拓海先生、最近『AIで少し手直ししただけの文章』が問題になっていると聞きました。うちの取引先でも「AIで書かれている」と誤判定されるとまずいんですけど、要するに何が問題なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！問題の本質は、人間が書いた文章を少しだけAI（大規模言語モデル、Large Language Models (LLMs)（大規模言語モデル））で磨くと、検出ツールが「AI生成」と判定してしまう点です。結論を先に言うと、検出器は微小な手直しでも誤検出しがちで、現場で誤解を生むリスクが高いんです。
なるほど。で、それって要するにちょっと校正や言い回しを整えただけでも「AIで作られた」とみなされるということ？我々がメールや提案書でAIを補助的に使うのはまずいという話に聞こえますが。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、AI検出器は微小な編集（AI-polished text）を過剰に検出する傾向がある。第二に、検出器はどれだけAIが関与したかの度合いを見分けられない。第三に、古いモデルや小さなモデルに対するバイアスがある、です。これらが現場で問題を起こすんです。
検出器の誤判定が多いなら、社内のリスク管理も変えないといけませんね。どの程度の手直しで誤検出が起きるんですか。費用対効果の観点から教えてください。
素晴らしい視点ですね！研究で作ったデータセット（AI-Polished-Text Evaluation, APT-Eval）では、わずかな編集でも検出率が大きく跳ね上がると報告されています。例えば非常に軽い編集でさえ、商用検出ツールで数十パーセントの増加が見られ、誤判定によるコストや信用毀損のリスクが現実的な額になる可能性がありますよ。
では、うちの提案書や製造報告書をAIでちょっと整える、という運用は諦めるべきですか。現場は効率を求めているので、全てを手作業に戻すのは現実的ではありません。
大丈夫、絶望する必要はありませんよ。運用で取れる対策は三つに分けられます。第一に、AI支援の使用方針を明確にして、どの場面で補助ツールを使うかを決める。第二に、社内で検出ツールを使って事前検査し誤検出の傾向を把握する。第三に、外部に提出する文書は人間の最終承認を必須にする。この三点を組み合わせれば、効率とリスク管理を両立できるんです。
検出器のバイアスという話がありましたが、具体的にはどんな偏りがあるのでしょうか。古いモデルや小さなモデルに不利というのは困りますね。
いい問いですね！研究では、検出器が大規模で最新の生成モデルの特徴ばかりに敏感になり、小規模なモデルや古い出力を正確に扱えない傾向が示されています。つまり、どのモデルを使って文章を磨いたかによって、同じ人間の文章でも検出確率が変わることがあるのです。これが公平性の問題を引き起こすんです。
では、社内ルールを作る際に気をつける点を簡潔に教えてください。すぐに現場に落とし込める優先事項が欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！優先順位は三つです。第一、外部提出物は人の最終確認を必須にする。第二、社内でAIアシストのログを保管して説明責任を担保する。第三、検出ツールを社内で試して誤検出の閾値を設定する。この三つをまず実行すると実務での混乱をかなり減らせますよ。
分かりました。最後に確認させてください。これって要するに『AIでちょっと直しただけの文章が誤ってAI生成物と判定される危険があり、その対処は運用ルールと検査体制で補うべき』ということですね？
その通りです。結論は明快で、技術的な検出はまだ完璧ではないため、運用と説明責任でリスクをコントロールすることが現実的な第一歩なんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました、拓海先生。自分の言葉で言いますと、『人が書いた文章を少しAIで整えただけでも誤判定されることがあり、だからこそ外部提出物には人の最終チェックと社内での検出テストを組み合わせてリスクを抑える』、こんな具合でよろしいですか。
