ミシガン大学、AI文章検出の新ツール「Liketropy」を開発　高精度・低誤認率で学術や公共政策での利用に期待

AI生成テキストの高性能検出ツール「Liketropy」開発 米國密歇根大学の研究チームが、AI生成テキストの検出に優れた新ツール「Liketropy」を開発したことが報告されています。このツールは、精度が高く、誤検知が少ない特徴を持つため、学術界や公共政策分野での活用が期待されます。 「Liketropy」は、文の生成確率と情報の不確定性を測定するための統計学的概念である尤もらしさ（likelihood）とエンティロピー（entropy）を組み合わせて作られました。研究チームは、具体的な言語モデルの事前トレーニングを必要としない「零ショット統計テスト」を開発。文の予測可能性や驚き度合いを統計的に評価し、人間または大規模言語モデル（LLM）が生成したものかを判別します。 大規模データセットを使用した検証では、特定のLLMに焦点を当てた場合、平均的精度が96%以上、誤検出率は1%以下と高レベルの性能を示しました。密歇根大学ロスビジネススクールの博士課程学生タラ・ラバンド氏は、「AI検出ツールは過信されやすいですが、特に教育や政策においてはこれが危険だ。我々は誤検出を防止しつつ、統計的な自信を持ってAI生成コンテンツを特定することを目指した」と述べています。 このチームは、国際学生や非ネイティブ英語話者が不当に「AIのような書き方」で指摘される課題にも注目。英語を第二言語として使用する学生に対して、提出前の自己チェックができる透明性の高いツールを提供することで、不公平を防ぐことが可能との見解を示しています。 研究チームは、今後、法律や科学、大学進学など異なる領域向けの適用を計画。「慎重さと有効性のバランス」の観点から、各分野で最適化された检测閾値を見つけることを目指しています。また、ソーシャルメディア上の虚偽情報の拡散を抑えるために、「Liketropy」の活用を提案しています。早急な検出がプラットフォームの有害情報の広がりを抑制し、公的議論の健全性を保護するのに役立つと思われます。 研究背景と業界反響 米國密歇根大学では、既存のGPTやMaizey AIアシスタントから生成されたテキストか外部のAIモデルからの生成かを検証するため、「Liketropy」の導入を検討しています。同ツールは、Michigan Student Symposium for Interdisciplinary Statistical Sciencesで最優秀プレゼンテーション賞を受け、フランスの MACHINE LEARNING とDATA SCIENCEに興味を持つ女性のコミュニティParis Women in Machine Learning and Data Scienceでも取り上げられています。 この研究はarXivプレプリントサーバーに掲載されており、AI生成コンテンツの精査を必要とするさまざまな分野で注目を集めています。