Nie ma na razie narzędzi, które pozwalają z całą pewnością rozpoznać, że tekst został stworzony przez duży model językowy – powiedziała PAP dr Karolina Rudnicka. Dodała, że każdy z coraz doskonalszych modeli AI ma własny styl, a częste korzystanie z nich może wpływać na zmiany w ludzkim języku.
W niedzielę we wszystkich krajach UE zaczęły obowiązywać przepisy unijnego rozporządzenia AI Act, czyli Kodeksu postępowania w zakresie przejrzystości treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Od 2 sierpnia podmioty stosujące maszynowe systemy tworzące treści mają obowiązek poinformowania odbiorców o tym, że dany materiał został wygenerowany lub zmodyfikowany przy użyciu AI.
Językoznawczyni dr Karolina Rudnicka z Wydziału Filologicznego Uniwersytetu Gdańskiego w rozmowie z PAP przyznała, że obecnie nie można za pomocą algorytmu z całą pewnością stwierdzić, że tekst został wygenerowany przez duży model językowy (ang. Large Language Model, LLM). – Nie ma takiego narzędzia. Istnieje wprawdzie wiele algorytmów sprawdzających pochodzenie tekstów, ale nie są one w stanie ustalić go na 100 proc. – powiedziała.
Zaznaczyła też, że nowe modele są coraz doskonalsze. Coraz mniej w ich tekstach myślników, specyficznej stylistyki i słów, które zdradzają „maszynowe” pochodzenie tekstu. Ale jednocześnie obecność elementów charakterystycznych dla tekstu stworzonego przez AI nie przesądza, że nie jest to materiał napisany przez człowieka. – Język, którym posługują się ludzie, także może zmieniać się za sprawą AI. Jeżeli często używamy chatbotów, przejmujemy od nich konstrukcje zdań albo pewne wyrażenia. Zmiany, które w każdym języku następują naturalnie, pod wpływem LLM mogą znacznie przyspieszać – stwierdziła lingwistka.
Dr Rudnicka jest autorką pracy „Each AI Chatbot Has Its Own Distinctive Writing Style – Just as Humans Do” (z ang. Każdy chatbot oparty na sztucznej inteligencji ma swój własny, charakterystyczny styl pisania – tak samo jak ludzie) opublikowanej w 2025 r. w czasopiśmie „Scientific American”.
Ludzie mówią i piszą inaczej w zależności od wieku, płci, języka ojczystego albo wykształcenia. Ten indywidualny styl jest nazywany „idiolektem”. – Styl wypowiedzi różnych modeli językowych nosi znamiona idiolektu. W pracy z 2025 roku nazwałam to „chatolektem” – tłumaczyła dr Rudnicka.
Jej najnowsze badania prowadzone wspólnie z dr Thomasem Juzkiem z Uniwersytetu Stanowego Florydy potwierdzają, że modele AI rzeczywiście różnią się między sobą stylem pisania. Badacze przeanalizowali zestawy danych zawierające setki krótkich, anglojęzycznych tekstów napisanych m.in. przez Chat GPT, Gemini, Claude’a i kilka innych narzędzi bazujących na AI.
– Badaliśmy różnice między nimi na poziomach konstrukcji zdania i budowy tekstu oraz leksykalnym. Modele wypowiadały się na cztery tematy: dezinformacji zdrowotnej, strachu przed matematyką, ocieplenie klimatu i zmian klimatycznych. Stwierdziliśmy, że język AI różni się nie tylko w zależności od modelu, ale także od jego generacji. Wprowadzony dwa lata temu Chat GPT 3.5 wypowiadał się inaczej niż obecnie udostępniany Chat GPT 5.5. Interesowało nas też, czy nowsze wersje LLM „dziedziczą” chatolekty po swoich poprzednikach. I ustaliliśmy, że nie – zauważyła rozmówczyni PAP.
Badaczka wspomniała także artykuł, który w ubiegłym tygodniu ukazał się w brytyjskim tygodniku „The Economist”: „Jak rozpoznać tekst napisany przez sztuczną inteligencję”. Ponieważ teksty generowane przez AI są wszędzie i mają ogromny wpływ na wiele gałęzi ekonomii, tygodnik postanowił wykonać własne badania językowe.
– Dziennikarze z „The Economist” zgłosili się do mnie z pytaniami o cechy języka AI, a także o znaki szczególne stylów różnych modeli językowych. Na podstawie swoich badań opowiedziałam im, że tak jak pisarze mają swoje style i ulubione słowa, tak i boty też mogą je mieć – powiedziała.
Dodała, że różnic językowych między tekstami generowanymi przez poszczególne modele jest więcej. – To na przykład długość zdań. Możemy świadomie kontrolować, jakich słów używamy oraz czy wypowiadamy się formalnie czy swobodnie. Ale nie mamy pod pełną kontrolą długości zdań albo liczby i typu słówek funkcyjnych, czyli wyrazów, które nie mają własnego znaczenia – jak na przykład spójniki albo związki frazeologiczne (jak gdyby, z całą pewnością, w gruncie rzeczy) – ale nadają wypowiedzi indywidualny charakter. Ich analizę wykorzystuje się m.in. w odkrywaniu autorstwa dzieł literackich lub lingwistyce kryminologicznej – opowiadała dr Rudnicka.
Okazuje się, że chatboty różnią się od siebie średnią długością zdań, które generują, a także interpunkcją – tu też widać indywidualne tendencje. Jednak oprócz różnic między poszczególnymi narzędziami, są też podobieństwa – cechy, które wydają się wspólne dla nich wspólne. Wśród nich to na przykład stosowanie „zasady trójki” (trójczłonowe wyliczenie – jak „Ludzie do szczęścia potrzebują zdrowia, miłości i bezpieczeństwa”) albo figur retorycznych typu „zarówno X, jak również Y”.
Językoznawczyni wspomniała niedawno przeprowadzone badanie, z którego wynika, że ludzie znacznie lepiej wykrywają teksty AI niż stworzone w tym celu algorytmy. – Użytkownicy, którzy często korzystają z LLM, są wyczuleni na pewne oznaki ich twórczości. Dlatego sądzę, że w przyszłości osoby często korzystające z AI i eksperci w dziedzinie sztucznej inteligencji nadal będą umieli odróżnić teksty, które wyszły spod ręki człowieka od tych wygenerowanych maszynowo – podsumowała dr Karolina Rudnicka.
Anna Bugajska (PAP)