AI生成テキストの検出：課題と対策の現状

人工知能（AI）の登場は、人々のコミュニケーション、仕事、生活のあり方に大きな影響を与えています。自然言語処理から顔認識まで、AI技術はこれまで以上に多くの産業で活用されるようになりました。

しかし、このような利用の拡大に伴い、AI生成テキストを確実に検出する必要性も高まっています。本記事では、人工知能によって生成されたテキストを検出する方法とその課題についてご紹介します。

AI技術はここ数年で急速に進歩し、人間が書いたものと見分けがつかないほど説得力のある文章を生成できるようになりました。このようなAI生成テキストは、ニュース記事、ブログ投稿、さらには書籍などの分野でますます普及しています。その結果、組織が文章コミュニケーションにおける正確性と信頼性を確保するためには、これらのテキストを検出することがますます重要になっています。

自動化された手法だけですべてのAI執筆テキストを確実に検出することは不可能ですが、記事やその他の文章が人間の著者ではなく人工知能システムによって生成された場合をよりよく識別するのに役立ついくつかの技術があります。

AI生成テキストを検出するための戦略

AI生成テキストを検出するために採用されている戦略がいくつかあります。

統計分析

AI生成テキストを検出するために一般的に使用される手法の一つは、統計的特性を分析するものです。これには、特定の文書または文書セット内の単語選択頻度や文の長さの分布など、その著作状態（機械 vs 人間）に関する手がかりを探るものが含まれます。例えば、文書に自然な言語コミュニケーションから通常予想されるよりも頻繁に出現する単語やフレーズが含まれている場合、それは人間ではなく人工的な情報源によって生成されたことを示す可能性があります（これらのシステムはしばしば事前にプログラムされた単語群に依存するためです）。さらに、これらの文書内の文の長さを調べると、それらが特定のパターンに一貫して収まっていることに気付くかもしれません。これは、機械がコンテンツを生成する際に設定されたルールに従うのに対し、人間は自由に流れる散文を書く際にそのような創造性の制約を受けないため、その機械起源の状態の証拠となる可能性があります。同様に、文法チェックツールは、構文エラーが頻繁に発生するセクションをフラグ立てするのに役立ちます。これは、アルゴリズムによって生成されたものであることを示すもう一つの指標です。

文体計量分析（Stylometry）

機械と人間の著作権を区別しようとする別の方法は、文体計量（Stylometry）を通じたものです。これは、文の構造や使用されるフレーズなど、書かれたスタイルに特化した特定の側面を分析し、それらのパターンが事前に分析された機械または人間によって作成された既知の作品とどの程度類似しているかに基づいて、誰が何を書いたかについての手がかりを提供することができます。さらに、機械/人間によって執筆された作品の両方を含む大規模なデータセットで訓練されたニューラルネットワークを使用する深層学習モデルが現在いくつか開発されています。これにより、それぞれのタイプが互いにどのように異なるかを学習し、後で提供された新しいサンプルに対してテストされたときに、何をそれに応じて分類すべきかを知ることができます。ただし、これらのモデルが広く使用できるほど堅牢になるには、現在でも改良が必要です。

文脈分析

組織がコンテンツがAIアルゴリズムによって書かれたかどうかを検出する一つの方法は、文脈分析を通じてです。これは、単語が文中でどのように使用されているかを調べてその意味を評価するだけでなく、大文字使用の傾向や句読点の使用パターンなどの他の要素も評価し、何かが機械的に書かれたのか、文法規則に精通した誰かによって手動で書かれたのかを示す可能性があります。さらに、文脈分析は、文間のトーンの変化など他の要素も考慮します。これは、GPT3（Generative Pre-trained Transformer 3）のような機械学習アルゴリズムを介して複数のソースが結合されたときに、貧弱な継ぎ合わせにより異なる部分を異なる著者が書いたことを示唆する可能性があります。

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自然言語処理（NLP）ツール

感情分析などの自然言語処理ツールを使用すると、組織は人々が特定のトピックについてどのように感じているかを分析するだけでなく、特定の文章が人手で作成されたのか、それともNLGモデルを使用して生成されたのかを判断することもできます。なぜなら、これらのツールは、有機的に書かれていたならば存在しないはずの、機械学習生成テキストで定期的に使用される一般的なフレーズを検出するからです。これらのツールはまた、一見同一に見えるが、片方が人工的に作成されもう片方はそうでないことを示す微妙な違いがある2つの文章間の不一致がある領域を強調することもよくあります。

また、試用できるオンラインツールもあります。例えば、writer.comのAIコンテンツ検出ツールや、スタンフォード大学の研究者による論文を実装したDetectGPTなどです。DetectGPTは、AIが書いたテキストは、それを生成した言語モデルに固有の特定のパターンに従うという仮説に基づいていますが、私たちが行った限定的でランダムなテストでは、頻繁な偽陰性と偽陽性があり、決定的な結果は得られませんでした。上述の通り、記事がAIによって書かれたかどうかを確実に検出することは、依然として不可能です。

人的リソースの投入（人間によるチェック）

他のすべての方法が失敗した場合、それぞれの文章を人間が個別にレビューすることは、何かが人工知能アルゴリズムを使用して生成されたかどうかを検出しようとする際に正確性を保証する確実な方法の一つです。専門家が各文章を手動で確認することで、不自然な単語選択、過度に複雑な構造、繰り返しなど、機械学習生成の可能性を示す兆候を見つけることができます。さらに、この方法により、より主観的な解釈が可能になり、専門家は自動化された方法のみに依存するのではなく、自身の経験に基づいて判断を下すことができます。ただし、同時に、研究により、人間はAIによって書かれたコンテンツの検出において、自動化された方法と比べて特に優れているわけではないことも明らかになっている点にも注意する必要があります。

まとめ

単一のアプローチですべての人工的に作成されたコンテンツの事例を完璧に検出できるものはありません。AIによって書かれた特定のコンテンツを検出しようとする場合は、複数のアプローチを組み合わせる必要があります。しかし、私たちはこれはこの所谓的な問題に対処するための誤ったアプローチであると考えています。

代わりに問うべき本当の質問はこれです：

なぜAI生成コンテンツではダメなのでしょうか？AI生成コンテンツはこの世界でその役割を持っており、私たちの仕事と生活をより効率的に、より良くするためにそれらを活用しないのではなく、それらが最も輝く場面で使用し、そうでない場面では他の戦略を使用すべきです。