A Graphite marketingcég új vizsgálata azt térképezte fel, milyen szó‑ és kifejezéshasználati „tünetek” jellemzik a legújabb nyelvi modelleket. A kutatás szerint bár a korai, könnyen észrevehető jelek (például kötőjel‑túltengés) jelentősen csökkentek, a rendszerek továbbra is tipikus szófordulatokra és mondatszerkezetekre támaszkodnak — és minden modelltípusnak megvannak a saját, felismerhető szokásai.
Módszer
Graphite mintája 10 000, ChatGPT megjelenése előtti, ember által írt cikkből indult, ez szolgált kontrollcsoportként. A kutatók ezekből összefoglalókat készítettek, majd különböző AI modelleket kértek meg, hogy a vázlatok alapján írják újra a cikkeket; ez a megközelítés a forrástorzítás (source bias) csökkentését szolgálta. Így mind az emberi, mind az egyes modellek által írt minták összehasonlíthatók lettek a szavak és kifejezések gyakorisága, valamint a mondatszerkesztési mintázatok alapján.
Főbb eredmények
-
A kutatás szerint 13 000 kifejezés szerepelt legalább kétszer gyakrabban az AI‑generált mintákban, mint az emberi szövegekben — Graphite ezt tekinti „tellnek” (egyedi árulkodó jelnek).
-
Anthropic Opus 5.5: a legmarkánsabb „tell” a „dependable” szó volt, amely 23-szor gyakoribb az Opus 5.5‑ben, mint az emberi mintákban. Bár Opus 5.5 már elkerüli az egyszerű „ez nem X, ez Y” felépítést, gyakran használ hasonló, összehasonlító szerkezeteket („is more than an X, it’s a Y”). Különösen jellemző rá, hogy gyakran emeli ki, miért fontos valami: a „this matters” kifejezést 116-szor többször használta, míg a „why X matters” konstrukció 92‑szer gyakoribb volt, mint az emberi szövegekben.
-
OpenAI Astra: ennél a modellnél más jellegű tippek bukkantak fel. Astra sokszor említi, hogy valaminek „another dimension”‑je van, és gyakran óvatosan fogalmaz („may provide”, „can provide”) a hasznokkal kapcsolatban. Graphite legnagyobbnak ítélt „tellje” az úgynevezett „corrective framing”: a téma bemutatása úgy, hogy az „not simply X” vagy „rather than relying on X” formában jelenik meg — ezek a szerkezetek az Astra‑szövegekben több mint 100-szor gyakoribbak voltak, mint az emberi mintákban.
-
Kötőjelek (em‑dashes): a korábbi kritikákra reagálva a frontier laborok jelentősen csökkentették az em‑dash használatát. Graphite mintáiban Opus 5.5 99%-kal ritkábban alkalmazta az em‑dash‑t, Astra 88%-kal kevesebbszer használta, míg Google Gemini 3.1 Pro szinte teljesen elhagyta ezt a központi írásjelet.
Mit jelent ez a gyakorlatban?
Greg Druck, a Graphite vezető AI‑szakembere szerint a minták változása nem egyszerű csökkenést mutat: a laborok képesek eltávolítani a legismertebb, könnyen észrevehető tüneteket, de ennek hatására más, egyedi jellegzetességek tűnnek fel. Druck szerint a Claude modellek szóeloszlása közelebb kerül az emberi eloszláshoz az idő előrehaladtával, míg a GPT modellek esetében az eltérés növekszik.
A kutatás rávilágít arra is, hogy noha az Anthropic az Opus 5.5‑ről azt állította, hogy „természetesebben kommunikál, mint a korábbi modellek” és az írás „világosabb és könnyebben követhető”, illetve OpenAI a GPT‑6 alapú Sol és Luna kiadásoknál ígért kevesebb zsargont és furcsa fordulatot, a jellemző szó‑ és szerkezethasználat teljes eltüntetése nehéz feladat. Druck óvatosan megjegyezte: ezek hatalmas, milliárdok paraméterrel rendelkező modellek, korlátozott számú teszt futtatható rajtuk, és a nem kívánt minták gyakran „átcsúsznak”.
Következtetések
Graphite vizsgálata szerint a modellek folyamatosan finomítják a stílust, de az egyes rendszerekhez köthető, felismerhető kifejezések és szerkezetek továbbra is jelen vannak. Ez fontos lehet mindazok számára, akik AI‑detektálást fejlesztenek, illetve a szerkesztőknek és olvasóknak, akik szeretnék megérteni, milyen jelek árulkodhatnak gépi eredetről — ugyanakkor a kutatás azt is mutatja, hogy a „tünetek” nem állandóak, hanem a modellek és verziók szerint változnak.
