Graphite знайшла 13 000 фраз, які ШІ вживає частіше за людей

Згідно з дослідженням Graphite, про яке 3 жовтня 2026 року повідомив «Хабр», мовні моделі вживають 13 000 фраз щонайменше вдвічі частіше, ніж люди в текстах для порівняння. У кожної моделі виявилися свої характерні звороти, а в різних версіях вони змінюються. Такий список корисний для вичитування тексту, підготовленого за допомогою ШІ, але не є тестом на авторство окремої статті.

Як Graphite порівнювала тексти

Контрольною групою стали 10 000 статей, опублікованих до виходу ChatGPT. Дослідники підготували анотації до цих матеріалів і попросили різні моделі написати на їхній основі нові тексти. Так вони прагнули зменшити вплив вихідних формулювань на результат: моделі отримували тему статті, а не готовий текст для перероблення.

Потім Graphite зіставила тексти, написані людьми, зі згенерованими зразками. Дослідників цікавило, як часто в них трапляються окремі слова й фрази, а також як будуються речення. Цифри показують відмінності між групами текстів у цьому порівнянні. Вони не означають, що будь-який зі знайдених зворотів властивий лише ШІ чи дає змогу встановити походження конкретної публікації.

У дослідженні порівнювали не лише моделі між собою, а й версії однієї моделі. Це важливо для розуміння результату: звичка, помітна в одній версії, може послабшати в наступній, а замість неї з’явиться інша. За оцінкою Graphite, загальна кількість характерних ознак при цьому здебільшого залишається стабільною.

Слова, протиставлення й довге тире

У Claude Opus 5.5 найхарактернішим словом виявилося «надійний»: у зразках моделі воно траплялося у 23 рази частіше, ніж у текстах, написаних людьми. Opus 5.5 почала уникати схеми «це не X, це Y», але зберегла схожий спосіб підсилювати тезу — «більше ніж X, це Y».

Модель також часто підкреслювала важливість сказаного. Формулювання «це важливо» траплялося в її текстах у 116 разів частіше, ніж у прикладах, написаних людьми, а варіант «чому X важливо» — у 92 рази частіше. Ці числа стосуються частоти конкретних фраз у досліджених зразках, а не оцінки того, наскільки корисним вийшов текст.

В Astra від OpenAI дослідники виокремили інший набір конструкцій. Вона частіше вводила уточнення через «не просто X» або протиставляла підходи словами «замість того щоб покладатися на X». За підрахунками Graphite, такі формулювання траплялися в Astra більш ніж у 100 разів частіше, ніж у текстах, написаних людьми, які взяли для порівняння. Модель також схильна говорити про «інший вимір» теми й описувати можливу користь зворотом «може забезпечити», не даючи прямої відповіді.

Частота вживання довгого тире теж різниться між моделями та версіями. У зразках Claude Opus 5.5 цей знак траплявся на 99% рідше, ніж в Opus 5. Astra використовувала його на 88% рідше, ніж люди в контрольній групі, а Gemini 3.1 Pro майже перестала його використовувати. Graphite фіксує ці зміни, але самі цифри не дають змоги встановити, чому вони відбулися.

Головний фахівець Graphite зі штучного інтелекту Грег Друк повідомив про відмінність у розподілі слів: за його оцінкою, моделі Claude з часом наближаються до текстів, написаних людьми, а моделі GPT віддаляються від них. Це спостереження стосується розподілу слів, а не загальної якості відповідей.

Під час випуску Opus 5.5 Anthropic заявляла, що модель спілкується природніше за попередні версії. OpenAI під час випуску Sol і Luna на основі GPT-6 теж говорила про більшу ясність, меншу кількість жаргону й незвичних зворотів. Ці заяви не тотожні результатам частотного порівняння: зрозумілий читачеві текст усе ще може містити повторювані конструкції. Друк сумнівається, що лабораторіям вдасться повністю позбутися таких особливостей: на його думку, можливості перевірки великих моделей обмежені.

Як застосувати результати до контенту сайту

Я б використовував дані Graphite як привід перечитати матеріал, підготовлений за допомогою ШІ, а не як список заборонених слів. Якщо на кількох сторінках повторюються однакові пояснення важливості теми або та сама схема протиставлення, можна перевірити, чи є за ними конкретний зміст для читача. Це застосування результатів у редакційній роботі, а не рекомендація самих дослідників: Graphite порівнювала тексти, але не вивчала якість сайтів і не пропонувала правил публікації.

Моя думка

Я б не намагався визначати автора за довгим тире чи однією впізнаваною фразою. У досліджених зразках частота вживання тире помітно різнилася навіть між версіями моделей. Його відсутність, на мою думку, нічого не доводить.

Під час вичитування мені корисніше шукати повтори й перевіряти, що саме повідомляє кожен абзац. Можна прибрати типовий зворот і залишити ту саму неясну думку. Тому спершу я б розібрався зі змістом, а вже потім редагував формулювання.

Джерела

Звідки новина. Текст — переказ своїми словами, факти — з джерела, думка — автора.

1. Исследователи изучили языковые привычки Opus 5.5 и других моделей habr.com

Про автора

Максим Р.

студент фронтенд-розробки

Вчуся верстати й збираю невеликі сторінки для портфоліо. Зараз розбираюся з адаптивністю й намагаюся не копіювати рішення, поки не зрозумів, чому воно працює.

Усі публікації автора