AI生成コンテンツを見分けられるか?【第2回】
それ、AI製? 人には判別不能でも「検出ツール」なら見破れるのか
著作権侵害をはじめとする生成AIのリスクを踏まえて、「AIコンテンツ検出ツール」に注目が集まる。どのようにAI製コンテンツを検出するのか、その仕組みを解説する。
テキストや画像などを自動生成するAI(人工知能)技術「生成AI」(ジェネレーティブAI)は、AIベンダーOpenAIの「ChatGPT」の登場以降、急速に普及した。同時に著作権侵害や、本物を装った合成コンテンツ「ディープフェイク」など、生成AIのリスク対策が急務となっている。
AIモデルが生成したコンテンツの中には正確なものもある。しかしビジネスで使用するコンテンツには、AIモデルが生成したものかどうかを見分けられるようにすることが求められる。こうした背景から注目されるのが、コンテンツを生成したのがAIモデルなのか人間なのかを判断する「AIコンテンツ検出ツール」だ。
「AIコンテンツ検出ツール」の仕組みとは
併せて読みたいお薦め記事
連載:AI生成コンテンツを見分けられるか?
生成AIで成功するために必要な「リスク」の視点
AIコンテンツ検出ツールは、インターネットをはじめとする複数の情報源から収集した大量のデータセットを用いて、コンテンツに特定の単語やフレーズが出現する可能性を予測する。コンテンツ内の単語の前後関係において、次の単語の予測可能性が高ければ高いほど、そのコンテンツはAIが生成した可能性が高いと判断する。
一般的な機械学習モデルと同様、AIコンテンツ検出ツールでは特定パターンとのデータ照合にアルゴリズムを用いる。そうした照合を経て、最終的にはコンテンツ全体に対してAIモデルが生成したものなのかどうかの判断を下す。ただし、その結果は必ずしも信頼できるわけではない。
AI技術の法的および技術的リスクを専門とする法律事務所Luminos.Lawで主席サイエンティストを務めるパトリック・ホール氏は、「私が目にする検出ツールの大半は、単純な分類アルゴリズムを用いる機械学習モデルを基にしたツールだ」と話す。一般的にAIコンテンツ検出ツールは、AIが生成したコンテンツと人間が作成したコンテンツ例を用意し、ラベル付けした上で訓練を実施する。残念ながら、このような基本的な手法がうまく機能するケースはほぼないという。「LLMは驚くほど洗練されたアーキテクチャを持っており、単純な機械学習ツールでは太刀打ちできない」(ホール氏)
OpenAIは2023年1月、ChatGPTが生成した文章と人間の文章を見分けるためのツール「AI Text Classifier」を発表したが、それから6カ月以内に提供を終了している。理由として同社は精度の低さを挙げており、より精度の高いAIコンテンツ検出ツールの開発に取り組んでいるという。
第3回以降は、6つのAIコンテンツ検出ツールと、実際に使用した評価を紹介する。
TechTarget発 世界のインサイト&ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 世界のインサイト&ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[LRM株式会社] 「標的型攻撃メール」事例・サンプル集 -
製品資料
[LRM株式会社] セキュリティ教育はなぜ「年間計画」を立てる必要があるのか? -
製品資料
[LRM株式会社] セキュリティの重要性が伝わらない…… 効果がない社員教育から脱却する方法 -
製品資料
[LRM株式会社] 「標的型攻撃メール訓練」導入ガイド 社員の意識を確実に高める仕組みの作り方 -
事例
[株式会社マクニカ] アイカ工業に学ぶ脆弱性対策 情シスが把握できずにいたアセットも正確に把握
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
2
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
3
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
4
Oracle巨大ITプロジェクトはなぜつまずいたのか 8年で導入1割、追加で170億ドル
-
5
AI全部入り「Microsoft 365 E7」に企業が二の足を踏む訳 移行意向はわずか4%
-
6
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
7
なぜOpenAIやAnthropicのAIは「脱走」したのか 情シスが迫られるエージェント統制
-
8
Netflixのバックエンドは「ほぼJava」 3000超のアプリを支える開発基盤の裏側
-
9
「技術屋」で終わらないために 情シスが今取るべき認定資格5選
-
10
「Windows派」「Linux派」を分ける決定的な違い
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
2
AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
-
3
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
4
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは?
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
7
PostgreSQLの「機能」「性能」「運用」「拡張性」に関する悩みの解消法
-
8
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
9
Macの安全神話は崩壊? 最新の脅威動向から見えた攻撃のトレンドと有効な対策
-
10
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー