Исследование маркетинговой компании Graphite показало, что при генерации текста модели искусственного интеллекта сохраняют шаблоны, отличающие их от человеческого письма. Сравнив тексты, созданные людьми и искусственным интеллектом, исследователи выявили 13,000 выражений, которые встречаются в контенте, созданном искусственным интеллектом, как минимум в два раза чаще. По словам директора Graphite по искусственному интеллекту Greg Druck, со временем модели Claude приближаются к человеческому распределению слов, тогда как модели GPT отдаляются от этого распределения.
В исследовании 10,000 статей, опубликованных до выхода ChatGPT, использовались в качестве контрольной группы текстов, созданных людьми. Исследователи попросили разные модели искусственного интеллекта переписать эти статьи на основе резюме, чтобы сравнить использование слов, выражений и структуры предложений.
- Самый заметный признак Claude Opus 5.5 — слово “dependable”, которое модель использует в 23 раза чаще, чем в человеческих текстах. Кроме того, модель использует выражение “this matters” в 116 раз чаще, а конструкцию “why X matters” — в 92 раза чаще.
- Модель Astra от OpenAI тяготеет к выражению “another dimension”, а также к конструкциям “may provide” или “can provide”, указывающим на то, что действие может принести пользу. Структуры “not simply X” и “rather than relying on X”, которые называются “corrective framing”, встречаются в текстах Astra более чем в 100 раз чаще, чем в человеческих текстах.
Модели сократили чрезмерное использование длинного тире. Opus 5.5 использует этот знак на 99% реже, чем Opus 5, тогда как Astra демонстрирует использование на 88% ниже по сравнению с человеческими текстами; Gemini 3.1 Pro же почти полностью отказалась от длинного тире. Несмотря на это, Graphite отмечает, что общее количество характерных для ИИ знаков не сократилось — лишь знакомые шаблоны уступили место новым. Druck утверждает, что полностью контролировать такие особенности в моделях с миллиардами параметров сложно.
Исследование, опубликованное 1 октября 2026 года, показывает, что, несмотря на заявления Anthropic и OpenAI о более естественном, ясном и понятном стиле письма, модели сохраняют свои отличительные шаблоны.
Почему это важно
Результаты показывают, что распознавание текстов ИИ нельзя связывать с одним-единственным признаком, особенно с легко заметными особенностями вроде использования длинного тире. Поскольку, сокращая использование одного шаблона, модели могут чаще применять другие выражения, критерии, используемые при оценке текстов, со временем должны меняться. Это создает методологическую проблему для читателей и издателей, которым важно отличать материалы, подготовленные при поддержке ИИ, от текстов, написанных людьми. Тот факт, что исследование основывается на сравнении человеческих текстов с результатами работы моделей, позволяет предположить, что выявленные особенности связаны не со случайными предпочтениями, а с определенными тенденциями генерации. Однако вопрос о том, как будет устранен разрыв между целями Anthropic и OpenAI по созданию более естественных текстов и сохранением моделями своих отличительных шаблонов, остается открытым.