拓海先生、最近部下から「機械が書いた文章を見つける技術を入れたら」と言われまして、正直何を基準に導入判断すれば良いか分からなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。要点は実用性、汎用性、投資対効果の三つで考えられるんですよ。
実用性というのは現場で使えるかという意味ですか。例えばうちの現場の事務や広報に直接役立つのかどうかを見たいのです。
そうです。ここで話す論文は、ある検出法を複数組み合わせて、どんな大規模言語モデル (large language model, LLM) 大規模言語モデルから生成されたか分からなくても検出精度を上げられる可能性を示しています。現場での使いやすさに直結しますよ。
なるほど、複数の弱い目を合わせて一つの強い目を作るということですか。これって要するに、いろんな専門家に意見を聞いて結論を出す会議みたいなものということ?
まさにその比喩がぴったりです。DetectGPTのような検出手法をそれぞれ違う前提で走らせ、その結果を集めてから機械学習で総合判断する方法で、三点にまとめると、汎用性向上、ゼロショット維持の可能性、学習があれば精度向上です。
でも学習データを集めるのはコストがかかりますよね。投資対効果の面で、まずはどこから手を付けるのが賢明でしょうか。
まずはゼロショットで試す段階が良いですよ。DetectGPTベースの複数出力を統計的に要約しただけで、基準モデルと異なる出力でも改善が見られますから、低コストのPoCを先に回せます。そこで効果が見えたら追加学習投資を検討する流れが合理的です。
なるほど、まずは既存手法で複数の仮定を試し、結果を簡単に集計するだけで手応えが得られるわけですね。それで効果が出たら、追加の学習データを用意して本格運用に移す、と。
その通りです。要点を三つだけ繰り返すと、第一に既存検出器を組み合わせるとモデル非依存性が高まる可能性があること、第二に学習なしでも改善が期待できること、第三に学習を加えればさらに精度が上がることです。大丈夫、一緒にPoC設計できますよ。
分かりました。自分の言葉で言い直すと、まずは手間の少ない検出器を何種類か動かして様子を見て、効果があれば追加投資で学習モデルを作る、という段階的導入を考えれば良いということですね。
