AI 写作的「指纹」：Opus 5.5 最爱说「这很重要」，Astra 偏好「另一个维度」
大型语言模型生成的文字已经无处不在，但研究人员发现，它们仍有各自独特的「写作指纹」。营销公司 Graphite 最新研究分析了前沿模型的写作习惯，发现 Claude Opus 5.5 最爱用「dependable」（可靠）一词，出现频率是人类的 23 倍；它还特别喜欢强调「这很重要」（this matters），频率高达人类的 116 倍。而 OpenAI 的 Astra 则倾向于谈论「另一个维度」，并习惯用「可能提供」「可以提供」来模糊化主张。研究还发现，Claude 系列正逐渐接近人类的用词分布，而 GPT 系列却在偏离。
研究方法：让 AI 重写同一批文章
为了在规模上研究 AI 写作，Graphite 设计了一套严谨的对照实验。他们首先收集了 10,000 篇在 ChatGPT 发布前发表的文章，作为人类写作的对照组。然后，研究人员让不同的 AI 模型根据这些文章的摘要进行重写，以尽可能消除原始素材带来的偏差。
这样一来，他们便拥有了人类样本和每个模型样本的匹配数据，可以比较特定词汇和短语在 AI 写作中的出现频率，以及句子结构上的宏观模式。Graphite 将「在 AI 内容中出现频率至少是人类的 2 倍」的短语定义为「破绽」（tell），最终找出了 13,000 个这样的短语。
各模型的「口头禅」
根据 Graphite 的结果，Claude Opus 5.5 最大的破绽是「dependable」（可靠），其出现频率是人类的 23 倍。虽然 Opus 5.5 已经不再使用「不是 X，而是 Y」的句式，但它仍然倾向于说某事物「不仅仅是 X，更是 Y」。
最重要的是，Opus 特别喜欢告诉你为什么事情重要——「this matters」（这很重要）的使用频率是人类的 116 倍，而「why X matters」（为什么 X 重要）的出现频率也高达 92 倍。
OpenAI 的 Astra 则有一套不同的信号。这个模型喜欢描述事物的「另一个维度」（another dimension），并且倾向于用「可能提供」（may provide）或「可以提供」（can provide）来对冲主张。它最大的破绽是 Graphite 所称的「纠正性框架」（corrective framing），即把某个话题定义为「不仅仅是 X」，或者提供一种替代方案「而不是依赖 X」。根据研究，这些结构在 Astra 生成的文本中比人类写作常见 100 倍以上。
趋势：Claude 更像人，GPT 更不像
Graphite 首席 AI 官 Greg Druck 告诉 TechCrunch：「事实证明，Claude 模型实际上随着时间的推移越来越接近人类的词汇分布。而 GPT 模型则越来越远。」
这一发现揭示了不同 AI 实验室在模型训练上的不同路径。Claude 系列似乎在模仿人类语言方面取得了进展，而 GPT 系列则可能因为优化目标的不同，逐渐形成了自己独特的「文风」。
为什么这些「破绽」重要？
随着 LLM 生成的文本在互联网上泛滥，人们迫切需要识别 AI 写作的方法。早期的破绽如破折号（em-dash）和「delve」等词已经消失，但研究人员表示，AI 模型在写作时仍会依赖大量可识别的习惯。
这些「破绽」不仅关乎学术诚信或内容审核，也影响着我们对 AI 生成信息的信任。当读者能够识别出文本背后的模型时，他们就能更好地判断信息的来源和可靠性。
Graphite 的研究表明，尽管 AI 写作在表面上越来越流畅，但深层的统计规律仍然暴露了它们的身份。对于想要检测 AI 内容的人来说，这些高频短语和句式结构提供了新的线索。而对于 AI 开发者来说，如何让模型写出更自然、更接近人类的文字，仍然是一个持续的挑战。
