Почему тексты ИИ похожи как под копирку: измеряем шаблонность шинглами, MinHash и метриками структуры

Генеративные модели прочно вошли в контент-производство, но у них есть заметный побочный эффект: тексты получаются шаблонными. Даже при разных запросах результат часто выглядит так, будто его писал один человек по одному лекалу. В статье разбирают, откуда берётся эта унификация и почему модели тяготеют к усреднённым формулировкам.

Чтобы перевести ощущение «всё одинаковое» в цифры, авторы предлагают три подхода. Шинглы — разбивка текста на пересекающиеся фрагменты и поиск совпадений. MinHash — вероятностный алгоритм, который быстро оценивает похожесть даже на больших объёмах. И метрики структуры, которые анализируют не слова, а организацию текста: длину абзацев, порядок блоков, повторяемость синтаксических конструкций. Вместе эти методы позволяют измерить степень шаблонности и отделить осознанное следование жанру от реальных ограничений генеративных моделей.