AI生成テキストの30の兆候 — tropes.md 完全解説
AI特有の単語・文構造・トーンをカテゴリ別に整理
AI生成テキストには特有のパターンがある。1〜2回の出現は問題ないが、複数のパターンが同時にまたは繰り返し現れると「これはAIが書いた」というシグナルになる。
tropes.fyiのtropes.mdは、これらのパターンを6大分類・30以上の具体的項目に整理した単一マークダウンファイルだ。AIシステムプロンプトに追加すれば、よくあるAI文体を避けるよう誘導できる。
1. 単語選択(Word Choice)
最も即座に目につくAIの兆候。
"Quietly"と魔法の副詞たち:"quietly"、"deeply"、"fundamentally"などの副詞を乱用し、平凡な描写に微妙な重要性を付与する。"quietly orchestrating workflows"のように。
"Delve"と類義語:かつて最も有名なAIの兆候だった。"certainly"、"utilize"、"leverage"(動詞)、"robust"、"streamline"も同系列。AI生成テキストで異常に高い頻度で登場する。
"Tapestry"と"Landscape":単純な言葉で十分な場所に大げさな名詞を使う。"paradigm"、"synergy"、"ecosystem"も同タイプ。
"Serves As"回避:単純な"is/are"の代わりに"serves as"、"stands as"などの誇張された連結語を使用。AIの反復ペナルティが基本的なcopulaから華やかな構文へ押し出すため発生。
2. 文構造(Sentence Structure)
最も体系的に現れる領域。
否定並列構文"It's not X — it's Y":AI文章で最も頻繁に識別される兆候。すべてを驚くべき再構成として包み、偽の深遠さを生成。LLM以前にはこの規模の文章は存在しなかった。
"Not X. Not Y. Just Z.":2つ以上を否定した後に実際の要点を明かすドラマチックなカウントダウン。
"The X? A Y.":誰も聞いていない質問を自ら投げかけてすぐ答える修辞的質問・即答パターン。
皮相的分析:文末に現在分詞(-ing)句を付けて浅い分析を注入。"highlighting its importance"、"reflecting broader trends"が代表例。
偽の範囲"from X to Y":XとYが実際のスケール上にない構文。緩く関連する2つを並べるだけ。
動名詞断片の羅列:主張の後に主語のない動名詞断片を連続で並べる。人間はこのように草稿を書かない。
3. 段落構造(Paragraph Structure)
短いパンチ断片:非常に短い文を独立段落にして人為的な強調を作る。RLHFトレーニングが「読みやすさ」方向にモデルを押した結果。
変装したリスティクル:番号付きポイントを連続散文に偽装。"The first... The second..."で始まる段落。
4. トーン(Tone)
最も微妙だが蓄積すると最も耳障り。
"Here's the Kicker":ビルドアップ不要なポイントに啓示を約束する偽のサスペンス転換。
"Think of It As...":読者が何でも理解するには比喩が必要だと想定する教師モード。AIが原概念より不明瞭な比喩を生成することが頻繁。
偽の脆弱性:第四の壁を破るふりや偏見を認めるふりをするパフォーマティブな自己認識。実際の脆弱性は具体的で不快だが、AIの脆弱性は洗練されてリスクがない。
壮大なステーク・インフレーション:すべての論点を世界史的重要性に膨らませる。
曖昧な帰属:具体的出典なしに"experts"、"industry reports"など名のない権威に主張を帰属。
作り出した概念ラベル:"supervision paradox"、"acceleration trap"のように、分析的に聞こえるが根拠のない合成ラベルを生成。
5. フォーマット(Formatting)
視覚的に最も即座的なAIの兆候。
エムダッシュ中毒:劇的な一時停止にエムダッシュを強迫的に乱用。人間は1記事に2〜3個を自然に使うが、AIは20個以上使用。
太字先頭ブレット:すべての箇条書きが太字フレーズで始まるパターン。AI生成文書の確実な兆候。
Unicodeデコレーション:→矢印やスマート引用符など標準キーボードで簡単に入力できない特殊文字。Claudeが特に→矢印を好む。
6. 構成(Composition)
文書全体レベルで現れる構造的パターン。
フラクタル要約:「これから言うこと、今言っていること、今言ったこと」を文書のすべてのレベルで適用。
死んだ比喩:一つの比喩に固着して文章全体で5〜10回反復。人間は比喩を導入・使用したら先に進む。
一点希釈:単一の論点を10通りの方法で数千語にわたって再述。
道標的結論:"In conclusion"で結論を明示的に告知。熟達した文章は読者に結論を感じさせる。
核心原則
これらのパターンの核心は頻度と組み合わせだ。"delve"を1回使うのは問題ない。しかし同じ文章で"delve"+"It's not X — it's Y"+エムダッシュ20個+太字先頭ブレットを使えば — それはAIの文章だ。
このファイルの最も皮肉な点は、このファイル自体もAI支援で作成されたことだ。
実践ステップ
単語選択の点検:\"delve\"、\"tapestry\"、\"landscape\"、\"robust\"などAI過剰語彙を除去する
文構造の点検:\"It's not X — it's Y\"のような偽の深遠さ構文を見つけて平易な文に書き直す
フォーマット点検:エムダッシュの数、太字先頭ブレット、Unicode特殊文字(→)を確認する
トーン点検:\"Here's the thing\"、\"Let's break this down\"のような教師モード転換語を削除する
構成点検:同じ比喩を反復していないか、結論に\"In conclusion\"を使っていないか確認する