Mục lục
TL;DR: Nghiên cứu của Graphite cho thấy các phòng thí nghiệm AI đã giảm mạnh những dấu hiệu viết quá dễ nhận ra như dấu gạch ngang dài, nhưng văn bản do mô hình tạo ra vẫn chứa hàng nghìn cụm từ và cấu trúc câu xuất hiện bất thường so với người viết.
Khi nội dung do mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra ngày càng phổ biến, việc nhận biết một đoạn văn có được AI hỗ trợ hay không thường bị gắn với vài dấu hiệu đơn giản, như dùng quá nhiều dấu gạch ngang dài hoặc những từ ngữ sáo mòn. Theo nghiên cứu mới từ công ty marketing Graphite, cách nhìn này không còn đủ: các dấu hiệu cũ có thể biến mất, nhưng những thói quen mới lại xuất hiện theo từng phiên bản mô hình.
Graphite đã thống kê 13.000 cụm từ có tần suất trong nội dung AI cao ít nhất gấp đôi văn bản do người viết. Kết quả không đồng nghĩa mọi đoạn chứa các cụm từ này đều do AI tạo ra, nhưng cho thấy mô hình vẫn có những xu hướng ngôn ngữ riêng, kể cả khi được thiết kế để viết tự nhiên hơn.
So sánh với văn bản người viết như thế nào?
Để tạo nhóm đối chứng, Graphite dùng 10.000 bài viết được xuất bản trước khi ChatGPT ra mắt. Sau đó, các nhà nghiên cứu yêu cầu nhiều mô hình AI viết lại những bài này từ phần tóm tắt, nhằm giảm ảnh hưởng từ phong cách và nội dung của nguồn ban đầu.
Cách làm này cho phép so sánh trực tiếp mức độ thường xuyên của từ, cụm từ và các kiểu cấu trúc câu giữa bài của người và bài do từng mô hình tạo ra. Theo Graphite, một cụm từ được xem là “dấu hiệu” khi nó xuất hiện trong mẫu AI nhiều ít nhất gấp hai lần so với mẫu người.
Điểm đáng lưu ý là quy mô khác biệt khá rộng. Thay vì chỉ có vài từ bị lạm dụng, nghiên cứu tìm thấy tới 13.000 cụm từ đáp ứng tiêu chí trên. Điều này khiến việc nhận diện không còn đơn giản là tìm một ký tự hay một từ khóa đơn lẻ.
Claude Opus 5.5 hay nhấn mạnh điều gì quan trọng
Trong mẫu của Claude Opus 5.5, từ “dependable” xuất hiện nhiều hơn 23 lần so với văn bản người viết. Graphite cũng ghi nhận mô hình này có xu hướng dùng cấu trúc “more than an X, it’s a Y”, tức mô tả một thứ không chỉ là X mà còn là Y.
Đặc điểm nổi bật hơn là thói quen giải thích vì sao một vấn đề đáng quan tâm. Cụm “this matters” xuất hiện nhiều hơn 116 lần so với mẫu người, còn dạng “why X matters” cao hơn 92 lần. Đây là kiểu câu có thể tạo cảm giác bài viết luôn cần chốt lại ý nghĩa của từng chi tiết, ngay cả khi ngữ cảnh chưa chắc cần thiết.
Graphite cho biết các phiên bản Claude đang tiến gần hơn đến phân phối từ vựng của người theo thời gian. “Phân phối từ vựng” ở đây có thể hiểu đơn giản là cách các từ được dùng với tần suất khác nhau trong một tập văn bản. Tuy vậy, phát hiện này không có nghĩa mọi thói quen câu chữ của Claude đã giống người viết.
Astra thiên về khung đối lập và cách nói dè dặt
OpenAI Astra cho thấy một tập dấu hiệu khác. Theo Graphite, mô hình này thường dùng cụm “another dimension” để bổ sung một khía cạnh mới cho chủ đề đang bàn, đồng thời hay làm nhẹ mức độ khẳng định qua các cách nói như “may provide” hoặc “can provide”.
Dấu hiệu rõ nhất là điều Graphite gọi là “corrective framing”, tức cách đóng khung mang tính đính chính hoặc chuyển hướng. Chẳng hạn, nội dung không đơn thuần là X, hoặc một hướng tiếp cận được đề xuất “rather than relying on X”. Những cấu trúc này xuất hiện trong văn bản Astra nhiều hơn 100 lần so với mẫu người.
Kiểu trình bày đối lập có thể hữu ích khi giải thích một khái niệm phức tạp. Nhưng khi lặp lại quá thường xuyên, nó cũng có thể trở thành nhịp văn dễ nhận ra, đặc biệt trong các bài phân tích, tài liệu tiếp thị hoặc nội dung được tạo hàng loạt.
Dấu gạch ngang dài đã giảm nhưng dấu hiệu không biến mất
Các mô hình dường như đã phản ứng với phàn nàn phổ biến về việc lạm dụng dấu gạch ngang dài. Trong mẫu của Graphite, Opus 5.5 dùng dấu này ít hơn 99% so với Opus 5, Astra dùng ít hơn 88% so với văn bản người, còn Gemini 3.1 Pro gần như loại bỏ hoàn toàn.
Tuy nhiên, Graphite kết luận tổng số dấu hiệu không giảm đáng kể. Khi một biểu hiện đã quá nổi tiếng bị loại bỏ, những lựa chọn từ ngữ hoặc cấu trúc câu khác lại nổi lên. Công ty cũng nhận thấy các mô hình GPT, trái với xu hướng được ghi nhận ở Claude, đang đi xa hơn khỏi phân phối từ vựng của người.
Vì sao đáng chú ý?
Kết quả này đặt ra giới hạn cho các cách đánh giá nội dung AI dựa trên một vài mẹo bề mặt. Không dùng dấu gạch ngang dài không chứng minh một văn bản do người viết, và việc có một cụm từ quen thuộc của AI cũng chưa đủ để kết luận ngược lại.
Với người làm nội dung và doanh nghiệp dùng AI để soạn thảo, phát hiện của Graphite gợi ý rằng khâu biên tập nên chú ý đến nhịp lập luận lặp lại, các câu chuyển ý theo khuôn và mức độ giải thích quá tay, thay vì chỉ xóa vài từ bị xem là “mùi AI”. Mỗi phiên bản mô hình có thể mang theo những thói quen mới, khiến việc đánh giá cần dựa vào ngữ cảnh và nhiều tín hiệu kết hợp.
Skills Bridge tổng hợp
