AIモデル特有の「構文の癖」は解消の試みにもかかわらず依然として残る、米調査

生成AIの「言語的指紋」をめぐる新たなマッピング

エムダッシュ（—）や「delve（掘り下げる）」といった初期の生成AI文章に見られた典型的な特徴が姿を消しつつある現在でも、最先端の言語モデルは依然として独特で反復的な言語習慣に依存し続けている。マーケティング企業のGraphiteが実施した調査では、主要なフロンティアモデルの文章を分析し、機械生成テキストと人間によるテキストを隔てるフレーズや構文パターンを特定した。

これらのパターンを浮き彫りにするため、GraphiteはChatGPTの登場以前に執筆・公開された人間の記事1万件からなる対照データセットを構築した。研究チームは複数の最先端AIシステムに対し、要約のみを手がかりにこれらの記事をリライトするよう指示し、元の原文から引き継がれるバイアスを最小限に抑えた。対になった出力を分析した結果、Graphiteは機械生成テキストにおいて人間の基準値と比べて少なくとも2倍以上の頻度で出現するフレーズを約1万3,000件特定した。同社はこの頻度を、AI特有の癖である「テル（tell）」の基準定義としている。

調査結果は、異なるモデルファミリーが時間の経過とともに人間の文章をどのように模倣しているかについて、乖離が生じていることを浮き彫りにした。GraphiteのチーフAIオフィサーであるGreg Druck氏はTechCrunchに対し、「Claudeモデルは時が経つにつれて人間の単語分布に実際に近づいていることが判明した。一方で、GPTモデルは逆に離れつつある」と語った。

Opus 5.5とAstraの文章に見られる固有の癖

調査によると、各モデルは明確に定義された文体上の特徴を示している。例えばAnthropicのClaude Opus 5.5は「dependable（信頼できる）」という単語を多用する傾向があり、人間のライターの23倍もの頻度で使用している。同モデルは、「it's not X, it's Y（XではなくYだ）」という往年の対照表現をほぼ使わなくなったものの、別の対比構文に置き換えており、ある対象が「is more than an X, it's a Y（単なるXにとどまらず、Yだ）」と主張するパターンを頻繁に用いている。また、Opus 5.5は重要性を強調する傾向が極めて強く、「this matters（これは重要だ）」という正確なフレーズは人間の対照群と比べて116倍多く出現し、「why X matters（なぜXが重要なのか）」は92倍の頻度で見られた。

対照的に、OpenAIのAstraモデルは全く異なる語彙傾向を示している。Astraは「another dimension（別の側面／次元）」という表現を著しく好むほか、「may provide（〜を提供する可能性がある）」や「can provide（〜を提供し得る）」といった推測的な表現で主張を和らげることが多い。最も顕著な癖は、Graphiteが「是正的フレーミング（corrective framing）」と呼ぶ構文だ。これはトピックを「not simply X（単にXというわけではない）」と位置付けたり、「rather than relying on X（Xに依存するのではなく）」と代替案を提示したりする構文を指す。Graphiteの記録によると、Astraのテキストではこうした是正パターンが人間の文章と比べて100倍以上の頻度で出現した。

句読点の使用傾向も全体として劇的に変化している。エムダッシュの過剰使用に対する広範な批判を受け、フロンティアAI各社はモデルからこの記号を排除するよう調整を加えたとみられる。Opus 5.5におけるエムダッシュの使用頻度は、前身のOpus 5と比較して99％減少した。Astraがこの句読点を使用した頻度は人間の基準値より88％少なく、GoogleのGemini 3.1 Proに至っては文章からエムダッシュをほぼ完全に排除している。

巨大モデルから「AI構文」を排除することの難しさ

よく知られた文体上の「AIらしさ」を排除するためのピンポイントなアップデートが施されているにもかかわらず、Graphiteの調査では、AI特有の癖の総量は全体としてほぼ一定のままであることが判明した。癖は消失するのではなく、新たなアーキテクチャやファインチューニング用データセットが導入されるにつれて単に入れ替わっているにすぎない。「癖が減っているわけではない」とDruck氏は述べる。「最もよく知られた癖の除去には成功しているものの、別の癖が次々と現れる。そして、モデルのバージョンごとに独自の癖が存在するのだ」

こうした癖の残存は、新リリースをより流暢で自然だとアピールし続けてきた主要AI研究所の主張と矛盾している。AnthropicはOpus 5.5の発表時、初期テスターから文章がより明瞭で読みやすくなったと評価された点を強調した。またOpenAIも、GPT-6のバージョンであるSolやLunaにおいて同様のアピールを行い、専門用語の削減や不自然な言い回しの減少を約束していた。

Druck氏は、文体上の癖を完全に解消することは既存の訓練手法の範疇を超えている可能性があると示唆した。「私の一般的な仮説としては、各研究所が思っているほどにはこうした要素を制御できていないのではないかということだ」とDruck氏は指摘する。「これらは何百億、何千億ものパラメータを持つ巨大なモデルだ。実行できるテストの回数には限りがあり、どうしてもすり抜けてしまうものがある」