Opus 5.5 обича да ви казва „това е важно“ (и други издайнически белези на писането с ИИ)

Сега, когато прозата, генерирана от LLM, е навсякъде, хората търсят начини да я разпознават. Макар че ранните признаци като дългите тирета и „задълбочавам се“ отдавна са изчезнали, изследователите казват, че все още има множество характерни навици, към които ИИ моделите се връщат, когато пишат проза.

Ново проучване на маркетинговата фирма Graphite разглежда навиците при писане на водещите модели, като установява любимите думи и фрази на всеки от тях. Макар че старите признаци като употребата на дълги тирета са били премахнати, моделите все още се връщат към конструкции, наблягащи на контраста, като всяка версия на модела показва свои уникални особености. Най-голямата изненада е колко широк се оказва обхватът на тези признаци. Graphite е открила 13 000 фрази, които са били поне два пъти по-често срещани в съдържанието, създадено от ИИ, отколкото в човешкото съдържание — тяхната дефиниция за „признак“.

„Оказва се, че моделите Claude всъщност се доближават до човешкото разпределение на думите с течение на времето“, каза главният директор по ИИ на Graphite Грег Драк пред TechCrunch. „А при моделите GPT се отдалечават от него.“

Изучаването на текстове, генерирани от ИИ, в голям мащаб изисква внимателен дизайн на проучването. Graphite започва с корпус от 10 000 статии, публикувани преди появата на ChatGPT, който служи като контролна група от текстове, създадени от хора. След това изследователите карат различни ИИ модели да пренапишат статиите по резюмета, с надеждата да премахнат възможно най-голяма част от изкривяването, произтичащо от източника. Със съпоставими извадки както от хората, така и от всеки модел, те могат да сравнят колко често определени думи и фрази се появяват в текстовете на ИИ, както и по-общи модели в структурата на изреченията.

Според резултатите на Graphite най-големият отличителен признак на Claude Opus 5.5 е думата „надежден“, която се появява 23 пъти по-често, отколкото в човешките извадки. Макар че Opus 5.5 вече избягва конструкцията на изречението „не е X, а е Y“, той все още е склонен да казва, че нещо „е повече от X, то е Y“.

Преди всичко Opus обича да ви обяснява защо нещата са важни, като използва фразата „това е важно“ 116 пъти по-често от текстовете, написани от хора, докато „защо X е важно“ се среща 92 пъти по-често.

Astra на OpenAI има различен набор от подсказки. Този модел обича да описва „друго измерение“ на каквото и да говори и е склонен да смекчава твърденията, като казва, че дадено действие „може да осигури“ или „би могло да осигури“ определена полза. Най-големият му отличителен признак е това, което Graphite нарича „коригиращо рамкиране“, при което дадена тема се определя като „не просто X“ или се предлага като алтернатива — „вместо да се разчита на X“. Според изследването на Graphite тези конструкции са били над 100 пъти по-често срещани в прозата, генерирана от Astra, отколкото в текстовете, написани от хора.

Показателно е, че всички водещи лаборатории изглежда са реагирали на идеята, че моделите прекаляват с употребата на дълги тирета. В извадките на Graphite Opus 5.5 използва този препинателен знак с 99% по-рядко от Opus 5. Astra вече го използва с 88 процента по-рядко от човешките извадки, докато Gemini 3.1 Pro почти напълно е премахнал дългото тире от текстовете си.

Но макар отделните отличителни признаци да се променят, Graphite казва, че общият им брой до голяма степен остава стабилен. „Не е така, че признаците намаляват“, каза Драк пред TechCrunch. „Те успяват да премахнат най-известните признаци, но се появяват други. И всяка версия на модела има свои.“

Изненадващо е, че тези признаци са толкова устойчиви, предвид фокуса на лабораториите върху стилове на писане, наподобяващи човешките. При представянето на Opus 5.5 Anthropic се похвали, че моделът „комуникира по-естествено от предишните модели“, като заяви, че ранните потребители „са открили, че текстовете му са по-ясни и по-лесни за следване“.

OpenAI направи подобни твърдения при представянето на версиите GPT-6 на Sol и Luna, заявявайки, че потребителите могат да „очакват повече яснота, по-малко жаргон, [и] по-малко странни обрати на фразата“.

Но Драк е скептичен относно това доколко лабораториите могат напълно да премахнат характерните конструкции или фрази.

„Моята обща хипотеза е, че лабораториите са по-малко способни да контролират някои от тези неща, отколкото бихте очаквали“, казва Драк. „Това са огромни модели с милиарди параметри. Те разполагат с ограничен брой тестове, които могат да проведат, и някои неща се промъкват.“