Levantamento da empresa de marketing Graphite mapeou 13 mil expressões que aparecem com frequência muito maior em textos de inteligência artificial do que em textos escritos por humanos, e cada modelo tem as suas manias particulares.
- A Graphite identificou 13 mil palavras e expressões ao menos duas vezes mais comuns em textos de IA do que em textos humanos.
- O maior "vício" do Claude Opus 5.5 é a palavra "dependable" (confiável), usada 23 vezes mais que o normal.
- O modelo também recorre bastante às frases "this matters" e "why X matters", típicas de quem explica a importância de algo.
- Vícios antigos, como o travessão longo, praticamente desapareceram: o uso caiu 99% no Opus 5.5 em relação ao Opus 5.
Com textos gerados por inteligência artificial cada vez mais presentes no dia a dia, cresce também o interesse por identificar o que seria um texto "escrito por IA". Um estudo da Graphite, empresa de marketing especializada em conteúdo, tentou colocar número nisso, e descobriu que, apesar de maneirismos antigos terem praticamente sumido, cada modelo segue tendo as próprias manias de escrita.
A pesquisa partiu de um banco de 10 mil artigos publicados antes do lançamento do ChatGPT, usados como referência de escrita humana. Os pesquisadores pediram então a diferentes modelos de IA que reescrevessem esses textos a partir de resumos, numa tentativa de reduzir ao máximo qualquer viés vindo do material original. Com amostras equivalentes de humanos e de cada modelo, ficou mais fácil comparar a frequência de certas palavras, expressões e construções de frase. Ao todo, a Graphite encontrou 13 mil termos que apareciam pelo menos duas vezes mais nos textos de IA, a definição usada pela empresa para o que chama de "tell", ou vício de escrita.
O que entrega o Opus 5.5
Segundo o levantamento, a palavra que mais denuncia um texto escrito pelo Claude Opus 5.5 é "dependable" (algo como "confiável" ou "de confiança"), que aparece 23 vezes mais do que em textos humanos. O modelo também evita a construção "não é X, é Y", identificada em estudos anteriores como um clichê típico de IA, mas ainda recorre a uma versão parecida, do tipo "é mais do que X, é Y".
O maior destaque, porém, vai para o hábito de explicar por que algo importa: a expressão "this matters" ("isso importa") aparece 116 vezes mais que em textos humanos, e a construção "why X matters" ("por que X importa"), 92 vezes mais.
Cada modelo, um sotaque diferente
O Astra, da OpenAI, tem vícios de escrita bem diferentes dos do Opus 5.5. Segundo a Graphite, o modelo gosta de mencionar "outra dimensão" do assunto em pauta e costuma amenizar afirmações com frases como algo "pode proporcionar" certo benefício. O maior vício do Astra, porém, é o que a empresa chama de "enquadramento corretivo": construções como "não simplesmente X" ou alternativas como "em vez de depender de X", que apareceram mais de 100 vezes mais em textos do Astra do que em textos humanos.
Para o diretor de IA da Graphite, Greg Druck, em entrevista ao TechCrunch, os modelos da Anthropic vêm se aproximando da distribuição de palavras usada por humanos ao longo do tempo, enquanto os modelos da OpenAI estariam se distanciando dela.
O travessão que sumiu
Se há um consenso entre os grandes laboratórios de IA, é que o travessão longo (—) virou sinônimo de texto gerado por máquina, e todos parecem ter corrigido o excesso. Segundo a Graphite, o Opus 5.5 usa a pontuação 99% menos do que o Opus 5, a geração anterior. O Astra reduziu o uso em 88% em relação a amostras humanas, e o Gemini 3.1 Pro, do Google, praticamente eliminou o símbolo de seus textos.
Apesar da queda nos vícios mais conhecidos, o número total de "tells" segue praticamente estável, segundo a Graphite. Novos hábitos substituem os antigos, e cada versão de cada modelo acaba desenvolvendo os seus próprios, segundo Druck.
O que dizem as empresas
No lançamento do Opus 5.5, a Anthropic afirmou que o modelo se comunica de forma mais natural do que versões anteriores, e disse que os primeiros usuários acharam o texto mais claro e fácil de acompanhar. A OpenAI fez afirmações parecidas ao lançar o GPT-6, nas versões Sol e Luna, prometendo mais clareza, menos jargão e menos construções estranhas de frase.
Druck, no entanto, é cético quanto à possibilidade de os laboratórios eliminarem esses vícios por completo. Segundo ele, modelos desse porte têm bilhões de parâmetros e um número finito de testes que conseguem rodar antes do lançamento, o que faz com que alguns padrões sempre escapem ao controle das equipes de desenvolvimento.
Com informações de TechCrunch, com base no estudo da Graphite (Five Percent Research).
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