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AI検出器が誤りを犯した場合、どうなるのか?

マックス・スペロ
2025年5月15日

人工知能がますます普及する中、教師は生徒が課題作成にAIを利用しているかどうかを判断できる手段を求めている。教師向けのAI検出ツールは自然な解決策のように思えるが、多くの教師は躊躇している。もしソフトウェアが誤った判断を下したらどうなるのか?

その懸念は当然だ。これまでAI検出ツールはかなり信頼性に欠けていた。数多くの研究が、これらのツールがAI生成の文章を認識できないことが多く、意地悪な不正行為者は軽い言い換えやスペルミスを織り交ぜることで検出を回避できることを明らかにしている。こうした誤検知は、コンピュータ生成の文章が検出されずにすり抜けることを許すため、十分に厄介な問題だ。

しかし、より懸念されるのは早期検出ツールの高い誤検知率である。これは実際に人間が書いた文章がAI生成と判定される場合に発生し、何の過失もない生徒に不当なストレスや懲戒処分をもたらし、教師による不必要な監視を招き、学校における信頼関係を損なう結果となる。

特に英語が母語でない学生の間でこの問題は深刻だ。複数のAI検出ツールが非ネイティブ話者に対して偏見を示している。スタンフォード大学の2023年の研究論文によれば、非ネイティブ英語話者が書いたエッセイの5分の1が、複数の検出ツールによって一致して(かつ誤って)AI生成と判定された。ほぼ全てが少なくとも1つの検出ツールによって誤ってフラグ付けされていた。

AI検出器はどのくらいの頻度で誤りを犯すのか?

最も普及しているAI検出ツールは、こうした誤りを頻繁に犯すことを認めている。 例えばTurnItInは、偽陽性率が約200件に1件と公表している。これは教師が200件の論文を検査するごとに、1人の学生のオリジナル作品が誤ってAI生成と判定されることを意味する。他のツールは偽陽性率を500件に1件から100件に1件の間と公表しているが、独立した研究ではこの数値がさらに高くなる可能性が指摘されている。

一方、パングラムの誤検知率は、数千万の文書を用いたテストを通じて測定したところ、わずか1万分の1である。当モデルは、完全な文で書かれた数百語以上のテキストにおいて特に信頼性が高く、まさに学生が大きな課題として提出する類の文章に最適である。

教師は、AI検出ツールが誤って生徒の文章をフラグ付けした場合、どうすればそれを知ることができるでしょうか?

AI検出ツールがテキストをAI生成と判定した場合、教師は結果を確認するための選択肢がいくつかあります。まず、生徒にAI使用の有無を謙虚な姿勢で尋ねるべきです。もし判定が誤りだった場合、生徒はGoogleドキュメントの改訂履歴や初期草案のコピーなど、執筆過程の証拠を示せる可能性があります。 この場合、教師は極めて稀な誤検知の可能性を認めることができます。生徒は自身の執筆プロセスを詳細に説明できるはずです。この対話を通じて課題への深い理解が明らかになり、実際に生徒自身が執筆したことが示される可能性があります。一方で、生徒が誤りと気づかずにAIを使用した事実が明らかになり、検知ツールの結果が正しいと確認される場合もあります。

生徒がAIを使用していないと主張し続け、証拠を提示できない、あるいは自分の作業について理にかなった説明ができない場合でも、疑わしきは罰せずの姿勢で臨むことは問題ありません。何しろ、無実の罪で罰せられることは非常に深刻なダメージとなるからです。 この場合、教師は生徒に今後の執筆プロセスを記録するよう指導できます。これにより、さらなる誤解を解消するのに役立ちます。もし生徒がAI使用について故意に嘘をついているなら、今後は二度とそうしないでしょう。しかし、Pangramのような正確なAI検出ツールによって作品が繰り返し指摘される場合、事態をエスカレートさせる時が来ている可能性があります。一度の誤りの確率は既に低く、複数回の誤りの確率はごくわずかです。

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