Graphite adlı pazarlama firmasının araştırması, yapay zekâ modellerinin metin üretirken insan yazısından ayrılan kalıpları sürdürdüğünü ortaya koydu. Araştırmacılar, insan ve yapay zekâ metinlerini karşılaştırarak yapay zekâ içeriğinde en az iki kat daha sık görülen 13,000 ifade belirledi. Graphite’ın baş yapay zekâ yetkilisi Greg Druck’a göre Claude modelleri zamanla insanlardaki kelime dağılımına yaklaşırken GPT modelleri bu dağılımdan uzaklaşıyor.
Çalışmada, ChatGPT’nin yayımlanmasından önce yayımlanmış 10,000 makale insan üretimi kontrol grubu olarak kullanıldı. Araştırmacılar, farklı yapay zekâ modellerine bu makaleleri özetlerden yeniden yazdırarak kelime, ifade ve cümle yapısı kullanımını karşılaştırdı.
- Claude Opus 5.5’in en belirgin işareti, insan metinlerine göre 23 kat daha sık kullandığı “dependable” kelimesi. Model ayrıca “this matters” ifadesini 116 kat, “why X matters” kalıbını 92 kat daha fazla kullanıyor.
- OpenAI’ın Astra modeli “another dimension” ifadesine ve bir eylemin fayda sağlayabileceğini belirten “may provide” veya “can provide” kalıplarına yöneliyor. “Corrective framing” olarak adlandırılan “not simply X” ve “rather than relying on X” yapıları, Astra metinlerinde insan yazısına göre 100 kattan fazla görülüyor.
Modeller, aşırı uzun çizgi kullanımını azaltmış durumda. Opus 5.5, Opus 5’e göre bu işareti %99 daha az kullanırken Astra insan örneklerine göre %88 daha düşük kullanım sergiliyor; Gemini 3.1 Pro ise uzun çizgiyi neredeyse tamamen bıraktı. Buna rağmen Graphite, yapay zekâya özgü işaretlerin toplam sayısının azalmadığını, yalnızca bilinen kalıpların yerini yenilerinin aldığını belirtiyor. Druck, milyarlarca parametreli modellerde bu tür özelliklerin tamamen kontrol edilmesinin zor olduğunu savunuyor.
Oct 1, 2026 tarihinde yayımlanan araştırma, Anthropic ve OpenAI’ın daha doğal, açık ve anlaşılır yazım iddialarına rağmen modellerin ayırt edici kalıplarını koruduğunu gösteriyor.
Neden önemli
Bulgular, yapay zekâ metinlerini ayırt etmenin tek bir işarete, özellikle de uzun çizgi gibi kolay fark edilen kullanımlara bağlanamayacağını gösteriyor. Modeller belirli bir kalıbı azaltırken başka ifadeleri daha sık kullanabildiği için, metin değerlendirmelerinde kullanılan ölçütlerin zamanla değişmesi gerekiyor. Bu durum, yapay zekâ desteğiyle hazırlanan içeriklerin insan yazısından ayrılmasını önemseyen okurlar ve yayıncılar açısından yöntemsel bir sorun yaratıyor. Araştırmanın insan metinleriyle model çıktılarının karşılaştırılmasına dayanması, saptanan özelliklerin rastgele tercihlerden çok belirli üretim eğilimleriyle ilişkili olduğunu düşündürüyor. Ancak Anthropic ve OpenAI’ın daha doğal yazım hedefleriyle modellerin ayırt edici kalıpları koruması arasındaki farkın nasıl kapanacağı açık kalıyor.