Case study: how many errors are left in AI texts

Case study: how many errors are left in AI texts

По нашему опросу, большинство команд вычитывают тексты после генерации. И это совпадает с запросами, с которыми к нам приходят клиенты.

Самый частый: проверить грамматику, орфографию и естественность текста перед публикацией.

И это полностью оправдано.

Мы собрали внутреннюю статистику по количеству ошибок в AI-текстах на 1500 слов в разных языках. Выборка: 10 текстов на каждый язык.

Диаграммы — выше

Пояснения, что значит каждый вид ошибок:

• Орфография — опечатки
• Грамматика — неправильные формы слов, построение предложений
• Стилистика — неуместный стиль, повторы слов, тавтологии
• Смысловые — галлюцинации, бред
• Диакритика — ошибки в специальных символах языка: акценты, надстрочные знаки, особые буквы
• Локализация — использование англицизмов или неуместное употребление слов из других языков

Последнее, кстати, часто бывает при переводах с одного языка на другой. Например, у меня много раз в английский текст вставлялись слова на русском.

Интересно, что распределение синтаксических, лексических и орфографических ошибок сильно зависит от языка. Где-то страдает грамматика, где-то — естественность формулировок. Как видно из диаграмм, больше всего от ИИ пострадал румынский

Conclusion: AI сильно ускоряет производство текстов, но финальная вычитка всё ещё критична, особенно для affiliate и SEO-контента.