40+ slov a frází, které prozrazují ChatGPT

V roce 2024 nesla alespoň jedna z osmi biomedicínských prací indexovaných v PubMed lexikální podpis pomoci AI a v některých zemích a časopisech podíl přesahoval dvě z pěti. Nikdo se nemusel k ničemu přiznat. Přiznávalo to několik formálních, lehce divadelních slov, která se v jednom abstraktu objevovala společně mnohem častěji, než by dovolila náhoda.

Slova, která prozrazují ChatGPT, nejsou exotická. Jsou to běžná, formální angličtina, po níž se sahá o něco příliš často, v kombinacích, které by pečlivý autor v jednom odstavci jen zřídka skládal dohromady. Zde je úplný pracovní přehled, více než čtyřicet z nich, uspořádaných podle toho, kde se obvykle objevují, spolu s tím, po čem pečlivý redaktor sáhne místo každého z nich. Některá jsou dost známá na to, aby měla vlastní pověst. Většina ne, a čtenáři unikají právě proto, že žádné z nich samo o sobě nevypadá podezřele. Širší mechanismy toho, proč se to vůbec děje, patří do doprovodného textu, zde je podstatný samotný seznam.

Proč tato slova prozrazují ChatGPT

Jazykový model vytváří větu tak, že znovu a znovu vybírá statisticky pravděpodobné další slovo v systému trénovaném znít kompetentně, nikoli osobitě. Tento návyk se projevuje ve volbě slov, rytmu vět, interpunkci i struktuře, což je podrobně popsáno v průvodci TextPulse guide to AI writing patterns. Volba slov je prostě ta úroveň, které si čtenář všimne jako první, protože je nejsnáze ukázat na ni přímo na stránce.

Volba slov si zaslouží vlastní zmínku z jednoho důvodu, je ověřitelná. Čtenář nepotřebuje předplatné detektoru, aby si všiml, že odstavec současně spoléhá na pět nebo šest formálních, málo informativních slov. Spočítat je je dovednost, kterou se může naučit kdokoli za dobu, kterou zabere jediné přečtení tohoto seznamu. Rytmus vět a interpunkce jsou podrobně rozebrány jinde na tomto webu, slovní zásoba je ta jediná úroveň, která čtenáři nepřináší nic než pozornost.

Úplný seznam slov, která prozrazují ChatGPT

Seznam níže obsahuje více než čtyřicet položek, seskupených podle toho, kde se dané slovo obvykle objevuje: v akademické a výzkumné próze, v obchodním a kariérním psaní, v přechodových ustálených frázích a v opatrných formulacích, které uzavírají odstavec, aniž by mnoho sdělovaly. Přibližně polovina pochází z jediné rozsáhlé studie biomedicínských abstraktů, zbytek je doložen neformálně, například vlastním skenem více než deseti milionů slov výstupu z ChatGPT od poskytovatele detekce, nebo analýzou z listopadu 2025, která zaznamenala, že spojení "notable works include" se v textu generovaném AI objevovalo přibližně 120krát častěji než obvykle a "today's fast-paced world" zhruba 107krát. Tyto dva typy zdrojů je užitečné rozlišovat, recenzovaný vzorek patnácti milionů abstraktů má jinou váhu než sken výstupu z chatbotu provedený jedním analytikem, a tabulka níže netvrdí opak.

Slovo nebo fráze	Kde se shlukuje	Co místo toho používá pečlivý autor
delve (into)	Akademické	podívat se na, zkoumat
underscore / underscores	Akademické	ukazovat na, naznačovat
showcase / showcasing	Akademické	představit, demonstrovat
intricate	Akademické	složitý, podrobný
meticulous	Akademické	pečlivý, důkladný
comprehensive	Akademické	úplný, kompletní
notably	Akademické	zejména
crucial	Akademické	důležitý, klíčový
exhibited	Akademické	ukázal
multifaceted	Akademické	mnohostranný
encompasses	Akademické	zahrnuje, obsahuje
facilitates	Akademické	pomáhá, umožňuje
elucidates	Akademické	vysvětluje
discernible	Akademické	viditelný, zřetelný
underpinning	Akademické	podpůrný
insights	Akademické	zjištění, poznatky
within	Akademické	v
across	Akademické	v, napříč
particularly	Akademické	zejména
noteworthy	Akademické	hodný zmínky
leverage	Business	použít
utilize	Business	použít
streamline	Business	zjednodušit
elevate	Business	zlepšit, zvýšit
unlock	Business	otevřít, umožnit
seamlessly	Business	plynule, bez dalších kroků
cutting-edge	Business	nový, nedávný
robust	Business	pevný, spolehlivý
innovative	Business	nový
results-driven	Business	účinný
actionable	Business	použitelný, praktický
groundbreaking	Business	nový, původní
transformative	Business	významný, zásadní
state-of-the-art	Business	nejnovější, nejmodernější
additionally	Transition	také, a
furthermore	Transition	také, a
moreover	Transition	také
in order to	Transition	aby
due to the fact that	Transition	protože
a wide range of	Transition	několik, nebo skutečný počet
today's fast-paced world	Hedge / closer	uveďte skutečný rok nebo obor
notable works include	Hedge / closer	uveďte dvě nebo tři, na nichž záleží
aims to explore	Hedge / closer	zkoumá, testuje
it is worth noting	Hedge / closer	uveďte fakt přímo
plays a vital role in	Hedge / closer	je důležité pro, utváří
serves as a testament to	Hedge / closer	ukazuje, dokazuje
boasts	Hedge / closer	má, zahrnuje

"Delve" dostane přesně jeden řádek výše a nic víc: už je to nejlépe doložené slovo na celém tomto seznamu a opakování tohoto případu v próze by vytlačilo ostatních čtyřicet šest. Rychlejší kontrola než čtení celé tabulky okem je prohnat návrh přes bezplatný čistič slov AI od TextPulse, který tento druh hustoty automaticky označí.

Pracovaný příklad

Vezměte jednu větu, která nese čtyři položky z tabulky najednou: "This comprehensive study aims to explore the multifaceted challenges that underscore the pivotal role of policy in modern research." Každé slovo je skutečné a každá věta je gramatická, a právě to je problém. Lidský editor by ji zkrátil na něco jako: "This study looks at how policy shapes research, and why it matters." Neztratilo se nic faktického. Co zmizelo, byla výplň.

Která kategorie slov je největší prozrazení?

Nejjasnější důkaz nese akademický registr. Ve studii 15.1 milionu abstraktů v PubMed publikovaných mezi 2010 a 2024 vzrostlo slovo "underscores" do roku 2024 přibližně na 14násobek očekávané četnosti a "showcasing" téměř na 11násobek. Pohybovala se i běžná slova: "potential", "findings" a "crucial" se všechna stala měřitelně častějšími, jen z vyššího výchozího bodu, takže nárůst vypadá jako hrubý poměr menší, přestože je skutečný. Tentýž výzkumný tým vyčlenil shluk deseti jinak nevýrazných spojek, mezi nimi "additionally", "comprehensive", "notably" a "within", které se jako skupina staly statisticky neobvyklými: žádná z nich sama o sobě nic neznamená, ale čtyři nebo pět z nich v jednom abstraktu ano.

Stejný vzorec se objevuje i mimo biomedicínu, v různých intenzitách podle oboru. Samostatná analýza přibližně 951,000 prací na arXiv, bioRxiv a v časopisech rodiny Nature mezi lednem 2020 a únorem 2024 odhadla pravděpodobné zapojení LLM až na 17.5 procenta v informatice, zatímco horní hranice byla blíže 6.3 procenta v matematice a v portfoliu Nature. Vedoucí v humanitním oboru a vedoucí v informatice nečtou stejnou základní četnost těchto slov, a stojí za to si to připomenout, než začneme považovat jakoukoli jednotlivou esej za odlehlý případ. Kratší práce a práce od autorů, kteří zveřejňují časté preprinty, vykazovaly tento vzorec také častěji, což odpovídá jednoduchému vysvětlení, tato slova šetří čas a časový tlak není v rámci oborů rozložen rovnoměrně.

Sloupec o byznysu a kariéře výše je doložen volněji, ale o nic méně zřetelně. "Aims to explore" se v téže listopadové analýze z roku 2025, na niž bylo odkazováno výše, objevilo přibližně 50krát častěji než obvykle a průvodní dopisy, shrnutí na LinkedIn a tiskové zprávy jsou místa, kde se mají tendenci shlukovat výrazy "streamline", "elevate" a "results-driven". Personalista, který během odpoledne čte čtyřicet téměř totožných průvodních dopisů, si toho všimne rychleji, než to dokáže zachytit jakákoli studie, a právě proto náboráři tento vzorec popisovali anekdoticky dávno předtím, než někdo spočítal čísla. Nic z toho neprokazuje, že konkrétní průvodní dopis byl sepsán chatbotem. Prokazuje to, že slovník firemního psaní a slovník, k němuž sahá jazykový model, se výrazně překrývají, což platilo už předtím, než ChatGPT existoval, a jen se to stalo snáze rozpoznatelným ve chvíli, kdy jeden nástroj začal produkovat tolik z toho najednou.

Jak se seznam stále mění

Seznam není pevně daný. Vlastní redakční pokyn Wikipedia pro rozpoznávání strojově psaných příspěvků, udržovaný dobrovolníky, kteří tento typ úprav denně vracejí zpět, sleduje tento trend v reálném čase. Jeho vlna z let 2023 až poloviny roku 2024 se soustředí na slova jako "boasts", "crucial", "pivotal" a "tapestry". V polovině roku 2025 tentýž pokyn sledoval jiný soubor, včetně "align with", "fostering" a "showcasing", přičemž jednodušší slova jako "enhance" a "highlighting" nesla větší část zátěže než ta nápadnější o rok dříve. Nic z toho není centrálně koordinováno.

Seznam zmrazený v jednom okamžiku rychle zastarává právě z tohoto důvodu. Co obstojí, je základní návyk, formální slova, po nichž se sahá o něco příliš často, bez ohledu na to, která konkrétní jsou letos v módě.

Dokazují tato slova, že to napsal ChatGPT?

Ne. Pečlivý autor pod časovým tlakem, nerodilý mluvčí angličtiny sahající po bezpečné formální slovní zásobě i student, který se tato přesná slova naučil v hodině psaní, mohou vytvořit odstavec, který proti tomuto seznamu dosáhne vysokého skóre, aniž by byl v okolí jakýkoli chatbot. Považovat tabulku výše za důkaz pochybení je chyba, kvůli níž jsou pečliví autoři neprávem obviňováni, a stojí za to ji pojmenovat jako chybu, místo aby se tiše opakovala. Vlastní produkty TextPulse existují proto, že opačný problém je stejně reálný, skutečný lidský text, který má tu smůlu, že v jednom odstavci nahromadí několik těchto slov, může být zatažen do kontroly, kterou si nikdy nezasloužil.

Statistické detektory pracují s příbuzným, ale zcela odlišným signálem, který je popsán v článku TextPulse o jak fungují AI detektory, a vlastní AI humanizer TextPulse uvádí odhadované Human Score vypočtené z textu před sebou, nikoli verdikt od jakéhokoli detektoru. Seznam slov, jako je tento, je výchozím bodem pro lidské rozhodnutí, nikoli jeho náhradou. Zbytek sbírky bezplatných nástrojů TextPulse pokrývá další úrovně, rytmus, interpunkci a strukturu, pro každého, kdo kontroluje celý návrh, nikoli jen jeden odstavec.

Jedno sloveso tvoří z tohoto seznamu větší podíl než kterékoli jiné a proč po něm modely sahají je vysvětleno samostatně. Totéž prozrazuje i interpunkce a zvyk používat em dash má vlastní stránku.

Až vám příště bude odstavec připadat mírně nepatřičný, nesnažte se to napravit jediným synonymem a považovat věc za vyřešenou. Místo toho sledujte hustotu, dvě nebo tři z těchto slov, která skutečně něco dělají, jsou běžné psaní, čtyři nebo pět, která nedělají vůbec nic, jsou varovným signálem, a rozdíl je něco, co se může naučit vidět každý čtenář, aniž by cokoli nejprve prohnal detektorem.