я обрав конкретну задачу: ChatGPT мав написати вступ до мого відео про ШІ-детектори — пояснити, чому я вирішив їх перевірити та що збираюся робити. Усі три тексти, про які йтиметься далі, — версії такого вступу. Посібник із фандрейзингу я дав як зразок власного письма.

Pangram аналізує готовий текст і класифікує його як людський, згенерований ШІ або змішаний. За описом розробників, модель навчають на людських і машинних текстах та додатково донавчають на складних прикладах, де вона помиляється. Це пояснення самого сервісу. Мене цікавило, як він упорається з моїми українськими текстами.

[Pangram: сервіс](https://www.pangram.com/?ref=babiy.pro)

[Як розробники Pangram описують роботу моделі](https://www.pangram.com/research/how-it-works?ref=babiy.pro)

Для першої перевірки потрібен був текст, походження якого я знаю. Я згадав про свій «Посібник з фандрейзингу для бізнес-об’єднань», виданий у 2017 році. Він пройшов професійну редактуру й містить авторські пояснення, описи, алгоритми та зразки документів.

До речі, бути достатньо старим, щоб мати тексти до появи ChatGPT, іноді навіть корисно 😉.

Я очікував, що формалізовані фрагменти можуть збити детектор із пантелику. Проте в перевірених мною уривках посібника він показував 100% Human. Хибного спрацювання на цих прикладах я не отримав.

Скриншота початкової контрольної перевірки я не зберіг, тому тут можу запропонувати тільки свій опис і сам посібник для Вашої перевірки.

[Посібник 2017 року — опублікований PDF](https://platforma-msb.org/wp-content/uploads/2018/03/Fundraising%5Ffor%5FBMOs%5FBabij%5F2017.pdf?ref=babiy.pro)

Контрольна перевірка не підтвердила мого скепсису: навіть формалізовані фрагменти посібника Pangram визначав як людські. Добре. Тепер потрібно було отримати протилежний випадок — текст, який згенерував ChatGPT, але детектор прийняв би за мій.

## «Напиши в моєму стилі»: перша спроба

Я дав ChatGPT свій посібник і попросив написати вступ до відео в моєму стилі. Детально розповідати про себе не став: ось же цілий посібник, читай і відтворюй. Модель запропонувала такий початок:

> Скажу чесно: коли я вперше побачив, як цілком серйозні люди перевіряють тексти за допомогою «детекторів штучного інтелекту», мене це дещо здивувало. Не сам факт існування таких програм. Здивувала впевненість, із якою результат перевірки іноді перетворюють на вирок: писала людина чи не писала.

> А тепер уявіть просту ситуацію. Ви підготували статтю, звіт чи навчальний матеріал. Витратили декілька днів, перевірили факти, віддали редактору, виправили зауваження. І ось хтось вставляє Ваш текст у відповідне віконце, натискає кнопку та повідомляє: «Це написав ШІ!»

Тема начебто моя: детектори, тексти, авторство. У вступі вже є конфлікт — людина працює над матеріалом, а машина ставить під сумнів її роботу. Після цього ChatGPT пропонує взяти мій старий посібник і перевірити, наскільки детекторам можна довіряти. Саме цей згенерований вступ я й відправив у Pangram.

Результат першої спроби — 94% AI / 6% Human на 307 словах. Текст я перед перевіркою руками не редагував.

![Pangram 4.1 — 94 відсотки AI](https://babiy.pro/content/images/2026/10/pangram-94-percent-ai.png)

307 слів · 94% AI / 6% Human

[Спроба 1 — результат Pangram307 слів · 94% AI / 6% Human · оригінальний PDFscreencapture-pangram-dashboard-2026-10-27-18\_38\_00.pdf987 KBdownload-circle](https://babiy.pro/content/files/2026/10/screencapture-pangram-dashboard-2026-10-27-18%5F38%5F00-1.pdf "Відкрити PDF у новій вкладці")

Поки що машина мене не пропустила. Я дав їй зразок свого письма, попросив відтворити стиль і отримав майже суцільну позначку AI. Моє початкове припущення явно потребувало кращої перевірки. Наступну спробу я вирішив підготувати серйозніше.

## Я пояснив свій стиль докладніше

Можливо, ChatGPT просто недостатньо добре зрозумів мене як автора? Посібник пройшов професійну редактуру. Отже, варто було дати йому ще й живе мовлення, пояснити власні прийоми та зберегти все це як авторський профіль.

Для наступної спроби я використав Anti-Slop Editor — плагін власної розробки, у якому збирав методику роботи з текстом. У чистому чаті дав той самий посібник і два файли розшифровки одного живого воркшопу. Так у моделі були і професійно відредагований письмовий текст, і спонтанне мовлення.

Я пояснив, що використовую складніші речення, коли треба передати умови й нюанси, можу поєднувати професійну лексику зі сленгом, люблю історії, приклади та самоіронію. ChatGPT проаналізував матеріали й мої уточнення та підготував авторський профіль. Я попросив зберегти його в плагіні, щоб використовувати й в інших чатах.

Коли профіль був готовий, я повернув ChatGPT той самий вступ на переписування. Задача залишалася тією самою, але тепер помічник знав значно більше про те, як я будую речення, пояснюю та жартую. Ось як він почав другу версію:

> Уявіть собі ситуацію. Ви написали текст. Самі. Своїми руками, а головне — власною головою. Можливо, навіть кілька разів його переписали, бо, як це часто буває, найкращі думки приходять уже після того, як відправив матеріал редактору.

> А потім хтось завантажує Ваш текст у спеціальну програму й урочисто повідомляє: «Вітаю, Вас викрито! 97% — штучний інтелект».

Змінилися слова й інтонація: з’явилися «власна голова», «урочисто повідомляє», іронія над ситуацією. Далі був і жарт, у якому я впізнавав свій задум:

> Я достатньо старий, щоб мати тексти, написані ще до того, як ChatGPT навчився писати тексти за нас.

Цю версію я знову відправив у Pangram. Результат — 84% AI / 16% Human на 447 словах.

![Pangram 4.1 — 84 відсотки AI](https://babiy.pro/content/images/2026/10/pangram-84-percent-ai.png)

447 слів · 84% AI / 16% Human

[Спроба 2 — результат Pangram447 слів · 84% AI / 16% Human · оригінальний PDFscreencapture-pangram-dashboard-2026-10-27-22\_07\_39.pdf962 KBdownload-circle](https://babiy.pro/content/files/2026/10/screencapture-pangram-dashboard-2026-10-27-22%5F07%5F39-1.pdf "Відкрити PDF у новій вкладці")

Ідея пожартувати про мій вік була справді моєю — я й вище не втримався 😉. У другій генерації фрагмент із цим жартом Pangram переважно позначив як людський. Це було цікаво: саме тут я впізнавав себе, хоча решту тексту детектор усе одно визначив переважно як AI.

Я дав помічнику більше матеріалів, уточнив стиль, отримав текст із близькою мені самоіронією. Очікуваного результату це не дало. Чому окремий фрагмент виглядав і звучав доречно, а зі вступом загалом щось усе ще не складалося?

## Чию історію розповідав ChatGPT?

Я повернув другий результат у чат. Ми розбирали позначений як людський фрагмент, надто гладкі переходи, жарти й композицію. Шукали, що ще виправити в уже написаному. І лише тоді ChatGPT запитав: чому я взагалі задумав цей експеримент?

Після цього стало видно, що обидві версії розповідають одну й ту саму історію. В першій людина кілька днів працює над текстом, а детектор виносить їй вирок. У другій вона пише «власною головою», а машина її «викриває». Далі неминуче постає питання: кому вірити та як захистити автора від несправедливого звинувачення?

Але ж я не з цього починав. Мене ніхто не звинувачував. Я не намагався довести, що не користуюся ШІ, — я ним користуюся постійно й не бачу причин цього приховувати. Мене зачепило твердження про можливості конкретного інструмента: невже він справді впізнає генерацію, якщо я добре поставлю задачу ChatGPT?

Довелося повернутися до самого початку: ось допис колеги, ось моя недовіра до детектора, ось азарт його перевірити. У першому запиті я цього не пояснив. ChatGPT сам заповнив прогалину, а потім, коли я попросив переписати вступ моїм стилем, старанно вдосконалював власну вигадку.

Тепер я попросив змінити сам принцип роботи: спершу з’ясувати, що я хочу сказати й чому, потім побудувати логіку розповіді, а вже тоді писати та редагувати. У новій версії з’явився такий початок:

> Нещодавно натрапив у Facebook на допис колеги про те, чому вони не користуються штучним інтелектом для написання текстів. Ну, не користуються — це їхнє право. Я, наприклад, користуюся, і досить активно. Але в тому дописі була ще й рекомендація: якщо хочете перевірити, чи текст написаний ШІ, використовуйте Pangram. Мовляв, найкращий детектор.

Тепер у вступі була й та сама реакція, з якої я почав:

> Тому перша моя думка була приблизно така: «Блін, ну щоб я не зміг обдурити той Pangram?»

З такого початку випливав і сенс моєї перевірки. Якщо Pangram упізнає генерацію, доведеться переглянути моє припущення про нього. Якщо помилиться — розбиратися, що саме спрацювало. А посібник 2017 року потрібен, щоб спочатку подивитися, як інструмент оцінює текст відомого походження.

Самих речень я й цього разу не переписував. Я пояснював реальні обставини, відкидав приписаний мені мотив і змінював задачу. Формулювання генерував ChatGPT. Тобто допомога ШІ нікуди не зникла — змінилося те, на чому він будував текст.

Із третьої версії я вибрав початковий фрагмент і відправив у Pangram. Цього разу сервіс нарахував 168 слів і показав 27% AI / 73% Human.

![Pangram 4.1 — 27 відсотків AI, 73 Human](https://babiy.pro/content/images/2026/10/pangram-27-percent-ai-2.png)

168 слів із третьої генерації · 27% AI / 73% Human · Mixed

[Спроба 3 — результат Pangram168 слів · 27% AI / 73% Human · оригінальний PDFscreencapture-pangram-dashboard-2026-10-27-22\_31\_06.pdf932 KBdownload-circle](https://babiy.pro/content/files/2026/10/screencapture-pangram-dashboard-2026-10-27-22%5F31%5F06.pdf "Відкрити PDF у новій вкладці")

У відео я називаю це перемогою над детектором. На скриншоті результат Mixed: перевірений фрагмент переважно класифікований як людський, частина позначена як AI. Важливо, що 27% стосуються цього фрагмента, а не всього тексту третьої генерації.

Звичайно, три різні тексти на 307, 447 і 168 слів не дозволяють довести, що саме змінило оцінку Pangram. Разом змінювалися обсяг, зміст і спосіб роботи. Робити з цих цифр гарантію обходу детектора я не можу.

Але різницю між вступами можна оцінити й без детектора. У перших двох версіях ChatGPT написав про ображеного автора й несправедливу машину. У третій почав із моєї самовпевненості, скепсису та спроби перевірити інструмент. Слова в усіх випадках генерував ШІ, але тепер початок відповідав тому, що я справді хотів розповісти.

Власне, тут і виникло питання, з яким я закінчив відео: якщо заради такого результату мені довелося пояснити свій задум, продумати хід розповіді та перевірити готовий текст — чи справді головною задачею весь цей час було «обдурити» детектор?

## Що я тепер залишаю собі, коли працюю з ШІ

На початку я хотів, щоб ChatGPT написав текст, який детектор не відрізнить від мого. У процесі виявилося, що «схожий на мене» може означати дуже різні речі. Модель засвоїла мої мовні прийоми, але не могла знайти в посібнику відповідь на питання, чому вчорашній допис змусив мене взятися за новий експеримент. Цю відповідь мав дати я.

Тому головна помилка була ще до редактури. Я попросив написати вступ, не пояснивши власного задуму, а потім намагався виправити це докладнішим описом стилю. Поки ми обговорювали синтаксис і жарти, вихідна вигадка залишалася недоторканною.

Для наступного тексту я починав би саме із задуму: що я хочу сказати, звідки взялася ця думка, на що спираюся та до якого висновку хочу провести читача. Якщо Ви пишете методичний матеріал, це може бути робоча задача й аргументи. Особистий конфлікт заради ефектного початку вигадувати не потрібно.

Потім разом із ChatGPT варто розібрати структуру: що читач має зрозуміти спочатку, які факти потрібні для висновку, де бракує пояснення. Після цього ШІ може розгорнути погоджений задум у чернетку. Ви перевіряєте, чи не з’явилося в ній чужих мотивів або тверджень; помічник виправляє конкретні місця. Коли зміст тримається, можна редагувати мову.

А під час читання чернетки я перевіряв би не тільки те, чи подобаються мені слова. Чи справді я так думав? Чи з цієї причини почав діяти? Чи випливає висновок із того, що я перевірив? У нашому випадку ці питання змінили текст набагато суттєвіше, ніж чергова стилістична правка.

Саме для такої роботи я й змінював **Anti-Slop Editor**: щоб помічник спочатку розібрався із задумом, а потім допомагав його сформулювати. Його методику та архів залишаю нижче.

На підготовку цього матеріалу, за моїми підрахунками, пішло менше доби від ідеї до запису й менше восьми годин моєї роботи: перевірки, зміни та суперечки з агентами.

Без помічника я витратив би значно більше часу. А можливо, просто оцінив би трудомісткість і відклав цю ідею назавжди. Мене цікавить саме така продуктивність: довести до результату роботу, до якої інакше могли б не дійти руки. За думку й висновки я відповідаю сам; ШІ допомагає їх перевірити, розгорнути та перепакувати для різних форматів.

Чи траплялося Вам отримати від ШІ текст, схожий на Ваш стиль, але з думкою, якої Ви не висловлювали? Напишіть у коментарях, на якому місці Ви це помітили й що довелося пояснити помічнику.

## Матеріали досліду та інструмент

Тут зібрані джерела, чат, інструмент і три генерації без виправлень. У збережених текстах ChatGPT обіцяє переклад англійською та перевірку трьома детекторами. Це запропонований ним план, який у цьому досліді я не виконував: працював з українськими текстами й Pangram. Залишаю ці місця, щоб було видно, що саме видала модель.

У третій генерації також залишене твердження про перевірку незмінності файла за хешем. Сам хеш ідентифікує конкретну копію, але не доводить дату її створення: для цього потрібен незалежний датований контрольний запис.

### Чат і Anti-Slop Editor

[Повний публічний чат експерименту](https://chatgpt.com/share/6ae1a362-b370-83eb-aeb3-6fddc000d8ef?ogimg=plain&ref=babiy.pro)

У публічному чаті можна простежити зміни задачі й методики. В архіві — Anti-Slop Editor 0.8.1 для роботи із задумом, структурою та редактурою. Щоб налаштувати його під себе, дайте йому власні зразки письма та поясніть, що для Вас важливо в тексті. Мій персональний профіль до універсального інструмента не входить.

[Anti-Slop Editor 0.8.1Архів плагінаAntiSlop\_Editor\_0.8.1.zip58 KBdownload-circle](https://babiy.pro/content/files/2026/10/AntiSlop%5FEditor%5F0.8.1.zip "Download")

### Перша генерація — 307 слів за Pangram, 94% AI

**Чи можна довіряти детекторам штучного інтелекту?**

Скажу чесно: коли я вперше побачив, як цілком серйозні люди перевіряють тексти за допомогою «детекторів штучного інтелекту», мене це дещо здивувало. Не сам факт існування таких програм. Здивувала впевненість, із якою результат перевірки іноді перетворюють на вирок: писала людина чи не писала.

А тепер уявіть просту ситуацію. Ви підготували статтю, звіт чи навчальний матеріал. Витратили декілька днів, перевірили факти, віддали редактору, виправили зауваження. І ось хтось вставляє Ваш текст у відповідне віконце, натискає кнопку та повідомляє: «Це написав ШІ!»

Що робити? Доводити, що Ви не робот? А як саме?

Я вирішив підійти до питання дещо інакше. У 2017 році вийшов мій «Посібник з фандрейзингу для бізнес-об’єднань», підготовлений у рамках проекту Програми розвитку ООН. Текст проходив звичайну редактуру, верстку, друк. На той час ChatGPT не існував. Отже, у нас є цілком придатний матеріал для перевірки.

І ще одна деталь. Мій посібник ніхто не писав для експерименту. Я не підбирав слова так, щоб сподобатися детектору, не вставляв навмисних помилок і не намагався нікого перехитрити. Це звичайний професійний текст для людей, які вирішували цілком практичні задачі із залучення фінансування. Саме тому він цікавий: ми знаємо його походження ще ДО перевірки.

Перший результат — 100% «людина». Чудово! Але чи означає це, що детектор завжди правильно встановлює походження тексту? Звичайно, НІ.

Спробуємо ускладнити завдання. Візьмемо людський текст і перекладемо його англійською за допомогою ChatGPT. Потім попросимо ШІ написати новий матеріал у подібному стилі. Далі підготуємо два незалежні варіанти редактури: за допомогою спеціального плагіна та вручну. І кожен варіант перевіримо трьома різними системами.

Важливе уточнення: наша мета — не приховати використання ШІ. Особисто я не бачу в ньому нічого ганебного. Мені цікаво інше: що саме визначає детектор — автора, спосіб написання чи певні особливості готового тексту?

Бо якщо ми довіряємо машині вирішувати, хто є автором, варто спочатку з’ясувати, НАСКІЛЬКИ правильно вона це робить.

Отже, переходимо до експерименту!

### Друга генерація — 447 слів за Pangram, 84% AI

#### Чи можна довіряти детекторам штучного інтелекту?

Уявіть собі ситуацію. Ви написали текст. Самі. Своїми руками, а головне — власною головою. Можливо, навіть кілька разів його переписали, бо, як це часто буває, найкращі думки приходять уже після того, як відправив матеріал редактору.

А потім хтось завантажує Ваш текст у спеціальну програму й урочисто повідомляє: «Вітаю, Вас викрито! 97% — штучний інтелект».

І тут виникає цікава юридична, а точніше — майже філософська колізія. Ви точно знаєте, що писали цей текст. Машина впевнена, що ні. І кому ми будемо вірити?

Звичайно, можна образитися на машину. Але, по-перше, їй байдуже, а по-друге, мені стало цікаво, звідки вона взагалі знає, хто написав текст.

І ось тут у мене знайшлася одна невеличка перевага. Я достатньо старий, щоб мати тексти, написані ще до того, як ChatGPT навчився писати тексти за нас. У 2017 році вийшов мій «Посібник з фандрейзингу для бізнес-об’єднань», який ми готували в межах проєкту ПРООН. Там 168 сторінок, професійна редактура, коректура — усе як у дорослих.

Машини часу в мене, на жаль, немає. Тому повернутися у 2017-й і попросити ChatGPT написати за мене посібник я фізично не міг. Хоча, підозрюю, тоді я був би не проти трохи зекономити на цьому часі.

Отже, беремо текст, походження якого нам відоме, і віддаємо його на суд штучному інтелекту.

Перший детектор каже: 100% людина.

Ну, дякую. Приємно дізнатися, що я все-таки людина, хоча іноді, особливо після третьої години роботи над грантовою заявкою, у мене самого виникають певні сумніви.

Але один правильний результат ще не доводить, що система працює правильно. Навіть годинник, який стоїть, двічі на добу показує точний час. Тому спробуємо трохи ускладнити експеримент.

Спочатку перекладемо фрагмент посібника англійською за допомогою ChatGPT. Потім попросимо його написати абсолютно новий текст, але в моєму стилі. Далі спробуємо відредагувати результат двома способами: за допомогою спеціального плагіна та звичайної людської редактури. А всі отримані тексти пропустимо через три різні детектори.

Чому три? Бо якщо одна машина каже, що Ви робот, це ще пів біди. А от якщо три машини почнуть сперечатися між собою, хто з них правильно визначив Вашу біологічну приналежність, — ось це вже цікаво!

Причому одразу домовимося: ми не будемо змагатися за звання найкращого маскувальника штучного інтелекту. Я взагалі вважаю, що використовувати ШІ для роботи з текстами абсолютно нормально. Питання в іншому.

**Що насправді вимірюють ці детектори?** Чи можуть вони встановити авторство? Чи просто впізнають певні мовні конструкції, які частіше зустрічаються в текстах, створених мовними моделями?

А головне — чи можна на підставі такого результату звинувачувати людину в тому, чого вона не робила?

Тому сьогодні у нас буде невеличкий експеримент із досить цікавими наслідками. І, можливо, після нього ми трохи інакше подивимося не лише на детектори, а й на саме поняття авторства в епоху штучного інтелекту.

Поїхали!

### Третя генерація — повний текст; результат 27% стосується фрагмента

Нижче наведено всю третю генерацію. Оцінка 27% AI / 73% Human стосується початкового фрагмента зі 168 слів за підрахунком Pangram. Його межі та результат можна звірити з оригінальним PDF.

#### Чи можна довіряти детекторам штучного інтелекту?

Нещодавно натрапив у Facebook на допис колеги про те, чому вони не користуються штучним інтелектом для написання текстів. Ну, не користуються — це їхнє право. Я, наприклад, користуюся, і досить активно. Але в тому дописі була ще й рекомендація: якщо хочете перевірити, чи текст написаний ШІ, використовуйте Pangram. Мовляв, найкращий детектор.

І от тут мені стало цікаво.

Бо я, скажу чесно, до всіх цих детекторів ставився досить скептично. Ну що вони там можуть аналізувати? Типові конструкції, характерні словосполучення, оці нескінченні «у сучасному світі» та «важливо зазначити»? Прибрати з тексту очевидні шаблони — і що тоді залишиться детектору?

Тому перша моя думка була приблизно така: «Блін, ну щоб я не зміг обдурити той Pangram?»

Причому мені абсолютно не потрібно приховувати використання ШІ. Я його люблю, постійно використовую в роботі й не вважаю, що текст обов'язково потрібно написати власноруч, бажано гусячим пером, щоб він мав якусь цінність. Мене зацікавило інше: а чи справді ця штука настільки розумна, як про неї розповідають?

Ну добре. Будемо перевіряти.

Але тут виникла одна методологічна проблема. Щоб перевірити детектор, нам потрібен текст, про походження якого ми знаємо напевно. Причому не просто «я точно пам'ятаю, що писав сам», а щоб це можна було підтвердити незалежно від моєї пам'яті.

І ось тут виявилося, що бути достатньо старим — іноді навіть перевага.

У 2017 році вийшов мій «Посібник з фандрейзингу для бізнес-об'єднань», підготовлений у межах проєкту ПРООН. Повноцінне друковане видання, 168 сторінок, професійний редактор, коректор. ChatGPT тоді ще не існував, посібник опублікований, а незмінність файла можна перевірити за контрольним хешем.

До речі, я про цей посібник саме завдяки експерименту й згадав. Так що Pangram ще нічого не довів, а певну користь уже приніс.

Завантажую фрагмент у детектор. Результат — 100% людина.

Ну, приємно. Принаймні з цього питання у нас із машиною розбіжностей немає.

Але це, власне, лише початок експерименту. Бо якщо система правильно розпізнала текст, написаний до появи ChatGPT, із цього ще не випливає, що вона здатна відрізнити людське письмо від машинного після перекладу, редактури чи стилістичної переробки.

Тому далі зробимо ось що. Візьмемо мій посібник і перекладемо фрагмент англійською за допомогою ChatGPT. Потім попросимо його написати абсолютно новий текст, але в моєму стилі. Спробуємо два способи редактури — спеціальним плагіном і вручну. І все це перевіримо трьома різними детекторами.

Мені цікаво, на якому саме етапі вони почнуть змінювати свої рішення. І чи погоджуватимуться між собою.

Бо я починав із досить самовпевненого припущення, що обдурити такий детектор буде нескладно. Тепер маю можливість це перевірити.

І якщо з'ясується, що я недооцінив машину, — ну що ж, теж непоганий результат. Особливо якщо вдасться зрозуміти, у чому саме я помилявся.

Отже, перевіряємо не лише Pangram. Трохи мою самовпевненість — також.

### Додаткова копія результату третьої перевірки

Ще одна збережена копія скриншота та PDF третього тесту. Результат той самий: це не четверта перевірка.

![Pangram 4.1: третя перевірка, 168 слів, 27% AI та 73% Human](https://babiy.pro/content/images/2026/10/pangram-27-percent-ai-1.png)

[Спроба 3 — додаткова копія PDFКопія результату третьої перевірки, не окремий тестscreencapture-pangram-dashboard-2026-10-27-22\_31\_06.pdf932 KBdownload-circle](https://babiy.pro/content/files/2026/10/screencapture-pangram-dashboard-2026-10-27-22%5F31%5F06-1.pdf "Відкрити PDF у новій вкладці")

### Джерела про детектори

Ці матеріали дають ширший контекст до мого окремого випадку. У порівнянні, опублікованому в International Journal for Educational Integrity, Pangram показав найкращі результати серед чотирьох перевірених систем на їхньому наборі даних. Epoch AI окремо перевіряли тексти, згенеровані з наслідуванням конкретних авторів, і зафіксували пропуски детекторів. Ці результати не є гарантією поведінки на моєму чи Вашому тексті.

[Who wrote this? — порівняння детекторів, International Journal for Educational Integrity](https://link.springer.com/article/10.1007/s40979-026-00226-w?ref=babiy.pro)

[Epoch AI — перевірка детекторів на текстах із наслідуванням авторського стилю](https://epoch.ai/data-insights/ai-detectors-false-negatives?ref=babiy.pro)

[Pangram — опис навчання та роботи класифікатора](https://www.pangram.com/research/how-it-works?ref=babiy.pro)

[Посібник з фандрейзингу для бізнес-об’єднань — PDF](https://platforma-msb.org/wp-content/uploads/2018/03/Fundraising%5Ffor%5FBMOs%5FBabij%5F2017.pdf?ref=babiy.pro)