拓海さん、最近部下から「AIが書いたかどうかを判定する検出器を入れろ」と言われましてね。皆が騒ぐほど、あの検出器って当てになるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、現状の検出器はベンチマーク上は高精度を示すものの、現場の“本番環境”では信頼性が急落することが多いんですよ。つまり大事なのは、検出器そのものではなく、検証に使うデータの質なんです。
要するに、検出器が優れているんじゃなくて、テストに使ったデータが良かっただけ、と言いたいわけですか？それだと導入判断が難しいですね。
その認識は正しいです。大丈夫、一緒に整理しましょう。重要な視点は三つあります。まず、評価用データの作り方が偏っていると過大評価が起きること。次に、現場の文章は多様で検出器が対応できない場合が多いこと。最後に、生成モデルが進化すると検出器の有効性が短期間で揺らぐことです。
具体的には、どんなデータが問題になるんです？例えばウチの社内文書でも同じことが起きますか。
はい、社内文書でも同じです。例えば公開コンペで作られた「機械生成テキスト」と「人間文」を混ぜたデータセットは、一定のテンプレートやトピックに偏っていることが多く、実務文書の語彙や構造と異なるのです。これが、本番で精度が落ちる一因なんですよ。
それなら、現場に合った検証データを作れば良いのですね。なるほど、これって要するに検出器の性能はデータ次第、ということですか？
その理解で合っていますよ。ここで重要なのは、単に検出器を買うことではなく、三段階の投資を考えることです。第一に、現場の文書を代表する高品質な評価データを作ること。第二に、検出器が敵対的な改変（adversarial attacks）に耐えられるかを試すこと。第三に、生成モデルの進化を見越して定期的に検証を回す仕組みを作ることです。
なるほど。コストは気になりますが、そこを怠ると誤判断で業務に支障が出る可能性があるわけですね。単発で入れて終わりではダメだ、と。
まさにその通りです。投資対効果を考えるなら、まずは小さく始めて評価データと検出器の両方に少しずつ投資し、効果が出れば段階的に拡大する。私がいつも言う三点をまず試してみましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では私の言葉で整理します。まず、検出器の成績は評価データによって大きく左右される。次に、現場文書に即したデータで検証しないと本番で役に立たない。そして、継続的な見直しが不可欠、ということですね。
