AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が『LLMが論文を書いている』なんて言い出して、会議がざわついているんです。要するに学術論文の信頼が揺らぐという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、怖がる必要はありませんよ。結論を先に言うと、この研究はLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）が論文全体を書き換えているのではなく、編集や整形の役割で一貫して使われることが多いと示しているんです。
編集や整形というのは、たとえば誤字の修正とか表現の言い換えということですか。それとも中身の論証まで変わることもあるのですか。
良い質問ですよ。ここでは三点だけ押さえましょう。1) 著者がLLMを使う頻度は増えているが、2) 使われ方は文書全体に一様で、特定箇所だけ突然LLMっぽくなる傾向は弱い、3) したがって誤情報（hallucination）が局所的に混入するリスクは限定的だと示唆されていますよ。
へえ、でもデータの見方が難しいんじゃないですか。どうやって『LLMが使われたかどうか』を見分けるんです？
鋭いですね！彼らは二段構えで見ています。まずPELTという手法で文書の文体が変わる境界を検出し、次にLLMで生成したと判定するためのベイズ分類器でその区間を判定するんです。PELTは時系列で変化点を探す手法で、ベイズ分類器は特徴に基づいて確率的に判定しますよ。
これって要するに、『文体変化点を見つけて、その部分がLLMの出力かどうかを確率的に判定する』ということですか？
その通りですよ、田中専務。ポイントはPELTで区切った区間ごとにベイズ分類器を走らせ、文体的にLLM由来かどうかを判定する点です。結果として『部分的にLLMを使っている』というより『使うなら全体的に使う』という傾向が見えたんです。
なるほど。で、その解析はどれくらい信用できるのですか。局所的な誤情報は本当に減ると判断して良いのか、投資判断に影響するので教えてください。
結論を三点で。1) 手法は統計的であり完璧ではない、2) ただしサンプルが大きく、前処理も慎重に行っているため示唆力はある、3) したがって現時点の最良推定として『LLMは編集用途が主で、全体的に均一に使われる』と受け取ってよいです。
それなら我々の現場適用はどう考えればいいですか。編集支援として社内運用するのはリスク低そうですか。
大丈夫、社内の文書整形や翻訳、文体統一といった用途には投資対効果が高いですよ。運用ルールとして、出典確認と最終チェックを人が行うこと、LLM出力を原案として扱うこと、この二点を徹底すれば安心して使えますよ。
わかりました。私の言葉で言うと、『LLMは草稿を全て自動で作るより、文章の見栄えや整合性を高めるツール』として使うのが現実的、という理解で良いですか。
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼ですね。これで会議でも落ち着いて説明できますよね。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
