40+ слів і фраз, що видають ChatGPT

У 2024 році щонайменше одна з восьми біомедичних статей, індексованих у PubMed, несла лексичний підпис допомоги AI, а в деяких країнах і журналах ця частка перевищувала дві з п’яти. Нікому не довелося нічого визнавати. Це зробили кілька формальних, ледь театральних слів, які з’являлися разом в одному абстракті значно частіше, ніж дозволив би випадок.

Слова, що видають ChatGPT, не є екзотичними. Це звичайна, формальна англійська, до якої трохи занадто часто вдаються, у поєднаннях, які уважний автор рідко ставив би одне за одним в одному абзаці. Ось повний робочий довідник: понад сорок таких слів, упорядкованих за тим, де вони зазвичай трапляються, із тим, що уважний редактор обирає замість кожного з них. Деякі досить відомі, щоб мати власну репутацію. Більшість ні, і саме тому прослизають повз читача, бо жодне з них окремо не виглядає підозрілим. Ширші механізми того, чому це взагалі відбувається, належать до супровідного матеріалу, тут же йдеться саме про сам перелік.

Чому ці слова видають ChatGPT

Мовна модель будує речення, знову і знову обираючи статистично ймовірне наступне слово в системі, навченої звучати компетентно, а не виразно. Ця звичка проявляється у виборі слів, ритмі речень, пунктуації та структурі, що повністю розглянуто в guide to AI writing patterns від TextPulse. Вибір слів є просто тим рівнем, який читач помічає першим, бо на нього найпростіше вказати на сторінці.

Вибір слів заслуговує на окремий довідник з однієї причини, його можна перевірити. Читачеві не потрібна підписка на детектор, щоб помітити, що абзац одночасно спирається на п’ять або шість формальних слів із низькою інформативністю. Порахувати їх може навчитися кожен за той час, який потрібен, щоб один раз прочитати цей список. Ритм речень і пунктуація докладно розглядаються в інших місцях цього сайту, а лексика є тим рівнем, який винагороджує читача не більше ніж увагою.

Повний список слів, що видають ChatGPT

Наведений нижче список налічує понад сорок позицій, згрупованих за тим, де кожне слово зазвичай з’являється: в академічній і дослідницькій прозі, у діловому та кар’єрному письмі, у перехідних стереотипних фразах і в обережних формулюваннях, що завершують абзац, майже нічого не стверджуючи. Приблизно половина походить з одного великого дослідження біомедичних анотацій, решта задокументована неформально, наприклад, власним скануванням одного постачальника засобів виявлення понад десяти мільйонів слів, згенерованих ChatGPT, або аналізом від листопада 2025 року, який зафіксував фразу "notable works include" приблизно у 120 разів частіше за її звичайну частоту в тексті, згенерованому AI, а "today's fast-paced world" приблизно у 107 разів. Варто розрізняти ці два типи джерел, рецензована вибірка з п’ятнадцяти мільйонів анотацій має іншу вагу, ніж сканування вихідних даних чатбота, виконане одним аналітиком, і наведена нижче колонка не вдає, ніби це не так.

Word or phrase	Where it clusters	What a careful writer uses instead
delve (into)	Academic	подивитися на, дослідити
underscore / underscores	Academic	вказувати на, показувати
showcase / showcasing	Academic	представляти, демонструвати
intricate	Academic	складний, детальний
meticulous	Academic	ретельний, ґрунтовний
comprehensive	Academic	повний, завершений
notably	Academic	зокрема
crucial	Academic	важливий, ключовий
exhibited	Academic	показав
multifaceted	Academic	багатогранний
encompasses	Academic	охоплює, включає
facilitates	Academic	допомагає, дає змогу
elucidates	Academic	пояснює
discernible	Academic	видимий, чіткий
underpinning	Academic	що підтримує
insights	Academic	висновки, положення
within	Academic	у
across	Academic	у, по всьому
particularly	Academic	особливо
noteworthy	Academic	варті згадки
leverage	Business	використовувати
utilize	Business	використовувати
streamline	Business	спрощувати
elevate	Business	покращувати, підвищувати
unlock	Business	відкривати, робити можливим
seamlessly	Business	плавно, без зайвих кроків
cutting-edge	Business	новий, нещодавній
robust	Business	надійний, стійкий
innovative	Business	новий
results-driven	Business	ефективний
actionable	Business	придатний до використання, практичний
groundbreaking	Business	новий, оригінальний
transformative	Business	значний, масштабний
state-of-the-art	Business	найновіший, найсучасніший
additionally	Transition	також, і
furthermore	Transition	також, і
moreover	Transition	також
in order to	Transition	щоб
due to the fact that	Transition	тому що
a wide range of	Transition	кілька, або фактична кількість
today's fast-paced world	Hedge / closer	назвіть фактичний рік або галузь
notable works include	Hedge / closer	назвіть ті дві або три, що мають значення
aims to explore	Hedge / closer	досліджує, перевіряє
it is worth noting	Hedge / closer	подавайте факт безпосередньо
plays a vital role in	Hedge / closer	має значення для, формує
serves as a testament to	Hedge / closer	показує, доводить
boasts	Hedge / closer	має, включає

"Delve" отримує рівно один рядок вище і нічого більше: це вже найбільш задокументоване слово в усьому цьому списку, і повторювати цей випадок у прозі означало б витіснити інші сорок шість. Швидша перевірка, ніж читати всю таблицю на око, це прогнати чернетку через free AI word cleaner від TextPulse, який автоматично позначає такий тип щільності.

Розглянутий приклад

Візьмімо одне речення, яке одночасно містить чотири елементи з таблиці: "This comprehensive study aims to explore the multifaceted challenges that underscore the pivotal role of policy in modern research." Кожне слово є реальним, і кожна частина речення граматична, саме в цьому й полягає проблема. Людський редактор скоротив би його приблизно до такого: "This study looks at how policy shapes research, and why it matters." Жодного фактичного змісту не було втрачено. Зникло лише словесне наповнення.

Яка категорія слів є найочевиднішою ознакою?

Найчіткіші докази дає академічний регістр. У дослідженні 15.1 million PubMed анотацій, опублікованих між 2010 and 2024, "underscores" зросло приблизно до 14-кратного рівня від очікуваного до 2024, а "showcasing" майже до 11-кратного. Навіть звичайні слова змінилися: "potential", "findings" і "crucial" усі стали помітно частішими, лише через вищу початкову базу, тож стрибок виглядає меншим у вигляді простого співвідношення, хоча він реальний. Та сама дослідницька група виокремила кластер із десяти інших нічим не примітних сполучників, серед них "additionally", "comprehensive", "notably" і "within", які разом стали статистично незвичними як група: окремо жодне з них нічого не означає, але чотири чи п'ять із них в одній анотації означають.

Той самий шаблон проявляється і поза біомедициною, з різною інтенсивністю залежно від галузі. Окремий аналіз приблизно 951,000 статей на arXiv, bioRxiv і в журналах родини Nature за період між January 2020 і February 2024 оцінив імовірну участь LLM на рівні до 17.5 percent у computer science, тоді як верхня межа була ближчою до 6.3 percent у mathematics і в портфоліо Nature. Науковий керівник у галузі humanities і керівник у computer science не читають один і той самий фоновий рівень цих слів, і це варто пам’ятати, перш ніж вважати будь-яке окреме есе відхиленням. Коротші статті та статті авторів, які часто публікують препринти, також частіше демонстрували цей шаблон, що узгоджується з простим поясненням: ці слова економлять час, а часовий тиск розподілений у межах дисципліни нерівномірно.

Колонка про бізнес і кар’єру вище задокументована менш суворо, але не менш помітно. "Aims to explore" траплялося приблизно у 50 разів частіше за свій звичайний рівень у тому самому аналізі November 2025, на який посилалися раніше, а супровідні листи, зведення LinkedIn і пресрелізи, як правило, є місцями, де "streamline", "elevate" і "results-driven" мають тенденцію групуватися. Менеджер з найму, який за один післяобідній час читає сорок майже ідентичних супровідних листів, помічає це швидше, ніж будь-яке дослідження може виміряти, саме тому рекрутери описували цей шаблон анекдотично задовго до того, як хтось підрахував цифри. Усе це не доводить, що конкретний супровідний лист був складений чатботом. Це доводить, що лексика корпоративного письма і лексика, до якої звертається мовна модель, значною мірою перетинаються, і це було правдою ще до появи ChatGPT, просто стало легше помітити, коли один інструмент почав одночасно генерувати так багато такого тексту.

Як список продовжує змінюватися

Список не є фіксованим. Власна редакційна настанова Wikipedia для виявлення доданих текстів, написаних машиною, яку підтримують волонтери, що щодня відкочують такі редагування, відстежує зміну моди в реальному часі. Її хвиля від 2023 року до середини 2024 року зосереджена на словах на кшталт "boasts", "crucial", "pivotal" і "tapestry". До середини 2025 року та сама настанова відстежувала інший кластер, зокрема "align with", "fostering" і "showcasing", причому простіші слова, такі як "enhance" і "highlighting", брали на себе більшу частину навантаження, ніж це робили більш показні слова роком раніше. Усе це не координується централізовано.

Список, зафіксований в один момент, швидко застаріває саме з цієї причини. Стійким є базовий звичний спосіб: формальні слова, до яких звертаються трохи занадто часто, незалежно від того, які саме з них цього року в моді.

Чи доводять ці слова, що це написав ChatGPT?

Ні. Обережний автор під тиском дедлайну, носій мови, для якого англійська не є рідною, і студент, якого саме цим словам навчили на занятті з письма, усі можуть створити абзац, що отримає високий бал за цим списком, без жодного чатбота поблизу. Вважати наведену вище таблицю доказом порушення є помилкою, через яку обережних авторів хибно звинувачують, і варто називати це помилкою, а не мовчки повторювати. Власні продукти TextPulse існують тому, що зворотна проблема не менш реальна: справжній фрагмент людського письма, якому не пощастило зібрати кілька цих слів в одному абзаці, може потрапити на перевірку, якої ніколи не заслуговував.

Статистичні детектори працюють на зовсім іншому, хоча й пов'язаному сигналі, про що йдеться в матеріалі TextPulse про how AI detectors work, а власний AI humanizer TextPulse повідомляє про розрахований орієнтовний Human Score на основі тексту перед ним, а не про вердикт будь-якого детектора. Такий список слів є відправною точкою для людського рішення, а не його заміною. Решта free tools collection TextPulse охоплює інші рівні, ритм, пунктуацію та структуру, для всіх, хто перевіряє повний чернетковий текст, а не один абзац.

Один дієслово становить більшу частину цього списку, ніж будь-яке інше, а чому моделі звертаються до нього пояснено окремо. Пунктуація видає те саме, а звичка до em dash має власну сторінку.

Наступного разу, коли абзац здаватиметься трохи не таким, не хапайтеся за один синонім і не вважайте, що проблему вирішено. Натомість перевіряйте щільність: два або три з цих слів, що справді виконують роботу, це звичайне письмо, чотири або п'ять, що не виконують жодної роботи, це ознака, і різницю може навчитися бачити будь-який читач, не запускаючи спершу нічого через детектор.