Актуальность Степень важности проекта в данный момент и в данной ситуации для решения определенной проблемы, задачи или вопроса (не более 1500 символов) Актуальность проекта обусловлена тем, что в данный момент происходит активное наполнение различных веб-сервисов генеративным контентом (текст, изображения). Его сложность визуального отличия от человеческого творчества создает риски: распространение дезинформации, проблемы с авторством, академической честностью и доверием к цифровой среде. Его качество достигло уровня, когда даже эксперты не всегда могут отличить его от созданного человеком. Существующие решения часто требуют ручной загрузки файлов в отдельные сервисы, что неэффективно для повседневного использования. Возникает острая потребность в инструменте, который позволяет в реальном времени, непосредственно в браузере, оценивать происхождение контента, обеспечивая пользователю информационную безопасность и осознанность. Проблема Данный проект решает проблему отсутствия удобного и оперативного инструмента для автоматического определения AI-генерированного контента непосредственно на веб-страницах. Пользователям (исследователям, студентам, журналистам, обычным читателям) приходится вручную копировать текст или загружать изображения в сторонние сервисы, что нарушает рабочий процесс и не позволяет быстро оценить достоверность источника. Это создает риск цитирования непроверенных или сфабрикованных данных, использования сгенерированных изображений под видом реальных, что в итоге подрывает доверие к информации в сети. Данное расширение поможет восстановить прозрачность и доверие пользователей к информации. Цель Разработать сервис (расширение для браузера, веб-сайт), способного с заданной точностью (не ниже 85%) автоматически анализировать текстовый и графический контент на открытой веб-странице и маркировать элементы, созданные искусственным интеллектом. Задачи Ключевые задачи проекта состоят из: 1. Исследовательский анализ. Изучить современные методы генерации текста и изображений (GPT, Diffusion models) и существующие подходы к их детекции (анализ статистических аномалий, "водяные знаки", классификация на основе моделей). 2. Проектирование архитектуры. Определить оптимальный стек технологий, спроектировать взаимодействие фронтенда (расширение), бэкенда (сервер анализа) и ML-моделей. 3. Разработка ML-компонента. Адаптировать и/или обучить модели для детекции AI-текста и изображений. Создать API для взаимодействия с этими моделями. 4. Создание MVP (Минимально жизнеспособного продукта). Разработать бэкенд-сервис и простое веб-интерфейс для ручной проверки файлов. 5. Интеграция в браузерное расширение. Реализовать расширение, которое внедряет скрипты на страницу, выделяет контент, отправляет его на анализ и визуально маркирует результаты. 6. Тестирование и валидация. Провести тесты на точность детекции на разнообразных датасетах (human-generated vs AI-generated) и юзабилити-тестирование интерфейса расширения. Результат Финальным продуктом является интуитивно понятное браузерное расширение (для Chrome/Edge/Firefox/т.п.). После установки в браузер появляется его иконка, позволяющая включить/выключить сканирование текущей страницы. В активном режиме расширение в фоновом режиме анализирует веб-страницы, подсвечивая возможный AI-контент: например, рамкой вокруг изображений или подчеркиванием текстовых блоков. При наведении курсора или клике выводится краткая справка с вероятностью генерации ИИ (например: "Текст: 92% вероятность создания ИИ"). Дополнительно будет реализована функция ручной проверки: пользователь может выделить любой текст или перетащить изображение в pop-up окно расширения для получения развернутого отчета. Интерфейс будет минималистичным и ненавязчивым, чтобы не мешать основному взаимодействию с сайтом. Партнёры проекта — ***
