Słowa AI do unikania: Słowa i zwroty, które zdradzają tekst napisany przez ChatGPT

Czym są słowa AI do unikania i dlaczego mają znaczenie?

Słowa AI do unikania to słowa i zwroty, do których sięgają duże modele językowe tak konsekwentnie, że stały się czymś w rodzaju odcisku palca. Żaden z tych wyrazów nie jest niewłaściwy w izolacji — "delve" to prawdziwe słowo, a "moreover" jest gramatycznie poprawne — ale gdy kilka z nich skupia się w tym samym akapicie, tekst zaczyna brzmieć jak złożony, a nie napisany. Czytelnicy wyczuwają to zanim zdołają to nazwać; tekst po prostu brzmi płasko, a list motywacyjny czyta się jakby mógł być napisany dla kogokolwiek. Redaktorzy i kierownicy ds. zatrudnienia, którzy przeglądają dziesiątki zgłoszeń tygodniowo, dostrzegają wzorzec jeszcze szybciej, ponieważ widzą te same słowa powtarzające się u niezwiązanych ze sobą pisarzy. To praktyczny powód, dla którego ta lista ma znaczenie: nie chodzi o zadowolenie narzędzia do wykrywania, ale o fakt, że powtarzające się, generyczne brzmienie słownictwa czyta się jako generyczne brzmienie tekstu, niezależnie od tego, czy zaangażowana była sztuczna inteligencja. Wyszukiwarki cicho pchnęły się w tym samym kierunku — treść, która brzmie jak szablon, zwykle ma gorsze wyniki niż treść z określonym punktem widzenia, częściowo dlatego, że odbija tysiące innych stron zbudowanych na podobnych wynikach modeli. Większość osób poszukujących listy słów AI próbuje bezpośrednio rozwiązać jeden z tych problemów: zaznaczony obowiązek, odrzuconą propozycję lub po prostu natrętne uczucie, że szkic nie brzmi już jak oni.

Słowa na tej liście nie są zakazanym słownictwem. To sygnał, że zdanie zostało zbudowane z statystycznie najbardziej prawdopodobnego wyboru na każdym etapie, a nie z wyboru, jaki faktycznie podjęłaby konkretna osoba.

Dlaczego modele AI ciągle ponownie używają tego samego słownictwa?

Modele językowe generują tekst token po tokenie, wybierając to słowo, które jest najbardziej prawdopodobne biorąc pod uwagę wszystko, co zostało napisane do tej pory. Na miliardach przykładów treningowych niektóre słowa okazują się statystycznie preferowane dla typowych zadań retorycznych — "delve" do eksploracji tematu, "moreover" do dodania punktu, "robust" do opisania czegoś dobrze zbudowanego — a model sięga po nie z automatu, ponieważ wiążą się z niskim ryzykiem brzmienia niepoprawnie. Proces tuningu, przez który przechodzą większość chatbotów, gdzie recenzenci oceniają odpowiedzi jako pomocne lub niepomoce, ma tendencję do nagradzania zmierzonego, formalnie brzmiącego sformułowania w stosunku do bezpośredniego lub idiosynkratycznego sformułowania. To pcha model jeszcze bardziej w kierunku wąskiego, bezpiecznego słownictwa, a nie od niego. Rezultatem jest to, że dwie osoby zadające chatbotowi zupełnie różne pytania — jeden o teksty marketingowe, jeden o streszczenie badań — często otrzymują odpowiedzi, które opierają się na tym samym zestawie słów przejściowych i przymiotników opisowych, ponieważ proces wyboru jest taki sam niezależnie od tematu. Nowsze modele trenowane częściowo na wcześniejszych wynikach AI mają tendencję do dziedziczenia i wzmacniania tego samego zestawu popularnych słów i zwrotów AI, więc wzorzec nie zanikł wraz z poprawą technologii — jeśli cokolwiek, najpopularniejsze słowa i zwroty AI stały się bardziej spójne w narzędziach, a nie mniej. Gdy przeczytasz wystarczającą ilość wyniku AI, powtórzenie staje się oczywiste: słownictwo jest spójne w sposób, w jaki ludzie piszą, ze swoimi osobistymi nawykami i niespójnościami, rzadko kiedy.

Jakie są ulubione słowa ChatGPT i najczęstsze zwroty?

Niektóre słowa pojawiają się w wyniku ChatGPT tak często, że stały się skrótową wersją "zostało to chyba wygenerowane". Nazwij je ulubionymi słowami ChatGPT, popularnymi słowami ChatGPT lub zwyczajnym popularnym słownictwem AI — etykieta nie ma znaczenia, ale wzorzec ma. Kilka z nich było dość rzadkie w codziennym pisaniu przed pojawieniem się chatbotów, a teraz pojawiają się stale w asystowanych przez AI szkicach, listach motywacyjnych i postach blogowych przesyłanych do recenzji. Wzorce na poziomie frazy są równie rozpoznawalne co wzorce na poziomie słowa: "mam nadzieję, że to pomoże", "warto zauważyć, że", "jako model języka AI" i "przejdźmy do tego" to popularne zwroty ChatGPT, które pojawiają się niezależnie od przedmiotu, ponieważ to domyślny sposób, w jaki model formułuje odpowiedź, a nie treść specyficzna dla Twojego żądania. Gdy kilka z tych słów i zwrotów skupia się razem w jednym tekście, to skupienie — a nie żadne pojedyncze słowo — to właśnie powoduje, że tekst czyta się jako wygenerowany przez AI.

1. Delve — używane prawie wyłącznie w tekście AI do oznaczenia "zajrzyj do" lub "zbadaj", rzadko pojawiające się w zwyczajnym pisaniu człowieka
2. Boast — jak w "produkt oferuje imponujący zakres funkcji", formalne zastępstwo dla "ma" lub "zawiera"
3. Meticulous / meticulously — domyślny wzmacniacz do opisu dokładnej pracy, niezależnie od kontekstu
4. Intricate — stosowane do prawie wszystkiego, co ma więcej niż jedną ruchomą część, od projektów do argumentów
5. Vibrant, tapestry, realm — abstrakcyjne, lekko poetyckie rzeczowniki i przymiotniki, które pojawiają się w opisach bez konkretnego tematu
6. Underscore, showcase, foster, bolster — formalne czasowniki preferowane nad prostszymi alternatywami, takimi jak "podkreśl", "pokaż", "wspieraj" lub "wzmacniaj"
7. Utilize — wybrany zamiast "use", chociaż oba słowa mają praktycznie to samo znaczenie w prawie każdym zdaniu

Czym jest pełna lista popularnych słów i zwrotów AI?

Oprócz słów związanych konkretnie z chatbotami istnieje szersza lista słów AI, która pojawia się we wszystkich rodzajach generowanej treści — postach blogowych, e-mailach, opisach produktów, a nawet pracach szkolnych. Razem biorąc, są to najpopularniejsze słowa i zwroty AI, na które ludzie natrafią, gdy zaczną zwracać uwagę, i mają tendencję do wpadania w kilka rozpoznawalnych kategorii. Gdy potrafisz nazwać kategorię, dostrzeganie nowego przykładu staje się łatwiejsze, a popularne zwroty AI przestają brzmieć losowo i zaczynają brzmieć jak szablon, który potrafisz rozpoznać od razu.

1. Słowa przejściowe używane przy prawie każdym przerwaniu akapitu: moreover, furthermore, additionally, in addition, on the other hand, that said
2. Napompowane przymiotniki stosowane do zwyczajnych rzeczy: robust, seamless, comprehensive, unparalleled, cutting-edge, game-changing
3. Niejasne czasowniki mocy zastępujące prostsze: leverage, streamline, empower, harness, unlock, elevate
4. Abstrakcyjne rzeczowniki bez konkretnego referenta: realm, landscape, tapestry, myriad, plethora, paradigm
5. Wyrażenia zabezpieczające otwierające zdanie bez dodawania znaczenia: it's worth noting that, it's important to note, needless to say
6. Wyrażenia zamykające punkt bez mówienia czegoś nowego: in conclusion, overall, in summary, at the end of the day

Jakie popularne zwroty AI używa w przejściach i zakończeniach?

Co więc z popularnymi zwrotami, które AI używa poza pojedynczym słownictwem? Wybór słowa to tylko połowa wzorca — wygenerowany przez AI tekst również opiera się na przewidywalnym zestawie zwrotów strukturalnych w określonych punktach utworu, zwłaszcza na początku akapitu i na końcu artykułu. Zdania często rozpoczynają się od "when it comes to", "in today's fast-paced world" lub "in the ever-evolving landscape of", zwrotów, które ogłaszają temat bez mówienia czegoś konkretnego na jego temat. Argumenty są połączone "not only… but also" znacznie częściej niż naturalny sposób mówienia tego używać, a twierdzenia są napompowane "plays a crucial role" lub "plays a pivotal role" niezależnie od tego, jak centralna jest opisana rzecz. Zakończenia to najspójniejszy wskaźnik ze wszystkich: "in conclusion", "overall" i "in summary" pojawiają się na koniec sekcji napisanej przez AI w tempie, które byłoby niezwykłe w redagowanej ludzkiej prozie, gdzie pisarze mają tendencję do kończenia na konkretnym punkcie, a nie generycznym polu etykiety. Żaden z tych zwrotów nie jest sam w sobie niepoprawny — problem to częstość i umiejscowienie. Człowiek pisarz może użyć "in conclusion" raz w długim dokumencie; tekst wygenerowany przez AI ma tendencję do użycia strukturalnie podobnego zwrotu zamykającego na końcu prawie każdej sekcji, ponieważ model podąża tym samym szablonem za każdym razem, gdy osiąga granicę sekcji.

Powtórzenie strukturalne jest często silniejszym wskaźnikiem niż jakikolwiek wybór pojedynczego słowa — ten sam zwrot zamykający pojawiający się na końcu każdej sekcji to wzorzec, który dokładny redaktor człowieka złapie i zmienia, ale model powtarza domyślnie.

Jak zastąpić popularne słowa AI do unikania naturalnym językiem?

Naprawianie tego jest głównie kwestią zastępowania, a nie przepisywania od zera. Gdy zaznaczysz popularne zwroty AI do unikania w szkicu, edytowanie go do prostszego języka zwykle zajmuje mniej czasu niż samo oryginalnego pisania.

1. Przeczytaj szkic na głos — słowa takie jak "utilize", "leverage" i "delve" mają tendencję do natychmiast wyróżniania się, gdy są mówione, ponieważ nikt nie rozmawia w ten sposób w rozmowie
2. Zamień napompowane czasowniki na prostą wersję: "utilize" staje się "use", "leverage" staje się "use" lub "rely on", "foster" staje się "build" lub "encourage"
3. Zamień abstrakcyjne rzeczowniki na konkretny szczegół: zamiast "in the realm of customer service" nazwij rzeczywistą rzecz — "in customer support tickets" lub "on support calls"
4. Usuń całkowicie wyrażenia zabezpieczające otwierające zamiast zastępować je — "it's worth noting that the tool is fast" staje się po prostu "the tool is fast"
5. Zmieniaj lub usuń formuły zamykające — zastąp "in conclusion" konkretnym ostatecznym punktem lub usuń etykietę i pozwól ostatniemu zdaniu stać samemu
6. Sprawdź powtarzające się słowa przejściowe we wszystkich akapitach — jeśli trzy kolejne akapity zaczynają się od "moreover" lub "additionally", przepisz przynajmniej dwa otwarcia
7. Przeczytaj edytowaną wersję względem oryginału i zapytaj, czy wydaje się, że mówi konkretna osoba, a nie ogólny autorytet

Czy usunięcie tych słów faktycznie pomaga przejść wykrywanie AI?

Edytowanie słów AI do unikania sprawia, że pisanie brzmi bardziej naturalnie, ale warto być szczery na temat tego, co edycja na poziomie słowa może i czego nie może zrobić przeciwko narzędziom wykrywania AI. Detektory, takie jak ten wbudowany w NotGPT, nie skanują tylko listy zakazanej słów — analizują wzorce na poziomie zdania, takie jak perplexity i burstiness, które mierzą, jak przewidywalne są twoje wybory słów i jak bardzo różnią się długości twoich zdań. Zamiana "utilize" na "use" w całym dokumencie, który nadal ma jednolite długości zdań i strukturę podobną do szablonu, sprawi, że pisanie będzie brzmieć lepiej bez konieczności zmiany jego wyniku detekcji o wiele. To powiedziawszy, oba problemy mają tendencję do podróżowania razem: tekst z ciężkim słownictwem AI zwykle ma również płaską, niskozmienną strukturę zdania, którą detektory flagują, dlatego czyszczenie słów jest często naturalnym pierwszym krokiem w kierunku naprawienia leżącego poniżej wzorca. Jeśli edytujesz coś przed przesłaniem lub opublikowaniem, uruchomienie go przez detektor tekstu AI najpierw pokazuje dokładnie, które fragmenty czytają się jako wygenerowane, a narzędzie takie jak funkcja Humanize NotGPT może przepisać flagowane sekcje, podczas gdy ty radzisz sobie ze zmianami słownictwa ręcznie. Użyte razem, edycja na poziomie słowa i sprawdzenie detekcji wyłapują różne połowy tego samego problemu. Warto również pamiętać, że żaden detektor, w tym NotGPT, nie twierdzi doskonałej dokładności — wyniki to prawdopodobieństwo, a nie wyrok, więc potraktuj wysoki wynik jako zachętę do przejrzenia określonych fragmentów, a nie jako dowód, że dokument został napisany przez AI.