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Opus 5.5 爱说「这很重要」（以及其他 AI 写作痕迹）
Opus 5.5 最明显的特征词是「dependable」（可靠），其出现频率比人类写作样本高出 23 倍。
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英文原标题：Opus 5.5 loves to tell you ‘this matters’ (and other AI writing tells)
本文为英文原文的机器翻译摘要，原文见：TechCrunch AI ↗
一项来自营销公司 Graphite 的研究分析了前沿 AI 模型的写作习惯，发现尽管 em-dash 等旧有痕迹已被消除，但每个模型仍保留独特的语言“破绽”，且总体数量保持稳定。
研究背景与方法
随着 LLM 生成文本的普及，人们希望找到识别 AI 写作的方法。早期标志如 em-dash 和“delve”已消失，但研究人员表示 AI 模型仍有不少习惯性表达。
Graphite 的研究以 10,000 篇 ChatGPT 发布前的文章作为人类对照组，让不同 AI 模型根据摘要重写这些文章，从而比较 AI 与人类写作中词汇和短语的出现频率及句子结构模式。
- Graphite 发现 13,000 个短语在 AI 内容中的出现频率至少是人类内容的两倍，这些被定义为“破绽”。
- 研究设计旨在消除源文本偏差，通过匹配样本进行对比。
Claude Opus 5.5 的写作特点
根据 Graphite 的结果，Claude Opus 5.5 最明显的破绽是“dependable”一词，出现频率是人类样本的 23 倍。该模型虽已避免“it’s not X, it’s Y”句式，但仍倾向于说某事物“is more than an X, it’s a Y”。
此外，Opus 5.5 特别喜欢解释事物的重要性，使用“this matters”的频率是人类写作的 116 倍，“why X matters”则高出 92 倍。
- “dependable”出现频率是人类样本的 23 倍。
- “this matters”出现频率是人类写作的 116 倍。
- “why X matters”出现频率是人类写作的 92 倍。
OpenAI Astra 的写作特点
OpenAI 的 Astra 模型有不同的破绽。它喜欢描述事物的“another dimension”，并倾向于用“may provide”或“can provide”来模糊主张。
其最大破绽是 Graphite 所称的“纠正性框架”，即将话题定义为“not simply X”或提供替代方案“rather than relying on X”。这些结构在 Astra 生成的文本中比人类写作常见 100 倍以上。
- 喜欢使用“another dimension”。
- 常用“may provide”或“can provide”来模糊化陈述。
- “纠正性框架”结构出现频率是人类写作的 100 倍以上。
em-dash 使用变化与总体趋势
所有前沿实验室似乎都回应了模型过度使用 em-dash 的问题。在 Graphite 的样本中，Opus 5.5 使用该标点的频率比 Opus 5 减少了 99%。Astra 的使用频率比人类样本低 88%，而 Gemini 3.1 Pro 几乎完全消除了 em-dash。
然而，Graphite 表示尽管个别破绽在变化，总体数量基本保持稳定。Druck 指出，模型移除了最知名的破绽，但其他破绽会冒出来，且每个模型版本都有自己的特点。
- Opus 5.5 的 em-dash 使用频率比 Opus 5 减少 99%。
- Astra 的 em-dash 使用频率比人类样本低 88%。
- Gemini 3.1 Pro 几乎完全消除 em-dash。
- 总体破绽数量保持稳定，每个模型版本有独特破绽。
实验室的声明与专家观点
尽管实验室专注于类人写作风格，但破绽如此持久令人惊讶。Anthropic 在发布 Opus 5.5 时宣称该模型“沟通更自然”，早期用户发现其写作更清晰易懂。OpenAI 在发布 GPT-6 版本的 Sol 和 Luna 时也做出类似声明，称用户可期待更清晰、更少术语和更少奇怪短语。
但 Druck 对实验室能否完全消除破绽表示怀疑。他认为实验室对这些事情的控制力可能比预期要低，这些巨型模型有数十亿参数，测试数量有限，总会有漏网之鱼。
- Anthropic 称 Opus 5.5 沟通更自然。
- OpenAI 称 GPT-6 的 Sol 和 Luna 更清晰、更少术语。
- Druck 怀疑实验室能否完全消除破绽，认为模型参数巨大，测试有限，问题会漏过。