AI-modellen worden beter in schrijven, maar blijven opvallend vaak dezelfde woorden en zinsconstructies gebruiken. Marketingbedrijf Graphite vond bijna 13.000 patronen die in AI-teksten minstens twee keer zo vaak voorkomen als in menselijke artikelen. Bekende signalen verdwijnen, terwijl andere gewoontes ervoor in de plaats komen.
Een tekst die telkens uitlegt “waarom dit belangrijk is”. Een alinea die begint met “het gaat niet alleen om…”. Of een product dat zonder verdere uitleg “betrouwbaar” en “betekenisvol” wordt genoemd. Los zijn het gewone formuleringen. Maar taalmodellen grijpen er volgens Graphite opvallend vaak naar terug.
Het bedrijf onderzocht de schrijfstijl van verschillende AI-modellen en breidde die analyse uit met Claude Opus 5.5. De bevindingen laten zien dat iedere modelfamilie eigen voorkeuren heeft. Eén vaste checklist waarmee je alle AI-teksten herkent, ligt daardoor niet voor de hand.
Hoe onderzocht Graphite de teksten?
Voor de oorspronkelijke analyse verzamelde Graphite 10.000 artikelen die vóór de introductie van ChatGPT waren gepubliceerd. Die vormden de menselijke vergelijkingsgroep.
Vervolgens liet het bedrijf samenvattingen maken van die artikelen. Negen AI-modellen kregen de opdracht om op basis daarvan nieuwe artikelen te schrijven. Zo konden de onderzoekers teksten over dezelfde onderwerpen vergelijken, zonder de modellen simpelweg de oorspronkelijke formuleringen te laten overnemen.
In die vergelijking vond Graphite 12.877 woorden, woordgroepen en zinsconstructies die minstens twee keer zo vaak voorkwamen in AI-teksten en voldeden aan de gebruikte frequentiedrempels. De onderzoekers corrigeerden daarbij voor de hoeveelheid tekst.
Het vervolgonderzoek naar Claude Opus 5.5 kijkt hoe die gewoontes veranderen bij een nieuwe modelversie.
Claude legt graag uit waarom iets belangrijk is
Volgens de aangeleverde berichtgeving over het vervolgonderzoek gebruikt Claude Opus 5.5 het Engelse woord dependable ongeveer 23 keer zo vaak als menselijke schrijvers.
Nog opvallender zijn formuleringen die het belang van een onderwerp benadrukken. This matters komt 116 keer zo vaak voor; why X matters ongeveer 92 keer zo vaak.
In het Nederlands kun je daarbij denken aan zinnen als: “Dit is belangrijk, omdat…” of tussenkoppen als “Waarom deze ontwikkeling ertoe doet”. Dat zijn vertaalde voorbeelden, geen afzonderlijk gemeten Nederlandse patronen.
Het probleem ontstaat vooral wanneer zulke formuleringen concrete uitleg vervangen. Een tekst zegt dan bijvoorbeeld dat een nieuwe functie belangrijk is voor bedrijven, maar laat onbesproken wat een medewerker er morgen daadwerkelijk mee kan doen.
Claude Opus 5.5 zou de bekende constructie “het is niet X, het is Y” inmiddels vaker vermijden. Een verwante formulering blijft volgens het onderzoek wel terugkomen: “Het is meer dan X, het is Y.”
Een voorbeeld daarvan is: “Deze app is meer dan een agenda, het is een persoonlijke assistent.” Het klinkt overtuigend, maar zonder voorbeelden weet de lezer nog weinig over de app.
OpenAI’s Astra gebruikt veel tegenstellingen
Bij OpenAI’s Astra zien de onderzoekers andere voorkeuren. Het model gebruikt graag formuleringen als another dimension en voorzichtige omschrijvingen als may provide en can provide.
Daarnaast valt zogenoemde correctieve framing op: een onderwerp uitleggen door eerst te vertellen wat het níét is, of door het tegenover een alternatief te zetten.
Denk aan een zin als:
“Deze functie draait niet simpelweg om tijd besparen, maar om een andere manier van werken.”
Volgens de berichtgeving komen bepaalde afzonderlijke constructies, waaronder not simply en rather than relying on, meer dan honderd keer zo vaak voor in Astra-teksten als in de menselijke vergelijkingsgroep. Dat cijfer geldt dus niet automatisch voor iedere zin met een tegenstelling.
De bredere analyse van Graphite laat eveneens zien dat Astra veel naar zulke formuleringen grijpt.
Het lange gedachtestreepje zegt steeds minder
Het lange gedachtestreepje, ook wel de em dash, werd een bekend symbool van AI-proza. De nieuwste resultaten laten zien hoe snel zo’n herkenningspunt kan verouderen.
Volgens de berichtgeving gebruikt Claude Opus 5.5 het teken 99 procent minder vaak dan Opus 5. Astra zit inmiddels 88 procent onder het gebruik in de menselijke artikelen. Gemini 3.1 Pro heeft het teken vrijwel helemaal uit zijn teksten verwijderd.
Wie een tekst op basis van een gedachtestreepje als AI bestempelt, kan dus makkelijk verkeerd zitten. Ook het ontbreken ervan zegt weinig: een model kan dat teken vermijden en ondertussen andere vaste gewoontes blijven herhalen.
Nieuwe modellen krijgen nieuwe gewoontes
Graphites belangrijkste bevinding is dat de schrijfpatronen verschuiven. Een model gebruikt minder bekende clichés, maar ontwikkelt andere voorkeuren.
In de oorspronkelijke vergelijking was 65 procent van de gevonden patronen uniek voor één modelfamilie. De verschillen tussen opeenvolgende versies waren eveneens groot.
Volgens Greg Druck, chief AI officer bij Graphite, schuift de woordverdeling van Claude over de onderzochte versies dichter naar menselijke teksten toe. Bij de onderzochte GPT-modellen ziet hij de tegenovergestelde beweging.
Dat betekent niet dat het ene model in iedere situatie beter schrijft. Het gaat om woordgebruik binnen deze verzameling artikelen en onder de gebruikte opdrachten.
De herkenbare eenvormigheid speelt ook buiten nieuwsartikelen. We schreven eerder over AI-teksten op LinkedIn, waar berichten door vergelijkbare formuleringen al snel op elkaar gaan lijken.
Kun je hiermee bewijzen dat een tekst door AI is geschreven?
Nee. Een woord dat vaker voorkomt in AI-teksten kan ook gewoon door een mens worden gebruikt. Graphite waarschuwt in zijn oorspronkelijke onderzoek zelf tegen het bepalen van auteurschap op basis van losse signalen.
De resultaten zijn bovendien gebaseerd op Engelstalige artikelen. Je kunt de gemeten verhoudingen niet rechtstreeks toepassen op Nederlandse teksten, WhatsAppberichten of korte socialmediaposts.
Wie verder wil kijken naar automatische beoordeling, kan onze uitleg over hoe Quillbot AI Detection werkt lezen. Ook zo’n beoordeling moet je onderscheiden van bewijs over wie een tekst heeft geschreven.
Voor schrijvers en redacteuren zijn de patronen vooral bruikbaar bij het verbeteren van een tekst. Zie je vijf keer “dit is belangrijk” staan, vraag dan wat de lezer op die plekken nog mist. Een concreet gevolg, een voorbeeld of een cijfer geeft vaak meer informatie dan opnieuw benadrukken dat iets ertoe doet.