Yeni çalışma: Yapay zeka modelleri metin yazarken “bu önemli” demeyi seviyor (ve diğer AI yazım ipuçları).

Graphite adlı pazarlama şirketi, önde gelen büyük dil modellerinin (LLM) metin üretirken sergilediği alışkanlıkları inceledi. Araştırmacılar, em-dash tire kullanımı ve “delve” gibi eski ipuçlarının ortadan kalkmış olsa da, yapay zeka modellerinin hala metin yazarken başvurduğu pek çok belirgin kalıbın bulunduğunu tespit etti. Çalışma, bu ipuçlarının beklenenden çok daha geniş bir yelpaze kapsadığını ortaya koydu.

Araştırma, ChatGPT‘nin piyasaya sürülmesinden önce yayınlanan 10.000 makaleden oluşan bir veri tabanı üzerinden başlatıldı ve insan kaynağı için kontrol grubu olarak kullanıldı. Ardından araştırmacılar farklı yapay zeka modellerine bu makaleleri özetlerden yeniden yazdırdı; amaç, olabildiğince kaynak yanlılığını ortadan kaldırmaktı. Hem insanlar hem de her modelden eşleşen örnekler üzerinden belirli kelimelerin ve kalıpların ne sıklıkla kullanıldığı ile cümle kurulumundaki daha geniş örüntüler karşılaştırıldı.

13.000 “ipucu” ifadesi belirlendi

Graphite’ın bulgularına göre, modellerin metinlerindeki ipuçlarını tanımlamak için en az iki kez daha sık kullanıldıkları 13.000 ifade tespit edildi. Eski ipuçlarından biri olan em-dash kullanımının ortadan kaldırıldığı görülürken, modeller hâlâ karşıtlık ağırlıklı yapılandırmalara başvuruyor ve her model sürümü kendi benzersiz kalıplarını ortaya koyuyor.

Bu arada Claude modellerinin zamanla insan kelime dağılımına doğru yaklaştığı görülüyor. GPT modellerinde ise tam tersi bir durum var; giderek daha da uzaklaşıyorlar.

Greg Druck, Graphite’ın baş yapay zeka sorumlusu

Sürümler arasında benzersiz kalıplar

Araştırma sonuçlarına göre Claude Opus 5.5’in en belirgin ipucu kelimesi “dependable” (güvenilir) oluyor; bu ifade insan örneklerine kıyasla 23 kez daha sık geçiyor. Opus 5.5 artık “it’s not X, it’s Y” (X değil, Y’dir) cümle kalıbını kullanmaktan kaçınırken, yine de bir şeyi “is more than an X, it’s a Y” (bir X’ten fazlası, Y’dir) biçiminde ifade etme eğilimini koruyor.

Özellikle Opus, olayların neden önemli olduğunu anlatmayı seviyor; “this matters” (bu önemli) ifadesini insan metinlerine kıyasla 116 kez daha sık kullanırken, “why X matters” (X’in nedeni/önemi) ifadesi de 92 kez daha sık geçiyor.

Astra’nın farklı ipuçları

OpenAI’ın Astra modeli ise farklı bir ipucu setine sahip. Bu model, konuştuğu her şeyin “another dimension” (başka boyutu) olduğunu betimlemeyi seviyor ve iddiaları bir eylemin “may provide” ya da “can provide” (sağlayabilir/olağanüstü fayda sağlayabilir) biçiminde sunduğu bir avantajla hafifletme eğilimini taşıyor. En belirgin ipucu ise Graphite’ın “corrective framing” (düzeltici çerçeveleme) dediği yapı; burada bir konu “not simply X” (sadece X değil) olarak tanımlanıyor ya da “rather than relying on X” (X’e dayanmak yerine) biçiminde alternatif sunuluyor. Graphite’ın araştırmasına göre bu yapılar Astra tarafından üretilen metinlerde insan metinlerine kıyasla 100’den fazla kez daha sık kullanılıyor.

Dikkat çezici bir şekilde, önde gelen tüm laboratuvarların modellerin em-dash’i aşırı kullandığı fikrine tepki verdiği görülüyor. Graphite’ın örneklerinde Opus 5.5 bu noktalama işaretini Opus 5’e göre %99 daha az kullanırken, Astra insan örneklerine göre %88 daha az, Gemini 3.1 Pro ise neredeyse tamamen em-dash’i yazımından çıkarmış durumda.

İpuçları azalmıyor, yalnızca yönetiliyor

Bireysel ipuçları değişirken de Graphite, genel sayının çoğunlukla sabit kaldığını belirtiyor. “İpuçlarının azaldığı gibi bir şey yok,” dedi Druck TechCrunch’a. “En bilinen ipuçlarını ortadan kaldırmayı başarıyorlar ama diğerleri ortaya çıkıyor ve her model sürümünün kendi ipuçları var.”

Laboratuvarların insancıl yazım stillerine verdikleri önem göz önüne alındığında, ipuçlarının bu kadar dirençli olması şaşırtıcı. Anthropic, Opus 5.5’in lansmanında modelin “communicates more naturally than prior models” (önceki modellere göre daha doğal iletişim kurduğunu) iddia etti ve ilk kullanıcıların “found its writing clearer and easier to follow” (yazımının daha net ve takip edilmesi kolayını bulduğunu) belirtti.

OpenAI da Sol ve Luna’nın GPT-6 sürümlerinin lansmanında benzer iddialarda bulundu; kullanıcıların “expect to see more clarity, less jargon, [and] fewer odd turns of phrase” (daha net bir anlatım, daha az teknik terim ve daha az tuhaf ifade kalıbı beklemeleri gerektiğini) söyledi.

Laboratuvarlar her şeyi kontrol edemeyebilir

Ancak Druck, laboratuvarların bu belirgin yapıları ya da ifadeleri tamamen ortadan kaldırmak için ne kadar yapabileceği konusunda kuşkuludur. “Benim varsayımım şu: Laboratuvarlar bunlardan bazılarını sizden daha az kontrol edebiliyor,” dedi Druck. “Bunlar milyarlarca parametreye sahip dev modeller. Çalıştırabilecekleri sınırlı sayıda test var ve bazı şeyler bu aralıklardan sıyrılıyor.”