拓海先生、最近部下が「生成AIが書いたコードを見分けましょう」と騒いでおりまして。現場ではセキュリティや品質の観点から心配だと聞いておりますが、要するにどれほど切実な問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！問題は本物の人間が書いたコードと、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）が生成したコードとを見分ける必要が出てきた点にありますよ。大丈夫、実用的な検出法が研究で提案されているんです。
具体的にいうと、我々が導入しようとしているコードレビューツールや、社内のソフトウェア資産管理にどう影響しますか。投資対効果をどう判断すればよいのか、知りたいです。
結論を先に言うと、投資は検出精度と運用コストのバランスで決めるべきです。要点を3つにまとめると、1) タスク文脈を推定することで識別力が上がる、2) 小型の検出用モデルで十分効果が出る、3) プロンプト情報なしでも実用的に運用できる、という点です。大丈夫、一緒に要点を整理できますよ。
ちょっと待ってください、専門用語が多いのですが「タスク文脈を推定する」って、要するにどういうこと？これって要するにモデルに『このコードは何をするはずか』を想像させるということですか。
その通りですよ。少し噛み砕くと、コードには目的（タスク）があり、その目的が分かると期待されるコードの書き方が見えてきます。研究では元のタスクが不明でも、与えられたコードからそのタスクを推定してモデルに与える手法が提案されており、それを使うと判別が容易になるんです。
なるほど。しかし現場だとプロンプトや元の設計書がないケースが多い。そうしたときに、その推定の精度が肝心ですね。中小企業が導入する実務レベルで動くものでしょうか。
ポイントはコストと汎用性です。研究はCodeLlamaという比較的小さなオープンモデルで十分な性能を示しており、大きなAPI費用をかけずに運用可能であることを示しています。要点を整理すると、1) 小型モデルで有効、2) 言語・言語仕様を超えて一般化しやすい、3) プロンプト無しでもタスク推定で補える、ということです。大丈夫、導入は現実的にできるんです。
具体的にどのように判定するのですか。技術的には難しそうですが、我々が見ておくべき運用の注意点は何でしょう。
技術的にはコードトークンの「エントロピー」（entropy、確率分布のばらつき）を指標にします。簡単に言えばモデルが『次に来る語』をどれだけ困っているかを数値化するものです。要点を3つだけ挙げると、1) タスク条件付けでエントロピー差が出やすい、2) その差をスコア化して閾値で判定できる、3) 誤検知と見落としのトレードオフを運用で管理する必要がある、という点です。できないことはない、まだ知らないだけですから一緒に進めましょう。
これって要するに、モデルに『このコードはこういう仕事をする前提で書かれたはず』と想定させ、その条件下での違和感を見るということで間違いないですか。要するに予想と実際のズレを見ているということでしょうか。
まさにその通りですよ。良いまとめです。要点を3つで繰り返すと、1) タスクを推定して条件付けする、2) 条件付け下でのトークン不確実性（エントロピー）を比較する、3) その差から生成コードか否かを判定する。これで経営判断の材料になるはずです。
分かりました。では最後に、私の言葉で要点を確認させてください。『外部の大きなモデルに頼らず、与えられたコードから想定される作業内容を推定して、その条件のもとでモデルの迷い具合を見れば、生成されたコードかどうかをかなりの確率で判別できる。しかも小さなモデルで実用的に回せる』――これで合っていますか。
完璧ですよ。素晴らしい着眼点です！その理解があれば、実務での導入判断やPoC（概念実証）設計まで進められますよ。大丈夫、一緒に進めば必ずできますよ。
