40+ слов и фраз, которые выдают ChatGPT

В 2024 году по меньшей мере каждая восьмая биомедицинская статья, индексируемая в PubMed, несла лексический след помощи ИИ, а в некоторых странах и журналах эта доля превышала две пятых. Никому не нужно было в чем-либо признаваться. Это сделали несколько формальных, слегка театральных слов, которые появлялись вместе в одном аннотации гораздо чаще, чем позволила бы случайность.

Слова, которые выдают ChatGPT, не экзотичны. Это обычный, формальный английский, к которому прибегают чуть слишком часто, в сочетаниях, которые внимательный автор редко стал бы нагромождать в одном абзаце. Вот полный рабочий справочник: более сорока таких слов, сгруппированных по тому, где они обычно встречаются, с тем, к чему внимательный редактор обратился бы вместо каждого из них. Некоторые достаточно известны, чтобы иметь собственную репутацию. Большинство нет, и именно поэтому ускользают от читателя, потому что ни одно из них по отдельности не выглядит подозрительным. Более широкие механизмы того, почему это вообще происходит, относятся к сопутствующему материалу, здесь же речь идет именно о самом списке.

Почему эти слова выдают ChatGPT

Языковая модель строит предложение, снова и снова выбирая статистически вероятное следующее слово, внутри системы, обученной звучать компетентно, а не своеобразно. Эта привычка проявляется в выборе слов, ритме предложений, пунктуации и структуре, что полностью рассмотрено в руководстве TextPulse по шаблонам письма ИИ. Выбор слов просто является тем уровнем, который читатель замечает первым, потому что на него легче всего указать на странице.

Выбор слов заслуживает отдельного рассмотрения по одной причине: его можно проверить. Читателю не нужна подписка на детектор, чтобы заметить, что абзац одновременно опирается на пять или шесть формальных, малосодержательных слов. Подсчитывать их умеет любой, и этому можно научиться за то время, которое требуется, чтобы один раз прочитать этот список. Ритм предложений и пунктуация подробно рассматриваются в других местах этого сайта, а лексика, это тот уровень, который вознаграждает читателя не более чем вниманием.

Полный список слов, которые выдают ChatGPT

Приведённый ниже список насчитывает более сорока позиций, сгруппированных по тому, где каждое слово обычно появляется: в академической и исследовательской прозе, в деловом и карьерном письме, в переходных шаблонных фразах и в оговорках, которые завершают абзац, почти ничего не сообщая. Примерно половина восходит к одному крупному исследованию биомедицинских аннотаций, остальные зафиксированы неформально, например, собственным анализом одного поставщика средств обнаружения более чем десяти миллионов слов вывода ChatGPT, или анализом ноября 2025 года, который показал, что фраза "notable works include" встречается примерно в 120 раз чаще обычного в тексте, сгенерированном ИИ, а "today's fast-paced world" примерно в 107 раз. Полезно различать эти два типа источников, рецензируемая выборка из пятнадцати миллионов аннотаций имеет иной вес, чем сканирование вывода чатбота одним аналитиком, и приведённая ниже колонка не делает вид, что это не так.

Слово или фраза	Где оно чаще всего встречается	Что вместо этого использует внимательный автор
delve (into)	Академический	look at, examine
underscore / underscores	Академический	point to, show
showcase / showcasing	Академический	present, demonstrate
intricate	Академический	complex, detailed
meticulous	Академический	careful, thorough
comprehensive	Академический	full, complete
notably	Академический	in particular
crucial	Академический	important, key
exhibited	Академический	showed
multifaceted	Академический	many-sided
encompasses	Академический	covers, includes
facilitates	Академический	helps, allows
elucidates	Академический	explains
discernible	Академический	visible, clear
underpinning	Академический	supporting
insights	Академический	findings, points
within	Академический	in
across	Академический	in, throughout
particularly	Академический	especially
noteworthy	Академический	worth mentioning
leverage	Бизнес	use
utilize	Бизнес	use
streamline	Бизнес	simplify
elevate	Бизнес	improve, raise
unlock	Бизнес	open up, make possible
seamlessly	Бизнес	smoothly, without extra steps
cutting-edge	Бизнес	new, recent
robust	Бизнес	solid, reliable
innovative	Бизнес	new
results-driven	Бизнес	effective
actionable	Бизнес	usable, practical
groundbreaking	Бизнес	new, original
transformative	Бизнес	significant, major
state-of-the-art	Бизнес	latest, newest
additionally	Переход	also, and
furthermore	Переход	also, and
moreover	Переход	also
in order to	Переход	to
due to the fact that	Переход	because
a wide range of	Переход	several, or the actual number
today's fast-paced world	Оговорка / closer	name the actual year or field
notable works include	Оговорка / closer	name the two or three that matter
aims to explore	Оговорка / closer	examines, tests
it is worth noting	Оговорка / closer	state the fact directly
plays a vital role in	Оговорка / closer	matters to, shapes
serves as a testament to	Оговорка / closer	shows, proves
boasts	Оговорка / closer	has, includes

"Delve" получает ровно одну строку выше и ничего больше: это уже самое документированное слово во всём этом списке, и повторять этот случай в прозе означало бы вытеснить остальные сорок шесть. Более быстрый способ проверки, чем чтение всей таблицы глазами, это прогнать черновик через free AI word cleaner от TextPulse, который автоматически отмечает подобную плотность.

Разобранный пример

Возьмём одно предложение, которое одновременно содержит четыре позиции из таблицы: "This comprehensive study aims to explore the multifaceted challenges that underscore the pivotal role of policy in modern research." Каждое слово здесь реальное, и каждая часть предложения грамматична, в этом и состоит проблема. Человеческий редактор сократил бы его примерно до такого варианта: "This study looks at how policy shapes research, and why it matters." Никаких фактов не было утрачено. Исчезла только словесная подкладка.

Какая категория слов выдаёт себя сильнее всего?

Академический регистр даёт наиболее ясные признаки. В исследовании 15.1 million аннотаций PubMed, опубликованных в период с 2010 по 2024, слово "underscores" к 2024 году выросло примерно до 14-кратной частоты по сравнению с ожидаемой, а "showcasing" почти до 11-кратной. Даже обычные слова стали встречаться чаще: "potential", "findings" и "crucial" все стали заметно более распространёнными, просто из-за более высокой исходной базы, поэтому скачок выглядит меньше в виде простого отношения, хотя он реален. Та же исследовательская группа выделила группу из десяти в остальном ничем не примечательных связующих слов, среди них "additionally", "comprehensive", "notably" и "within", которые вместе стали статистически необычными как группа: ни одно из них по отдельности ничего не значит, но четыре или пять из них в одной аннотации уже значат.

Та же закономерность проявляется и за пределами биомедицины, с разной интенсивностью в зависимости от области. Отдельный анализ примерно 951,000 статей в arXiv, bioRxiv и журналах семейства Nature за период с января 2020 года по февраль 2024 года оценил вероятное участие LLM на уровне до 17.5 percent в компьютерных науках, тогда как верхняя граница была ближе к 6.3 percent в математике и в портфеле Nature. Руководитель гуманитарной диссертации и руководитель по компьютерным наукам не читают один и тот же фоновый уровень этих слов, и это стоит помнить, прежде чем считать любое отдельное эссе выбросом. Более короткие статьи и статьи авторов, которые часто публикуют препринты, тоже чаще демонстрировали эту закономерность, что согласуется с простым объяснением: эти слова экономят время, а дефицит времени распределён внутри дисциплины неравномерно.

Колонка о бизнесе и карьере выше документирована менее строго, но не менее заметно. "Aims to explore" встречалось примерно в 50 раз чаще, чем обычно, в том же анализе за ноябрь 2025 года, на который ссылались ранее, а сопроводительные письма, сводки в LinkedIn и пресс-релизы, как правило, концентрируют "streamline", "elevate" и "results-driven". Менеджер по найму, который за один день читает сорок почти идентичных сопроводительных писем, замечает это быстрее, чем может измерить любое исследование, поэтому рекрутеры описывали эту закономерность анекдотически задолго до того, как кто-либо подсчитал данные. Всё это не доказывает, что конкретное сопроводительное письмо было составлено chatbot. Это доказывает, что словарь корпоративного письма и словарь, к которому обращается language model, сильно пересекаются, и это было верно ещё до появления ChatGPT, просто стало легче заметить, когда один инструмент начал производить так много этого материала сразу.

Как список продолжает меняться

Список не является фиксированным. Собственное руководство Wikipedia по редактированию, предназначенное для выявления добавлений, написанных машиной, и поддерживаемое волонтёрами, которые ежедневно откатывают такие правки, отслеживает меняющуюся моду в реальном времени. Его волна 2023 года, продолжающаяся до середины 2024 года, сосредоточена на словах вроде "boasts", "crucial", "pivotal" и "tapestry". К середине 2025 года то же руководство отслеживало уже другой набор, включая "align with", "fostering" и "showcasing", при этом более простые слова, такие как "enhance" и "highlighting", несли большую часть нагрузки, чем более вычурные годом ранее. Ничто из этого не координируется централизованно.

Список, зафиксированный в один момент времени, быстро устаревает именно по этой причине. Устойчивым оказывается лежащая в основе привычка: формальные слова, к которым обращаются чуть слишком часто, независимо от того, какие именно из них в моде в этом году.

Доказывают ли эти слова, что это написал ChatGPT?

Нет. Внимательный автор под давлением сроков, носитель неанглийского языка, который выбирает безопасную формальную лексику, и студент, которого на занятиях по письму учили именно этим словам, все могут создать абзац, который получит высокий результат по этому списку, даже если рядом нет никакого чатбота. Рассматривать таблицу выше как доказательство нарушения, это ошибка, из-за которой внимательных авторов ложно обвиняют, и стоит назвать это ошибкой, а не повторять молча. Собственные продукты TextPulse существуют потому, что обратная проблема столь же реальна: подлинный текст, написанный человеком, которому не повезло и в одном абзаце оказалось несколько таких слов, может попасть на проверку, которой он никогда не заслуживал.

Статистические детекторы работают на совершенно ином, хотя и связанном сигнале, что рассматривается в материале TextPulse о how AI detectors work, а собственный AI humanizer от TextPulse сообщает оценочный Human Score, вычисленный по тексту перед ним, а не вердикт какого-либо детектора. Такой список слов, как этот, это отправная точка для человеческого решения, а не его замена. Остальная часть free tools collection TextPulse охватывает другие уровни, ритм, пунктуацию и структуру, для тех, кто проверяет весь черновик, а не один абзац.

На один глагол приходится больше этого списка, чем на любой другой, и почему модели тянутся к нему объясняется отдельно. Пунктуация выдаёт то же самое, и привычка к em dash имеет собственную страницу.

В следующий раз, когда абзац покажется немного не таким, не хватайтесь за один синоним и не считайте проблему решённой. Вместо этого смотрите на плотность: два или три из этих слов, которые действительно работают, это обычное письмо, четыре или пять, которые совсем не работают, это и есть признак, и разницу может научиться видеть любой читатель, не прогоняя сначала ничего через детектор.