PAN 2026、AIによる文章検出5つの課題まとめ【2026】

AIが書いた文章、どうやって見つけ出すか — PAN 2026 のコアな要約

PAN はテキストフォレンジックを扱うワークショップである。今年は5つの課題を提示した。^[arXiv]

一つ目は ボイト-カンプ AI 検出である。AI が書いた文章か人が書いた文章か区別する。難読化された状況でも検出する必要がある。

二つ目は新設された テキストウォーターマーキングである。AI テキストに見えない標識を埋め込み、攻撃にも耐えるか検証する。^{[PAN 2026]}

三つ目は 多重著者文体分析である。文書の中で著者が変わる地点を見つける。

四つ目は 生成型剽窃検出である。AI が原本を参照して作ったテキストから原本を逆追跡する。

五つ目は新設された 推論軌跡検出である。LLM の推論過程の出典を識別し、安全性を検出する。^[arXiv]

Docker コンテナでモデルを提出すると TIRA プラットフォームで自動評価される。^[PAN]

AI 生成コンテンツが急増するにつれて、検出技術の重要性も高まっている。教育機関やメディア業界でも参考になることを願う。

Q: PAN 2026 は誰でも参加できるのか？

A: 学術研究者だけでなく、産業界従事者も参加できる。Docker コンテナでモデルを提出すると TIRA で自動評価される。CLEF カンファレンス登録さえすればよく、チーム参加も可能である。

Q: ボイト-カンプ課題で難読化とは何か？

A: AI 生成テキストを人が書いたように偽装する技法である。パラフレーズ、文体変換、単語置換などが含まれる。PAN 2026 ではこのようなテキストも検出するモデルを要求する。

Q: テキストウォーターマーキングはどんな原理か？

A: AI がテキスト生成時に統計的に感知可能なパターンを挿入する技術である。人の目には見えないがアルゴリズムで検出する。挿入正確度と攻撃堅牢性を共に評価する。

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