С повсеместным распространением текстов, созданных с помощью больших языковых моделей, люди все чаще ищут способы их распознать. Хотя ранние признаки, такие как тире и слово «delve», уже ушли в прошлое, исследователи утверждают, что у искусственного интеллекта остаются другие характерные речевые привычки. Новое исследование маркетинговой фирмы Graphite изучило особенности текстов передовых моделей, выявив любимые слова и фразы каждой системы.
Исследователи обнаружили 13 000 фраз, которые встречаются в контенте ИИ как минимум в два раза чаще, чем в текстах людей — именно это определение специалисты выбрали для «маркеров» ИИ. Главный директор по искусственному интеллекту компании Graphite Грег Друк отметил, что модели Claude со временем приближаются к человеческому распределению слов, в то время как модели GPT отдаляются от него.
Методология масштабного исследования языковых моделей
Изучение текстов ИИ в больших масштабах потребовало тщательной разработки дизайна исследования. Специалисты Graphite начали с базы данных из 10 000 статей, опубликованных до релиза ChatGPT, которая послужила контрольной группой с текстами, написанными людьми. Затем исследователи поручили различным моделям искусственного интеллекта переписать эти статьи на основе кратких изложений, чтобы максимально устранить предвзятость источников.
Имея сопоставимые образцы от людей и от каждой модели, исследователи смогли сравнить частоту появления определенных слов и фраз в текстах ИИ, а также более широкие закономерности построения предложений. Такой подход позволил выявить индивидуальные особенности каждого разработчика и каждой языковой версии.
Характерные особенности моделей Claude Opus 5.5 и Astra
Согласно результатам Graphite, главным маркером Claude Opus 5.5 является слово «dependable» («надежный»), которое появляется в 23 раза чаще, чем в образцах человеческой речи. Хотя Opus 5.5 теперь избегает конструкции «это не X, а Y», модель по-прежнему склонна утверждать, что что-то «является большим, чем просто X, это Y». Кроме того, модель часто подчеркивает важность явлений: фраза «this matters» встречается в 116 раз чаще, чем в человеческих текстах, а конструкция «why X matters» — на 92 раза чаще.
У модели Astra от OpenAI зафиксирован другой набор признаков. Система любит описывать «другое измерение» обсуждаемого вопроса и склонна смягчать утверждения формулировками о том, что действие «может обеспечить» определенную пользу. Главным маркером Astra исследователи называют «корректирующее обрамление», когда тема определяется как «не просто X» или предлагается в качестве альтернативы «вместо того, чтобы полагаться на X». Такие конструкции в текстах Astra встречались более чем в 100 раз чаще, чем у людей.
Перспективы устранения стилистических маркеров ИИ
Примечательно, что все ведущие лаборатории отреагировали на проблему чрезмерного использования тире. В образцах Graphite модель Opus 5.5 использовала этот знак препинания на 99% реже по сравнению с Opus 5. Astra теперь использует тире на 88% реже человеческих показателей, а Gemini 3.1 Pro практически полностью исключила тире из своих текстов.
Однако, несмотря на изменение отдельных признаков, общая их численность остается стабильной. По словам Грега Друка, маркеры не сокращаются: разработчики удаляют самые известные признаки, но появляются новые, причем каждая версия модели обладает собственными особенностями.
Стойкость таких маркеров вызывает удивление на фоне стремления лабораторий к созданию человеческих стилей письма. При выпуске Opus 5.5 компания Anthropic заявляла, что модель общается естественнее предшественников, а ранние пользователи находили ее тексты более понятными. Аналогичные заявления делала OpenAI при релизе версий GPT-6 Sol и Luna, обещая больше ясности и меньше странных речевых оборотов.
Тем не менее, Грег Друк скептически оценивает возможности лабораторий полностью избавиться от подобных конструкций. По его мнению, компании не всегда способны полностью контролировать гигантские модели с миллиардами параметров из-за ограниченного числа доступных тестов, из-за чего некоторые особенности неизбежно ускользают.
