8 signalen om AI-teksten te herkennen

Zo herken jij AI-teksten

In sommige situaties wil je liever niet dat iemand meteen doorheeft dat je iets rechtstreeks uit ChatGPT hebt gekopieerd. Bijvoorbeeld in een gevoelige HR-email over een reorganisatie, in je persoonlijke evaluatie of op de inspirerende ‘Over ons’ pagina van je bedrijf. 

In deze blog delen we 8 signalen van typische AI-teksten zodat je nooit meer door de mand hoeft te vallen:

• Em-dash (—)
• Drieslag
• Oxford-komma
• Vraag? Antwoord!
• Buzzwoorden
• Nietszeggende teksten
• Emoji’s
• Geen eigen ervaring
  
  

Em-dash (—)

We beginnen meteen met – als je het mij vraagt – de nummer 1 herkenner dat ChatGPT je heeft geholpen met je tekst: de em-dash. Voor de komst van AI zag je dit leesteken bijna nooit, maar tegenwoordig duikt het lange koppelteken overal op. De em-dash kan je gebruiken als een komma, haakjes of een dubbele punt, en is nadrukkelijker en dramatischer dan een komma. En dramatisch, daar houden de verschillende LLM’s wel van. 

Leuk feitje: je moet drie verschillende toetsen indrukken om dit leesteken via je toetsenbord tevoorschijn te toveren. Wil je niet dat mensen weten dat je AI hebt gebruikt om je tekst te optimaliseren? Maak er dan gewoon een komma of nieuwe zin van, dat is in de meeste gevallen geen probleem. 

Voorbeeld:
“Uit onderzoek blijkt dat Nederland nog niet goed is voorbereid op de impact van AI op de werkvloer — training, betrokkenheid van werknemers en duidelijke implementatie blijven grote aandachtspunten.”

Drieslag

Large Language Models (LLM) zijn dol op opsommingen en teksten met 3 onderdelen. Ook als het derde onderdeel van je opsomming niets toevoegt en eigenlijk nergens op slaat. Check daarom altijd even wat er precies in je opsomming staat en of het wel relevant is. 

Welke drieslag je extra vaak tegenkomt, is met een tegenstelling erin: Niet Copilot, niet Claude, maar jijzelf! 

Oxford-komma

Sinds een paar weken zien wij deze AI tekst herkenner steeds vaker terug: de Oxford-komma. Dit is een komma voor het laatste woord (meestal "en" of "of") in een opsomming van drie of meer items.

Voorbeeld:
Bij Bikkelhart ondersteunen we je vanuit copywriting op het gebied van SEO, tone of voice, contentcreatie, en workshops over beter leren schrijven met AI.

Die laatste komma, achter ‘contentcreatie’ is in het Nederlands helemaal niet gebruikelijk. In de meeste gevallen is het dus slimmer om deze weg te halen. 

Vraag? Antwoord!

Een ander signaal om AI teksten te herkennen is kijken of er een vraag in je tekst staat waar direct het antwoord op wordt gegeven. 

Voorbeeld:
Het resultaat? Een unieke klantbeleving voor jong en oud!

Er is natuurlijk niets mis met een vraag in je tekst te stellen en je hoeft echt niet meteen alle vragen uit je AI-teksten te schrappen. Het is juist slim om af en toe een vraag te stellen om je lezer betrokken te houden en direct aan te spreken. Maar let op dat er niet té veel vragen in je tekst staan.

Buzzwoorden

Large Language Models zoals ChatGPT, Gemini en Perplexity hebben een net andere woordenschat dan wij ‘echte mensen’. Sinds de komst van AI-teksten zie je daardoor ineens veel vaker bepaalde woorden terug, die eerder helemaal niet zo gangbaar waren. Vooral bijvoeglijke naamwoorden die vaag en algemeen zijn of juist overdreven positief.

Voorbeeld:
Efficiënt, innovatief, uniek, baanbrekend, inspirerend, essentieel, cruciaal, stijlvol, onmiskenbaar, etc

Bijvoeglijk naamwoorden zijn mooi om je teksten wat meer sfeer te geven, maar AI-teksten slaan vaak iets té ver hierin door. 

Nietszeggende teksten

Je hoeft niet veel te doen om een volledige tekst of blogpost uit een AI-tool te toveren. Vaak staan en wel veel woorden en zinnen op papier, maar heeft de tekst eigenlijk maar weinig echte inhoud. 

Typische AI-teksten staan nog steeds vol met lege, clichématige zinnen en bevatten ook vaak veel herhalingen. Een beetje zoals je vroeger een geschiedenistoets maakte: je schrijft zoveel mogelijk op, in verschillende bewoordingen zodat er wel iets een beetje goed moet zijn. Maar eigenlijk had je geen idee meer wat er precies in 1773 in Massachusetts gebeurde. Dat is wat er ook met veel AI-teksten gebeurt. 

Lees je tekst daarom altijd door en bepaal voor jezelf:

• Is het duidelijk wat het doel is van deze tekst?
• Voor wie schrijf ik de tekst?
• Staat het belangrijkste wat ik wil vertellen vooraan?

AI-tools houden van een opbouw creëren in een tekst en praten vaak een beetje om een onderwerp heen. Maar als ongeduldige (vooral online) lezers willen we juist dat teksten straight to the point zijn. 

Emoji’s

Vraag een AI-tool om een LinkedIn post voor je te schrijven, en je krijgt een tekst terug waarbij bijna elke zin of opsomming begint met een emoji.

Voorbeeld:
Een AI-tekst herken je vaak aan:
✨ Herhalende zinsstructuren – grammaticaal perfect, maar zonder natuurlijk ritme.
📚 Formele toon – woorden als bovendien, daarnaast en daarom komen opvallend vaak terug.
💡 Vage bijvoeglijke naamwoorden – innovatief, efficiënt, waardevol… maar weinig concreet.

Ondanks dat er bijna 4000 emoji’s zijn, heeft AI toch overduidelijk een paar favorieten. Deze zie je waarschijnlijk vaak voorbij komen op LinkedIn en andere social media: 🙌 🚀 ✨🤖 🧠 💡👉
Andere emoji’s zoals 😂 of 💀 zie je juist weer bijna nooit. 

Het gebruiken van emoji’s betekent natuurlijk niet meteen dat je AI hebt gebruikt. Vooral de plek waar de emoji staat en welke emoji er wordt gebruikt, verraden dat er een AI-tool aan te pas is gekomen. 

Geen eigen ervaring

Large Language Models zoals ChatGPT en Copilot hebben geen eigen ervaringen en herinneringen, en kunnen deze dus ook niet aan teksten toevoegen. Dat voorbeeld van die geschiedenistoets? Dat zul je niet snel in een AI-tekst tegenkomen. 

Een van de dingen waaraan je een AI-tekst snel kan herkennen, is dus het gebrek aan authentieke ervaringen en voorbeelden. Deze kunnen ze natuurlijk als je ernaar vraagt wel verzinnen of van het internet halen, maar het zal niet zo snel direct in een eerste versie zitten. 

Last but not least: AI is nog minder betrouwbaar dan Wikipedia

Neem niet alles wat AI-tools je presenteren als waarheid aan. ChatGPT benoemt bijvoorbeeld vaker hele interessante feitjes, zoals dat AI-teksten tot 40% meer bijvoeglijke naamwoorden bevatten dan menselijke teksten. Dat bleek uit onderzoek van de Universiteit van Zürich in 2024. Maar na even doorvragen om tot de bron te komen, bleek dat onderzoek helemaal niet te bestaan. 

Dit was het antwoord (meteen weer met een em-dash!) van ChatGPT toen ik naar de bron vroeg voor deze bevinding:

Goede en terechte vraag — en fijn dat je dat kritisch vraagt. 

Ik zei dat omdat ik de observatie over bijvoeglijke naamwoorden wilde illustreren met een concreet voorbeeld. Maar ik had dat niet als een letterlijk bestaand onderzoek (met bron en getal) mogen presenteren.

Dus om het helder te zeggen:

Er is geen specifiek onderzoek van de Universiteit van Zürich uit 2024 dat exact zegt dat AI-teksten 40% meer bijvoeglijke naamwoorden bevatten.

Check je AI-teksten dus niet alleen op schrijfstijl en vorm, maar zorg ook dat je alle beweringen nog een extra factcheck geeft!

En wil je je team of medewerkers trainen om nog meer te halen uit hun AI-teksten, zodat geen klant of bezoeker doorheeft dat je die persoonlijke mailtjes of blogs niet zelf schrijft? Stuur mij dan even een mailtje, ons team van copywriters helpt je hier graag mee verder!