これらの用語は、AI検出器がどのようにして正解または誤答となるかを説明しています。これらは、パングラムの結果を解釈する際に役立ちます。
用語
- 誤検知（FP） — 人間が書いた テキストが、誤ってAIによるものと判定されること。
- 偽陰性（FN） — 検出器が見逃してしまった、AIによって生成された テキスト。
- 精度 — AIとしてフラグが立てられたものの中で 、実際にAIだったものはどれほどあったか。精度が高いということは、誤検知が少ないことを意味する。
- 精度 — AI生成テキストと人間が作成したテキストの両方を含め、検出器が全体としてどの程度の 頻度で正しい判定を下すか。
精度 = TP / (TP + FP)
精度 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
偽陽性率（FPR）＝ FP ／（FP ＋ TN）
偽陰性率（FNR）＝ FN ／（FN ＋ TP）
パングラムに関する数値については、「パングラムの精度はどれくらいか？」を参照してください。
