40+ Perkataan dan Frasa yang Mendedahkan ChatGPT

Pada 2024, sekurang-kurangnya satu daripada lapan makalah bioperubatan yang diindeks dalam PubMed membawa tanda leksikal bantuan AI, dan di sesetengah negara serta jurnal, bahagiannya melebihi dua daripada lima. Tiada siapa perlu mengaku apa-apa. Beberapa perkataan formal yang samar-samar teatrikal telah melakukan pengakuan itu, muncul bersama dalam satu abstrak jauh lebih kerap daripada yang dibenarkan oleh kebetulan.

Perkataan yang membocorkan ChatGPT bukanlah luar biasa. Ia ialah bahasa Inggeris formal yang biasa, yang dipilih sedikit terlalu kerap, dalam gabungan yang jarang sekali disusun oleh penulis cermat dalam satu perenggan. Berikut ialah rujukan kerja penuh: lebih daripada empat puluh daripadanya, disusun mengikut tempat ia cenderung muncul, bersama dengan apa yang dipilih oleh penyunting cermat sebagai gantinya bagi setiap satu. Sebahagiannya cukup terkenal sehingga mempunyai reputasi tersendiri. Kebanyakannya tidak, dan terlepas daripada perhatian pembaca tepat kerana tiada satu pun daripadanya kelihatan mencurigakan secara berasingan. Mekanisme yang lebih luas di sebalik mengapa perkara ini berlaku sama sekali dibincangkan dalam artikel pendamping, di sini, fokusnya ialah senarai itu sendiri.

Mengapa Perkataan Ini Membocorkan ChatGPT

Sebuah model bahasa membina ayat dengan memilih perkataan seterusnya yang berkemungkinan secara statistik, berulang kali, dalam sistem yang dilatih untuk kedengaran kompeten, bukannya tersendiri. Kebiasaan itu muncul merentasi pemilihan kata, rentak ayat, tanda baca dan struktur, yang dibincangkan sepenuhnya dalam panduan TextPulse tentang corak penulisan AI. Pemilihan kata hanyalah tahap yang pertama kali disedari oleh pembaca, kerana itulah yang paling mudah ditunjukkan pada halaman.

Pemilihan kata memperoleh rujukannya sendiri atas satu sebab, ia boleh disemak. Pembaca tidak memerlukan langganan pengesan untuk menyedari bahawa sesuatu perenggan bergantung pada lima atau enam perkataan formal yang kurang maklumat pada masa yang sama. Mengiranya ialah kemahiran yang boleh dipelajari oleh sesiapa sahaja dalam masa yang diperlukan untuk membaca senarai ini sekali. Rentak ayat dan tanda baca dibincangkan dengan panjang lebar di tempat lain di laman ini, kosa kata ialah satu-satunya tahap yang memberi ganjaran kepada pembaca dengan apa-apa selain perhatian.

Senarai Penuh Perkataan yang Membocorkan ChatGPT

Senarai di bawah mengandungi lebih daripada empat puluh entri, dikelompokkan mengikut tempat setiap perkataan cenderung muncul: prosa akademik dan penyelidikan, penulisan perniagaan dan kerjaya, frasa stok peralihan, dan penyangga yang menutup perenggan tanpa banyak menyatakan apa-apa. Kira-kira separuh daripadanya dapat dikesan kepada satu kajian besar abstrak bioperubatan; selebihnya didokumentasikan secara tidak formal, misalnya imbasan sendiri oleh vendor pengesanan terhadap lebih daripada sepuluh juta perkataan output ChatGPT, atau analisis November 2025 yang merekodkan frasa "notable works include" pada kira-kira 120 kali kadar normalnya dalam teks yang dijana AI dan "today's fast-paced world" pada kira-kira 107 kali. Dua jenis sumber ini wajar diketahui secara berasingan, sampel yang disemak rakan sebaya sebanyak lima belas juta abstrak mempunyai berat yang berbeza daripada imbasan output chatbot oleh seorang penganalisis, dan lajur di bawah tidak berpura-pura sebaliknya.

Kata atau frasa	Di mana ia berkumpul	Apa yang digunakan oleh penulis yang berhati-hati sebagai gantinya
delve (into)	Akademik	lihat, periksa
underscore / underscores	Akademik	menunjukkan, memperlihatkan
showcase / showcasing	Akademik	membentangkan, menunjukkan
intricate	Akademik	kompleks, terperinci
meticulous	Akademik	berhati-hati, menyeluruh
comprehensive	Akademik	penuh, lengkap
notably	Akademik	terutamanya
crucial	Akademik	penting, utama
exhibited	Akademik	menunjukkan
multifaceted	Akademik	berbilang sisi
encompasses	Akademik	merangkumi, termasuk
facilitates	Akademik	membantu, membolehkan
elucidates	Akademik	menjelaskan
discernible	Akademik	kelihatan, jelas
underpinning	Akademik	menyokong
insights	Akademik	dapatan, poin
within	Akademik	dalam
across	Akademik	dalam, merentasi
particularly	Akademik	terutamanya
noteworthy	Akademik	patut disebut
leverage	Business	gunakan
utilize	Business	gunakan
streamline	Business	memudahkan
elevate	Business	meningkatkan, menaikkan
unlock	Business	membuka, membolehkan
seamlessly	Business	dengan lancar, tanpa langkah tambahan
cutting-edge	Business	baharu, terkini
robust	Business	kukuh, boleh dipercayai
innovative	Business	baharu
results-driven	Business	berkesan
actionable	Business	boleh digunakan, praktikal
groundbreaking	Business	baharu, asli
transformative	Business	signifikan, besar
state-of-the-art	Business	terkini, paling baharu
additionally	Transition	juga, dan
furthermore	Transition	juga, dan
moreover	Transition	juga
in order to	Transition	untuk
due to the fact that	Transition	kerana
a wide range of	Transition	beberapa, atau bilangan sebenar
today's fast-paced world	Hedge / closer	nyatakan tahun atau bidang yang sebenar
notable works include	Hedge / closer	nyatakan dua atau tiga yang penting
aims to explore	Hedge / closer	meneliti, menguji
it is worth noting	Hedge / closer	nyatakan fakta itu secara langsung
plays a vital role in	Hedge / closer	penting bagi, membentuk
serves as a testament to	Hedge / closer	menunjukkan, membuktikan
boasts	Hedge / closer	mempunyai, merangkumi

"Delve" mendapat tepat satu baris di atas dan tiada yang lain, ia sudah pun menjadi kata yang paling didokumentasikan dalam keseluruhan senarai ini, dan mengulang kes itu dalam prosa akan menyingkirkan empat puluh enam yang lain. Semakan yang lebih pantas daripada membaca keseluruhan jadual dengan mata ialah menjalankan draf melalui pembersih kata AI percuma TextPulse, yang menandakan jenis kepadatan ini secara automatik.

Contoh Terperinci

Ambil satu ayat yang memuatkan empat entri daripada jadual sekali gus: "Kajian komprehensif ini bertujuan untuk meneroka cabaran pelbagai aspek yang menegaskan peranan penting dasar dalam penyelidikan moden." Setiap kata adalah nyata dan setiap klausa adalah gramatis, dan itulah tepatnya masalahnya. Seorang penyunting manusia akan memendekkannya kepada sesuatu seperti: "Kajian ini melihat bagaimana dasar membentuk penyelidikan, dan mengapa hal itu penting." Tiada fakta yang hilang. Yang hilang ialah pengisian tambahan.

Kategori Kata yang Manakah Paling Ketara?

Daftar akademik membawa bukti yang paling jelas. Dalam satu kajian terhadap 15.1 juta abstrak PubMed yang diterbitkan antara 2010 dan 2024, "underscores" meningkat kepada kira-kira 14 kali ganda kadar yang dijangkakan menjelang 2024, dan "showcasing" kepada hampir 11 kali ganda. Malah kata biasa turut berubah: "potential", "findings" dan "crucial" semuanya menjadi lebih kerap secara ketara, hanya kerana titik permulaan yang lebih tinggi, jadi lonjakan itu kelihatan lebih kecil sebagai nisbah mentah walaupun ia nyata. Pasukan penyelidik yang sama mengenal pasti sekumpulan sepuluh penghubung yang sebaliknya tidak begitu menonjol, antaranya "additionally", "comprehensive", "notably" dan "within", yang bersama-sama menjadi luar biasa dari segi statistik sebagai satu kumpulan: tiada satu pun daripadanya bermakna apa-apa secara bersendirian, tetapi empat atau lima daripadanya dalam satu abstrak memang bermakna.

Pola yang sama muncul di luar bioperubatan, dengan intensiti yang berbeza mengikut bidang. Satu analisis berasingan terhadap kira-kira 951,000 kertas di arXiv, bioRxiv dan jurnal keluarga Nature antara Januari 2020 dan Februari 2024 meletakkan kemungkinan penglibatan LLM setinggi 17.5 peratus dalam sains komputer, berbanding had yang lebih dekat kepada 6.3 peratus dalam matematik dan dalam portfolio Nature. Penyelia bidang kemanusiaan dan penyelia sains komputer tidak membaca kadar latar belakang kata-kata ini dengan cara yang sama, dan ini wajar diingati sebelum menganggap mana-mana esei tunggal sebagai kes terpencil. Kertas yang lebih pendek dan kertas daripada penulis yang kerap menyiarkan prapenerbitan juga menunjukkan pola ini dengan lebih kerap, yang selaras dengan penjelasan mudah, kata-kata itu menjimatkan masa, dan tekanan masa tidak teragih secara sama rata merentas sesuatu disiplin.

Kolum perniagaan dan kerjaya di atas didokumentasikan dengan lebih longgar, tetapi tidak kurang jelas. "Aims to explore" muncul pada kadar kira-kira 50 kali ganda daripada kadar biasanya dalam analisis November 2025 yang sama yang disebut sebelum ini, dan surat iringan, ringkasan LinkedIn dan siaran akhbar ialah tempat "streamline", "elevate" dan "results-driven" cenderung berkumpul. Seorang pengurus pengambilan yang membaca empat puluh surat iringan yang hampir serupa dalam satu petang akan menyedari perkara ini lebih cepat daripada mana-mana kajian mengukurnya, sebab itulah perekrut telah menggambarkan pola ini secara anekdot jauh sebelum sesiapa pun menjalankan pengiraan. Semua ini tidak membuktikan bahawa sesuatu surat iringan itu drafnya disediakan oleh chatbot. Ia membuktikan bahawa kosa kata penulisan korporat dan kosa kata yang cenderung digunakan oleh model bahasa banyak bertindih, dan ini sudah pun benar sebelum ChatGPT wujud, cuma menjadi lebih mudah dikesan apabila satu alat mula menghasilkan begitu banyak daripadanya serentak.

Bagaimana Senarai Itu Terus Berubah

Senarai ini tidak tetap. Garis panduan penyuntingan Wikipedia sendiri untuk mengesan penambahan yang ditulis oleh mesin, yang diselenggara oleh sukarelawan yang membalikkan jenis suntingan ini setiap hari, menjejak trend yang berubah dalam masa nyata. Gelombang dari 2023 hingga pertengahan 2024 tertumpu pada kata-kata seperti "boasts", "crucial", "pivotal" dan "tapestry". Menjelang pertengahan 2025, garis panduan yang sama menjejak kelompok yang berbeza, termasuk "align with", "fostering" dan "showcasing", dengan kata-kata yang lebih mudah seperti "enhance" dan "highlighting" memikul lebih banyak beban berbanding kata-kata yang lebih menonjol setahun sebelumnya. Tiada satu pun daripada ini diselaraskan secara berpusat.

Senarai yang dibekukan pada satu ketika akan cepat menjadi lapuk atas sebab yang tepat ini. Apa yang kekal ialah tabiat asasnya, kata-kata formal, yang digunakan sedikit terlalu kerap, tanpa mengira kata-kata khusus mana yang sedang popular pada tahun ini.

Adakah Kata-kata Ini Membuktikan ChatGPT Menulisnya?

Tidak. Seorang penulis yang berhati-hati di bawah tekanan tarikh akhir, penutur bahasa Inggeris bukan asli yang mencari kosa kata formal yang selamat, dan seorang pelajar yang diajar kata-kata tepat ini dalam kelas penulisan semuanya boleh menghasilkan perenggan yang mendapat skor tinggi terhadap senarai ini tanpa sebarang chatbot berdekatan. Menganggap jadual di atas sebagai bukti salah laku ialah kesilapan yang menyebabkan penulis berhati-hati dituduh secara salah, dan wajar dinamakan sebagai kesilapan dan bukannya diulang secara senyap. Produk TextPulse sendiri wujud kerana masalah sebaliknya juga sama nyata, satu karya penulisan manusia yang tulen, yang malang kerana mengumpulkan beberapa kata ini dalam satu perenggan, boleh ditarik ke dalam semakan yang tidak pernah layak diterimanya.

Pengesan statistik berfungsi pada isyarat yang berkaitan tetapi berbeza sepenuhnya, seperti yang dibincangkan dalam artikel TextPulse tentang how AI detectors work, dan AI humanizer TextPulse sendiri melaporkan anggaran Human Score yang dikira daripada teks di hadapannya dan bukannya keputusan daripada mana-mana pengesan. Senarai kata seperti ini ialah titik permulaan untuk keputusan manusia, bukan pengganti kepada keputusan itu. Baki koleksi free tools TextPulse merangkumi tahap lain, irama, tanda baca dan struktur, untuk sesiapa yang menyemak draf penuh dan bukannya satu perenggan.

Satu kata kerja menyumbang lebih banyak daripada mana-mana yang lain dalam senarai ini, dan sebab model cenderung menggunakan kata itu dijelaskan secara berasingan. Tanda baca juga mendedahkan perkara yang sama, dan tabiat em dash mempunyai halamannya sendiri.

Pada kali seterusnya sesuatu perenggan terasa sedikit tidak kena, jangan terus mencari satu sinonim dan menganggapnya sudah diperbaiki. Sebaliknya, periksa kepadatan: dua atau tiga daripada kata-kata ini yang benar-benar menjalankan tugas ialah penulisan biasa, empat atau lima yang langsung tidak menjalankan tugas ialah petunjuknya, dan perbezaan itu ialah sesuatu yang boleh dipelajari oleh mana-mana pembaca untuk dilihat tanpa menjalankan apa-apa melalui pengesan terlebih dahulu.