課題レポートの代筆を90％近い精度で識別可能、コペンハーゲン大学：13万本のレポートでニューラルネットを訓練

コペンハーゲン大学の研究チームは、高校生が提出した課題レポートを読み取り、「本人が書いたものか代筆されたものか」を90％近い精度で識別できるAIプログラムを開発した。

[＠IT]

　デンマークのコペンハーゲン大学コンピュータサイエンス学部の研究チームはニューラルネットワークを用いてこれまで解決困難だった課題に挑戦した。課題レポートを入力すると、高校生本人が書いたものか、それとも代筆なのかを90％近い精度で見分けられる。

　デンマークの高校生の間では、有料のオンラインサービスなどを利用した課題レポートの代筆がまん延しているという。代筆と盗作は検出の難しさが違う。高校で課題レポートの盗作（過去に提出されたレポートからの盗用）をチェックするために使われてきた「Lectio」プラットフォームは有用だが、代筆を特定することは難しいという。

　こうした状況を背景に、研究グループ「DIKU-DABAI（Danish Center for Big Data Analytics Driven Innovation）」は数年前から、機械学習とニューラルネットワークを利用して代筆レポートの特定に役立つ「Ghostwriter」プログラムを開発してきた。

　デンマークの1万人の高校生が書いた13万本の課題レポートをニューラルネットワークにデータセットとして与え、レポートの書き方を学習した。データセットを提供したのはLectioを開発したデンマークMaComだ。

文章のどこを見ているのか？

　Ghostwriterは、ある高校生が新たに提出したレポートを、以前に本人が提出したレポートと比較し、書き方の違いを検出するプログラムだ。コペンハーゲン大学コンピュータサイエンス学部博士課程の学生で、DIKU-DABAIのメンバーであるスティーブン・ロレンゼン氏によれば比較の手法はこうだ。

　「このプログラムは、単語の長さや文の構造、言葉の使い方などを比較する。例えば、『for example』が『ex.』や『e.g.』と書かれているかどうかなどもチェックする」

　Ghostwriterによる代筆レポートの特定はまだ研究プロジェクトの段階にあるが、ロレンゼン氏は、Ghostwriterがそう遠くない将来に、高校で実際に運用されるようになることもあり得ると考えている。高校が抱えている課題は緊急度が高く、レポートを本当は誰が執筆したのか検証するため、技術開発の成果を迅速に取り入れていく必要があるからだ。

　ただし、その一方で同氏は、高校でのGhostwriterの導入前に、この技術をどう適用すべきかについて、倫理的な議論が行われる必要があるとも考えている。

警察の偽造書類の鑑定にも役立つ

　Ghostwriterで使用したAI技術は、社会のさまざまな分野に応用できる可能性があるという。例えば、偽造書類の分析を補完する技術として、犯罪捜査に使用される可能性がある。

　SNSと組み合わせた用途もある。Twitterを利用した投稿が本人によるものなのか、そうではないのかを判定できるからだ。

　DIKU-DABAIグループは、Ghostwriterの開発で得た知見をまとめた論文「Detecting Ghostwriters in High Schools」を、欧州の主要なAIカンファレンスで発表している。