AI検出器：AI検出はどのように機能するのか？

テキストの場合はトークン確率分布、反復的表現、文体的指標を、画像の場合はピクセルレベルのアーティファクト、エッジの不一致、ノイズパターンなどを確認します。

検出ツールは確率的な評価を提供します。精度はモデル、コンテンツの種類、編集レベル、データセットによって異なります。結果は「指標」であり、「決定的証拠」ではありません。

編集や人間との混在は検出の信頼度を下げる傾向があります。一部の信号は残ることがありますが、人間の介入が大きいほど結果は不確実になります。

トークンパターン、段落構造、語彙の多様性、文体的規則性などを分析し、分類器がそれらの信号を統合して確率スコアを算出します。

はい。画像検出器はテクスチャの反復、整合しないエッジ、照明の不自然さ、モデル特有のノイズパターンを調べ、生成の可能性を推定します。

トレーニングデータ、特徴量、分類閾値、モデルアーキテクチャの違いにより、検出器ごとに異なる確率スコアが生成されます。

いいえ。検出システムは確率的な出力を提供するものであり、人間作成を絶対的に保証することはできません。

書き換え・パラフレーズはAI生成の信号を弱める可能性があり、大幅に修正された内容では検出信頼度が低下したり、結果が不確実になる場合があります。

無料ツールも有用ですが、トレーニング品質、特徴カバレッジ、更新頻度にばらつきがあります。信頼性は基盤モデルと評価方法に依存します。

Chat & Ask AIは、提出されたテキストと画像を内部分類器およびアーティファクト検証で分析し、人間のレビューを支援するためにスコアベースの評価と信号の詳細を返します。