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ChatGPTが書いた文章を見抜く方法とは?その特徴を踏まえて解説

この記事のポイント

  • ChatGPTが生成したテキストの8つの特徴を紹介
  • AIテキストの特徴検証とAI検出ツールの活用方法を解説
  • ChatGPTによる文章生成の4つのリスクと対策を提示
  • AIテクノロジーの進化に伴う情報の取り扱いの重要性を強調
  • ChatGPTを適切に活用するためのポイントをまとめて提供

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

AI技術の進歩に伴い、ChatGPTで生成されたテキストを見分けることが一層難しくなってきています。
これからの時代において、それらを正しく識別し、リスクを管理する方法が必要とされています。

この記事では、ChatGPTを使用して作成された文章が持ちうる特徴を8つ紹介し、それを見抜く具体的な実践的手法を解説します。
AIテキストの特徴を検証する方法やAI検出ツールの活用方法を理解することで、ChatGPTをはじめとするAIが生成した文章を適切に対処できるようになるでしょう。

また、AIによる誤情報拡散や著作権問題などのリスクに対処しつつ、ChatGPTの利用を最大化するための対策を紹介します。

ChatGPTで生成された文章の特徴

ChatGPTをはじめとするAIが作成するコンテンツはますます進化し、人間の執筆した文章との差がほとんどなくなりつつあります。

しかし、ChatGPTが生成した文章は特定の特徴があり、これらの特徴を理解することで、「AIが生成した文章と人間が書いた文章を見分けること」ができるかもしれません。

ここでは、AIテキストの典型的な特徴を8つ紹介します。

1. カタカナ語の多用

AIは様々な言語から情報を収集し日本語に翻訳しているため、人間が書いた文章よりもカタカナが多く利用される傾向があります。

2. 曖昧な定義語や専門用語

ChatGPTは、人間のような感覚や経験を持っていないため、単語のニュアンスや用法をしっかりと理解できていない場合があります。また、定義語の意味や用法には、人間の間でも認識や理解の違いが存在します。
ChatGPTが学習したデータは人間が書いたものであり、その結果、AIが定義語を異なる視点から理解することがあります。

専門用語についても、用語を間違って使用している場合もあります。
ChatGPTは大規模なテキストデータから学習しますが、特定の専門用語が不足している可能性があり、その結果、専門用語の正しい使用方法や意味を理解するのが難しい場合があります。

3. 言葉やフレーズの繰り返し

AIが文章を生成する際には、ある特定の言葉やフレーズを繰り返す傾向が見られます。
これは、AIが学習したデータ内の特定の単語やフレーズの使用頻度に基づいて、文章を生成しているからです。

文章中の異常な繰り返しや、特定の表現の過剰な使用を見つけた場合、その文章はAIによって生成されたものかもしれません。

4. 連続した長文

AIは大量のテキストデータを元に文章を生成しており、さまざまな情報を拡充して詳細な説明を行ったり、総合的な情報を提供することができます。

このため、生成される文章が長くなる可能性があります。また、長い文章を生成することで、その文脈に沿った文章を生成し、読み手が情報を理解しやすくなる場合があります。

5. 不自然な文脈

AIは文脈を理解することができますが、完璧ではなく、特定の文脈に適した表現を選択できない場合があります。
また、単語や文法の意味を理解していても、人間の書く文章のニュアンスを理解できていない場合もあります。

これらが、AIが不自然な文脈の文章を生成する要因となっています。

6. 独特な論理構成

AIは文章を組み立てる際に、論理展開の流れを完全に理解できない場合があります。また、さまざまな情報源から得られた知識を統合しているため、時には主題から脱線したり、主題に対して深堀りができていない場合があります。

そのため、論理構造を疑問に感じたり、十分な論理的な結びつきがないと感じてしまうのです。

7. 感情や考えがない

AIの生成する文章では、人間のような感情の深みや個人的な体験の語り口が欠けています。
感情的な表現に乏しく、事実のみの文章の場合、AIによって生成された可能性があります。

特に、読者が共感できるようなエピソードや個人的な出来事が欠如している文章は注意が必要です。

8. 出典元や客観的な数字の根拠が少ない

AIは大量のなテキストデータから学習しますが、そのデータに出典や客観的な数字が含まれていない場合があります。
人間が文章を書く際には、出典元を調べたり、専門家の意見を求めたりして、客観的な数字を利用することが可能です。

AI生成テキストではこのようなプロセスが欠けているため、典元や客観的な数字の根拠が少ない傾向があります。


ChatGPTの文章を見抜く方法

ChatGPTが生成した文章を見分けるには、AIテキストの特徴を検証したり、AI検出ツールを活用することが効果的です。
ここでは、その具体的な方法を紹介します。

AIテキストの特徴を検証する

前述したChatGPTが生成した文章の8つの特徴を参考に、疑わしい文章を検証することで、ChatGPTが生成した文章かどうかを判別できる可能性があります。
特に、同じ話題の繰り返しや不自然な文章などは、AIテキストを示唆する重要な指標になるでしょう。

例えば、以下のような文章は、AIが生成した可能性が高いと言えます。

ChatGPTは、自然言語処理の分野で非常に優れたツールです。自然言語処理とは、コンピュータが人間の言語を理解し、処理することを目的とした技術です。
ChatGPTは、この自然言語処理技術を用いて、人間のような自然な会話を生成することができます。"

この文章では、"自然言語処理"というフレーズが繰り返し使用されており、また、"自然言語処理"の定義が不自然な位置に挿入されています。
これらの特徴は、AIが生成した文章であることを示唆しています。

AIの生成したコンテンツを調べるツールの使用

AIが生成したコンテンツを調べるための専用ツールも存在します。これらのツールは、特定のアルゴリズムやデータベースを使用して、AIが生成した可能性が高いテキストを特定し、報告します。

ただし、AI検出ツールの精度は100%ではないため、使用する際には注意が必要です。
また、複数のAI検出ツールを並行して使用することで、その信憑性を高めることができるでしょう。


ChatGPTによる文章生成のリスク

ChatGPTを使用して文章を生成することは多くのビジネスや個人にとって、画期的なツールとなる可能性があります。
その一方で、いくつかのリスクが存在するため、そのことを留意して文章を生成する必要があります。

以下に、重要なリスクを4つ挙げて、その詳細について解説していきます。

1. 誤った情報の拡散

AIは巨大なテキストのデータベースから情報を収集し、それを基に文章を生成します。
しかし、その収集した情報が常に最新かつ正確であるとは限りません。誤った情報が含まれる可能性があり、その情報により読者に誤解を招く恐れがあります。

特に専門的なトピックや複雑な問題に関する文章では、誤った情報を拡散しないように最新の注意を払うことが重要です。

2. 著作権問題

AIによって生成された文章が既存の文章を模倣してしまうと、著作権法の観点から盗作と見なされるリスクがあります。

AIを使用して生成された文章が、著作権保護されている可能性がある場合、その文章を公開する前に、適切な著作権情報や引用元を明示する必要があります。

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3. 独自のアイデアや個性の欠如

AIは大量のテキストデータから学習されますが、その学習能力には限界があります。
創造性を発揮し、独自のアイデアを生み出すには、人間のような高度な観察力や洞察力が必要です。

現時点ではAIがそのような力はなく、独自のアイデアや個性が不足している可能性があります。

4. 信頼度の低下

AI生成コンテンツを過度に使うことは、ブランドのイメージや信頼性に影響を与えることがあります。
機械的な言葉遣いが多用されると、読者が情報の出所とその信憑性に疑問を持つ可能性があります。

ブランドのメッセージ伝達においては、明確なガイドラインを設定し、AIによって生成された文章の確認と修正を適切に行うことが重要です。

以上のリスクを理解し、対策を講じつつ、ChatGPTを上手に活用していくことが重要です。

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まとめ

この記事では、ChatGPTで文章を生成するリスクと、ChatGPTが書いた文章の特徴と見抜くための手法を紹介しました。ChatGPTで作成されたか疑わしい文章を見つけたら、上記の特徴を参考にしたり、AI検出ツールを使用して、情報を検討し、信頼性を確認しましょう。
また、AI技術は日々進化しています。新たな技術や手法に対する理解を深め、適切にAIを利用していくことが重要です。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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