AI文章の痕跡：完全リスト

語彙をすべて書き換えても残るのがこの層です。だからこそ真のリストになります。「delveを避けよ」と指示されたモデルは従いながら、それでもこれらの痕跡を全部備えた文章を書きます。

• Uniform paragraph length
• Uniform sentence length
• The rule of three
• Bold lead-ins in every bullet
• Header every two paragraphs
• Question headings
• The summary paragraph
• Both-sides hedging
• Zero specific detail
• The flattering opener
• Restating the prompt
• Symmetrical lists
• No digressions
• Consistent register
• Emoji section markers
• Tables where prose belongs
• Titles in Title Case
• Zero contractions
• The disclaimer
• Over-signposting

単語レベルの信号は最も語られ、最も信用できません。個々の単語はモデルのバージョンで移り変わり、専門家は領域や風景や込み入った仕組みについて当然のように書きます。情報を運ぶのは密度で、完全な単語リストは別に管理して最新を保てるようにしています。

句読点は最も目につく層で、証拠としては最弱です。ただし一つ例外があります。エムダッシュで、しかも密度がある場合だけです。ラベルをよく読んでください。ほとんどの記号は単独では何も意味しません。

• —Em dashU+2014
• –En dashU+2013
• —Spaced em dashU+2014
• --Double hyphenU+002D U+002D
• …Ellipsis characterU+2026
• “ ”Curly quotesU+201C U+201D
• ’Curly apostropheU+2019
• §Section signU+00A7
• →ArrowU+2192
• •Bullet characterU+2022
• ✓Check markU+2713
• ‑Non-breaking hyphenU+2011

• エムダッシュが1個。 18世紀以来の標準的な句読点です。詳しい議論はエムダッシュはAIの証拠になるかを。
• カーブした引用符とアポストロフィ。 WordやGoogle Docsが自動で変換します。ワープロを通ったテキストなら持っています。
• 文法の完璧さ。 校正者は存在しますし、母語話者より丁寧に第二言語で書く人もいます。
• フォーマルな文体。 法律家もコンサルタントも研究者も、モデルができる前からこう書いてきました。
• 短い文と平易な語彙。 これは「見えたものを書く」流派で、痕跡の正反対です。
• 検出器のパーセント表示。 検出器のスコアはトークンの予測可能性を測るもので、互いに平気で食い違います。AI検出器の精度を参照。

1. 具体情報を数えます。日付、数値、名前、場所、引用。150語につき1件未満なら警戒レベルです。
2. 文長を測ります。20文のなかで最短の文が最長の文の近くにあるなら、そのリズムは機械仕掛けです。
3. 結びを確かめます。本文を要約する最終段落は人間の癖ではなくモデルの癖です。
4. カウントを実行します。ローカルチェッカーは、一度の貼り付けでダッシュ密度、カタログ該当、文長のばらつき、構造フラグを報告し、データはブラウザから出ません。

そして、そこで止めます。痕跡リストから誠実に言えるのは「この文章は癖を持っている」までで、「この人がAIを使った」ではありません。別の主張であり、テキストだけで支えられるのは片方だけです。