これらの用語は、AI検出器が正しい場合や間違っている場合について説明しています。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）