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生成AIによる記事生成が簡単にできるようになった今、「aiチェッカー」を使っている人たちもいるだろう。
しかし、一部の技術は破綻しているケースもある。というのも、人間がつくったのにもかかわらず、AIが作ったと判定される問題が起きているからだ。汗水垂らして作ったものが「AIによる生成」と評価される損失は大きい。
この記事では、自分で書いたのにAIチェッカーに引っかかる理由を考察している。具体的な対処法や根本的な考え方にも言及しているので、文章作成をはじめクリエイティブに携わる人は参考にしてほしい。
AIチェッカーとは、文章や画像などのコンテンツが生成AIによって作られたかどうかを判定するためのツールである。学生のレポートや論文におけるAIの不正利用や、外部ライターから納品された記事の品質確認など、ルールを破っている人を見抜くための仕組みとして利用している人たちもいる。
具体的には、次のような評価方法がある。
第１に、「文章の予測困難度」で判定する。AIは統計的に次にくる確率が最も高い自然な単語をつなぎ合わせることで文章を生成する。すなわち、AIが学習した文章の総量から見たときに、その傾向と一致しているほど「AIによって生成された」と判断されるわけだ。
第２に、「文章の構造や長さのばらつき具合」で判断する。通常、AIが生成する文章の長さは均一であり、構造が論理的に整いすぎているとの前提から、「ドキュメントのリズム」が一定であるほど「AIによって生成された」と判定する。
第３に、生成AIが付与した「マークの有無」で評価する。例えば、Googleでは、AI 生成の画像、音声、テキスト、動画に「デジタル透かし（＝SynthID）」を直接埋め込むことで、AI 生成コンテンツを識別している。
【GoogleのSynthIDに関する説明】
https://ai.google.dev/responsible/docs/safeguards/synthid?hl=ja
SynthID テキスト ウォーターマークは、テキストの切り抜き、単語の変更、軽微な言い換えなどの変換に対して堅牢ですが、この方法には制限があります。
- 透かしの適用は、精度を低下させることなく生成を拡張する機会が少ないため、事実に基づく回答では効果が低くなります。
SynthID Text は、悪意のある攻撃者が悪影響を及ぼすのを直接阻止するように設計されていません。ただし、AI 生成コンテンツを悪意のある目的で使用しにくくなり、他のアプローチと組み合わせて、コンテンツ タイプとプラットフォーム全体でカバレッジを改善できます。
- AI 生成テキストを徹底的に書き換えたり、別の言語に翻訳したりすると、検出機能の信頼スコアが大幅に低下する可能性があります。
Google『SynthID: 透かしを入れて LLM で生成されたテキストを検出するためのツール』より引用
とはいえ、AIチェッカーが人間とAIを選別する絶対的な基準とならない以上、信頼に値するツールとは言えない。むしろ、誤判定によるトラブルを引き起こすリスクのほうがはるかに大きいだろう。それに、AIチェッカーに引っかからないように小手先のテクニックを使うことも無駄なコストを発生させるだけのように思える。
そもそも、コンテンツが利用者や事業に対して「どのような価値をもたらすのか？」という問いにちゃんと答えているならば、人間がつくろうが、AIがつくろうが、そこに実利的な差分はない。
発注者側も、AIで楽をしたからといって受注者側を断罪するのは本末転倒だろう。
大切なことは、そのクリエイティブの効果を説明できることであり、そこに至る過程までをAIに丸投げしている場合、コンテンツの先は暗いはずだ。何度も言うが、これは人間だろうが、AIだろうが、同じ話だ。作業としてのコンテンツ作成ではなく、価値のもたらし方を想定した作り込みを確認していくことが、結果を出すためには避けては通れない。
私たちは今、AIと人間を対立させる問題に絡め取られるのではなく、その先にある価値創造を担保したコンテンツのあり方を問うていくことに集中すべきだと思う。